自适应阈值Canny边缘检测算法研究

自适应阈值Canny边缘检测算法研究（黄淮大学，河南驻马店463000）: 对Canny边缘检测算法进行了比较研究，分析了传统Canny算法的缺陷，提出了一种改进的自适应阈值Canny. . 边缘检测算法. 首先，使用具有边缘保留功能的双边滤波器来滤除噪声，然后使用基于梯度幅度的类间方差最大化算法（OSTU）确定Canny算子的高低阈值. 最后，执行边缘检测和连接. 实验结果表明，改进算法很好地解决了传统Canny算法的缺陷，对光照变化和场景变化具有很强的适应性，进一步扩大了Canny算法的应用范围. 关键词: Canny算子；自适应阈值边缘检测双边过滤CLC编号: TP312文章编号: 1672-7800（2013）2008-0062-02基金项目: 河南省科技攻关项目（12102230475）作者简介: 徐亮（1978年，硕士，黄淮学院讲师改进的自适应阈值canny边缘检测，研究方向: 图形图像处理，计算机信息处理；吴海涛（1974年，博士，黄淮学院副教授，研究方向是面向服务的软件工程；引言边缘检测是图像分析；在计算机视觉领域，研究一直在进行. 机器人，Subel，Pret Kirch，LOG和Canny等传统的边缘检测操作员在实际应用中效果不佳.

1986年，John Canny提出了最佳边缘检测算子的三个标准，并推论了最佳边缘检测算子的近似实现方案-Canny算法. Canny算子具有更好的检测效果并获得了广泛的应用，但是在将Canny应用于边缘检测时，一方面，在对原始图像应用高斯滤波器后，在一定程度上抑制了噪声，但是平滑图像的边缘信息. 边缘信息丢失；另一方面，在选择边缘点时，必须手动设置高和低两个阈值. 当照明或场景发生变化时，有必要手动更改此双阈值，这会使Canny算法无法适应性行为. 针对Canny算法中的上述问题，许多学者提出了自己的改进算法. 针对高斯滤波器可能导致原始图像边缘信息丢失的问题，文献[2]提出使用中值滤波器代替高斯平滑滤波器，对图像中加入盐和胡椒噪声的图像进行处理. 获得更好的结果；文献[3]提出了一种自适应空间域平滑方法，去除了图像中的胡椒粉和盐噪声，取得了良好的去噪效果. 另外，对于双阈值的设置，文献[4]提出了一种基于梯度幅度直方图和类内方差最小化自适应高低阈值的方法，以实现针对不同图像的双阈值自适应提取，并证明了其算法的有效性. [3]的建议使用图像的灰度共生矩阵的惯性矩阵特征值来自适应地调整高斯函数的空间系数和边缘检测阈值以实现图像的边缘提取，但存在限制条件更严重.

针对Canny算法的问题，文献[25]在一定程度上解决了传统Canny算子在平滑过程中丢失边缘信息的问题或双阈值自适应确定的问题. ，但仍需解决进一步改进和完善. Canny算法的传统Canny算法实现在文献[1]中，John Canny认为最佳边缘检测算子应满足以下三个标准（1）信噪比最大化标准，即真实边缘为不要错过，也有必要减少非边缘点作为边缘点的输出. 此标准将输出边缘信息的信噪比最大化. （2）定位性能的最佳标准，即检测到的边缘点应尽可能靠近真实边缘的位置. （3）边缘响应标准，即单个边缘仅具有唯一响应，并且最大程度地抑制了虚假边缘响应. 在图像边缘检测中，不能同时满足噪声抑制和边缘检测. 边缘检测算子通过平滑过滤噪声，增加了边缘的不确定性；相反，它提高了边缘检测操作员对边缘的敏感度，同时也提高了对噪声的敏感度. Canny算子寻求降噪和精确定位之间的折衷改进的自适应阈值canny边缘检测，并得出最佳边缘检测算子的近似实现，即，边界点位于图像被高斯函数平滑后的梯度幅度的最大值. . Canny算法的缺陷分析尽管传统的Canny算子是基于优化思想得出的边缘检测算子，但在实际应用中并不一定是最优的.

该运算符使用高斯滤波器对图像进行平滑处理，同时具有强大的噪声抑制功能，同时还可以平滑一些高频边缘，从而导致边缘信息丢失. 另外，Canny算子的高和低阈值是手动设置的，并且需要根据先验经验进行多次尝试和错误以找到合适的值. 实际图像可能会受到诸如照明和场景等变化因素的影响. 高低阈值会发生变化. Canny运算符没有自适应的改进. Canny算法双边过滤. 传统的Canny算法使用高斯滤波器对原始图像进行平滑处理. 在抑制噪声的同时，还可以平滑图像的边缘信息. 1998年. Manduchi提出了双边过滤. 在处理相邻像素的灰度级时，侧面滤波不仅考虑空间邻近关系，而且考虑灰度级的相似性. 通过将两者非线性组合，自适应滤波可以获得平滑的图像. 双边滤波的特征在于，对于图像的每个点，均使用与其空间中的灰度级相邻的像素的平均值代替原始值，从而达到滤波效果. 在图像平缓变换的区域中，小的邻域中图像的灰度级变化不大，并且近似恒定. 此时，双边滤波器被转换为标准的低通空间滤波器. 在图像急剧变化的区域中，滤镜将原始灰度值替换为边缘点附近具有相似灰度级的像素的灰度平均值，这不仅可以实现滤波效果，而且可以保持图像的细节. 图像边缘. 一种非常有用的过滤方法.

OTSU自适应阈值确定OTSU是一种自动确定阈值以最大化类别之间差异的方法. 基本思想是根据图像的灰度特性将图像像素分为背景和前景，以使它们在类别之间的方差最大为分割的最佳阈值. 首先，将前景（即目标）和背景的分割阈值记录为属于前景的像素数与整个图像的比值表示为w1，其平均灰度为u1；背景像素数与整个图像的比率为w2，平均灰度为u2. 图像的总平均灰度记录为u，类别间方差记录为g. 然后，使用遍历方法来找到使g最大化的阈值，g是要寻求的最佳阈值，因此它是滞后阈值. 低阈值的高阈值通过以下公式获得，其中k（通常为2）是一个常数，默认值是自适应自适应阈值Canny算法步骤（1）双边滤波. 使用双边滤波对图像进行降噪后，双边滤波不仅要考虑空间邻近性，而且还要在处理相邻像素的灰度时考虑灰度的相似性. 通过两者的非线性组合，自适应滤波可得到平滑的图像. 该过程不仅消除了很多噪声，而且保留了图像的边缘信息. （2）计算梯度幅度和方向. 在“双边滤波”之后，计算滤波图像的梯度，方向和幅度. （3）执行非最大抑制. 在此过程中，Canny算法使用窗口的大小在8个方向的场中沿梯度方向对M [i]的所有梯度量值进行插值，然后在每个点上对M [i]的中心像素m [i]进行插值. 场和梯度方向比较顶部的两个相邻像素，如果它们小于相邻梯度的两个幅度，则将它们标记为0，否则将标记为]多点细化到元素宽度，保持准确的梯度幅度（4）适应确定双阈值，并执行边缘检测和连接.

计算梯度直方图，使用OTSU算法计算双阈值Th，然后开始扫描图像. 对于在边缘图像中被标记为候选边缘的任何图像）大于高阈值Th，必须将其视为小于低阈值T1的边缘点. 对于梯形），将位于Th T1之间的像素点视为可疑边缘点，然后根据边缘的连通性确定边缘像素. 认为该点也是边缘点，否则该点是非边缘点. 改进的自适应阈值Canny算法是一种基于双边滤波并最大化梯度幅度类之间的方差的算法. 在一定程度上解决了Canny算法的两个问题. 实验结果与分析改进的自适应阈值Canny算法是用Visual实现的. 在实验中，选择了多组图片（下面仅列出了这些图片）进行测试. 与传统的Canny算法相比，实验结果如图1所示. 实验结果（1）通过对以上实验结果的比较分析，可以看出本文提出的改进的自适应阈值Canny边缘检测算法能够较好地解决. 传统Canny算法在平滑过程中会丢失边缘信息并使问题加倍的问题阈值自决问题，并且对光照和场景变化具有很强的自适应能力，并取得了令人满意的结果. : 自适应阈值Canny边缘检测算法的研究无线网络通信中改进的前向纠错算法的研究（武汉工业大学数学与计算机学院，湖北武汉430023）: 无线网络通信技术是一种新兴的通信技术，具有很大的研究价值.

随着通信技术的发展，用户需要更流畅，更准确的音频通信. 改进的前向纠错算法使用n阶曲线拟合来预测下一时刻无线网络环境中的丢包率，从而确定下一时刻所需的冗余量. 其目的是为用户提供更准确，更流畅的音频通信服务. 关键字: 前向纠错技术；无线网络；丢包率预测；冗余顺序曲线拟合；二项式分布CLC编号: TP312文章编号: 1672-780（2013）2008-0064-003作者简介: 梁瑞凡（1988年，武汉理工大学数学和计算机科学硕士，研究方向是数字音频处理. 随着越来越多的移动通信和Internet用户的使用，各种通信技术已经得到更新和集成，其中无线通信技术起着核心作用，无线传输的信道环境通常很恶劣，动态范围非常大，而且概率很大. 丢包率和误码率很高，即使接收数据的丢包率非常低，压缩音频流对误码率也非常敏感，解码时，语音和音频质量也会受到误码率的严重影响. 许多最新的通信技术（例如3G技术）具有一定的抗干扰和抗误码功能，但由于o误码和丢包不可避免地，当发生误码和丢包时，我们需要采取一些技术来恢复误码和丢包的音频和视频. 这就需要使用丢包补偿技术来提高系统的抗干扰能力.

分组丢失补偿技术分为分组丢失恢复技术和分组丢失隐藏技术. 其中，基于发送端和接收端的协作来避免数据丢失的丢包恢复技术在增强语音和音频质量方面要优于基于接收端的丢包隐藏技术，但是相对复杂. 实施会占用更多的网络带宽，同时会造成一定的时间延迟. 为了分析传统Canny算子的缺陷，提出了一种改进的方法，该方法基于双边滤波自适应地确定高低阈值并最大化梯度幅度之间的方差. 改进算法首先利用双边滤波对图像进行处理，不仅可以很好地抑制图像的噪声，而且可以很好地保留边缘的高频信息. 然后由OST算法自适应确定Canny运算符的高低阈值. 实验结果表明，改进算法很好地解决了传统Canny算法的缺陷，对光照变化和场景变化具有很强的自适应能力，进一步扩大了Canny算法的应用范围. 参考文献JOHANCNANY COMPUTERATIONALAPPROACH EDGETECHEDION IEEETRANS. Patern Annalisis Machine Internet Interleague，1986. 一种改进的Canny图像边缘检测方法[J]中国传媒大学学报: 自然科学版，2011，18（2）: 39-42. 自适应Canny边缘检测算法[J]. 上海海事大学学报，2003，24（4）: 373-377. 自适应Canny算子边缘检测技术[J]滨海工业大学学报，2007，28（9）: 2002-2007. 改进的Canny边缘检测算法[J]. 东北大学学报: 自然科学版，2007，28（12）: 1681-1684 MANDUCHI. Billar胶片碰撞相机1998年IEEE INTERNATIONAL CONFOR-ENCIES COMMUPERVISION VISITION. 印度孟买，1998年，自适应阈值Canny边缘检测算法OF: 作者: 黄淮大学，驻马店463000标题: GUIDE软件英文标题: SoftWare Guide 2013（8）引用（6）1. JOHN CANNY computingalapproach edgedetection 1986（08）一种改进的Canny图像边缘检测方法[期刊论文]-中国通信大学学报（自然科学版）2011（02）自适应Canny边缘检测算法[期刊论文]-上海海事大学学报2003（04） [期刊学报]-哈尔滨工程大学学报2007（09）改进的Canny边缘检测算法[期刊论文]-东北大学学报（自然科学版）2007（12）6.C TOMASI; R MANDUCHI双边滤波彩像1998引用文献（1）改进的小波图像融合算法及其应用研究[期刊论文]-计算机与数字工程2014（4）引用本文: 徐亮. 吴海涛孔银昌. 自适应阈值Canny边缘检测算法[期刊论文]-软件指南2013（8）

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