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文檔簡介
1、 圖1Lena圖像與細胞蹦像實驗對比圖滯后閾值的高閾值,再用以下公式求出低閾值:瓦=2x乃(12若直方圖為多峰,則會出現(xiàn)多個谷,可兩次利用直方圖只有雙峰時的類間方差計算方法。第一次計算兩個相鄰峰之間的閾值,對應著兩個相鄰峰之間谷底的灰度值。這樣可得到多個閾值。假設有個峰,則得到.1個閾值,令它們分別為死,乃,%.。閾值Z(15f<_N-I將直方圖分為兩個部分,再次利用直方圖只有雙峰時類間方差汁算方法,計算萬分直方圖兩個部分的類間方差,最后得到-1個類間方差,取最大類間方差所對應的一個閾值為最優(yōu)閾值。令其為滯后閾值的高閾值,在利用高閾值一般為低閾值兩倍的關系求出低閾值。將Otsu閾值方法引
2、入Canny算子,并將其推廣至灰度直方圖具有多峰性質(zhì)的圖像,閾值的選擇有了自適應的特性, Canny算子可根據(jù)圖像自身特點選擇最合適的閾值,最后檢測到比較連續(xù)且含有較少假邊緣的圖像邊緣。5實驗分析及評價由以上分析可知,改進的Canny算子邊緣檢測算法步驟如下:(1用形態(tài)學開閉濾波對圖像進行順序的開閉運算,平滑降噪;(2用一階偏導有限差分計算梯度幅值及方向;(3對梯度幅值進行非極大值抑制,保留局部梯度最大值;(4用Otsu閾值法找到最佳的滯后閾值;(5利用閾值檢測并連接邊緣。采用加有隨機噪聲的Lena圖像和細胞圖像(如圖l(a和圖1(f所示進行實驗,大小分別為256x256和272×2
3、65。圖l(b和圖I(g是用方差為0.4的高斯濾波平滑去噪的結(jié)果,圖1(c和圖l(h是用形態(tài)學濾波平滑的結(jié)果。從實驗結(jié)果可以看出,高斯濾波降低了噪聲,但是邊緣強度已經(jīng)降低,很多細節(jié)也被模糊掉,比如Lena圖像中帽子上的飾物,左下角的背景,細胞圖像中的病變小細胞等,這是由于參數(shù)選擇過大而造成了過平滑現(xiàn)象;而形態(tài)學濾波不但降低了噪聲,而且過平滑現(xiàn)象明顯減弱,邊緣依然很清晰.還保留了很多重要的圖像細節(jié),因為大尺度形態(tài)學結(jié)構(gòu)元素去除了大量噪聲,而小尺度結(jié)構(gòu)元素則在一定程度上保持了邊緣強度和細節(jié)。圖l(d和圖1(i為傳統(tǒng)的Canny算子邊緣檢測算法檢測出的邊緣,圖l(e和圖l【j為改進后的算法檢測出的邊
4、緣。對比實驗結(jié)果,傳統(tǒng)算法檢測出的邊緣有比較多的間斷和假邊緣的存在,比如在Lena圖像的帽頂,還有肩膀,細胞圖像的細胞外側(cè)邊緣,細胞核以及病變小細胞周圍等,由于高低閾值沒置I'口J題,導致了問斷和假邊緣現(xiàn)象;算法檢測出的邊緣連續(xù)性更好,而且有比較少的假邊緣,還檢測出很多傳統(tǒng)算法沒有檢測出的細節(jié)邊緣,因為Otsu閾值方法根據(jù)圖像自身的特點自適應地選擇了最優(yōu)閾值。文獻【8】提出一種Canny算子邊緣檢測算法評價方法,即計算各種算法檢測出的邊緣像素總數(shù),4連通數(shù)和8連通數(shù),然后做比值比較。檢測后的邊緣圖像為二值圖像,統(tǒng)計結(jié)果分別如表l和表2所示。表1Lena邊緣圖像統(tǒng)計結(jié)果表表l、表2中C/
5、A的值越小。說明檢測到邊緣的連續(xù)性越好,間斷就越少,而C/B的值越小,說明單像素邊緣所占比例越大,越符合單邊響應準則。從表1、表2中可以看出,改進算法在邊緣的連續(xù)性和單像素邊緣方面要優(yōu)于傳統(tǒng)算法,而且經(jīng)過數(shù)據(jù)對比說明,改進效果也比較明顯。原因在于形態(tài)學開閉濾波在平滑去噪的同時,很好地保持了圖像邊緣強度即邊緣像素與周圍像素的對比度,以及重要的細節(jié)信息,而Otsu 閾值方法能根據(jù)圖像自身特點自適應地尋找合適的閾值,使算法能更好地在低閾值邊緣圖像中尋找真實邊緣點像素,并將其填充連接到高閾值邊緣圖像中,從而得到更連續(xù)的邊緣。經(jīng)過以上對比發(fā)現(xiàn),改進后的基于Canny算子的邊緣檢測算法,在抑制噪聲、連接邊
6、緣方面優(yōu)于傳統(tǒng)的邊緣檢測算法,而且還能夠更有效地保持細節(jié)和減弱假邊緣現(xiàn)象。6結(jié)論對基于Canny算子的邊緣檢測算法基本原理、數(shù)學形態(tài)學原理和Otsu閾值法進行了闡述,采用形態(tài)學開閉濾波代替Canny算子高斯濾波,并用Otsu閾值法求取滯后閾值的高閾值。與傳統(tǒng)的檢測算法相比,檢測到邊緣的連續(xù)性增強,假邊 (下轉(zhuǎn)248頁 Canny算子邊緣檢測的一種改進方法作者:王佐成, 劉曉冬, 薛麗霞, WANG Zuo-cheng, LIU Xiao-dong, XUE Li-xia作者單位:重慶郵電大學計算機學院,重慶,400065刊名: 計算機工程與應用英文刊名:COMPUTER ENGINEERING
7、 AND APPLICATIONS年,卷(期:2010,46(34參考文獻(10條1.孔凡樹;姚芳;賈超結(jié)構(gòu)件內(nèi)部缺陷斷層圖像的模糊邊緣檢測期刊論文-計算機工程與應用 2009(202.曾磊基于su法自適應閉值的圖像分割研究期刊論文-信息技術(shù) 2008(103.林卉;趙長勝;舒寧基于Canny算子的邊緣檢測及評價期刊論文-黑龍江工程學院學報 2003(024.謝風英;趙丹培VC+數(shù)字圖像處理 20085.王衛(wèi)星;王李平;員志超一種基于最大類間后驗概率的Canny邊緣檢測算法期刊論文-計算機應用 2009(046.周小明;馬秋禾肖蓉尸種改進的Canny算子邊緣檢測算法 2008(017.潘大夫;汪渤周志強基于尺度相乘的Canny改進算法期刊論文-計算機工程 2009(038.黃劍玲;鄭雪梅一種改進的基于Can
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