canny算子原理

canny算子原理

Canny算子是一种常用于边缘检测的算法，由John F. Canny于1986年提出。Canny算子是一种基于梯度的算法，它可以在图像中检测出明显的边缘，并将其转化为二值图像，便于后续的处理。

Canny算子的原理主要包括以下几个步骤：

1.高斯滤波

在进行边缘检测之前，首先需要对原始图像进行高斯滤波，以去除图像中的噪声。高斯滤波是一种线性平滑滤波器，它可以将图像中的噪声平滑化，同时保留图像中的细节信息。

2.计算梯度幅值和方向

在进行边缘检测之前，需要对图像进行梯度计算，以确定图像中的边缘。梯度是一个向量，它表示函数在某一点的变化率。在图像中，梯度的方向指向最大变化的方向，梯度的大小表示变化的程度。

在Canny算子中，使用Sobel算子来计算梯度幅值和方向。Sobel 算子是一种离散差分算子，它可以在图像中计算出每个像素点的梯度幅值和方向。

3.非极大值抑制

由于图像中的梯度方向可能非常复杂，如何确定哪些像素点是边缘点是一个非常困难的问题。为了解决这个问题，Canny算子采用了非极大值抑制的方法。

非极大值抑制的基本思想是，在梯度方向上，只有局部的最大值才可能是真正的边缘点。因此，对于每个像素点，只有当其梯度方向

上的幅值是局部最大值时，才会被保留下来。

4.双阈值处理

在进行非极大值抑制之后，图像中的边缘已经被明显地检测出来了。但是，由于图像中可能存在一些噪声，因此可能会出现一些假边缘。为了解决这个问题，Canny算子采用了双阈值处理的方法。

双阈值处理的基本思想是，将图像中的像素点分为三类：强边缘、弱边缘和非边缘。强边缘是指梯度幅值大于高阈值的像素点，非边缘是指梯度幅值小于低阈值的像素点，弱边缘是指梯度幅值在高低阈值之间的像素点。

在双阈值处理中，强边缘被保留下来，非边缘被丢弃，而弱边缘则需要进一步处理。通常情况下，弱边缘会被与强边缘连接起来，形成完整的边缘。

5.边缘跟踪

在进行双阈值处理之后，图像中的边缘已经被明显地检测出来了。但是，由于图像中可能存在一些断裂的边缘，因此需要进行边缘跟踪的处理。

边缘跟踪的基本思想是，从一个强边缘像素点开始，沿着梯度方向跟踪相邻的弱边缘像素点。如果这些像素点的梯度幅值大于一定的阈值，则将其标记为强边缘。如果这些像素点的梯度幅值小于一定的阈值，则将其标记为非边缘。

通过边缘跟踪的处理，可以将断裂的边缘连接起来，形成完整的边缘。

总结

Canny算子是一种基于梯度的边缘检测算法，它可以在图像中检测出明显的边缘，并将其转化为二值图像，便于后续的处理。Canny 算子的原理主要包括高斯滤波、计算梯度幅值和方向、非极大值抑制、双阈值处理和边缘跟踪等步骤。通过这些步骤的处理，可以得到清晰、准确的图像边缘。

Canny边缘检测

Canny边缘检测 图象的边缘是指图象局部区域亮度变化显著的部分，该区域的灰度剖面一般可以看作是一个阶跃，既从一个灰度值在很小的缓冲区域内急剧变化到另一个灰度相差较大的灰度值。图象的边缘部分集中了图象的大部分信息，图象边缘的确定与提取对于整个图象场景的识别与理解是非常重要的，同时也是图象分割所依赖的重要特征，边缘检测主要是图象的灰度变化的度量、检测和定位，自从1959提出边缘检测以来，经过五十多年的发展，已有许多中不同的边缘检测方法。根据作者的理解和实践，本文对边缘检测的原理进行了描述，在此基础上着重对Canny检测算法的实现进行详述。 本文所述内容均由编程验证而来，在实现过程中，有任何错误或者不足之处大家共同讨论（本文不讲述枯燥的理论证明和数学推导，仅仅从算法的实现以及改进上进行原理性和工程化的描述）。 1、边缘检测原理及步骤 在之前的博文中，作者从一维函数的跃变检测开始，循序渐进的对二维图像边缘检测的基本原理进行了通俗化的描述。结论是：实现图像的边缘检测，就是要用离散化梯度逼近函数根据二维灰度矩阵梯度向量来寻找图像灰度矩阵的灰度跃变位置，然后在图像中将这些位置的点连起来就构成了所谓的图像边缘（图像边缘在这里是一个统称，包括了二维图像上的边缘、角点、纹理等基元图）。 在实际情况中理想的灰度阶跃及其线条边缘图像是很少见到的，同时大多数的传感器件具有低频滤波特性，这样会使得阶跃边缘变为斜坡性边缘，看起来其中的强度变化不是瞬间的，而是跨越了一定的距离。这就使得在边缘检测中首先要进行的工作是滤波。 1）滤波：边缘检测的算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数，但导数通常对噪声很敏感，因此必须采用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。常见的滤波方法主要有高斯滤波，即采用离散化的高斯函数产生一组归一化的高斯核（具体见“高斯滤波原理及其编程离散化实现方法”一文），然后基于高斯核函数对图像灰度矩阵的每一点进行加权求和（具体程序实现见下文）。 2）增强：增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的变化值。增强算法可以将图像灰度点邻域强度值有显著变化的点凸显出来。在具体编程实现时，可通过计算梯度幅值来确定。

Canny算法详解

Canny算法详解 边缘提取以及边缘增强是不少图像处理软件都具有的基本功能，它的增强效果很明显，在用于 识别的应用中，图像边缘也是非常重要的特征之一。图像边缘保留了原始图像中相当重要的部分信息，而又使得总的数据量减小了很多，这正符合特征提取的要求。在以后要谈到的霍夫变换(检测图像中的几何形状)中，边缘提取就是前提步骤。 这里我们只考虑灰度图像，用于图像识别的边缘提取比起仅仅用于视觉效果增强的边缘提取要 复杂一些。要给图像的边缘下一个定义还挺困难的，从人的直观感受来说，边缘对应于物体的边界。图像上灰度变化剧烈的区域比较符合这个要求，我们一般会以这个特征来提取图像的边缘。但在遇到包含纹理的图像上，这有点问题，比如说，图像中的人穿了黑白格子的衣服，我们往往不希望提取出来的边缘包括衣服上的方格。但这个比较困难，涉及到纹理图像的处理等方法。 好了，既然边缘提取是要保留图像的灰度变化剧烈的区域，从数学上，最直观的方法就是微分 (对于数字图像来说就是差分)，在信号处理的角度来看，也可以说是用高通滤波器，即保留高频信号。这是最关键的一步，在此之前有时需要对输入图像进行消除噪声的处理。 用于图像识别的边缘提取往往需要输出的边缘是二值图像，即只有黑白两个灰度的图像，其中 一个灰度代表边缘，另一个代表背景。此外，还需要把边缘细化成只有一个像素的宽度。总的说来边缘提取的步骤如下： 1，去噪声 2，微分运算 3，2值化处理 4，细化 第二步是关键，有不少书把第二步就直接称为边缘提取。实现它的算法也有很多，一般的图像 处理教科书上都会介绍好几种，如拉普拉兹算子，索贝尔算子，罗伯特算子等等。这些都是模板运算，首先定义一个模板，模板的大小以3*3的较常见，也有2*2，5*5或更大尺寸的。运算时，把模板中心对应到图像的每一个像素位置，然后按照模板对应的公式对中心像素和它周围的像素进行数学运算，算出的结果作为输出图像对应像素点的值。 需要说明的是，模板运算是图像的一种处理手段--邻域处理，有许多图像增强效果都可以采用 模板运算实现，如平滑效果，中值滤波(一种消除噪声的方法)，油画效果，图像的凹凸效果等等。这些算法都比较简单，为人们常用。 关于前面提到的几种边缘提取算子(拉普拉兹算子，索贝尔算子，罗伯特算子)，教科书上都有 较为详细的介绍，我这里不多说了，(手头上没有教科书，也懒得翻译英文资料)，如果你们有时间，可以把这些方法的具体情况仔细介绍一下。这里对拉普拉兹算子和索贝尔算子补充两句。拉普拉兹算子是

canny算子原理

canny算子原理 Canny算子是一种常用于边缘检测的算法，由John F. Canny于1986年提出。Canny算子是一种基于梯度的算法，它可以在图像中检测出明显的边缘，并将其转化为二值图像，便于后续的处理。 Canny算子的原理主要包括以下几个步骤： 1.高斯滤波 在进行边缘检测之前，首先需要对原始图像进行高斯滤波，以去除图像中的噪声。高斯滤波是一种线性平滑滤波器，它可以将图像中的噪声平滑化，同时保留图像中的细节信息。 2.计算梯度幅值和方向 在进行边缘检测之前，需要对图像进行梯度计算，以确定图像中的边缘。梯度是一个向量，它表示函数在某一点的变化率。在图像中，梯度的方向指向最大变化的方向，梯度的大小表示变化的程度。 在Canny算子中，使用Sobel算子来计算梯度幅值和方向。Sobel 算子是一种离散差分算子，它可以在图像中计算出每个像素点的梯度幅值和方向。 3.非极大值抑制 由于图像中的梯度方向可能非常复杂，如何确定哪些像素点是边缘点是一个非常困难的问题。为了解决这个问题，Canny算子采用了非极大值抑制的方法。 非极大值抑制的基本思想是，在梯度方向上，只有局部的最大值才可能是真正的边缘点。因此，对于每个像素点，只有当其梯度方向

上的幅值是局部最大值时，才会被保留下来。 4.双阈值处理 在进行非极大值抑制之后，图像中的边缘已经被明显地检测出来了。但是，由于图像中可能存在一些噪声，因此可能会出现一些假边缘。为了解决这个问题，Canny算子采用了双阈值处理的方法。 双阈值处理的基本思想是，将图像中的像素点分为三类：强边缘、弱边缘和非边缘。强边缘是指梯度幅值大于高阈值的像素点，非边缘是指梯度幅值小于低阈值的像素点，弱边缘是指梯度幅值在高低阈值之间的像素点。 在双阈值处理中，强边缘被保留下来，非边缘被丢弃，而弱边缘则需要进一步处理。通常情况下，弱边缘会被与强边缘连接起来，形成完整的边缘。 5.边缘跟踪 在进行双阈值处理之后，图像中的边缘已经被明显地检测出来了。但是，由于图像中可能存在一些断裂的边缘，因此需要进行边缘跟踪的处理。 边缘跟踪的基本思想是，从一个强边缘像素点开始，沿着梯度方向跟踪相邻的弱边缘像素点。如果这些像素点的梯度幅值大于一定的阈值，则将其标记为强边缘。如果这些像素点的梯度幅值小于一定的阈值，则将其标记为非边缘。 通过边缘跟踪的处理，可以将断裂的边缘连接起来，形成完整的边缘。

基于matlab的图像边缘检测原理及应用

目录 一．前言----------------------------------------- 二．边缘检测的与提取----------------------- 1.边缘检测的定义--------------------------- 2.图像边缘检测算法的研究内容--------- 3.边缘检测算子------------------------------ 3.1.Sobel算子----------------------------- 3.2.Canny算子---------------------------- 4.基于Matlab的实验结果与分析--------- 三．图像边缘检测的应用---------------------

一.前言 在实际图像边缘检测问题中，图像的边缘作为图像的一种基本特征，经常被应用到较高层次的图像应用中去。它在图像识别，图像分割，图像增强以及图像压缩等的领域中有较为广泛的应用，也是它们的基础。 图像边缘是图像最基本的特征之一，往往携带着一幅图像的大部分信息。而边缘存在于图像的不规则结构和不平稳现象中，也即存在于信号的突变点处，这些点给出了图像轮廓的位置，这些轮廓常常是我们在图像边缘检测时所需要的非常重要的一些特征条件，这就需要我们对一幅图像检测并提取出它的边缘。而边缘检测算法则是图像边缘检测问题中经典技术难题之一，它的解决对于我们进行高层次的特征描述、识别和理解等有着重大的影响；又由于边缘检测在许多方面都有着非常重要的使用价值，所以人们一直在致力于研究和解决如何构造出具有良好性质及好的效果的边缘检测算子的问题。 该课程设计具体考察了两种最常用的边缘检测算子并运用MATLAB进行图像处理比较。

Canny边缘检测基本原理

2 Canny边缘检测基本原理 Canny边缘检测器是高斯函数的一阶导数，是对信噪比与定位之乘积的最优化逼近算子[1]。Canny认为好的边缘检测具有3个特点：（1）低概率的错标非边缘点和低概率不标真实边缘点；（2）检测出来的边缘点应该尽可能的靠近真实边缘中心；（3）边缘响应是单值的。 设表示两维高斯函数，表示图像；Canny边缘检测算子为式中：是边缘曲线的法向量，由于事先不知道边缘的方向，所以取。那么边缘点是方程的解，即然后通过双阈值去掉伪边缘，Canny算子检测到的是边缘点是高斯函数平滑后的图像拐点。 Canny算法的实现步骤： Step1:用高斯滤波器平滑图像，去除图像噪声。一般选择方差为1.4的高斯函数模板和图像进行卷积运算。Step2:用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向。使用的梯度算子计算x和y方向的偏导数和，方向角，梯度幅值。 Step3:对梯度幅值应用非极大值抑制。幅值M越大，其对应的图像梯度值也越大，但这还不足以确定边缘，因为这里仅把图像快速变化的问题转化成求幅值局部最大值问题，为确定边缘，必须细化幅值图像中的屋脊带，只保留幅值局部变化最大的点，生成细化的边缘。 Step4:用双阈值算法检测并且连接边缘。双阈值法使Canny算子提取的边缘点更具有鲁棒性，高低阈值分别表示为Hth和Lth，对于高阈值Hth的选折，基于计算出的图像梯度值对应的直方图进行选取。在一幅图像中，非边缘点数目在总图像像素点数目中占的比例表示为Hratio，根据图像梯度值对应的直方图累加，累加数目达到总像素数目的Hratio时，对应的图像梯度值设置为Hth，在文中设定Hratio为0.7。低阈值Lth的选择通过Lth=Lratio*Hth得到，文中Lratio设定为0.4。最后通过对边缘点的标记和领域关系进行连接得到最后的边缘检测图。 3亚像素级Zernike矩算子精确定位边缘 Zernike矩算子的基本思想是通过计算每个像素点的4个参数来判断该点是否为边缘点。像素点的4个参数为：k—灰度阶跃高度，h—背景灰度，l—中心点到边缘的距离，—中心点到边缘垂线与x轴的夹角，各参数物理意义参考图1[2]。 图1 平面亚像素边缘阶跃模型 离散图像中的一点的Zernike正交矩定义为： （1） （1）式表明，为了计算出一点的，需要将该点领域的点映射到单位圆的内部，复数多项式的极坐标形式可以表示为： （2） Zernike矩算子实现步骤： Step1:根据模板计算矩和，表1，表2，表3为推导的模板。 Step2:计算旋转角度（3） Step3:计算（4） Step4:计算（5） Step5:根据亚像素坐标与像素坐标关系计算（6） 表1模板实部 0 0.015 0.019 0 -0.019 -0.015 0 0.022 0.047 0.023 0 -0.023 -0.047 -0.022 0.057 0.047 0.023 0 -0.023 -0.047 -0.057 0.07 0.047 0.023 0 -0.023 -0.047 -0.07 0.057 0.047 0.023 0 -0.023 -0.047 -0.057 0.022 0.047 0.023 0 -0.023 -0.047 -0.022

边缘检测 常用 算法

边缘检测是计算机视觉和图像处理中的一项重要任务，它用于识别图像中物体的边界或不同区域之间的边缘。边缘检测算法通过检测图像中像素强度的快速变化来工作。以下是一些常用的边缘检测算法： Sobel算子：Sobel边缘检测算法是一种基于一阶导数的离散微分算子，它结合了高斯平滑和微分求导。Sobel算子对噪声具有平滑作用，提供较为精确的边缘方向信息，但边缘定位精度不够高。当对精度要求不是很高时，是一种较为常用的边缘检测方法。 Prewitt算子：Prewitt算子是一种一阶微分算子的边缘检测，利用像素点上下、左右邻点的灰度差，在边缘处达到极值检测边缘，去掉部分伪边缘，对噪声具有平滑作用。其原理是在图像空间利用两个方向模板与图像进行邻域卷积来完成的，这两个方向模板一个检测水平边缘，一个检测垂直边缘。 Canny算子：Canny边缘检测算法是John F. Canny于1986年开发出来的一个多级边缘检测算法。Canny的目标是找到一个最优的边缘检测算法，最优边缘检测的含义是：好的检测- 算法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘，漏检真实边缘的情况和误检非边缘轮廓的情况都最少。 Laplacian算子：Laplacian算子是一种二阶导数算子，具有旋转不变性，可以满足不同走向的图像边缘锐化要求。通常其算子的系数之和需要为零。由于拉普拉斯算子对噪声比较敏感，所以图像一般先经过平滑处理，因为平滑处理会用到拉普拉斯算子，所以通常将平滑处理的过程和拉普拉斯锐化处理的过程合并在一起做，此时平滑处理的滤波器又称为掩模。 Roberts算子：Roberts算子又称为交叉微分算法，它是基于2x2的邻域计算差分的方法。Roberts算子采用对角线方向相邻两像素之差近似梯度幅值检测边缘。 这些算法各有优缺点，选择哪种算法取决于具体的应用场景和需求。例如，Canny算子通常被认为是边缘检测的最优算法，但它在计算上可能比Sobel或Prewitt算子更复杂。同样，二阶导数算子如Laplacian对噪声更敏感，但可以提供更精确的边缘定位。

边缘检测的原理

边缘检测的原理 边缘检测是数字图像处理中的常见任务，它能够识别并提取出图像 中物体的边缘信息。在计算机视觉和模式识别领域，边缘特征对于物 体识别、分割以及图像理解非常重要。本文将介绍边缘检测的原理及 其常用的方法。 一、边缘的定义 边缘是图像中亮度变化剧烈处的集合。在图像中，边缘通常表示物 体之间的分界线或物体自身的边界轮廓。边缘通常由亮度或颜色的不 连续性引起，可以用于图像分析、特征提取和图像增强等应用中。 二、边缘检测的原理 边缘检测的目标是找到图像中的所有边缘，并将其提取出来。边缘 检测的原理基于图像亮度的一阶或二阶变化来进行。常用的边缘检测 原理包括： 1. 一阶导数方法 一阶导数方法利用图像亮度的一阶导数来检测边缘。最常见的方法 是使用Sobel算子、Prewitt算子或Roberts算子计算图像的梯度，然后 通过设置合适的阈值将梯度较大的像素点判定为边缘。 2. 二阶导数方法 二阶导数方法通过对图像亮度进行二阶导数运算来检测边缘。其中，Laplacian算子是最常用的二阶导数算子，它可以通过计算图像的二阶

梯度来获取边缘信息。类似于一阶导数方法，二阶导数方法也需要设定适当的阈值来提取边缘。 3. Canny算子 Canny算子是一种广泛使用的边缘检测算法，它综合了一阶和二阶导数方法的优点。Canny算子首先使用高斯滤波平滑图像，然后计算图像的梯度和梯度方向，并根据梯度方向进行非极大值抑制。最后，通过双阈值算法检测出真正的边缘。 三、边缘检测的应用 边缘检测在计算机视觉和图像处理中具有广泛的应用。以下是一些常见的应用： 1. 物体检测与分割 边缘检测可以帮助识别图像中的物体并进行分割。通过提取物体的边缘，可以实现对图像内容的理解和分析。 2. 图像增强 边缘检测可以用于图像增强，通过突出图像中的边缘信息，使图像更加清晰和饱满。 3. 特征提取 边缘是图像中最重要的特征之一，可以用于物体识别、图像匹配和目标跟踪等应用中。通过提取边缘特征，可以实现对图像的自动识别和分析。

halcon边缘检测例子

halcon边缘检测例子 Halcon是一款功能强大的机器视觉库，其边缘检测功能可以帮助我们在图像中找出物体的边缘，从而实现目标检测和分割。下面将以Halcon边缘检测例子为题，列举一些常用的边缘检测方法和技巧。 一、Sobel算子边缘检测 Sobel算子是一种常用的边缘检测算法，它通过计算图像的一阶导数来寻找边缘。Halcon中可以使用函数SobelA来实现Sobel算子的边缘检测，可以设置不同的参数来调整检测结果的灵敏度。 二、Canny算子边缘检测 Canny算子是一种经典的边缘检测算法，它结合了高斯滤波、梯度计算和非最大值抑制等步骤，可以得到更准确的边缘检测结果。Halcon中可以使用函数EdgesSubPix来实现Canny算子的边缘检测，可以设置不同的参数来调整检测结果的质量和灵敏度。 三、Laplacian算子边缘检测 Laplacian算子是一种基于二阶导数的边缘检测算法，它可以检测出图像中的高频变化，从而找到边缘。Halcon中可以使用函数Laplace来实现Laplacian算子的边缘检测，可以设置不同的参数来调整检测结果的灵敏度。 四、Roberts算子边缘检测 Roberts算子是一种简单但有效的边缘检测算法，它通过计算图像

中像素点的灰度差来判断是否存在边缘。Halcon中可以使用函数RobertsA来实现Roberts算子的边缘检测，可以设置不同的参数来调整检测结果的灵敏度。 五、Prewitt算子边缘检测 Prewitt算子是一种基于一阶导数的边缘检测算法，它通过计算图像中像素点的灰度变化来寻找边缘。Halcon中可以使用函数PrewittA来实现Prewitt算子的边缘检测，可以设置不同的参数来调整检测结果的灵敏度。 六、Scharr算子边缘检测 Scharr算子是一种改进的Sobel算子，它可以更好地抵抗噪声干扰，提供更准确的边缘检测结果。Halcon中可以使用函数ScharrA来实现Scharr算子的边缘检测，可以设置不同的参数来调整检测结果的灵敏度。 七、LoG算子边缘检测 LoG (Laplacian of Gaussian)算子是一种基于高斯滤波和二阶导数的边缘检测算法，它可以在不同尺度上进行边缘检测，从而得到更全面的边缘信息。Halcon中可以使用函数LoG来实现LoG算子的边缘检测，可以设置不同的参数来调整检测结果的灵敏度和尺度。 八、边缘增强技术 在进行边缘检测之前，可以使用一些边缘增强技术来提升边缘的对

canny算子

经典图像边缘检测(综合法思想)——Canny算子 John Canny于1986年提出Canny算子，它与Marr（LoG）边缘检测方法类似，也属于是先平滑后求导数的方法。 John Canny研究了最优边缘检测方法所需的特性，给出了评价边缘检测性能优劣的三个指标： l好的信噪比，即将非边缘点判定为边缘点的概率要低，将边缘点判为非边缘点的概率要低； l高的定位性能，即检测出的边缘点要尽可能在实际边缘的中心； l对单一边缘仅有唯一响应，即单个边缘产生多个响应的概率要低，并且虚假响应边缘应该得到最大抑制。 用一句话说，就是希望在提高对景物边缘的敏感性的同时，可以抑制噪声的方法才是好的边缘提取方法。 Canny算子求边缘点具体算法步骤如下： 1. 用高斯滤波器平滑图像． 2. 用一阶偏导有限差分计算梯度幅值和方向. 3. 对梯度幅值进行非极大值抑制. 4. 用双阈值算法检测和连接边缘． 步1. 图像与高斯平滑滤波器卷积:

步3. 对梯度幅值进行非极大值抑制(non_maxima suppression，NMS): 仅仅得到全局的梯度并不足以确定边缘，因此为确定边缘，必须保留局部梯度最大的点，而抑制非极大值。 解决方法：利用梯度的方向: 步4. 用双阈值算法检测和连接边缘: 对非极大值抑制图像作用两个阈值th1和th2，两者关系th1=0.4th2。我们把梯度值小于th1的像素的灰度值设为0，得到图像1。然后把梯度值小于th2的像素的灰度值设为0，得到图像2。由于图像2的阈值较高，去除大部分噪音，但同时也损失了有用的边缘信息。而图像1的阈值较低，保留了较多的信息，我们可以以图像2为基础，以图像1为补充来连结图像的边缘。 链接边缘的具体步骤如下： 对图像2进行扫描，当遇到一个非零灰度的像素p(x,y)时，跟踪以p(x,y)为开始点的轮廓线，直到轮廓线的终点q(x,y)。 考察图像1中与图像2中q(x,y)点位置对应的点s(x,y)的8邻近区域。如果在s(x,y)点的8邻近区域中有非零像素s(x,y)存在，则将其包括到图像2中，作为r(x,y)点。从r(x,y)开始，重复第一步，直到我们在图像1和图像2中都无法继续为止。 当完成对包含p(x,y)的轮廓线的连结之后，将这条轮廓线标记为已经访问。回到第一步，寻找下一条轮廓线。重复第一步、第二步、第三步，直到图像2中找不到新轮廓线为止。 至此，完成canny算子的边缘检测。

canny算子边缘检测原理

canny算子边缘检测原理 Canny算子边缘检测原理 引言： 边缘检测是图像处理中非常重要的一项任务，它能够有效地提取图像中的边缘信息。而Canny算子边缘检测是一种经典的边缘检测算法，以其准确性和鲁棒性而闻名。本文将介绍Canny算子边缘检测的原理，以及其在图像处理中的应用。 一、Canny算子的基本原理 Canny算子边缘检测包括以下几个关键步骤：高斯滤波、计算梯度幅值和方向、非极大值抑制、双阈值处理和边缘链接。下面将依次介绍这些步骤的原理。 1. 高斯滤波 高斯滤波是Canny算子边缘检测的第一步，它主要用于平滑图像，减少噪声的影响。高斯滤波通过卷积操作将每个像素点的值与周围像素点的值进行加权平均，从而得到平滑后的图像。这样可以减少噪声对边缘检测的干扰。 2. 计算梯度幅值和方向 在高斯滤波之后，需要计算每个像素点的梯度幅值和方向。梯度幅值反映了像素值的变化程度，而梯度方向表示了变化的方向。通常使用Sobel算子来计算梯度，它分别在水平和垂直方向上进行卷积

操作，然后根据卷积结果计算梯度幅值和方向。 3. 非极大值抑制 非极大值抑制是Canny算子边缘检测的一个重要步骤，它用于提取出边缘的细化线条。在这一步中，算法会沿着梯度方向，在每个像素点上进行比较，将非极大值点保留下来，而其他点则被抑制掉。这样可以使得边缘线条更加细化，去除掉冗余的边缘。 4. 双阈值处理 双阈值处理是Canny算子边缘检测的关键步骤之一，它用于确定边缘的强度。一般来说，图像中的边缘可以分为强边缘和弱边缘。在双阈值处理中，我们可以设置两个阈值，大于高阈值的像素点被认为是强边缘，小于低阈值的像素点被认为是弱边缘，而介于两个阈值之间的像素点则根据其与强边缘的连接情况进行分类。 5. 边缘链接 边缘链接是Canny算子边缘检测的最后一步，它用于将弱边缘与强边缘进行连接，形成完整的边缘线条。在这一步中，我们可以通过追踪弱边缘像素点与强边缘像素点之间的连接关系，将它们归为同一个边缘。 二、Canny算子的应用 Canny算子边缘检测在计算机视觉和图像处理领域有着广泛的应用。以下是一些常见的应用场景：

Matlab中的边缘检测技术

Matlab中的边缘检测技术 引言 在数字图像处理领域，边缘检测一直是一个重要的研究课题。通过边缘检测，可以有效地从图像中提取出物体的轮廓信息，为后续的图像分割、目标识别等任务提供基础。Matlab作为一种功能强大的图像处理工具，提供了多种边缘检测技术和相应的函数库，方便用户进行图像处理和分析。本文将介绍Matlab中常用的边缘检测技术及其应用。 一、基础概念 在开始介绍具体的边缘检测技术之前，有必要了解一些基础概念。图像的边缘通常指的是图像中像素灰度级变化较大的区域，这些区域往往对应着物体的边界。边缘通常可以分为两类：强边缘和弱边缘。强边缘是指图像中像素灰度级变化明显的区域，而弱边缘则表示变化相对较小的区域。 二、Sobel算子 Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测方法，常用于检测二维图像的边缘。其核心思想是通过计算图像中像素点的灰度梯度，找出灰度变化最剧烈的区域。Matlab中提供了sobel函数，可以方便地使用Sobel算子进行边缘检测。例如，使用以下代码可以实现对图像im的边缘检测： ``` im = imread('image.jpg'); im_gray = rgb2gray(im); im_sobel = edge(im_gray, 'sobel'); imshow(im_sobel);

``` 在上述代码中，我们首先通过imread函数读取图像文件，然后使用rgb2gray 函数将图像转换为灰度图像。最后，使用edge函数结合'sobel'参数进行边缘检测，并使用imshow函数显示结果图像。 三、Canny算子 Canny算子是一种更为精确和复杂的边缘检测算法。相比于Sobel算子，Canny 算子能够更准确地定位边缘，并且可以抑制噪声的干扰。Matlab中同样提供了canny函数，方便用户使用Canny算子进行边缘检测。以下是一个示例代码：``` im = imread('image.jpg'); im_gray = rgb2gray(im); im_canny = edge(im_gray, 'canny'); imshow(im_canny); ``` 在上述代码中，我们同样首先读取图像文件并转换为灰度图像。然后，使用edge函数结合'canny'参数进行边缘检测，并使用imshow函数显示结果图像。 四、边缘检测的应用 边缘检测技术在图像处理和计算机视觉领域有广泛的应用。下面介绍几个常见的应用场景。 1. 目标识别：边缘检测可用于目标的轮廓提取，从而实现目标的自动识别和追踪。例如，在自动驾驶系统中，通过边缘检测可以提取出道路和交通标志的边缘信息，进而实现道路的识别和目标的检测。

canny算法

1.Canny 边缘检测算子是John F. Canny于1986 年开发出来的一个多级边缘检测算法。更为重要的是Canny 创立了边缘检测计算理论（Computational theory of edge detection）解释这项技术如何工作 编辑本段 2．Canny 算法的发展 Canny 的目标是找到一个最优的边缘检测算法，最优边缘检测的含义是： 好的检测- 算法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘。好的定位- 标识出的边缘要尽可能与实际图像中的实际边缘尽可能接近。最小响应- 图像中的边缘只能标识一次，并且可能存在的图像噪声不应标识为边缘。为了满足这些要求Canny 使用了变分法，这是一种寻找满足特定功能的函数的方法。最优检测使用四个指数函数项的和表示，但是它非常近似于高斯函数的一阶导数。 编辑本段 3.Canny 算法的步骤 （1）降噪 任何边缘检测算法都不可能在未经处理的原始数据上很好地工作，所以第一步是对原始数据与高斯mask 作卷积，得到的图像与原始图像相比有些轻微的模糊（blurred）。这样，单独的一个像素噪声在经过高斯平滑的图像上变得几乎没有影响。 （2）寻找图像中的亮度梯度 图像中的边缘可能会指向不同的方向，所以Canny 算法使用 4 个mask 检测水平、垂直以及对角线方向的边缘。原始图像与每个mask 所作的卷积都存储起来。对于每个点我们都标识在这个点上的最大值以及生成的边缘的方向。这样我们就从原始图像生成了图像中每个点亮度梯度图以及亮度梯度的方向。 （3）在图像中跟踪边缘 较高的亮度梯度比较有可能是边缘，但是没有一个确切的值来限定多大的亮度梯度是边缘多大又不是，所以Canny 使用了滞后阈值。 滞后阈值需要两个阈值——高阈值与低阈值。假设图像中的重要边缘都是连续的曲线，这样我们就可以跟踪给定曲线中模糊的部分，并且避免将没有组成曲线的噪声像素当成边缘。所以我们从一个较大的阈值开始，这将标识出我们比较确信的真实边缘，使用前面导出的方向信息，我们从这些真正的边缘开始在图像中跟踪整个的边缘。在跟踪的时候，我们使用一个较小的阈值，这样就可以跟踪曲线的模糊部分直到我们回到起点。 一旦这个过程完成，我们就得到了一个二值图像，每点表示是否是一个边缘点。 一个获得亚像素精度边缘的改进实现是在梯度方向检测二阶方向导数的过零点 它在梯度方向的三阶方向导数满足符号条件 其中Lx, Ly ... Lyyy 表示用高斯核平滑原始图像得到的尺度空间表示L 计算得到的偏导数。用这种方法得到的边缘片断是连续曲线，这样就不需要另外的边缘跟踪改进。滞后阈值也可以用于亚像素边缘检测。 （4）.参数 Canny 算法包含许多可以调整的参数，它们将影响到算法的计算的时间与实效。 高斯滤波器的大小：第一步所有的平滑滤波器将会直接影响Canny 算法的结果。较小的滤波器产生的模糊效果也较少，这样就可以检测较小、变化明显的细线。较大的滤波器产生的模糊效果也较多，将较大的一块图像区域涂成一个特定点的颜色值。这样带来的结果就是对于检测较大、平滑的边缘更加有用，例如彩虹的边缘。阈值：使用两个阈值比使用一个阈值更加灵活，但是它还是有阈值存在的共性问题。设置的阈值过高，可能会漏掉重要信息；阈值过低，将会把枝节信息看得很重要。很难给出一个适用于所有图像的通用阈值。

canny算子原理

canny算子原理 Canny算子原理。 Canny算子是一种经典的边缘检测算法，由约翰·F·坎尼于1986年提出。它被广泛应用于计算机视觉领域，用于检测图像中的边缘信息。Canny算子具有良好的抗噪声能力和准确的边缘定位能力，成为了图像处理中不可或缺的重要工具。 Canny算子的原理主要包括以下几个步骤： 1. 高斯滤波。 首先，对输入的图像进行高斯滤波，以减少图像中的噪声。高斯滤波采用了高斯函数作为卷积核，能够有效地平滑图像并保留图像的边缘信息。 2. 计算梯度幅值和方向。 接下来，利用Sobel算子计算图像中每个像素点的梯度幅值和方向。梯度幅值反映了图像中灰度变化的快慢，而梯度方向则指示了灰度变化的方向。 3. 非极大值抑制。 在梯度方向上进行非极大值抑制，即对图像中的每个像素点，沿着梯度方向上比较其梯度幅值与相邻两个像素点的梯度幅值，保留局部梯度最大值，抑制非极大值点，以得到更细的边缘。 4. 双阈值边缘检测。 通过设定两个阈值，将图像中的像素点分为强边缘、弱边缘和非边缘三类。强边缘是指梯度幅值大于高阈值的像素点，弱边缘是指梯度幅值介于高低阈值之间的像素点，非边缘则是指梯度幅值小于低阈值的像素点。强边缘直接被认为是真实的边缘像素，而弱边缘则需要进一步的处理来判断其是否为真实的边缘。 5. 边缘跟踪与边缘连接。

最后，利用强边缘像素点进行边缘跟踪，将与强边缘像素点相邻的弱边缘像 素点连接到边缘上，从而得到完整的边缘信息。 Canny算子通过以上几个步骤，能够有效地检测图像中的边缘信息，并且对噪 声具有较好的抑制能力。它在图像处理和计算机视觉领域有着广泛的应用，如人脸识别、目标检测、图像分割等方面都能看到它的身影。 总的来说，Canny算子是一种经典且高效的边缘检测算法，它的原理简单清晰，能够准确地提取图像中的边缘信息，因此在实际应用中具有重要的意义。希望本文对Canny算子的原理有所帮助，让读者对其有一个更深入的理解。

canny原理

canny原理 Canny算法原理及应用 Canny算法是一种经典的边缘检测算法，被广泛应用于计算机视觉和图像处理领域。它由美国工程师John Canny于1986年提出，以其高效准确的边缘检测效果而闻名。 一、Canny算法的原理 Canny算法的核心思想是通过多步骤的操作来检测图像中的边缘。整个算法包括以下几个关键步骤： 1. 噪声抑制：首先，Canny算法通过使用高斯滤波器来平滑图像，以减少图像中的噪声。高斯滤波器是一种线性平滑滤波器，可以有效地去除图像中的高频噪声，使得图像更加平滑。 2. 梯度计算：接下来，Canny算法使用Sobel算子计算图像的梯度幅值和方向。梯度幅值表示图像中像素灰度变化的强度，梯度方向表示灰度变化的方向。 3. 非极大值抑制：在这一步骤中，Canny算法会对图像中的每个像素点进行检查，以确定是否是边缘点。对于每个像素点，算法会比较其梯度幅值与梯度方向上两侧的像素点的幅值，如果当前像素点的幅值最大，则将其保留为边缘点，否则将其抑制。

4. 高低阈值检测：最后，Canny算法通过使用高低阈值来确定最终的边缘。只有当像素点的梯度幅值超过高阈值时，才会被认为是强边缘；而当像素点的梯度幅值低于低阈值时，则会被认为是弱边缘。强边缘会被保留，而弱边缘中与强边缘相连的部分也会被保留。其余的弱边缘则会被抑制。 二、Canny算法的应用 Canny算法在图像处理领域有着广泛的应用，特别是在边缘检测、目标识别和图像分割等方面。 1. 边缘检测：Canny算法能够准确地检测图像中的边缘，这对于图像分析和物体检测非常重要。通过检测图像中的边缘，可以提取出物体的轮廓信息，为后续的图像处理和分析提供基础。 2. 目标识别：在计算机视觉领域，目标识别是一个重要的研究方向。Canny算法可以帮助我们找到图像中的目标边缘，从而实现目标的自动识别和定位。 3. 图像分割：图像分割是将图像划分为不同的区域或对象的过程。Canny算法可以在图像中找到显著的边缘，从而帮助我们实现图像的分割和提取。 总结：Canny算法是一种高效准确的边缘检测算法，通过多步骤的操作，可以在图像中检测到边缘。该算法在图像处理和计算机视觉

halcon 边缘检测算子

Halcon 边缘检测算子 1. 引言 边缘检测是计算机视觉中的一个重要任务，它在图像处理和分析中起着至关重要的作用。边缘检测算子是用于检测图像中物体边缘的一种数学工具。在本文中，我们将重点介绍Halcon边缘检测算子的原理、应用和优缺点。 2. Halcon 边缘检测算子的原理 Halcon是一种功能强大的计算机视觉库，提供了多种边缘检测算子用于图像处理。边缘检测的目标是找到图像中明显变化的区域，即物体的边缘。Halcon边缘检测 算子主要基于以下原理： 2.1 灰度梯度法 灰度梯度法是一种常用的边缘检测方法，它通过计算图像中像素灰度的变化率来检测边缘。Halcon中的边缘检测算子可以根据不同的灰度梯度算法来实现边缘检测，如Sobel算子、Prewitt算子和Roberts算子等。 2.2 Canny算子 Canny算子是一种经典的边缘检测算法，它通过多步骤的处理来提取图像中的边缘。首先，Canny算子对图像进行高斯滤波以平滑图像。然后，利用灰度梯度法计算图 像的梯度幅值和方向。接下来，根据梯度方向进行非极大值抑制，以保留边缘的细节。最后，通过滞后阈值处理来提取最终的边缘。 3. Halcon 边缘检测算子的应用 Halcon边缘检测算子在许多计算机视觉应用中都有广泛的应用。下面我们将介绍 几个常见的应用场景： 3.1 目标检测 边缘检测算子可以用于目标检测，通过提取图像中物体的边缘来实现目标的定位和识别。在Halcon中，可以利用边缘检测算子结合其他图像处理算法来实现目标检测，如形状匹配和模板匹配等。 3.2 图像分割 边缘检测算子可以用于图像分割，将图像分成不同的区域。通过提取图像中不同区域之间的边缘，可以实现对图像进行分割和提取感兴趣的区域。

canny算子公式

canny算子公式 Canny算子公式是一种经典的边缘检测算法，被广泛应用于图像处理领域。通过使用该算子，可以有效地检测图像中的边缘，并提取出有用的信息。本文将介绍Canny算子公式的原理及应用。 Canny算子公式的原理是基于图像的梯度变化来检测边缘。在图像中，边缘是颜色或灰度值发生剧烈变化的地方。Canny算子通过计算图像中每个像素点的梯度，找到梯度变化最大的地方，从而确定边缘的位置。 Canny算子的公式可以用以下几个步骤来表示： 1. 高斯滤波：首先对图像进行高斯滤波，目的是去除噪声。高斯滤波是一种线性平滑滤波器，可以平滑图像的灰度值，使图像变得更加模糊，从而减少噪声的影响。 2. 计算梯度：对经过高斯滤波后的图像，使用Sobel算子计算每个像素点的梯度。梯度表示图像灰度值的变化速度，可以用来检测边缘。 3. 非极大值抑制：在计算完梯度后，需要对梯度幅值进行非极大值抑制。该步骤的目的是只保留梯度幅值最大的像素点，而将其他像素点抑制掉。这样可以保留边缘的细节信息。 4. 双阈值检测：在完成非极大值抑制后，需要对梯度幅值进行阈值

处理。将梯度幅值分为高阈值和低阈值两部分，高阈值用于检测强边缘，低阈值用于检测弱边缘。强边缘会被保留下来，而弱边缘则会被进一步处理。 5. 边缘连接：最后一步是对弱边缘进行边缘连接。通过与强边缘相连，可以将弱边缘转化为强边缘，从而得到完整的边缘图像。 Canny算子公式的应用非常广泛。在图像处理领域，边缘检测是很多应用的基础，例如目标检测、图像分割等。通过使用Canny算子，可以提取出图像中的边缘信息，为后续的处理提供重要的依据。 Canny算子公式还可以用于图像的特征提取。在计算机视觉领域，图像的特征提取是一项重要的任务。通过提取图像的边缘特征，可以实现图像的分类、识别等应用。 Canny算子公式是一种常用且有效的边缘检测算法。通过对图像进行高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制、双阈值检测和边缘连接等步骤，可以提取出图像中的边缘信息。该算法在图像处理和计算机视觉领域有着广泛的应用，对于提取图像特征以及实现目标检测等任务具有重要意义。

opencv轮廓提取原理

opencv轮廓提取原理 OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它提供了许多图像处理和计算机视觉算法。其中，轮廓提取是OpenCV中的一个重要功能，它可以帮助我们从图像中提取出物体的轮廓。 轮廓提取原理 轮廓提取的原理是基于图像的边缘检测。在图像中，物体和背景之间的边缘是不同的灰度值或颜色值的边界。因此，我们可以通过检测这些边缘来提取物体的轮廓。 OpenCV中的轮廓提取算法主要有两种：基于边缘检测的方法和基于阈值分割的方法。 基于边缘检测的方法 基于边缘检测的方法是通过检测图像中的边缘来提取物体的轮廓。OpenCV中常用的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子和Laplacian算子。 Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测算法，它可以检测出图像中的

水平和垂直边缘。Canny算子是一种更为常用的边缘检测算法，它可以检测出图像中的所有边缘。Laplacian算子是一种二阶微分算子，它可以检测出图像中的所有边缘和角点。 基于阈值分割的方法 基于阈值分割的方法是通过将图像分成物体和背景两部分来提取物体的轮廓。OpenCV中常用的阈值分割算法有OTSU算法和自适应阈值算法。 OTSU算法是一种自动确定阈值的算法，它可以根据图像的灰度分布来确定最佳阈值。自适应阈值算法是一种根据图像局部灰度分布来确定阈值的算法，它可以适应不同的光照条件和背景噪声。 轮廓提取步骤 在OpenCV中，轮廓提取的步骤如下： 1. 读入图像并转换为灰度图像。 2. 对图像进行边缘检测或阈值分割。 3. 对边缘图像进行形态学操作，如膨胀和腐蚀，以去除噪声和连接断

裂的边缘。 4. 查找图像中的轮廓，可以使用findContours函数。 5. 绘制轮廓，可以使用drawContours函数。 轮廓提取应用 轮廓提取在计算机视觉中有广泛的应用，如目标检测、图像分割、形 状识别等。在工业生产中，轮廓提取可以用于检测产品的缺陷和形状，提高生产效率和质量。 总结 轮廓提取是OpenCV中的一个重要功能，它可以帮助我们从图像中提取出物体的轮廓。轮廓提取的原理是基于图像的边缘检测，OpenCV 中常用的轮廓提取算法有基于边缘检测的方法和基于阈值分割的方法。轮廓提取在计算机视觉中有广泛的应用，可以用于目标检测、图像分割、形状识别等。

边缘检测

边缘检测算子 图像配准的方法 7.4.1 基于特征的图像配准 基于特征的图像配准首先提取图像信息的特征，然后以这些特征为模型进行配准。特征提取的结果是一含有特征的表和对图像的描述，每个特征由一组属性表示，对属性的进一步描述包括边缘的定向和弧度、区域的大小等。局部特征之间存在着相互关系，如几何关系、辐射度量关系、拓扑关系等。可以用这些局部特征之间的关系描述全局特征。通常基于局部特征配准大多都是基于点、线或边缘的，而全局特征的配准则是利用局部特征之间的关系进行配准的方法。 由于图像的特征点比图像的像素点要少很多，因此大大减少了配准过程的计算量，但特征提取方法的计算代价通常较大，不便于实时应用。特征点的配准度量值对位置的变化比较敏感，可以大大提高配准的精确程度。对于纹理较少的图像区域提取的特征的密度通常比较稀少，局部特征的提取就比较困难。特征点的提取过程可以减少噪声的影响，对灰度变化、图像形变和遮挡等都有较好的适应能力。因此，在图像配准领域得到了广泛应用。基于特征的图像配准方法有两个重要环节：特征提取和特征配准。 7.4.2 基于互信息的图像配准 医学图像配准技术从基于特征的配准方法发展到基于统计的配准方法有其突破性的意义。与基于特征的配准方法相比，基于统计的配准方法的突出优点为鲁棒性好、配准精度高、人工干预少。基于统计的配准方法通常是指最大互信息的图像配准方法。 基于互信息的图像配准是用两幅图像的联合概率分布与完全独立时的概率分布的广义距离来估计互信息，并作为多模态医学图像配准的测度。当两幅基于共同的解剖结构的图像达到最佳配准时，它们的对应像素的灰度互信息应为最大。由于基于互信息的配准对噪声比较敏感，首先，通过滤波和分割等方法对图像进行预处理。然后进行采样、变换、插值、优化从而达到配准的目的。 基于互信息的配准技术属于基于像素相似性的方法。它基于图像中所有的像素进行配准，基于互信息的图像配准引入了信息论中的概念，如熵、边缘熵、联合熵和互信息等，可使配准精度达到亚像素级的高精度。 基于互信息只依赖于图像本身的信息，不需要对图像进行特征点提取和组织分类等预处理，是一种自动而有效的配准算法。该算法可靠，对图像中的几何失真、灰度不均匀和数据的缺失等不敏感。不依赖于任何成像设备，可应用于多模态医学图像配准。基于互信息的图像配准也有其缺点，它运算量大，对噪声敏感，要求待配准图像间联合概率分布函数必须是严格正性的。 【例7-1】计算两幅图像的互信息。 function mi = MI(a,b) %Caculate MI of a and b in the region of the overlap part