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基于Canny算子与形态学融合的边缘检测算法

王贵彬  
【摘要】:在图像的分析与处理中,边缘所起到的作用至关重要。而边缘检测的难点就是在滤除噪声的同时增强边缘。本文分别对传统的Canny算子和形态学算法进行了研究,提出了新的边缘检测算法,具体工作如下: 首先,使用传统的Canny算子进行边缘检测,存在两方面的问题:一是无法消除局部噪声的干扰,在检测出伪边缘的同时还会丢失边缘细节;二是很难设定高斯滤波参数,对不同的图像缺乏自适应性。为此,本文利用自适应中值滤波代替高斯滤波,使得改进的Canny算子检测出的图像边缘受噪声的影响明显降低。而且,它保持了边缘的强度和较为完整的细节信息,获得了更为满意的主观效果,客观评价也明显提高。 其次,利用传统形态学算法对图像进行边缘检测,如果噪声浓度较高,检测效果就不理想。因此,本文提出了一种改进的抗噪形态学边缘检测算法,且利用两个不同的结构元素进行边缘检测。对于含有椒盐噪声的图像,改进的抗噪形态学边缘检测算法能很好地减弱噪声,得到的图像较平滑,轮廓清晰,包含的信息也较为丰富。同时,主观效果与客观评价都有所改善。 最后,因为改进的Canny算子峰值信噪比和标准差较好,而改进的抗噪形态学在相关系数、扭曲程度和平均梯度上效果更优。所以,将两种改进方法进行融合,获得的边缘图像在信息熵、均方根误差、相关系数和扭曲程度方面均好于两种改进的方法,视觉效果也令人满意。


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