邊緣檢測演算法-Canny

邊緣的產生

• surface normal discontinuity
• depth discontinuity
• surface color discontinuity
• illumination discontinuity

邊緣檢測的基本原理

邊緣一般在灰度影象中表現為灰度值變化最大的畫素區域，所以最直觀的方法就是求微分。

梯度大小：

梯度方向：

對於連續函式求微分的方法為：

對於離散的圖片畫素點，我們採用近似的方法求得：

Canny演算法

1.Filter image with derivative of Gaussian
對影象用高斯濾波器進行平滑處理。
高斯濾波用於對影象進行減噪，採用鄰域加權平均的方法計算每一個畫素點的值。

2.Find magnitude and orientation of gradient
利用一階差分計算邊緣的方向與幅值。
注意卷積模板如下方所示：

3.Non-maximum suppression
非極大值抑制
• Thin multi-pixel wide “ridges” down to single pixel width
我們只保留類似於圖中q這種積分值比周圍所有點都大的畫素點。

作用函式

4.Linking of edge points
• Hysteresis thresholding: use a higher threshold to start edge curves and a lower threshold to continue them

• If the gradient at a pixel is above ‘High’, declare it an ‘edge
  pixel’
• If the gradient at a pixel is below ‘Low’, declare it a
  ‘non-edge-pixel’

• If the gradient at a pixel is between ‘Low’ and ‘High’ then declare
  it an ‘edge pixel’ if and only if it is connected to an ‘edge pixel’
  directly or via pixels between ‘Low’ and ‘ High’

  

程式碼下載canny