針對椒鹽噪聲圖像的Canny邊緣檢測算法＊

徐天芝，楊青峰

(1.運城學院數學與信息技術學院，山西 運城 044000；2.臨汾市堯都區大陽鎮大陽聯合學校)

0 引言

圖像邊緣是圖像最基本的特征之一，邊緣點是指圖像中周圍局部灰度導數極大的點。邊緣檢測是計算機數字圖像處理中的基本問題，其目的是統計出局部灰度變化明顯的點，因其具有可操作性強，易于實現等特點，一階和二階微分算子如Roberts 算子、Prewitts 算子、Sobel 算子、Laplace 算子、Log 算子等被廣泛應用于各個行業，但這些算子存在抗噪性差，邊緣定位精度不高等缺點。相比于經典算子，在抗噪性能和準確定位之間經過最佳優化的Canny邊緣檢測算子，具有良好的信噪比、檢測精度以及單邊緣響應，并成為其他邊緣檢測算子評價標準。但在利用Canny 算子邊緣檢測時，采用高斯函數對圖像去噪時會對圖像邊緣的準確定位產生一定的影響。因此，近年來針對Canny 算子的去噪問題，國內外學者做了大量的工作，牛發發等人在Canny 算子邊緣檢測之前，利用魯棒主成分分析法對圖像進行預處理；王能等人利用數學形態學設計了一種自適應平滑濾波器來達到去噪的目的；李俊山等人采用小波變換替代Canny 算子中高斯濾波器進行去噪；胡志斌等人利用新構造的二進小波濾波器對圖像進行邊緣檢測；李長有等人用混合濾波器代替Canny 算子中的高斯濾波器；劉鵬宇等人利用自適應的中值濾波器，對圖像進行邊緣檢測。這些改進方法在一定程度上都避免了噪聲，提高了算法的性能，對于大多數圖像均適用，但是對于添加了椒鹽噪聲的圖像來說效果并不是很理想。……