基于MATLAB的Canny圖像邊緣檢測優化與實現

藺玉珂，楊敏，賀中屏，曹華，王家麒

（重慶電子工程職業學院，重慶 401331）

0 引 言

圖像識別是計算機對圖像進行處理、分析和提取信息，并識別到不同模式不同目標或物體的技術，對質量較差的圖像也可以進行一系列增強和重建，能夠有效提高圖像質量。圖像識別的第一步往往是邊緣識別，即一個區域的結束和另一個新區域的開始，反映圖像特征的不連續性。

19世紀60年代初至80年代末，圖像邊緣識別理論正處于發展的黃金時期。20世紀70年代初，Prewitt 和Kirsch開始研究定向邊緣識別技術。1977年Robinson 還對 Prewitt和 Kirsch 的相關研究成果進行了總結和概括。在1980年，Marr 提出了LoG 算法，可以通過引入高斯濾波器來降低對噪聲的影響。1986年，偉大的美國算法物理學家John Canny，提出了后來被稱為Canny 原則的邊緣識別三原則。

呂哲提出了一個經過改進的Canny 算法，主要改變了梯度方向檢測方式和連通性。對于高環境光和低強度邊緣的定向測量，能夠有效地抑制在高環境光影響下的峰值信噪比，同時邊緣細節也被保持，但高自動調節的閾值會對邊緣細節測量結果產生一定的負面影響。因此，羅濤通過對高、低閾值的選取，并提供了一個更完善的高自適應閾值Canny測量算法，克服了人為因素引起的測量邊緣損壞和邊緣誤差的問題，但在彩色畫面檢測和試驗的過程中，仍有部分受損的邊緣存在。Deng對傳統的Sobel 算子進行了改進，為圖像的開閉運算引入Sobel 算法，然后分別使用改進的小波變換算法、Sobel 算法、Canny 算法和Prewitt 算法對圖像邊緣進行識別?！?br>