分块自适应边缘检测：Canny算子在机械零件图像处理中的应用

"这篇文章是2010年6月发表在《江南大学学报(自然科学版)》第9卷第3期上的一篇自然科学论文，作者包括朱晓林、高诚辉、何炳蔚和黄敏纯。研究重点是提出一种基于Canny算子的机械零件图像分块自适应边缘检测方法，适用于自动生产线上的图像处理。该方法结合了鼠标框选的图像分块策略和Otsu算法的自动阈值确定，旨在提高边缘检测的准确性，同时有效抑制噪声。实验结果显示，这种方法具有良好的性能，是检测机械零件图像边缘的有效手段。关键词包括边缘检测、Canny算子、分块自适应和Otsu算法。" 本文提出的边缘检测方法主要关注工业自动化生产中的机械零件图像处理，目标是精确识别图像中的几何特征。Canny算子是一种经典的多级边缘检测算法，它通过高斯滤波器减少噪声，然后利用梯度强度和方向信息来定位潜在的边缘像素。在本文中，为了适应图像的不均匀特性，采用了基于鼠标框选的方式进行分块，这种方法允许用户根据图像内容灵活地划分区域，以更准确地处理不同部分的特征。 同时，为了进一步优化边缘检测的效果，研究者应用了Otsu算法来动态生成适应图像局部特性的检测阈值。Otsu算法是一种自动二值化的方法，它可以分析图像的直方图，找到最佳分割点，使得背景和前景类内部的方差最小，从而达到最佳的分割效果。在本文的上下文中，Otsu算法帮助确定了在边缘检测过程中区分边缘和非边缘像素的最佳阈值。 实验结果证明，这种结合Canny算子、分块技术和Otsu算法的边缘检测方法能够有效地抑制噪声，并提供高精度的边缘定位，这对于自动生产线上的质量控制和机器人定位等应用至关重要。这种方法的实用性表明，它对于处理复杂背景下机械零件的图像有着显著的优势，有助于提高工业自动化中的图像处理效率和准确性。 这篇论文为机械零件图像处理领域提供了一种创新且实用的技术，对于提升制造业的数字化设计和制造水平具有积极意义。通过自适应的边缘检测策略，该方法可以适应不同的图像条件，为后续的图像分析和机器视觉任务打下了坚实的基础。