改进Canny算子在影像测量边缘检测中的应用

"本文主要介绍了一种改进的Canny边缘检测算法，并将其应用于影像测量领域，以解决传统Canny算法存在的问题，如高斯滤波导致的边缘平滑、阈值自适应性差以及虚假边缘去除效果不佳。通过使用开关中值滤波、K-means聚类算法和OTSU算法，以及面积形态学方法，该改进算法提高了边缘定位精度，增强了自适应性，并优化了干扰边缘的去除效果。" 在图像处理中，Canny算子是一种广泛使用的边缘检测方法，其基本步骤包括高斯滤波、计算梯度强度和方向、非极大值抑制以及双阈值检测。然而，传统的Canny算法存在一些局限性。例如，高斯滤波可能使图像边缘变得模糊，而人为设定的高低阈值往往不能很好地适应不同图像环境，导致边缘检测效果不稳定。此外，双阈值法在去除虚假边缘时也可能不理想。 针对这些问题，本文提出了一个改进的Canny边缘检测算法。首先，使用开关中值滤波代替高斯滤波来去除噪声，这一改变能更好地保留图像边缘细节，提高定位精度。开关中值滤波器在噪声像素处应用中值滤波，而在非噪声像素处保持原灰度值，以避免过度平滑边缘。 其次，利用K-means聚类算法确定高、低梯度值的聚类中心，以此作为高低阈值的参考，从而实现阈值的自适应选择。K-means算法可以自动将数据点分成两类，对于梯度值而言，可以将强边缘和弱边缘区分开，为后续的边缘检测提供更加合适的阈值。 接着，结合OTSU算法进一步确定最佳的梯度阈值。OTSU算法是一种二值化方法，它能根据图像的全局灰度分布自动找到最佳分割阈值，确保背景和前景的区分，从而提高边缘检测的准确性和稳定性。 最后，采用面积形态学方法来去除图像中的干扰边缘。面积形态学操作通过对边缘连接和分离的操作，可以有效地消除小的噪声点和不连续的边缘，使得最终的边缘检测结果更加清晰和连贯。 实验结果证明，这种改进的Canny边缘检测算法在提高边缘定位精度、增强自适应性以及去除干扰边缘方面具有显著优势，适用于影像测量等对边缘检测要求较高的应用场合。这种方法的提出，不仅优化了Canny算子的性能，也为后续的图像处理和分析提供了更可靠的边缘信息。