Canny算法检测边缘

　　Canny算法是边缘检测的一个经典算法，比单纯用一些微分算子来检测的效果要好很多，其优势有以下几点：

1. 边缘误检与漏检率低。
2. 边缘定位准确，且边界较细。
3. 自带一定的滤噪功能，或者说，对噪声的敏感度要比单纯算子低。
4. 具有多个可调整参数，可影响算法的时间与时效。

　　但是Canny相比单纯算子来说计算量偏大，下面简单介绍算法的过程。

图像去噪：　

　　　　这一步不是必须的，一般噪声少的图，让Canny自己应付就行。若噪声较多，一般采用高斯滤波。滤波后，噪声灰度下降，对边缘的影响

　　小于噪点。

获取梯度强度与方向：　

　　　　用一阶微分算子获取梯度强度和方向，如sobel算子，强度与方向公式如下：

　　　　

　　　　要用两个矩阵分别存储强度和方向，其中方向公式需要根据具体算子情况更改正负号，最终使上下左右、45度方向可以区分开来。例如下图所示，

　　　　这里将上下放在（60,90）和（-90，-60）区间，因为它们在非极大抑制时取的都是上下邻域；将左右放在（-30,30）区间，因为它们抑制时取的是

　　　　左右邻域；将处于斜向上对角线的梯度角放在（30,60），它们在抑制时取45度的两个邻域；将斜向下对角线上的梯度角放在（-60，-30），它们在

　　　　抑制时取-45度的两个邻域。

　　　　

非极大抑制：

　　　　该步骤目的是删除非边缘像素，主要做法是对每个像素点，与它梯度方向的相邻两像素作灰度比较（比如左右两个像素），如果该像素点

　　灰度比它两个相邻像素都大，则保留其灰度值，否则抑制（赋值0）。

双阈值处理：

　　　　设定一个高阈值和低阈值，对灰度大于高阈值的像素点，确认为强边缘，赋值255，低于低阈值的点赋值0，介于之间的点保留其灰度值，作为弱边缘。

滞后边界追踪：

　　　　这一步主要是处理弱边缘，总的思路是找到每一个弱边缘的连通域，判断该连通域与强边缘有无相邻，如果存在至少一个像素与强边缘相邻，则将该连

　　通域都作为强边缘（赋值255），如果没有一个像素与强边缘相邻，则将整个连通域视为噪声（赋值0）。

　　　　所以，关键在于找到连通域，通常有DFS与BFS两种算法可以处理连通域问题，这里采用BFS算法，思路如下：

　　　　1.扫描整个图像，判断每个像素是否为弱边缘，如果是，进入步骤2（查找连通域）。

　　　　2.用connect数组保存组成连通域的所有点；用weak数组保存待检查八领域的弱点；用checked数组标记已被扫描过的弱点（也就是连通域里的点），标

　　　　   记1表示已扫描；用变量real_edge记录是否有检测到强点。将刚才判定的弱边缘点压入connect、weak，checked相应位置标记为1。进入步骤3。

　　　　3.创建new_weak用来保存新的待检测八领域的弱点。依次对weak中每个待检测点，遍历其八领域，找到所有未被checked标记的新弱点，压入new_weak

　　　　   、connect，checked相应位置标记为1，同时检查八领域内是否有强边缘，有则标记real_edge=1。对weak所有待检测点检查完后，如果new_weak不为

　　　　  空，则将new_weak赋给weak，重复步骤3;如果new_weak为空，则表示一个连通域寻找完毕，进入步骤4。

　　　　4.如果real_edge=1，则将连通域每个点的灰度赋值255,否则赋值0；弹出connect、weak、checked中所有点。

　　　　5.重复步骤1-4，直道图像扫描完毕。

　　　　

　　经过以上这些步骤，Canny算法就已经实现了。我们要做的就是根据图像调整双阈值和滤波强度。下面是Canny的一个处理实例，其中给出了单纯sobel检测和

Canny检测的效果。通过下图可以知道，Canny检测的边缘要薄的多，细节处理更好，噪声也更少。

　

　　

　　以下是matlab代码实现：

　　

%canny前先高斯滤波

function edge=canny(gaussianimg,lthres,hthres)

    sobel_operator_x=[-,,;

                      -,,;

                      -,,];

    sobel_operator_y=[-,-,-;

                       ,,;

                       ,,];

    %梯度强度

    diff_x=filter2(sobel_operator_x,gaussianimg);

    diff_y=filter2(sobel_operator_y,gaussianimg);

    diff=uint8(sqrt((diff_x.^+diff_y.^)/));

    %梯度方向

    [sizex,sizey]=size(gaussianimg);

    angle=zeros(sizex,sizey);

    edge=uint8(zeros(sizex,sizey));

    for i=:sizex

        for j=:sizey

            angle(i,j)=atan(-diff_y(i,j)/diff_x(i,j))/pi*;

        end

    end

    %非极大抑制,排除非边缘像素

     for i=:sizex-

        for j=:sizey-

            if (angle(i,j)>||angle(i,j)<-)

                break;

            elseif angle(i,j)>= || angle(i,j)<=-

                if (diff(i,j)>diff(i-,j)&&diff(i,j)>=diff(i+,j))

                    edge(i,j)=uint8(diff(i,j));

                end

            elseif (angle(i,j)<=-)

                 if (diff(i,j)>diff(i-,j-)&&diff(i,j)>=diff(i+,j+))

                    edge(i,j)=uint8(diff(i,j));

                 end

            elseif angle(i,j)>=

                 if (diff(i,j)>diff(i-,j+)&&diff(i,j)>=diff(i+,j-))

                    edge(i,j)=uint8(diff(i,j));

                 end

            elseif angle(i,j)<||angle(i,j)>-

                 if (diff(i,j)>diff(i,j-)&&diff(i,j)>=diff(i,j+))

                    edge(i,j)=uint8(diff(i,j));

                 end

            end

        end

     end

     %双阈值

    for i=:sizex

        for j=:sizey

            if (edge(i,j)>=hthres)

                edge(i,j)=;                  %一定为边缘

            elseif (edge(i,j)<=lthres)

                edge(i,j)=;                    %一定为非边缘

            end

        end

    end

    %候选边缘，与已确定边缘相连才认为是边缘

    for i=:sizex-

        for j=:sizey-

            if (edge(i,j)>&&edge(i,j)<)

                real_edge=;%边缘真假标志

                checked=zeros(sizex,sizey);%标记已经扫描过的弱点

                weak=zeros(,);%存储需要查看八领域的弱点

                connect=zeros(,);%存储一条联通的所有弱点

                weak_length=;

                connect_length=;

                %压入第一个弱边缘点

                weak(weak_length,:)=[i,j];

                connect(connect_length,:)=[i,j];

                checked(i,j)=;

                while(weak_length>)

                    new_weak=zeros(,);

                    new_weak_length=;

                    for k=:weak_length

                        %搜索当前弱点的八领域

                        x=weak(k,);y=weak(k,);

                        if (x>=&&x<=sizex-&&y>=&&y<=sizey-)

                            for m=x-:x+

                                for n=y-:y+

                                    if edge(m,n)>&&edge(m,n)<&&checked(m,n)==%领域有弱点且未被扫描过

                                        new_weak_length=new_weak_length+;

                                        connect_length=connect_length+;

                                        new_weak(weak_length,:)=[m,n];%压入新弱点集合

                                        connect(connect_length,:)=[m,n]; %压入连通域

                                        checked(m,n)=;                %标记已扫描

                                    elseif edge(m,n)==

                                         real_edge=;                   %边缘为真，等待连通域全部被识别

                                    end

                                end

                            end

                        end

                    end

                    weak_length=new_weak_length;%当前深度的弱点集合全部检查过八领域，开始检查新一深度的弱点集合

                    weak=new_weak;%如果新集合没有弱点，则跳出while

                end

                %一个连通域已在connect里形成

                for z=:connect_length

                    edge(connect(z,),connect(z,))=uint8((* real_edge));

                end

            end

        end

    end

end