摘 要： 传统Canny算法采用高斯滤波会造成图像的过度光滑，容易导致缓变边缘的丢失，而且梯度幅值的计算方法没有充分考虑到3×3邻域内周围像素对中心像素的影响。针对上述存在的问题与不足，结合小波融合技术的优势，提出了一种基于改进Canny算子与图像形态学融合的边缘检测方法，利用改进的Canny算子和图像形态学分别对图像进行边缘检测，然后应用小波融合技术把两种方法检测出来的边缘进行图像融合，得到最终的图像边缘。仿真结果表明，该算法具有较好的抗噪能力，有效地提高了边缘检测的准确性和完整性。
关键词： Canny算子；图像形态学；边缘检测；图像融合
边缘检测是图像分割、目标区域识别和特征提取等数字图像分析领域中的重要技术，目前已经成为机器视觉研究领域最活跃的热点课题之一。传统边缘检测方法包括Roberts算子、Sobel算子等一阶微分算子,以及Laplacian算子、LOG算子等二阶微分算子[1]。这类算法以满足一阶导数极大值点或者二阶导数过零点作为图像的候选边缘点，通过人为设定的全局阈值作为评价标准去除噪声与弱边缘点，将梯度值小于阈值的候选边缘点删除。由于微分运算对噪声比较敏感，抗噪声性能差，提取的边缘不够精细,因此在实际应用中受到了限制[2]。对于边缘检测算子性能优劣，Canny提出了三个评价准则[2]：高信噪比准则、定位精准准则和单一边缘唯一响应准则，并据此提出了Canny边缘检测算子。实际应用证明,Canny算子具有较好的边缘检测效果，因此迄今为止一直被广泛应用。
近年来，很多学者都提出了基于Canny算子的改进算法，但大多数都是针对如何解决自适应确定双阈值的问题[3-5]。传统Canny算法采用高斯滤波器消除图像噪声，不仅会造成图像的过度光滑，而且容易造成缓变边缘的丢失，这样会导致复杂图像的弱边缘无法检测。另外，传统Canny算子中梯度幅值的计算方法没有充分考虑到3×3邻域内周围像素对中心像素的影响。针对上述问题与不足，结合小波融合技术的优势，本文提出了一种基于改进Canny算子与图像形态学融合的边缘检测方法。仿真结果表明，该算法有效地提高了边缘检测的准确性和完整性。
方向、45°方向、y方向、135°方向的一阶偏导数有限差分均值来确定像素点的梯度幅值，充分考虑到各个方向对中心点梯度幅值的影响，最大限度地减少误差。借鉴于Sobel算子，这4个方向上的梯度算子如图1所示，对离邻域中心点最近的像素进行了加权，增强了抑制噪声的效果。
6 实验结果及分析
实验所用PC机配置为：AMD Sempron 3200+CPU,1 GB内存，集成显卡，仿真实验采用Matlab7.0编程。选取加入1%椒盐噪声的Lena灰度图像作为测试图像，分别用传统Canny算法和本文提出的融合算法进行边缘检测，实验结果如图3~图6所示，算法运算时间及相应参数如表1所示。
由图4、图5比较可知，传统Canny算子对椒盐噪声非常敏感，而改进的Canny算子具有较强的噪声抑制能力，并且保持了Canny算子检测边缘清晰连贯的优势，兼顾了平滑噪声和抑制假边缘的需要；由图5、图6的检测结果比较可知，本文提出的融合算法丰富了部分灰度变化缓慢的局部边缘细节信息，具有更好的抗噪能力和细节保留能力，可以检测出比较完整并且连续的边缘，使边缘检测结果有明显改善。从表1的运算时间可知，本文算法与传统Canny算法的所需时间相当，在提高检测效果的同时没有明显降低检测效率。
本文结合小波融合技术的优势提出了一种基于改进Canny算子与图像形态学融合的边缘检测方法，仿真实验表明该算法检测提取的图像边缘包含了比原始图像更加丰富的边缘细节和更加完整的轮廓信息，提高了边缘定位的精度及准确度，兼顾了平滑噪声和抑制假边缘的需要，检测出的边缘连续性好，是一种有效的边缘检测方法。
参考文献
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[2] CANNY J. A Computational approach to edge detection[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,1986,8(6):679-698.
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