The invention discloses an improved extraction method of adaptive Canny edge based on Otsu, which comprises the following steps: (1) using a down sampling ratio of original image down sampling; (2) rough calculation of the high and low threshold of image down sampling after using the Otsu method, in rough calculation, according to the A compression ratio on the gradient amplitude level compression, get high and low threshold of magnification, the estimation of high threshold and low threshold value T 'H' l T estimates; (3) at the end of the original scale according to the estimated value of accurate calculation using Otsu high and low threshold, get the exact value of the high threshold and low threshold Th the exact value of Tl; (4) according to the high and low threshold calculation results were Canny in the original image edge extraction. The invention can accurately and quickly automatically calculate the high and low threshold, so as to realize the real-time and adaptive edge extraction of the image.
【技术实现步骤摘要】
一种改进的基于Otsu的Canny自适应边缘提取方法
本专利技术涉及数字图像处理领域,具体涉及一种改进的基于Otsu的Canny自适应边缘提取方法。
技术介绍
Canny边缘检测法是一种常用的图像边缘检测方法,其具有定位精度高、信噪比高以及单边缘响应等优点,因此得到了广泛的应用。但传统的Canny边缘检测法进行边缘检测时,需要根据检测图像的具体情况手动设置高低阈值,在实际应用中通常是采用试凑法对高低阈值不断进行调整直至得到理想的边缘图像,一旦被测物体或者环境有变化,需要重新调整参数。这种方法效率低下,难以实现自动实时地检测。Otsu也称为最大类间方差法,广泛应用于图像分割中,主要思想是遍历寻找一个将数据集分割为两类的阈值,若某一阈值使得这两个类之间的方差达到最大值,则该阈值即为最佳分割阈值。将Otsu的思想应用于Canny中,可实现Canny的高低阈值自适应选取,但传统的采用Otsu确定Canny高低阈值方法耗时较长,难以满足实时性要求。
技术实现思路
针对上述问题,本专利技术提供一种改进的基于Otsu的Canny自适应边缘提取方法,可以实现自动地、实时地、准确地确定Canny的高低阈值,从而实现图像边缘的自适应提取,可以应用于需要快速自动提取图像边缘的场合。为实现上述目的,本专利技术的技术方案是:一种改进的基于Otsu的Canny自适应边缘提取方法,包括以下步骤:(1)采用某一降采样比对原图像进行降采样;(2)对降采样后的图像采用Otsu法进行高、低阈值的粗计算,在进行粗计算时,按某一压缩比对梯度幅值级进行压缩,得到高、低阈值后进行等倍放大,由此得到高阈值的 ...
【技术保护点】
一种改进的基于Otsu的Canny自适应边缘提取方法,其特征在于,包括以下步骤:(1)采用某一降采样比对原图像进行降采样;(2)对降采样后的图像采用Otsu法进行高、低阈值的粗计算,在进行粗计算时,按某一压缩比对梯度幅值级进行压缩,得到高、低阈值后进行等倍放大,由此得到高阈值的估计值T′h和低阈值的估计值T′l;(3)最后在原图尺度上根据估计值采用Otsu进行高、低阈值的精确计算,得到高阈值的精确值Th和低阈值的精确值Tl;(4)根据高、低阈值精确计算的结果在原图像上进行Canny边缘提取。
【技术特征摘要】
1.一种改进的基于Otsu的Canny自适应边缘提取方法,其特征在于,包括以下步骤:(1)采用某一降采样比对原图像进行降采样;(2)对降采样后的图像采用Otsu法进行高、低阈值的粗计算,在进行粗计算时,按某一压缩比对梯度幅值级进行压缩,得到高、低阈值后进行等倍放大,由此得到高阈值的估计值T′h和低阈值的估计值T′l;(3)最后在原图尺度上根据估计值采用Otsu进行高、低阈值的精确计算,得到高阈值的精确值Th和低阈值的精确值Tl;(4)根据高、低阈值精确计算的结果在原图像上进行Canny边缘提取。2.根据权利要求1所述的一种改进的基于Otsu的Canny自适应边缘提取方法,其特征在于:所述步骤(1)中的降采样比为r,且r>1,若原图像分辨率为a×b,则降采样后的图片分辨率为(a/r)×(b/r)。3.根据权利要求2所述的一种改进的基于Otsu的Canny自适应边缘提取方法,其特征在于:所述降采样比r与降采样后的图像分辨率及耗时成反比。4.根据权利要求1所述的一种改进的基于Otsu的Canny自适应边缘提取方法,其特征在于:所述步骤(2)中的压缩比为R,且R>1。5.根据权利要求1所述的一种改进的基于Otsu的Canny自适应边缘提取方法,其特征在于:所述步骤(2)中的高低阈值粗计算具体包括以下步骤:(21)设降采样后的图像为G,其总像素数为N′,压缩后的梯度幅值级为[0,M′],此时图像G总的梯度幅值范围为[T′0,TM′],梯度幅值TL和TH将该梯度幅值范围分为三个类;(22)若梯度幅值为Ti的像素数为Ni,则该梯度幅值的像素频率为:(23)计算步骤(21)所述三个类各自的像素数占图像总像素数的比例分别为:
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