The invention provides a CANNNY operator edge detection algorithm for low brightness environment, including the following steps: step 1, Gauss smoothing filter, LOG transform, histogram equalization for the original image; step 2, for the image obtained in step 1, the Sobel operator and the Sobel operator are used in oblique direction in two groups of four directions respectively, and the average amplitude value is taken as the processed pixel. Step 3, the high and low threshold method is used to preserve the pixels higher than the high threshold, and vice versa, the preserved criminal suit points constitute the edge detection image.
【技术实现步骤摘要】
针对低亮度环境的CANNY算子边缘检测算法
本专利技术涉及一种图像处理技术，特别是一种针对低亮度环境的CANNY算子边缘检测算法。
技术介绍
图像边缘部分是指图像在局部区周围像素灰度变化显著的部分，其广泛存在于不同物体之间及物体与背景之间。图像边缘提取就是检测出这些边缘，并将其尽量完整且不引入噪声边缘地提取出来，形成主要物体与背景的轮廓。较其他的边缘提取算子，CANNY算子采用了变分法，以找到一个最优的边缘检测算法。CANNY算子具有检测精度十分的高，能尽可能多地检测出图像的实际边缘；信噪比大，同一物体的边缘只会标识一次，不会将可能存在的噪声标记为边缘；定位准确，标识出的边缘与实际图像的边缘十分接近等优点；CANNY算子的基本步骤有3步：图像滤波，边缘增强，边缘检测。边缘增强的算法主要是基于图像的一阶和二阶导数，但导数对噪声十分敏感，所以处理图像首先会对图像进行一定程度的平滑处理，以滤除噪声；在滤除噪声的基础上，通过确定图像各点领域强度的变化值，可以将图像灰度点领域强度值有显著变化的点凸显出来，达到对图像边缘的增强，通常的做法是计算梯度的幅值来确定；经过增强的图像...
【技术保护点】
1.一种针对低亮度环境的CANNY算子边缘检测算法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，对原始图像进行高斯平滑滤波、LOG变换、直方图均衡化；步骤2，对步骤1得到的图像，在2组4个方向上分别采用sobel算子及sobel算子在斜方向上的变种，取幅值均值作为处理后的像素点数据；步骤3，采用高低阈值方法，高于高阈值的像素点保留，反之则舍弃，保留的刑诉点组成边缘检测图像。
【技术特征摘要】
1.一种针对低亮度环境的CANNY算子边缘检测算法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，对原始图像进行高斯平滑滤波、LOG变换、直方图均衡化；步骤2，对步骤1得到的图像，在2组4个方向上分别采用sobel算子及sobel算子在斜方向上的变种，取幅值均值作为处理后的像素点数据；步骤3，采用高低阈值方法，高于高阈值的像素点保留，反之则舍弃，保留的刑诉点组成边缘检测图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1中高斯平滑滤波的具体过程为：通过原图像f(x,y)与高斯滤波器卷积，得到平滑后图像g(x,y)g(x,y)＝f(x,y)*H(x,y,σ)(1)其中，H(x,y,σ)为高斯平滑滤波函数，3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤1中LOG变化的具体过程为：通过式(2)对平滑后图像g(x,y)进行LOG变化得到L(x,y)L(x,y)＝c*log(1+v*g(x,y))(2)其中，c、v为常数。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤1中设均衡化之前和之后的图像中像素灰度级为F(x)和F(y)，且这两个随机变量之间存在函数转换关系y＝T(x)，设f(x)、f(y)分别为F(x)和F(y)的概率密度函数，求T(x)的过程就是直方图均衡化过程，具体过程为：步骤S101，获取概率密度函数f(...
【专利技术属性】
技术研发人员：富容国，李培源，杨恒睿，杨子昊，钱芸生，刘磊，张俊举，张益军，邱亚峰，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32
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