[发明专利]一种基于改进Canny的自动阈值边缘检测方法

权利要求书

1.基于改进Canny的自动阈值边缘检测方法，包括以下步骤：

(1)获取图像后，利用自适应中值滤波器代替高斯滤波去除图像噪声；

(2)人为设定八个方向的梯度模板，通过0°、90°、45°、135°、180°、225°、270°、315°八个方向上一阶梯度模板求梯度幅值；

(3)利用Otsu方法获取高低阈值，使用高阈值Th和经过非极大值抑制后的梯度幅值图像进行比较，记录边缘点，对所有的边缘点，在8邻域内迭代寻找大于低阈值Tl的点，并标记为边缘点。

2.如权利要求1所述的基于改进Canny的自动阈值边缘检测方法，其特征在于，所述步骤(1)其滤波不会模糊原图像，首先用一个合适的半径r对图像进行滤波。计算当前滤波半径像素灰度的最小值(Imin)，最大值(Imax)，中值(Imed)，判断Imed是否在[Imin,Imax]之间，如果在则向下进行，否则扩大当前半径r继续滤波直到r等于最大滤波半径，若当前处理的像素img(i,j)在[Imin,Imax]之间，输出当前像素img(i,j)，否则输出当前滤波半径中值像素Imed。

3.如权利要求1所述的基于改进Canny的自动阈值边缘检测，其特征在于，所述步骤(2)设定八个方向的模板，同时利用0°、90°、45°、135°、180°、225°、270°、315°八个方向上一阶梯度模板求梯度幅值。八个方向上的一阶梯度分量G0(x,y)、G90(x,y)、G45(x,y)、G135(x,y)、G180(x,y)、G225(x,y)、G270(x,y)、G315(x,y)可由上面八个一阶梯度模板分别对滤波后的图像进行卷积得到。

梯度幅值和梯度角度可以由八个方向一阶梯度分量求得，即P0＝G0(x,y)+(G45(x,y)+G135(x,y))/2P90＝G90(x,y)+(G45(x,y)-G135(x,y))/2、p180＝G180(x,y)+(G225(x,y)+G315(x,y))/2、P270＝G270(x,y)+(G225(x,y)-G315(x,y))/2，利用8个方向梯度分量求得幅值M和方向θ(x,y)幅值

4.如权利要求1所述的基于改进Canny的自动阈值边缘检测，其特征在于，所述步骤(3)利用Otsu方法自动获取高低阈值，设图像中灰度为i的像素数为ni，灰度范围为[0,L-1]，则总的像素数为各灰度值出现的概率为对于pi，有把图像中的像素用阈值T分成两类C0和C1，C0由灰度值在[0,T-1]的像素组成，C1由灰度值在[T,L-1]的像素组成。则区域C0和C1的概率分别为区域C0和C1的平均灰度分别为：其中，μ是整幅图像的平均灰度。从最小灰度值到最大灰度值遍历T，当T使方差σ2＝p0(μ0-μ)2+p1(μ1-μ)2最大时，T即为分割的最佳阈值。令Otsu获得的最佳阈值为高阈值Th，再由低阈值为0.5Th求得Tl。