Canny算子

Halcom

      Canny边缘检测算法是高斯函数的一阶导数，是对信噪比与定位精度之乘积的最优化逼近算子。Canny算法首先用二维高斯函数的一阶导数，对图像进行平滑;
   传统的Canny算法采用2x2邻域一阶偏导的有限差分来计算平滑后的数据阵列 I(x，y)的梯度幅值和梯度方向。

     Canny算子进行图像边缘检测是较为有效的，检测样本边缘的噪声和焊接位置是精确的，但是焊缝表面质量纹理较不规则，Canny检测纹理较细，增加了计算工作量，对噪声影响较大。

     Canny边缘检测算子程序如下：

1. %% Canny
   
2. clc,clear,close all                    % 清屏、清工作区、关闭窗口
   
3. warning off                         % 消除警告
   
4. feature jit off                       % 加速代码执行
   
5. im=imread('1.jpg');                                  % 载入图像
   
6. im=im2double(im);
   
7. r=im(:,:,1);g=im(:,:,2);b=im(:,:,3);
   
8. % 滤波器平滑系数
   
9. filter= [2 4 5 4 2;
   
10.          4 9 12 9 4;
    
11.          5 12 15 12 5;
    
12.          4 9 12 9 4;
    
13.          2 4 5 4 2];
    
14. filter=filter/115;
    
15. % N-dimensional convolution
    
16. smim= convn(im,filter);
    
17. % imshow(smim);title('Smoothened image');
    
18. 
    
19. % 计算梯度
    
20. gradXfilt=[-1 0 1;                    % 卷积模板convolution mask
    
21.            -2 0 2;
    
22.            -1 0 1];
    
23. gradYfilt=[1  2   1;                 % 卷积模板 convolution mask
    
24.            0  0   0;
    
25.           -1  -2  -1];
    
26. GradX= convn(smim,gradXfilt);                          % 卷积
    
27. GradY= convn(smim,gradYfilt);                          % 卷积
    
28. absgrad=abs(GradX)+abs(GradY);                         % 绝对梯度值
    
29. % 计算梯度角
    
30. [a,b]=size(GradX);
    
31. theta=zeros([a b]);
    
32. for i=1:a
    
33.       for j=1:b
    
34.             if(GradX(i,j)==0)
    
35.                theta(i,j)=atan(GradY(i,j)/0.000000000001);   % 避免字母为0情况
    
36.             else
    
37.                 theta(i,j)=atan(GradY(i,j)/GradX(i,j));
    
38.             end
    
39.       end
    
40. end
    
41.   theta=theta*(180/3.14);
    
42.   for i=1:a
    
43.       for j=1:b
    
44.             if(theta(i,j)<0)
    
45.                 theta(i,j)= theta(i,j)-90;
    
46.                 theta(i,j)=abs(theta(i,j));
    
47.             end
    
48.       end
    
49. end
    
50.   for i=1:a
    
51.       for j=1:b
    
52.           if ((0<theta(i,j))&&(theta(i,j)<22.5))||((157.5<theta(i,j))&&(theta(i,j)<181))
    
53.                 theta(i,j)=0;
    
54.           elseif (22.5<theta(i,j))&&(theta(i,j)<67.5)
    
55.                  theta(i,j)=45;
    
56.           elseif (67.5<theta(i,j))&&(theta(i,j)<112.5)  
    
57.                   theta(i,j)=90;
    
58.           elseif (112.5<theta(i,j))&&(theta(i,j)<157.5)
    
59.                   theta(i,j)=135;
    
60.           end
    
61.       end
    
62.   end
    
63. 
    
64. % non-maximum suppression非极大值抑制
    
65. nmx = padarray(absgrad, [1 1]);
    
66. [a,b]=size(theta);
    
67. for i=2:a-2
    
68.     for j=2:b-2
    
69.            if (theta(i,j)==135)   % 角度135度
    
70.                  if ((nmx(i-1,j+1)>nmx(i,j))||(nmx(i+1,j-1)>nmx(i,j)))
    
71.                       nmx(i,j)=0;
    
72.                   end
    
73.            elseif (theta(i,j)==45)   
    
74.                   if ((nmx(i+1,j+1)>nmx(i,j))||(nmx(i-1,j-1)>nmx(i,j)))
    
75.                        nmx(i,j)=0;
    
76.                   end
    
77.            elseif (theta(i,j)==90)   
    
78.                   if ((nmx(i,j+1)>nmx(i,j))||(nmx(i,j-1)>nmx(i,j)))
    
79.                       nmx(i,j)=0;
    
80.                   end
    
81.            elseif (theta(i,j)==0)   
    
82.                   if ((nmx(i+1,j)>nmx(i,j))||(nmx(i-1,j)>nmx(i,j)))
    
83.                       nmx(i,j)=0;
    
84.                   end
    
85.            end
    
86.     end
    
87. end
    
88. 
    
89. nmx1=im2uint8(nmx);                         % 图像数据类型转换
    
90. tl=85;                                                  % 阈值下限lower threshold
    
91. th=100;                                                 % 阈值上限upper threshold
    
92. 
    
93. % 基于阈值的边界提取
    
94. [a,b]=size(nmx1);
    
95. gedge=zeros([a,b]);
    
96. for i=1:a
    
97.     for j=1:b
    
98.         if(nmx1(i,j)>th)
    
99.              gedge(i,j)=nmx1(i,j);
    
100.         elseif (tl<nmx1(i,j))&&(nmx1(i,j)<th)
     
101.              gedge(i,j)=nmx1(i,j);
     
102.         end
     
103.     end
     
104. end
     
105. 
     
106. [a,b]= size(gedge);
     
107. finaledge=zeros([a b]);
     
108. for i=1:a
     
109.     for j=1:b
     
110.         if (gedge(i,j)>th)
     
111.             finaledge(i,j)=gedge(i,j);
     
112.              for i2=(i-1):(i+1)
     
113.                  for j2= (j-1):(j+1)
     
114.                      if (gedge(i2,j2)>tl)&&(gedge(i2,j2)<th)
     
115.                          finaledge(i2,j2)=gedge(i,j);
     
116.                      end
     
117.                  end
     
118.               end
     
119.         end
     
120.    end
     
121. end
     
122. 
     
123. % 去除边界border
     
124. finaledge= im2uint8(finaledge(10:end-10,10:end-10));
     
125.   
     
126. subplot(131);imshow(absgrad);title('image gradients');        % 梯度
     
127. subplot(132);imshow(nmx);title('NonMaximum Suppression');  % 非极大值抑制
     
128. subplot(133);imshow(finaledge(:,1:452-10));title('canny edge detection');  % Canny边缘检测

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