舒 军，程 启，徐成鸿，刘 伟，郭明磊

(1. 湖北工业大学 电气与电子工程学院， 武汉 430068；2.黄石日报传媒集团，湖北 黄石435003)



基于Canny理论的自适应彩色图像边缘检测

舒 军1，程 启1，徐成鸿1，刘 伟1，郭明磊2

(1. 湖北工业大学 电气与电子工程学院， 武汉 430068；2.黄石日报传媒集团，湖北 黄石435003)

图像信息是图像边缘检测的基础，图像边缘检测是图像特征提取的首要条件。针对彩色图像转换成灰度后会丢失图像信息和传统Canny算子需要人工设定高低阈值的问题，提出了一种基于Otsu的自适应最佳阈值的Canny彩色图像边缘检测算法，实验结果表明，该算法在保证自适应的同时，在保留边缘细节方面也取得了较好的效果。

自适应方法；Otsu；梯度幅值阈值；形态学；Canny算子；彩色图像

图像边缘是数字图像最基本的特征，在机器视觉领域人们对图像边缘检测展开了大量的研究，并取得了一系列的成果。经典的边缘检测算法认为边缘主要表现为影像上局部区域特征的不连续性。传统的边缘检测算法是基于一阶的Roberts[1]、Sobel[2]、Prewitt[3]算子。这些算子的优点是算法简单、计算速度快；缺点是对噪声很敏感，在实际应用中效果并不好[11]。1986年Canny提出了基于最优准则[4～5]的边缘检测算子，该方法具有检测精度高、信噪比大等特点，因此在边缘检测领域得到了广泛应用。

传统Canny[6]算子的计算需要人工设定高低阈值，容易出现检测出虚假边缘的现象；针对Canny算子的不足，提出一种基于Otsu自适应梯度幅值的最佳全局阈值处理，再用形态学[7]方法对结果进行处理。……