一种改进的六边形结构的Canny边缘检测算法.pdf

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1、第33卷第1期光学仪器V01．33。No．12011年2月oPTICAI。INSTRUMENTSFebruary，2011文章编号：1005—5630(2011)01—0019—05一种改进的六边形结构的Canny边缘检测算法李海华，齐红敏，万亮亮(华中科技大学文华学院，湖北武汉430074)*摘要：在图像处理过程中，为了获取更精确的边缘轮廓，将直线插补运算与六边形图像结构相结合，提出了一种简单高效的边缘检测方法。先用高斯滤波器对图像进行滤波，再使用Sobel算子进行边缘检测，最后按给定闲值对边缘进行精确提取，经过这三个步骤完成图像的边缘

2、检测。通过实验验证了六边形图像结构的Canny边缘检测算法比常见的Canny边缘检测方法更精确、更能抑制噪声；而且直线插补运算在图像边缘检测中具有较快的计算速度，比非线性插补计算效率高。关键词：边缘检测；六边形结构；图像内插；高斯滤波器中图分类号：TN911．73文献标识码：Adoi：10．3969／j．issn．1005—5630．2011．01．005AnimprovedalgorithmofCannyedgedetectionofahexagonalstructureLIHaihua，QIHongmin，WANLiangliang(

3、Wenh∞College．HuazhongUniversityofScienceandTechnology，Wuhn430074。China)Abstract：Togetthemoreaccurateedgemapsofanimageinthecourseofimageprocessing，asimpleedgedetectionmethodwithhighefficiencyhasbeenpresentedwithcombiningthelinearinterpolationalgorithmswiththehexagonalimage

4、structure．Theedgedetectionapproachgoesthroughthreesteps：noisefilteringusingaGaussianfilter，edgedetectionusingSobeloperatorandedgerefiningusingthresholds．Throughtheexperiment，wehaveshownthathexagonalstructureleadstomoreaccurateandlessnoiseedgemapscomparedwiththeCannyedgede

5、tector．Andusingoflinearinterpolationresultsinmoreefficientedgedetectionthannon-linearinterpolationalgorithms．Keywords：edgedetection；hexagonalstructure；imageinterpolation；Gaussianfiltering引言边缘检测是一种数字最优化问题，Canny算子在边缘检测算法中得到了广泛的应用[1’2]。近几年，图像的边缘检测算法得到了迅速的发展，出现了很多改进的边缘检测算法，如用

6、六边形结构来描述图像的Canny边缘算法。六边形图像结构有很多优点，如对称性好、角分辨力高、像素点连通，且在图像处理过程中需要的计算量小。如果在一个形状规则的正方形窗中模拟排列出六边形的栅格，原正方形以及六边形区域内的每个像素都认为是亚像素的集合，那么组成六边形与正方形像素的所有亚像素的亮度都可以采用插值的方。收稿日期：2010-09—09作者简介：李海华(1980·)．男．湖北荆门人．讲师．硕士。主要从事光电检测及自动控制方面的研究。·20·光学仪器第33卷法来计算。现对Canny边缘检测算法进行了改进，图像滤波和梯度计算均采用六边形结

7、构来完成，边缘的判定通过直线插补运算后的正方形结构来完成。图像经过边缘增强，且六边形的方向确定之后，可以根据某一阈值进行直线插补计算来确定正方形结构的相应的边缘‘3

8、。1六边形和正方形结构之间的转换由于没有硬件可以将图像进行采集或显示成六边形像素结构，文中采用软件途径来构造六边形结构[4]。假设用正方形像素来描述原始图像时，其行和列的数量都是8的倍数，即图像有8M行8N列[5]。构造六边形的像素时，先把每个正方形的像素分割成7×7个小的像素，即亚像素。文中采用一种新的方法来定位六边形像素区域，每个六边形像素由56个亚像素组成。图1中给出了

9、7个六边形亚像素区域的排列方法。把行为0列为o(第1行第1列)的正方形像素的中心亚像素定位为第一个六边形像素的中心亚像素。第一个六边形像素位置确定后，可以依次将其余六边形像素的位置确定下来。从