自適應閾值Canny邊緣檢測算法研究（黃淮大學，河南駐馬店463000）: 對Canny邊緣檢測算法進行了比較研究，分析了傳統Canny算法的缺陷，提出了一種改進的自適應閾值Canny. . 邊緣檢測算法. 首先，使用具有邊緣保留功能的雙邊濾波器來濾除噪聲，然后使用基于梯度幅度的類間方差最大化算法（OSTU）確定Canny算子的高低閾值. 最后，執行邊緣檢測和連接. 實驗結果表明，改進算法很好地解決了傳統Canny算法的缺陷，對光照變化和場景變化具有很強的適應性，進一步擴大了Canny算法的應用范圍. 關鍵詞: Canny算子；自適應閾值邊緣檢測雙邊過濾CLC編號: TP312文章編號: 1672-7800（2013）2008-0062-02基金項目: 河南省科技攻關項目（12102230475）作者簡介: 徐亮（1978年，碩士，黃淮學院講師改進的自適應閾值canny邊緣檢測，研究方向: 圖形圖像處理，計算機信息處理；吳海濤（1974年，博士，黃淮學院副教授，研究方向是面向服務的軟件工程；引言邊緣檢測是圖像分析；在計算機視覺領域，研究一直在進行. 機器人，Subel，Pret Kirch，LOG和Canny等傳統的邊緣檢測操作員在實際應用中效果不佳.

1986年，John Canny提出了最佳邊緣檢測算子的三個標準，并推論了最佳邊緣檢測算子的近似實現方案-Canny算法. Canny算子具有更好的檢測效果并獲得了廣泛的應用，但是在將Canny應用于邊緣檢測時，一方面，在對原始圖像應用高斯濾波器后，在一定程度上抑制了噪聲，但是平滑圖像的邊緣信息. 邊緣信息丟失；另一方面，在選擇邊緣點時，必須手動設置高和低兩個閾值. 當照明或場景發生變化時，有必要手動更改此雙閾值，這會使Canny算法無法適應性行為. 針對Canny算法中的上述問題，許多學者提出了自己的改進算法. 針對高斯濾波器可能導致原始圖像邊緣信息丟失的問題，文獻[2]提出使用中值濾波器代替高斯平滑濾波器，對圖像中加入鹽和胡椒噪聲的圖像進行處理. 獲得更好的結果；文獻[3]提出了一種自適應空間域平滑方法，去除了圖像中的胡椒粉和鹽噪聲，取得了良好的去噪效果. 另外，對于雙閾值的設置，文獻[4]提出了一種基于梯度幅度直方圖和類內方差最小化自適應高低閾值的方法，以實現針對不同圖像的雙閾值自適應提取，并證明了其算法的有效性. [3]的建議使用圖像的灰度共生矩陣的慣性矩陣特征值來自適應地調整高斯函數的空間系數和邊緣檢測閾值以實現圖像的邊緣提取，但存在限制條件更嚴重.

針對Canny算法的問題，文獻[25]在一定程度上解決了傳統Canny算子在平滑過程中丟失邊緣信息的問題或雙閾值自適應確定的問題. ，但仍需解決進一步改進和完善. Canny算法的傳統Canny算法實現在文獻[1]中，John Canny認為最佳邊緣檢測算子應滿足以下三個標準（1）信噪比最大化標準，即真實邊緣為不要錯過，也有必要減少非邊緣點作為邊緣點的輸出. 此標準將輸出邊緣信息的信噪比最大化. （2）定位性能的最佳標準，即檢測到的邊緣點應盡可能靠近真實邊緣的位置. （3）邊緣響應標準，即單個邊緣僅具有唯一響應，并且最大程度地抑制了虛假邊緣響應. 在圖像邊緣檢測中，不能同時滿足噪聲抑制和邊緣檢測. 邊緣檢測算子通過平滑過濾噪聲，增加了邊緣的不確定性；相反，它提高了邊緣檢測操作員對邊緣的敏感度，同時也提高了對噪聲的敏感度. Canny算子尋求降噪和精確定位之間的折衷改進的自適應閾值canny邊緣檢測，并得出最佳邊緣檢測算子的近似實現，即，邊界點位于圖像被高斯函數平滑后的梯度幅度的最大值. . Canny算法的缺陷分析盡管傳統的Canny算子是基于優化思想得出的邊緣檢測算子，但在實際應用中并不一定是最優的.

該運算符使用高斯濾波器對圖像進行平滑處理，同時具有強大的噪聲抑制功能，同時還可以平滑一些高頻邊緣，從而導致邊緣信息丟失. 另外，Canny算子的高和低閾值是手動設置的，并且需要根據先驗經驗進行多次嘗試和錯誤以找到合適的值. 實際圖像可能會受到諸如照明和場景等變化因素的影響. 高低閾值會發生變化. Canny運算符沒有自適應的改進. Canny算法雙邊過濾. 傳統的Canny算法使用高斯濾波器對原始圖像進行平滑處理. 在抑制噪聲的同時，還可以平滑圖像的邊緣信息. 1998年. Manduchi提出了雙邊過濾. 在處理相鄰像素的灰度級時，側面濾波不僅考慮空間鄰近關系，而且考慮灰度級的相似性. 通過將兩者非線性組合，自適應濾波可以獲得平滑的圖像. 雙邊濾波的特征在于，對于圖像的每個點，均使用與其空間中的灰度級相鄰的像素的平均值代替原始值，從而達到濾波效果. 在圖像平緩變換的區域中，小的鄰域中圖像的灰度級變化不大，并且近似恒定. 此時，雙邊濾波器被轉換為標準的低通空間濾波器. 在圖像急劇變化的區域中，濾鏡將原始灰度值替換為邊緣點附近具有相似灰度級的像素的灰度平均值，這不僅可以實現濾波效果，而且可以保持圖像的細節. 圖像邊緣. 一種非常有用的過濾方法.

OTSU自適應閾值確定OTSU是一種自動確定閾值以最大化類別之間差異的方法. 基本思想是根據圖像的灰度特性將圖像像素分為背景和前景，以使它們在類別之間的方差最大為分割的最佳閾值. 首先，將前景（即目標）和背景的分割閾值記錄為屬于前景的像素數與整個圖像的比值表示為w1，其平均灰度為u1；背景像素數與整個圖像的比率為w2，平均灰度為u2. 圖像的總平均灰度記錄為u，類別間方差記錄為g. 然后，使用遍歷方法來找到使g最大化的閾值，g是要尋求的最佳閾值，因此它是滯后閾值. 低閾值的高閾值通過以下公式獲得，其中k（通常為2）是一個常數，默認值是自適應自適應閾值Canny算法步驟（1）雙邊濾波. 使用雙邊濾波對圖像進行降噪后，雙邊濾波不僅要考慮空間鄰近性，而且還要在處理相鄰像素的灰度時考慮灰度的相似性. 通過兩者的非線性組合，自適應濾波可得到平滑的圖像. 該過程不僅消除了很多噪聲，而且保留了圖像的邊緣信息. （2）計算梯度幅度和方向. 在“雙邊濾波”之后，計算濾波圖像的梯度，方向和幅度. （3）執行非最大抑制. 在此過程中，Canny算法使用窗口的大小在8個方向的場中沿梯度方向對M [i]的所有梯度量值進行插值，然后在每個點上對M [i]的中心像素m [i]進行插值. 場和梯度方向比較頂部的兩個相鄰像素，如果它們小于相鄰梯度的兩個幅度，則將它們標記為0，否則將標記為]多點細化到元素寬度，保持準確的梯度幅度（4）適應確定雙閾值，并執行邊緣檢測和連接.

計算梯度直方圖，使用OTSU算法計算雙閾值Th，然后開始掃描圖像. 對于在邊緣圖像中被標記為候選邊緣的任何圖像）大于高閾值Th，必須將其視為小于低閾值T1的邊緣點. 對于梯形），將位于Th T1之間的像素點視為可疑邊緣點，然后根據邊緣的連通性確定邊緣像素. 認為該點也是邊緣點，否則該點是非邊緣點. 改進的自適應閾值Canny算法是一種基于雙邊濾波并最大化梯度幅度類之間的方差的算法. 在一定程度上解決了Canny算法的兩個問題. 實驗結果與分析改進的自適應閾值Canny算法是用Visual實現的. 在實驗中，選擇了多組圖片（下面僅列出了這些圖片）進行測試. 與傳統的Canny算法相比，實驗結果如圖1所示. 實驗結果（1）通過對以上實驗結果的比較分析，可以看出本文提出的改進的自適應閾值Canny邊緣檢測算法能夠較好地解決. 傳統Canny算法在平滑過程中會丟失邊緣信息并使問題加倍的問題閾值自決問題，并且對光照和場景變化具有很強的自適應能力，并取得了令人滿意的結果. : 自適應閾值Canny邊緣檢測算法的研究無線網絡通信中改進的前向糾錯算法的研究（武漢工業大學數學與計算機學院，湖北武漢430023）: 無線網絡通信技術是一種新興的通信技術，具有很大的研究價值.

隨著通信技術的發展，用戶需要更流暢，更準確的音頻通信. 改進的前向糾錯算法使用n階曲線擬合來預測下一時刻無線網絡環境中的丟包率，從而確定下一時刻所需的冗余量. 其目的是為用戶提供更準確，更流暢的音頻通信服務. 關鍵字: 前向糾錯技術；無線網絡；丟包率預測；冗余順序曲線擬合；二項式分布CLC編號: TP312文章編號: 1672-780（2013）2008-0064-003作者簡介: 梁瑞凡（1988年，武漢理工大學數學和計算機科學碩士，研究方向是數字音頻處理. 隨著越來越多的移動通信和Internet用戶的使用，各種通信技術已經得到更新和集成，其中無線通信技術起著核心作用，無線傳輸的信道環境通常很惡劣，動態范圍非常大，而且概率很大. 丟包率和誤碼率很高，即使接收數據的丟包率非常低，壓縮音頻流對誤碼率也非常敏感，解碼時，語音和音頻質量也會受到誤碼率的嚴重影響. 許多最新的通信技術（例如3G技術）具有一定的抗干擾和抗誤碼功能，但由于o誤碼和丟包不可避免地，當發生誤碼和丟包時，我們需要采取一些技術來恢復誤碼和丟包的音頻和視頻. 這就需要使用丟包補償技術來提高系統的抗干擾能力.

分組丟失補償技術分為分組丟失恢復技術和分組丟失隱藏技術. 其中，基于發送端和接收端的協作來避免數據丟失的丟包恢復技術在增強語音和音頻質量方面要優于基于接收端的丟包隱藏技術，但是相對復雜. 實施會占用更多的網絡帶寬，同時會造成一定的時間延遲. 為了分析傳統Canny算子的缺陷，提出了一種改進的方法，該方法基于雙邊濾波自適應地確定高低閾值并最大化梯度幅度之間的方差. 改進算法首先利用雙邊濾波對圖像進行處理，不僅可以很好地抑制圖像的噪聲，而且可以很好地保留邊緣的高頻信息. 然后由OST算法自適應確定Canny運算符的高低閾值. 實驗結果表明，改進算法很好地解決了傳統Canny算法的缺陷，對光照變化和場景變化具有很強的自適應能力，進一步擴大了Canny算法的應用范圍. 參考文獻JOHANCNANY COMPUTERATIONALAPPROACH EDGETECHEDION IEEETRANS. Patern Annalisis Machine Internet Interleague，1986. 一種改進的Canny圖像邊緣檢測方法[J]中國傳媒大學學報: 自然科學版，2011，18（2）: 39-42. 自適應Canny邊緣檢測算法[J]. 上海海事大學學報，2003，24（4）: 373-377. 自適應Canny算子邊緣檢測技術[J]濱海工業大學學報，2007，28（9）: 2002-2007. 改進的Canny邊緣檢測算法[J]. 東北大學學報: 自然科學版，2007，28（12）: 1681-1684 MANDUCHI. Billar膠片碰撞相機1998年IEEE INTERNATIONAL CONFOR-ENCIES COMMUPERVISION VISITION. 印度孟買，1998年，自適應閾值Canny邊緣檢測算法OF: 作者: 黃淮大學，駐馬店463000標題: GUIDE軟件英文標題: SoftWare Guide 2013（8）引用（6）1. JOHN CANNY computingalapproach edgedetection 1986（08）一種改進的Canny圖像邊緣檢測方法[期刊論文]-中國通信大學學報（自然科學版）2011（02）自適應Canny邊緣檢測算法[期刊論文]-上海海事大學學報2003（04） [期刊學報]-哈爾濱工程大學學報2007（09）改進的Canny邊緣檢測算法[期刊論文]-東北大學學報（自然科學版）2007（12）6.C TOMASI; R MANDUCHI雙邊濾波彩像1998引用文獻（1）改進的小波圖像融合算法及其應用研究[期刊論文]-計算機與數字工程2014（4）引用本文: 徐亮. 吳海濤孔銀昌. 自適應閾值Canny邊緣檢測算法[期刊論文]-軟件指南2013（8）

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