c#用canny算子做边缘提取_机器视觉学习（三）边缘检测
一、邊緣檢測(cè)
二、邊緣檢測(cè)流程
三、Canny邊緣檢測(cè)
前言
邊緣檢測(cè)是圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，尤其是特征提取中的一個(gè)研究領(lǐng)域。有許多方法用于邊緣檢測(cè)，它們的絕大部分可以劃分為兩類：
- 基于一階導(dǎo)數(shù)
首先計(jì)算邊緣強(qiáng)度， 通常用一階導(dǎo)數(shù)表示， 例如梯度模，然后，用計(jì)算估計(jì)邊緣的局部方向， 通常采用梯度的方向，并利用此方向找到局部梯度模的最大值。即：圖像一階導(dǎo)數(shù)中的最大和最小值來(lái)檢測(cè)邊界，通常是將邊界定位在梯度最大的方向。
一階:Roberts Cross算子，Prewitt算子，Sobel算子， Kirsch算子，羅盤(pán)算子；
基于 零穿越/零交叉 的一類：二階導(dǎo)數(shù)
基于零穿越的方法通過(guò)尋找圖像二階導(dǎo)數(shù)零穿越來(lái)尋找邊界，通常是Laplacian過(guò)零點(diǎn)或者非線性差分表示的過(guò)零點(diǎn)。 - 基于二階導(dǎo)數(shù)： Marr-Hildreth，在梯度方向的二階導(dǎo)數(shù)過(guò)零點(diǎn)，Canny算子，Laplacian算子。
一、邊緣檢測(cè)
為什么要進(jìn)行邊緣檢測(cè)呢？因?yàn)檫@是穩(wěn)定的視覺(jué)特征，是人類經(jīng)驗(yàn)的結(jié)果。邊緣檢測(cè)的目的是標(biāo)識(shí)數(shù)字圖像中亮度變化明顯的點(diǎn)。圖像屬性中的顯著變化通常反映了屬性的重要事件和變化。主要包括：
- 深度上的不連續(xù)（物體處在不同的物平面上）；
- 表面方向不連續(xù)（如正方體的不同的兩個(gè)面）
- 物質(zhì)屬性變化（會(huì)導(dǎo)致光的反射系數(shù)不同）
- 場(chǎng)景照明變化（陰影）
那么，對(duì)于下面這張圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)時(shí)，沿著這條紅色的水平線，得到其每個(gè)像素點(diǎn)上的強(qiáng)度（也就是灰度值），由此可知邊緣就是在像素值發(fā)生突變的地方。那么如果從一個(gè)信號(hào)中找到突變的地方呢？
顯然，根據(jù)數(shù)學(xué)知識(shí)，對(duì)信號(hào)曲線進(jìn)行求一階導(dǎo)數(shù)，對(duì)于邊緣來(lái)說(shuō)，并不需要關(guān)注方向，只需要關(guān)注極值即可，所以可以通過(guò)求導(dǎo)得到邊緣所在位置。由此將這跟紅色的水平線從上至下滑動(dòng)即可得到整個(gè)圖像的豎直方向上的邊緣。
對(duì)于一個(gè)二元函數(shù)
，響應(yīng)的的求導(dǎo)公式：在圖像處理過(guò)程中，對(duì)于像素值的位置的最小單位是
px，因此令 ，使用這種近似來(lái)作為點(diǎn)前位置的導(dǎo)數(shù)，則有：其實(shí)由這個(gè)公式可以看出，就是右面一個(gè)像素減去左面一個(gè)像素，作為當(dāng)前位置的導(dǎo)數(shù)，這樣簡(jiǎn)化之后其實(shí)就可以把這個(gè)過(guò)程使用卷積代替，即卷積核為：這就是檢測(cè)豎直方向上邊緣的卷積核。同理也可以得到水平方向上邊緣的卷積核。
那么接下來(lái)舉個(gè)例子，下面這兩個(gè)邊緣檢測(cè)結(jié)果哪個(gè)是水平方向卷積核檢測(cè)到的？哪個(gè)是豎直方向卷積核檢測(cè)到的？因?yàn)橹挥兴骄矸e核檢測(cè)的是左右差異較大的像素值，自然而然連成線之后就是豎直方向的線條。
接下來(lái)，解釋一下梯度（一維叫導(dǎo)數(shù)，高維叫梯度），對(duì)于一副圖像的一個(gè)像素點(diǎn)
對(duì)于夾角的計(jì)算方式
，而梯度的幅值：這個(gè)幅值越大說(shuō)面這點(diǎn)附近像素值變化越劇烈，就越有可能是邊緣。
其實(shí)梯度對(duì)于一副圖像來(lái)說(shuō)就是圖像變化劇烈的方向。而且梯度方向與邊緣是垂直的。
二、邊緣檢測(cè)流程
由于在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中信號(hào)的采集往往伴隨著噪聲的出現(xiàn)，假設(shè)有下面這么一個(gè)一維信號(hào)，很顯然邊緣就在突變的地方。但是由于真實(shí)點(diǎn)附近存在噪聲，如果直接使用邊緣濾波器（邊緣卷積）得到的結(jié)果會(huì)是什么樣？
顯然，通過(guò)邊緣檢測(cè)器之后得到導(dǎo)數(shù)（梯度）是無(wú)法確定極大值極小值的，因此無(wú)法判斷邊緣位置。所以，往往在進(jìn)行邊緣檢測(cè)前首先要進(jìn)行濾波。這是因?yàn)檫吘墮z測(cè)算子主要是基于圖像強(qiáng)度的一階導(dǎo)數(shù)和二階導(dǎo)數(shù)，但是通常情況下導(dǎo)數(shù)對(duì)噪聲十分敏感，因此必須使用濾波器來(lái)進(jìn)行平滑噪聲。
因此對(duì)于一維圖像
使用高斯卷積核 進(jìn)行濾波， 通過(guò)將 (卷積)得到的結(jié)果可以看出，最左邊和最右面為什么沒(méi)了呢？這就是因?yàn)榫矸e過(guò)程中如果不對(duì)邊界補(bǔ)充的話，卷積結(jié)果相比原來(lái)圖像會(huì)小一圈。經(jīng)過(guò)高斯卷積之后的圖像就相對(duì)平滑很多，在這個(gè)基礎(chǔ)上再進(jìn)行邊緣檢測(cè)，得到結(jié)果如下。很顯然求極值就十分簡(jiǎn)單了。因此，我們?cè)趯?duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)前首先用高斯卷積對(duì)圖像進(jìn)行平滑就是了，因?yàn)槲覀円矡o(wú)法確定圖像是否包含噪聲。雖然上面這個(gè)過(guò)程實(shí)現(xiàn)了邊緣檢測(cè)，但是在這個(gè)過(guò)程中使用了兩次卷積，首先是濾波過(guò)程的卷積，然后是求導(dǎo)過(guò)程的卷積，顯然卷積是十分耗時(shí)的，那么能否使用一次卷積完成這個(gè)操作呢？
這個(gè)公式成立是因此卷積是滿足交換律，結(jié)合律和分配率的。所以使用右面的公式，先對(duì)高斯卷積核進(jìn)行求導(dǎo)，這個(gè)模板一般比較小，求導(dǎo)也相對(duì)簡(jiǎn)單，然后再進(jìn)行卷積。 這樣就能加速運(yùn)算過(guò)程了。
這就是高斯卷積核求導(dǎo)之后的三維圖像雖然，使用平滑對(duì)圖像進(jìn)行去噪，但是它也會(huì)模糊圖像，因此我們可以考慮在不同的scale下進(jìn)行邊緣檢測(cè)。也就是選擇響應(yīng)的窗寬和標(biāo)準(zhǔn)差即可對(duì)圖像進(jìn)行平滑并邊緣檢測(cè)，由于窗寬一般默認(rèn)經(jīng)驗(yàn)值
，因此只需要指定參數(shù) 即可執(zhí)行這兩個(gè)過(guò)程。所以可以考慮使用不用的在不同的scale下進(jìn)行邊緣檢測(cè)。因此，接下來(lái)對(duì)比重新認(rèn)識(shí)一下高斯卷積核與高斯一階導(dǎo)數(shù)核的區(qū)別：
- 高斯卷積核（smoothing filters）：高斯卷積實(shí)際上是濾除高頻信號(hào)，是低通濾波器，濾波器模板中的數(shù)值沒(méi)有負(fù)數(shù)，而且這些值相加和為1。
- 高斯一階導(dǎo)數(shù)核（derivative filters）：濾波器模板中的數(shù)值一定有負(fù)數(shù)，而且這些相加為0。
總結(jié)一下，對(duì)于一副圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)的流程
- 濾波
- 增強(qiáng)，增強(qiáng)算法可以將圖像灰度點(diǎn)鄰閾強(qiáng)度值有顯著變化的點(diǎn)凸顯出來(lái)。
- 邊緣檢測(cè)，經(jīng)過(guò)增強(qiáng)的圖像，往往鄰域中有很多點(diǎn)的梯度值比較大，而在特定應(yīng)用中，這些點(diǎn)并不是要找的邊緣點(diǎn)，所以應(yīng)該采用某些方法對(duì)這些點(diǎn)進(jìn)行取舍。實(shí)際工程中，常用的方法是通過(guò)閾值化的方法進(jìn)行檢測(cè)。
三、Canny邊緣檢測(cè)
對(duì)于這樣一張圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)時(shí)，首先第一步，對(duì)圖像進(jìn)行濾波處理，然后計(jì)算兩個(gè)方向的梯度，先計(jì)算每個(gè)像素點(diǎn)的梯度，然后計(jì)算幅值，得到下面這張圖像。
在進(jìn)行梯度計(jì)算時(shí)，梯度較大的地方可能是邊緣也有可能是噪聲，雖然已經(jīng)進(jìn)行過(guò)一次平滑濾波，但是仍然還會(huì)有一些高強(qiáng)度的噪聲無(wú)法濾除，因此在這里選擇使用閾值對(duì)其進(jìn)行第二次過(guò)濾，去除一些梯度相對(duì)較小的點(diǎn)。
然而經(jīng)過(guò)閾值處理后，還是會(huì)有一些小問(wèn)題，就是圖像中的邊緣會(huì)很寬，這是由于圖像中的邊緣像素值都是緩慢變化的，不會(huì)是一個(gè)垂直的突變，即使原始圖像中的邊緣是一個(gè)垂直的突變，經(jīng)過(guò)高斯平滑之后它就會(huì)變得不那么垂直了，所以這就是為什么邊會(huì)那么寬。那如何解決呢？
接下來(lái)就介紹了一個(gè)著名的算法：NMS非極大值抑制。它的一個(gè)主要思想就是，首先確定邊上的一個(gè)點(diǎn)，然后沿著邊的梯度方向比較跟相鄰點(diǎn)的梯度進(jìn)行比較，也即是右圖中的
與 進(jìn)行比較。如果 最大則保留，如果不是則舍去。經(jīng)過(guò)抑制以后：顯然這就細(xì)化了很多，但是也會(huì)存在一定的問(wèn)題，比如脖子下面的邊緣消失了，出現(xiàn)了斷斷續(xù)續(xù)的情況，出現(xiàn)這種情況的原因是什么呢？這是因?yàn)樵O(shè)置的閾值太高了，導(dǎo)致這部分梯度被濾除掉了，但是如果閾值設(shè)置的較低又會(huì)出現(xiàn)很多“假邊”，因此這里需要對(duì)剛剛設(shè)置閾值過(guò)濾這一步進(jìn)行改進(jìn)。
改進(jìn)的思路：就是使用雙閾值法，首先使用一個(gè)較高的閾值去將那些確定度較高的邊檢測(cè)出來(lái)，稱為“強(qiáng)邊”，然后再使用一個(gè)較小的閾值顯露更多的邊，稱為“弱邊”，此時(shí)選擇保留那些跟強(qiáng)邊有連接關(guān)系的邊。這個(gè)想法就很巧妙。
左邊是高閾值，中間是低閾值，右邊是雙閾值關(guān)于Canny邊緣檢測(cè)是有嚴(yán)格意義上的數(shù)學(xué)推導(dǎo)的，這個(gè)后續(xù)補(bǔ)充一下！
我是尾巴~
每日一句毒雞湯：小時(shí)候，雖然窮，但是很快樂(lè)，現(xiàn)在不同啦，不僅窮，還不快樂(lè)。
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總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的c#用canny算子做边缘提取_机器视觉学习（三）边缘检测的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。
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