摘要：针对传统的Canny算子易出现过渡平滑，并且需要人为设定阈值的缺点，提出一种改进的Canny算子。该方法首先基于统计滤波进行去噪，改善过渡平滑现象，然后采用迭代的方法得到最佳的高低阈值，减少人为设定阈值出现的伪边缘或者边缘过多的情况发生；在此基础上，添加了45°和135°的方向梯度，进一步加强了Canny算子提取边缘的能力。最后经过试验表明，相比传统Canny算子，改进后的Canny算子对遥感影像边缘的提取更加清晰、连续，并且精度更高。
关键词：Canny算子；高低阈值；遥感影像边缘提取
1 引言
遥感影像地物边缘矢量化是遥感数据提取的一个重要步骤，但是目前传统矢量化主要依靠手工，该方法准确度与效率依赖于个体以及熟练度。为了改善此现象，Canny算子于1986年首次提出。大量实验验证Canny算子相比其余的算子，处理高斯白噪声的能力更好[1]，且信噪比与检测精度也优于其他算子。然而，Canny算子需要人工选择高低阈值，会影响检测结果。因此需要改进Canny算子[2-5]，以达到自适应效果，减少伪边缘。
为此，本文提出一种改进的Canny算子，通过统计滤波进行去噪，利用迭代的办法选取最高阈值和最低阈值，提高准确率。
2 传统的Canny算子边缘检测算法
传统的Canny算子检测步骤包括[6-7]:（1）高斯滤波平滑图像（2）计算图像的梯度幅值和梯度方向（3）对梯度进行非极大值抑制（4）双阈值边缘连接
2.1 高斯滤波平滑
第一步对原始影像做高斯模糊，得到平滑影像。二维高斯函数为：
3 传统Canny算子边缘检测的缺陷
（1）传统Canny算子通过高斯滤波器平滑，其中标准差需要人为定值，如果σ较高，则去噪声能力较好，但会损失部分细节信息；σ较低，则细节信息保留较为完整，但去噪能力较弱，可能导致虚假边缘。
（2）传统Canny算子获得的梯度幅值极容易受到噪声影响，导致结果受到影响。
（3）传统Canny算子人为给定高低阈值，其边缘检测的结果人为影响巨大
4 改进的Canny算子
4.1 统计滤波进行去噪
在遥感影像中，不可避免得会出现噪声，众多学者提出了不同的方法去噪，但这些方法对噪声过于敏感，甚至会消除掉一些细节信息 [10]。现提出一种基于统计滤波去噪，减少噪声影响。
(4)比较初始阈值与第（3）步所得到的阈值，若两者之差的绝对值小于给定标准，则求出的阈值就是最终阈值，否则就将T1传递给T，再进行计算，求出T2，再计算T2与T的差值的绝对值，判定是否小于给定值，如果小于，则结束，否则再进行传递。
5 实验结果与分析
本实验在windows10的计算机环境下，采用MATLAB进行实现。所采取的影像为某地区部分的单波段遥感高分影像。采用了Sobel算子，Roberts算子，Prewitt算子，Log算子和传统Canny算子进行对比，以明确改进后Canny算子的优势。
Log算子提取的边界纹理有较多断裂，道路纹理没有清晰的表示，Prewitt算子、Robert算子、Sobel算子所提取的边界部分重要地物没有分辨出来，Canny算子地物提取较完整，且较为连续，但是出现了伪边缘的现象。
6结论
提出改进的Canny算子，对平滑滤波、梯度幅值和方向还有高低阈值选取进行了改进，使用统计滤波进行滤波，针对0°方向，90°方向，45°方向和135°方向四个方向进行梯度计算，并且使用迭代法自动选择高低阈值。改进的算子一定程度上避免了人为设定阈值的误差，且提取的遥感影像边缘清晰连续，准确率较高。
作者简介：程贝贝（1993-）,女（汉族）,郑州市，长安大学，研究方向：遥感信息提取
论文作者:程贝贝
论文发表刊物:《防护工程》2018年第35期
论文发表时间:2019/3/5
标签：算子论文; 阈值论文; 边缘论文; 遥感论文; 梯度论文; 影像论文; 平滑论文; 《防护工程》2018年第35期论文;