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基于侧抑制网络的改进Canny边缘检测算法
基于侧抑制网络的改进Canny边缘检测算法
摘要：
边缘检测是计算机视觉中的重要任务之一，广泛应用于图像分析、目标识别和图像处理等领域。Canny边缘检测算法因其优秀的性能在边缘检测领域得到了广泛的应用。然而，传统的Canny算法在处理噪声和弱边缘时存在一些问题。为了解决这些问题，本文提出了一种基于侧抑制网络的改进Canny边缘检测算法。通过引入侧抑制网络，该算法能够更好地抑制噪声，并增强图像中的边缘。
关键词：边缘检测，Canny算法，侧抑制网络，噪声抑制，边缘增强
1.引言
边缘是图像中最具有信息量的特征之一，因此边缘检测是图像分析和处理中的重要任务。Canny边缘检测算法是一种经典且广泛应用的边缘检测方法。该算法基于多步骤操作，包括高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制和双阈值操作。尽管Canny算法在准确性和鲁棒性方面表现出众，但仍然存在一些问题。首先，传统的Canny算法对噪声敏感，会引入大量的错误边缘。其次，对于一些弱边缘，Canny算法未能进行有效的增强。
为了解决这些问题，本文提出了一种基于侧抑制网络的改进Canny边缘检测算法。在改进算法中，我们引入了侧抑制网络来进行噪声抑制和边缘增强。侧抑制网络是一种基于卷积神经网络的非对称滤波器，能够有效地处理图像中的噪声和边缘。
2.方法
改进的Canny边缘检测算法的主要步骤包括高斯滤波、计算梯度、非极大值抑制、双阈值操作和侧抑制网络。首先，对输入图像进行高斯滤波，以平滑图像并减少噪声。然后，计算图像的梯度，得到图像中每个像素的梯度幅值和梯度方向。接下来，进行非极大值抑制，将图像中的局部极大值点保留下来，抑制其它非极大值点。然后，通过设定高阈值和低阈值进行双阈值操作，将梯度幅值大于高阈值的像素点标记为强边缘，将梯度幅值处于低阈值和高阈值之间的像素点标记为弱边缘。最后，使用侧抑制网络对弱边缘进行增强。
侧抑制网络是一种卷积神经网络，使用非对称滤波器对图像进行处理。该网络学习如何抑制噪声并增强边缘。在训练过程中，将输入图像作为输入数据，将其对应的增强边缘作为目标数据。通过反向传播算法，网络能够学习到如何使用非对称滤波器对图像进行增强。
3.实验结果
为了评估改进的Canny边缘检测算法的性能，我们在不同的数据集上进行了实验。实验结果表明，改进算法相比传统的Canny算法在噪声抑制和边缘增强方面表现更好。在处理噪声时，改进算法能够有效地抑制噪声，并减少错误的边缘。在增强边缘时，改进算法能够更好地识别和增强边缘，使其更清晰和饱满。
4.讨论
本文提出的基于侧抑制网络的改进Canny边缘检测算法在图像边缘检测方面具有一定的优势。通过引入侧抑制网络，改进算法能够在噪声抑制和边缘增强方面取得更好的性能。然而，改进算法仍然存在一些问题。首先，侧抑制网络的训练过程需要大量的训练数据和计算资源。其次，改进算法对参数的选择比较敏感，需要进行仔细调整。
5.结论
本文提出了一种基于侧抑制网络的改进Canny边缘检测算法。实验结果表明，改进算法在噪声抑制和边缘增强方面取得了更好的性能。通过引入侧抑制网络，改进算法能够减少噪声并增强边缘。然而，改进算法仍然存在一些问题，需要进一步的研究和改进。
参考文献：
[1]Canny,J.AComputationalApproachtoEdgeDetection.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,1986,8(6):679-698.
[2]Krizhevsky,A.,etal.ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks.AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems,2012:1097-1105.