一种改进的Canny图像分割方法和系统.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN109671092A(43)申请公布日2019.04.23(21)申请号201811334967.8(22)申请日2018.11.10(71)申请人江苏网进科技股份有限公司地址215300江苏省苏州市昆山市玉山镇登云路288号(72)发明人李参宏秦倩围(74)专利代理机构苏州佳博知识产权代理事务所(普通合伙)32342代理人唐毅(51)Int.Cl.G06T7/12(2017.01)G06T7/13(2017.01)G06T7/136(2017.01)G06T7/181(2017.01)G06T5/00(2006.01)权利要求书1页说明书5页附图2页(54)发明名称一种改进的Canny图像分割方法和系统(57)摘要本发明提出一种改进的Canny图像分割方法，包括以下步骤：将待分割图像处理成灰度图像；通过局部均方差方法去噪，对所述灰度图像进行预处理；通过Sobel算子进行图像检测，计算图像的梯度值和方向；对所述图像的梯度的幅值进行非最大值抑制，得到可能的边缘点；用双阈值算法检测并且连接边缘点。本发明采用局部均方差的方法来预处理图像，局部均方法有很好的去噪能力，并且计算量小，效率高，而且能有效的保留图像边缘。CN109671092ACN109671092A权利要求书1/1页1.一种改进的Canny图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：将待分割图像处理成灰度图像；通过局部均方差方法去噪，对所述灰度图像进行预处理；通过Sobel算子进行图像检测，计算图像的梯度值和方向；对所述图像梯度值进行非最大值抑制，得到可能的边缘点；用双阈值算法检测并且连接边缘点。2.根据权利要求1所述的改进的Canny图像分割方法，其特征在于，所述通过局部均方差方法去噪，对所述灰度图像进行预处理的步骤包括：依次计算所述灰度图像像素的均值；计算局部方差；根据公式得到去噪后的值，其中，g(i,j)为模板的中心，mij为局部均值，σ为输入的参数。3.根据权利要求1所述的改进的Canny图像分割方法，其特征在于，所述用双阈值算法检测并且连接边缘点的步骤包括：步骤A,获得一个初始的阈值H；步骤B,根据上述阈值H对图像进行分割，将图像分割为两个部分，分别计算两个部分包含的像素的灰度均值；步骤C,根据所述两个部分包含的像素的灰度均值计算新的阈值；步骤D,判断连续两次计算的阈值的差值是否在预设的范围内；若是，则执行步骤F，否则，执行步骤B；步骤F，阈值等于高门限阈值与预设系数的乘积。4.根据权利要求3所述的改进的Canny图像分割方法，其特征在于，所述初始的阈值H为图像最大灰度值和最小灰度值的和的平均值。5.根据权利要求3所述的改进的Canny图像分割方法，其特征在于，所述预设的系数为1/2或1/3。6.一种改进的Canny图像分割系统，其特征在于，采用了如权利要求1-5任一项所述的改进的Canny图像分割方法。2CN109671092A说明书1/5页一种改进的Canny图像分割方法和系统技术领域[0001]本发明涉及图像分割领域，具体的涉及到一种改进的Canny图像分割方法和系统。背景技术[0002]在图像分割中，Canny算法应用广泛，能够正确定位。但是Canny算法中采用的高斯滤波器对具有高斯分布的图像效果很好，对其他的效果不是很好，且高斯滤波器依赖于sigma值的选择。sigma取值过大，则会导致图像细节丢失，边缘平滑过；sigma取值过小，则去噪效果不好，得不到预期的效果；目前有许多对其改进的方法，如采用中值滤波器、自适应滤波器等；虽然中值滤波器在去除噪声的效果比高斯滤波器好，但是在保留边缘方面效果不是很好；另外，在传统的Canny算法中，采用的是人工获取阈值的方法,图像分割的自适应性弱，并且Canny算法检测出来的弱边缘，有时会混淆了图像中检测的边缘。[0003]中国专利2009101099117公开一种彩色图像分割方法及系统，利用otsu阈值分割法提取区域轮廓图，利用Canny算法提取边缘图，融合区域轮廓图和边缘图。该发明提供的融合区域信息与边缘检测的图像分割方法通过使用自适应策略和经验值相结合的算子门限确定方案，使得分割得到的图像轮廓更加清晰和完整。该专利虽然解决了现有技术中图像分割不准确的问题，但是仍无法解决高斯滤波器依赖于sigma值的选择。sigma取值过大，则会导致图像细节丢失，边缘平滑过；sigma取值过小，则去噪效果不好，得不到预期的效果的问题。[0004]因此为了能够得到真正的边缘，需要对Canny算法进行改进。发明内容[0005]基于上述问题，本发明的目的旨在至少解决所述技术缺陷之一。提出一种改进的Canny图像分割方法，采用了局部均方差进行去噪，局部均方差效率高，