C#程序实现Canny边缘检测算法 边缘检测算法实现

转载自：http://blog.csdn.net/yjz_uestc/article/details/6664937

Canny边缘检测是被公认的检测效果最好的边缘检测方法，是由JohnF.Canny于1986年提出，算法目标是找出一个最优的边缘检测的方法，所谓最优即:1.好的检测：算法能够尽可能的标识出图像的边缘；2.好的定位：标识出的边缘要尽可能的与实际边缘相接近；3.最小响应：图像中的边缘只能标识一次，并且不能把噪声标识成边缘。同时我们也要满足3个准则：信噪比准则、定位精度准则、单边缘响应准则。

Canny边缘检测算法可分为4步：

高斯滤波器平滑、计算梯度、非极大值抑制、双阈值边缘检测和边缘连接。

(经典不会随着时间褪色，算法也是一样)

下面将逐步讲解并给出程序：

第一步：高斯平滑

为什么要对图像（灰度图像）进行高斯平滑预处理呢？高斯滤波器对去除服从正态分布的的噪声很有效，我做过实验，随着高斯模板的增大，被识别的边缘会逐渐减少，所以通过选着适合大小的高斯模板平滑，可以比较有效的去除一些伪边缘点。

第二步：计算梯度

首先，由一阶导数算子（一般用sobel模板）计算灰度图像每个像素点在水平和竖直方向上的导数Gx、Gy，得出梯度向量（Gx，Gy），计算梯度的值G和方向theta：

G=sqrt（Gx*Gx+Gy*Gy)theta=arctan(Gy/Gx)

然后，将每个像素点的梯度的值和方向分别放入两个数组中，程序如下：

1. <span>byte[]orients=newbyte[width*height];//梯度方向数组
2. float[,]gradients=newfloat[width,height];//梯度值数组
3. doublegx,gy;
4. for(inti=1;i<(height-1);i++)
5. {
6. for(intj=1;j<（width-1）;j++)
7. {
8. //求水平和竖直导数
9. gx=bufdata[(i-1)*width+j]+bufdata[(i+1)*width+j]-bufdata[(i-1)*width+j-1]-bufdata[(i+1)*width+j-1]+2*(bufdata[i*width+j+1]-bufdata[i*width+j-1]);
10. gy=bufdata[(i-1)*width+j-1]+bufdata[(i+1)*width+j+1]-bufdata[(i+1)*width+j-1]-bufdata[(i+1)*width+j+1]+2*(bufdata[(i-1)*width+j]-bufdata[(i+1)*width+j-1]);
11. gradients[j,i]=(float)Math.Sqrt(gx*gx+gy*gy);
12. if(gx==0)
13. {
14. orientation=(gy==0)?0:90;
15. }
16. else
17. {
18. doublediv=(double)gy/gx;
20. if(div<0)
21. {
22. orientation=180-Math.Atan(-div)*toAngle;
23. }
24. else
25. {
26. orientation=Math.Atan(div)*toAngle;
27. }
28. //只保留成4个方向
29. if(orientation<22.5)
30. orientation=0;
31. elseif(orientation<67.5)
32. orientation=45;
33. elseif(orientation<112.5)
34. orientation=90;
35. elseif(orientation<157.5)
36. orientation=135;
37. elseorientation=0;
38. }
39. orients[i*width+j]=(byte)orientation;
40. }
41. }</span>

第三步：非极大值抑制

如果直接把梯度作为边缘的话，将得到一个粗边缘的图像，这不满足上面提到的准则，我们希望得到定位准确的单像素的边缘，所以将每个像素点的梯度与其梯度方向上的相邻像素比较，如果不是极大值，将其置0，否则置为某一不大于255的数，程序如下：

1. <span>floatleftPixel=0,rightPixel=0;
2. for(inty=1;y<height-1;y++)
3. {
4. for(intx=1;x<width-1;x++)
5. {
6. //获得相邻两像素梯度值
7. switch(orients[y*width+x])
8. {
9. case0:
10. leftPixel=gradients[x-1,y];
11. rightPixel=gradients[x+1,y];
12. break;
13. case45:
14. leftPixel=gradients[x-1,y+1];
15. rightPixel=gradients[x+1,y-1];
16. break;
17. case90:
18. leftPixel=gradients[x,y+1];
19. rightPixel=gradients[x,y-1];
20. break;
21. case135:
22. leftPixel=gradients[x+1,y+1];
23. rightPixel=gradients[x-1,y-1];
24. break;
25. }
26. if((gradients[x,y]<leftPixel)||(gradients[x,y]<rightPixel))
27. {
28. dis[y*disdata.Stride+x]=0;
29. }
30. else
31. {
32. dis[y*disdata.Stride+x]=(byte)(gradients[x,y]/maxGradient*255);//maxGradient是最大梯度
33. }
35. }
36. }</span>

第四步：双阈值边缘检测

由上一步得到的边缘还有很多伪边缘，我们通过设置高低双阈值的方法去除它们，具体思想是：梯度值大于高阈值的像素点认为其一定是边缘，置为255，梯度值小于低阈值的像素点认为其一定不是边缘置为0，介于两阈值之间的点像素点为待定边缘。然后，考察这些待定边缘点，如果其像素点周围8邻域的梯度值都小于高阈值，认为其不是边缘点，置为0；至于，如何设定双阈值大小，我们可以根据实际情况设定，如设成100和20，也可以根据图像梯度值的统计信息设定，一般小阈值是大阈值的0.4倍即可。程序如下：

1. <span>fmean=fmean/maxGradient*255;//某统计信息
2. highThreshold=(byte)(fmean);//高阈值
3. lowThreshold=(byte)(0.4*highThreshold);//低阈值
4. for(inty=0;y<height;y++)
5. {
6. for(intx=0;x<width;x++)
7. {
8. if(dis[y*disdata.Stride+x]<highThreshold)
9. {
10. if(dis[y*disdata.Stride+x]<lowThreshold)
11. {
12. dis[y*disdata.Stride+x]=0;
13. }
14. else
15. {
16. if((dis[y*disdata.Stride+x-1]<highThreshold)&&
17. (dis[y*disdata.Stride+x+1]<highThreshold)&&
18. (dis[(y-1)*disdata.Stride+x-1]<highThreshold)&&
19. (dis[(y-1)*disdata.Stride+x]<highThreshold)&&
20. (dis[(y-1)*disdata.Stride+x+1]<highThreshold)&&
21. (dis[(y+1)*disdata.Stride+x-1]<highThreshold)&&
22. (dis[(y+1)*disdata.Stride+x]<highThreshold)&&
23. (dis[(y+1)*disdata.Stride+x+1]<highThreshold))
24. {
25. dis[y*disdata.Stride+x]=0;
26. }
27. }
28. }
29. }
30. }</span>

最后，效果图如下：

原图：

灰度图：

边缘图：

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