改进的Canny算子边缘检测在细胞图像中的应用.doc

改进Canny算子在细胞图像边缘检测中的应用 段军1刘春祥2 （.内蒙古科技大学 信息工程学院，内蒙古 包头 014010 ） （内蒙古科技大学 信息工程学院，内蒙古 包头 014010） 【摘 要】 通过对传统的Canny边缘检测算子进行了理论和实验的研究，分析了高斯平滑医学细胞图像的优劣性，以及边缘失真的问题，提出了一种改进的减少边缘失真的改进算法。实验表明，改进后的算法有比较高的信噪比，并对细胞图像有良好的边缘检测效果。 关键词 边缘检测; 医学细胞图像; Canny算子 文献标识码 A 中图分类号 TP391.41:TP301.6 Impoved edge detection algorithm of medical cell image based on canny detector . DUAN Jun1, Liu Chunxiang2 （Inner Mongolia University of Science and Technology, Inner Mongolia ,Baotou 014010,China） （Inner Mongolia University of Science and Technology, Inner Mongolia ,Baotou 014010,China） Abstract: Through the theoretical and experimental study of the traditional Canny operator , Paper analyze the advantages and disadvantages of the Gaussian filtering on medical cell images and proposes a new method in decreasing edge distortion. The result of experiment shows a better SNR and effect on cell image edge detection. Keywords: edge detection ; medical cell image ; Canny detector 引言 边缘检测对于图像理解、分析和图象识别来说，是一个基础性的课题，它为图像分割提供了基础和方法。在医学显微图像理解与模式识别领域中有着重要的研究性意义。从Marr和Hildreth[1]的利用Log算子零点来确定图像边缘，到Haralick[2]的通过二阶方向导数的零交叉点确定图像边缘。Clark[3]提出了可以去除Log算子中得到的虚假边缘，并得到更理想的边缘。Berghlom[4]提出一种跟踪边缘的方法，能由粗边缘到细边缘逐渐匹配，从而跟踪得到理想边缘。Goshtasby和Shyu[5]通过拟合的思想达到边缘的检测。近几年，也出现了一些新的方法，例如 Elder和Zucker[6]的多尺度边缘提取、Li[7]的自适应去除模糊图像噪声。 在众多算法中，Canny算法得到了广泛运用，不仅是因为其算法耗时短，而且过程相对简单。算法提出了边缘检测的三个标准[8]，并采用一阶高斯函数作为过滤器。利用Gauss 函数过滤，会造成原图像的过度光滑，造成边缘失真，在图像识别的过程中，例如在病变细胞的识别中，有时会产生严重的后果。针对这一问题，本文提出一种改进的算法，可以提高检测准确度，并用实验证明其效果。 2. Canny算子检测的标准 上述提到，Canny算子边缘检测以三个标准[9]为基准： ① 信噪比准则 判断信噪比好坏的准则即是有较低的真边缘丢失率和较低的假边缘率，信噪比越大，检测效果越好。其数学表达式为： 是在上的滤波器脉冲响应，为边缘，是高斯边缘的均方根。 ② 定位精度准则 定位是指检测出的边缘与实际边缘之间的关系，检测边缘点在实际边缘点的中心为最理想的效果。其数学表达式为： 与分别为和的一阶导数。是高斯边缘的均方根。满足此式要求，定位精度高。 ③ 单边响应准则 在检测过程中，一条真实边缘会有多个假边缘响应。单边响应准则就是要求产生这种多条假边缘的概率要低，假边缘响应应得到最大抑制。要求对噪声响应的两个最大相邻值间距是零交叉点平均距离的两倍。即。而 满足此准则，可以保证只有一个边缘响应。 传统Canny算法 步骤一：高斯滤波器平滑图像。 为二维高斯函数，为平滑后的图像，为原图, 代表卷积。 步骤二：用高斯一阶偏导有限差分计算梯度幅值和方向。 用两个差分卷积模板分别对图像进行卷积，然