Canny算法在中國(guó)古畫上的應(yīng)用與改進(jìn).pdf

1、圖像邊緣檢測(cè)是圖像分析的前提，也是非常重要的一步，邊緣檢測(cè)的效果直接影響到后續(xù)的研究。本文對(duì)古畫邊緣檢測(cè)的方法進(jìn)行分析和研究，為后續(xù)基于古畫的三維建?；蛘邤?shù)字化仿真提供前提。由于古畫存放年代久遠(yuǎn)或存放不當(dāng)?shù)仍?，?dǎo)致圖像噪聲多，色澤暗淡等，傳統(tǒng)的邊緣檢測(cè)方法并不適用，因此本文基于經(jīng)典的 Canny算法，針對(duì) Canny算法在古畫上應(yīng)用時(shí)的缺陷進(jìn)行改進(jìn)，用本文算法得到的邊緣相較于傳統(tǒng)的算法有比較明顯的改善。本文的主要工作如下：
　　

2、1、分析了傳統(tǒng)的邊緣檢測(cè)算子以及經(jīng)典的Canny算法的優(yōu)劣性，根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果得出傳統(tǒng)的邊緣檢測(cè)算法以及經(jīng)典的 Canny算法均不適用于古畫的邊緣檢測(cè)。
　　2、對(duì)古畫預(yù)處理，針對(duì)古畫噪聲多、畫質(zhì)不清晰等特點(diǎn)，在做邊緣檢測(cè)之前需要對(duì)圖像預(yù)處理以減少噪聲對(duì)檢測(cè)效果的影響。本文采用引導(dǎo)濾波的方法對(duì)古畫圖像進(jìn)行噪聲處理，用此方法代替了經(jīng)典Canny算法中的高斯濾波。
　　3、在經(jīng)典Canny算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)。第一，針對(duì)經(jīng)典的Can

3、ny算法在計(jì)算梯度幅值時(shí)所用的方法對(duì)噪聲比較敏感的缺陷進(jìn)行改進(jìn)。第二，針對(duì)經(jīng)典的Canny算法在非極大值抑制的過(guò)程中所參考的像素點(diǎn)較少的缺點(diǎn)進(jìn)行改進(jìn)。通過(guò)這兩點(diǎn)的改進(jìn)，使得到的邊緣定位更加精確，同時(shí)減少了噪聲對(duì)邊緣檢測(cè)效果的影響。
　　4、針對(duì)經(jīng)典的Canny算法的在閾值選擇上的困難，提出兩種改進(jìn)的Canny自適應(yīng)選擇閾值的方法，并詳細(xì)闡述了這兩種改進(jìn)的自適應(yīng)選擇閾值算法的步驟，最后通過(guò)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的對(duì)比，驗(yàn)證了本文所提出的改進(jìn)方法