基于Canny算子改进型的影像测量边缘检测

针对采用高斯滤波器对图像进行滤波会导致图像边缘平滑,人为设定高、低阈值会导致阈值的自适应性差,采用双阈值法去除虚假边缘会导致去除效果不佳等问题,提出改进的Canny边缘检测算法并应用于影像测量领域。首先使用开关中值滤波代替高斯滤波,在去除噪声的同时保留非噪声像素点的灰度值不变,从而提高边缘定位精度;然后采用K-means聚类算法以得到高、低梯度值聚类中心,采用OTSU算法以得到梯度阈值,将两个方法结合,可以实现高、低阈值的自适应;最后采用面积形态学的方法去除图像的干扰边缘。实验结果表明,改进的算法具有定位精度高、自适应性强以及干扰点去除效果好等优点。