《電子技術(shù)應用》
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基于改進Canny算子的打火機抓取點定位
電子技術(shù)應用
裴莊，俞洋
（江蘇理工學院 電氣信息工程學院，江蘇 常州 213001）
摘要： 在工業(yè)上，輪廓信息提取有利于后期工件的定位精度，輪廓信息提取的效果直接影響模板匹配的準確度。打火機機殼為透明工件，傳統(tǒng)Canny算子難以準確提取輪廓信息，且存在模糊邊緣、梯度信息較少、人為設(shè)置雙閾值適用性低等問題。針對實際工業(yè)應用及傳統(tǒng)算法問題，改進傳統(tǒng)算子。采用自適應中值濾波代替高斯濾波，增加Sobel算子45o、135o方向模板，線性插值進行非極大值抑制，采用最大類間差方法迭代計算雙閾值。將改進算子應用工件定位中，實驗結(jié)果表明，改進算法可以較好地提取打火機輪廓信息抑制偽邊緣，并可提高匹配定位精度。
中圖分類號：TP391.41
文獻標志碼：A
DOI: 10.16157/j.issn.0258-7998.223235
中文引用格式： 裴莊，俞洋. 基于改進Canny算子的打火機抓取點定位[J]. 電子技術(shù)應用，2023，49(6)：69-73.
英文引用格式： Pei Zhuang，Yu Yang. Contour extraction based on histogram equalization and Canny operator[J]. Application of Electronic Technique，2023，49(6)：69-73.
Contour extraction based on histogram equalization and Canny operator
Pei Zhuang，Yu Yang
(School of Electric Information Engineering， Jiangsu University of Technology， Changzhou 213001， China)
Abstract： In industry, image contour information extraction is beneficial to the positioning of the workpiece in the later stage, and the effect of contour information extraction directly affects the accuracy of template matching. The gradient information of traditional Canny operator is less, and the applicability of setting double threshold value artificially is low. In this paper, adaptive median filter is used instead of Gaussian filter. Sobel operator 45°, 135° direction templates are added. The double threshold is calculated iteratively by using the maximum difference between classes. The results of workpiece show that the improved algorithm can extract lighter contour information more accurately and suppress false edges, and can improve the matching positiong accuracy.
Key words : Canny；linear interpolation；adaptive median filtering；maximum variance between classes；template matching

0　引言

輪廓提取技術(shù)是重要的圖像處理方法，已廣泛用應用于工業(yè)、醫(yī)學等領(lǐng)域中。輪廓提取的傳統(tǒng)的算法有經(jīng)典的Robert算子、Prewitt算子、Kirsch算子和Canny算子，這些算子皆通過微分局部極值來檢測圖像的邊緣。其中Canny算子相對于其他幾種算子具有較優(yōu)的檢測效果。但傳統(tǒng)的Canny算子在椒鹽環(huán)境下以及算法的適用性上存在著一定的問題。近年來，許多學者針對 Canny算子存在的問題進行了改進。文獻[5]提取用中值濾波器代替高斯濾波器，減少了一定的運算量，但是對于密集度不同的椒鹽噪聲的處理效果不佳；文獻[6]采用自適應中值-高斯濾波器代替高斯濾波器，引入Ostu算法計算圖像雙閾值，提高了邊緣檢測的效果，但是算法計算復雜度較為繁瑣，算法的執(zhí)行效率較低；文獻[7]拓寬模板尺寸，增設(shè)了Sobel算子的45o和135o方向模板，一定程度上增加了抗噪性，但是未很好利用45o、135o方向數(shù)據(jù)提取邊緣信息；文獻[8]采用小波變換和自適應中值濾波代替高斯濾波，提高算法的噪聲抑制、檢測精度，但算法的復雜程度加大，時間較長。

針對上述問題以及傳統(tǒng)Canny算子的局限性，本文提出通過改進的自適應中值濾波代替原算法高斯濾波增強算子的抗噪能力；增設(shè)Sobel算子的模板，提高對于斜對角方向的邊緣信息敏感度；在非極大值抑制過程中采用線性插值法，提高邊緣細節(jié)的完整度；在雙閾值上采用最大類間方差求得圖像高低閾值，提高算法的適用性。



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作者信息：

裴莊，俞洋

（江蘇理工學院 電氣信息工程學院，江蘇 常州 213001）


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