一种改进Canny算子的边缘检测算法

边缘检测技术可以提取图像中重要的结构信息,减少图像处理过程的计算量,其中Canny算子由于定位精度高而被广泛应用。Canny算子在图像平滑过程中容易丢失边缘信息,且检测过程易出现误检和漏检的现象,为了解决以上问题提出了一种改进算法。该算法采用有边缘保护效果的边窗高斯滤波代替传统高斯滤波平滑图像,图像梯度和幅值的计算使用3×3模板代替2×2模板并增加了45°和135°方向的计算模板来减少误检及漏检问题,对分割阈值使用最大类间方差(Otsu)算法结合灰度-方差二维直方图进行计算,以提高算法整体的鲁棒性。实验结果表明,改进的算法提高了对噪声的平滑效果,可以有效地检测出图像中关键的点、线及轮廓特征,具有较强的实用性。

基于改进Canny算子和Hough变换的表格图像校正方法

为了校正表格图像提高后续单元格分割和光学字符识别的准确性,将Canny算子和Hough变换应用于表格图像的校正中。针对传统Canny算子对于局部噪声去除效果不理想且易出现误检和漏检的问题对其进行了改进,改进后的Canny算子采用联合双边滤波进行图像平滑,图像梯度和幅值的计算使用3×3模板代替2×2模板并增加了45°和135°方向的计算模板。针对Hough变换倾角计算结果与真实倾角存在部分偏差的问题,在Hough变换所计算出倾角的邻域范围内,利用数学形态学原理对真实倾角进行了迭代计算。实验结果表明,改进的Canny算子可以有效去除图像噪声并保留图像边缘,结合Hough变换和数学形态学的迭代倾角计算方法可以有效提高表格图像的校正效果,具有较强的实用性。