Nhận diện hình ảnh_Thuật toán Phát hiện cạnh Canny

1  Thuật toán Phát hiện cạnh Canny

Bước 1: Giảm nhiễu

Thông thường để giảm nhiễu sử dụng các bộ lọc làm mờ. Có thể sử dụng bộ lọc

Gaussian để tích chập với ảnh:

Bước 2: Tính độ lớn và góc của Gradient

Roberts, Prewitt, Sobel.Tính đạo hàm     (      ) và     (      ) theo chiều x và y của ảnh. Một số bộ lọc như:

Bộ lọc Sobel 3×3:

Bước 3: chặn không cực đại (Non-Maximum Surpression)

Bước này chỉ giữ lại những pixel thuộc cạnh mà có độ lớn gradient lớn nhất

Xem xét 3 pixel trong vùng 3 x 3 xung quanh pixel (x,y):

–    Nếu θ(x, y) = 00 thì (x+1, y), (x, y) và (x-1, y) được xem xét.

–    Nếu θ(x, y) = 900 thì (x, y+1), (x, y) và (x, y-1).

–    Nếu θ(x, y) = 450 thì (x+1, y+1), (x, y) và (x-1, y-1).

–    Nếu θ(x, y) = 1350 thì (x-1, y+1), (x, y) và (x+1, y-1).

Nếu pixel (x, y) có gradient lớn nhất của 3 pixel xem xét thì pixel đó là cạnh.

Bước 4: Ngưỡng Hysteresis (Hysteresis Thresholding)

Hysteresis sử dụng 2 ngưỡng, ngưỡng thigh và tlow. Pixel mà có độ lớn gradient D < tlow thì được loại ngay lập tức. Những pixel tlow < D < thigh được giữ lại nếu là một cạnh liên tục với những pixel có độ lớn gradient D > thigh.

2  Cài đặt thuật toán phát hiện cạnh bằng OpenCV

Xây dựng class Canny như sau:

class Canny
{
protected:
IplImage *_srcImg, *_destImg;
int _width, _height;
int _lowThreshold, _maxThreshold;

public:
Canny(int low, int max)
{
_srcImg = NULL;
_destImg = NULL;
_lowThreshold = low;
_maxThreshold = max;
}

int CannyEdgeDetection(char *path);
};

Hàm CannyEdgedetection:

int Canny::CannyEdgeDetection(char *path)
{
_srcImg = cvLoadImage(path);
if(_srcImg == NULL)
return 0; cvNamedWindow(“Image”); cvShowImage(“Image”, _srcImg);

IplImage *grayImg, *blurImg;
grayImg = cvCreateImage(cvGetSize(_srcImg), IPL_DEPTH_8U, 1);
cvCvtColor(_srcImg, grayImg, CV_BGR2GRAY); cvNamedWindow(“Gray Image”); cvShowImage(“Gray Image”, grayImg);

blurImg = cvCreateImage(cvGetSize(_srcImg), IPL_DEPTH_8U, 1); cvSmooth(grayImg, blurImg, CV_GAUSSIAN, 5, 5); cvNamedWindow(“Blur Image”);
cvShowImage(“Blur Image”, blurImg);

_destImg = cvCreateImage(cvGetSize(_srcImg), IPL_DEPTH_8U, 1);
cvCanny(blurImg, _destImg, _lowThreshold, _maxThreshold, 3);

cvNamedWindow(“Canny Edge Detection”); cvShowImage(“Canny Edge Detection”,_destImg); return 1;
}

3  Bài tập

Viết chương trình phát hiện biên cạnh dựa vào thuật toán Canny như trong mục 1.

Tài liệu tham khảo

[1] Canny, J., A Computational Approach To Edge Detection, IEEE Trans. Pattern

Analysis and Machine Intelligence, 8(6):679–698, 1986.