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基于Canny算法的工件图像边缘检测分析案例目录TOC\o"1-3"\h\u7409基于Canny算法的工件图像边缘检测分析案例 [45]。每个方向的权重来自于城市距离，如图1.9所示，城市距离指的是对角相邻的像素点之间的距离为2，然后按照距离的反比确定各个位置的权重。图1.9欧式距离、城市距离以及棋盘距离示意图例如，对一个3×3的原始图像灰度值的矩阵G=g1SobelSobel分别使用水平算子和竖直算子与原图计算得到灰度差分近似值Δx，ΔΔΔ则图像的梯度幅值：M图像的梯度方向角：θ图1.10展示的是图像边缘部分的边缘方向角与梯度方向角的关系，边缘方向角与梯度方向角成正交关系。图1.10边缘方向与梯度方向非极大值抑制上文计算得到图像各点的梯度幅值，然后对计算得到的图像幅值进行检测，即沿着梯度方向θM迭代法计算阈值检测边缘使用的是双阈值法，双阈值法比单阈值法好在可以将与阈值相近的点进行区分，先检测明确的边缘，然后使用相邻像素点灰度值进行边缘点判断，可以有效的细化边缘。阈值一般的确定方法有人工判定、图像均值、大津法等等，论文选择的是迭代法计算阈值，迭代法计算阈值相较于传统方法的好处在于将图像分为前景与背景，计算出前景和背景之间的最佳区分阈值，得到最佳的适合边缘检测的阈值，相对来说是比较合适的阈值计算方法。迭代法计算阈值的步骤：找出图像的最大、最小梯度幅值，记为Mmax和MT根据当前阈值T（初始阈值为T0）将图像分为两部分，梯度幅值大于T的区域为前景，梯度幅值小于T的图像区域为背景，分别计算前景和背景的平均梯度幅值MO和MM式中，ZO(i)、根据前景、背景的梯度幅值的均值求出新阈值T循环进行步骤2）和3），直到T值不在发生变化；获得前景与背景的最佳区分阈值T，然后将得到的阈值T增加5%得到高阈值Th，将阈值T减少5%得到低阈值T检测和连接边缘使用上一节得到的阈值检测和连接边缘，遍历图上所有点，将所有点的梯度幅值与求出的高阈值Th、低阈值Tl进行比较。设一点的梯度幅值为Mx,y，对该点做边缘检测，如果Mx,y>3工件图像边缘检测实验选择机床上实际的零件图片进行实验检测，如图1.11所示，a、b是未经过图像预处理的边缘检测效果图，c、d是经过预处理的图像及边缘检测效果，可以看到未预处理的图像在暗处的边缘缺失比较严重，而预处理过后的图像边缘检测的效果要好的多，边缘也更加连续。同时，由于自适应阈值的存在，论文介绍的边缘检测算法的适应性更好，适合在多种场景下进行工件检测。a、原图b、边缘检

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