基于监督学习的Canny图像边缘检测改进算法研究

摘要

针对Canny边缘检测算法中通过固定的高低阈值而产生边缘的方法调参繁琐且有边缘间断或伪边缘的问题,文章基于边缘特征的AdaBoost连接算法,结合梯度信息、方向信息,通过训练标记了的边缘结构的边缘特征数据,将多个弱边缘分类器加权组合成强边缘分类器,计算出图像中边缘端点与相邻端点的连接置信度,判断端点之间是否连接。结果表明,改进边缘连接的Canny算法具有更好的端点识别和连接能力,能够有效连接漏掉的边缘,且能获得完整干净的边缘。