李　斌，宋人杰，趙立權(quán)

（東北電力大學(xué) 信息工程學(xué)院，吉林 吉林 132012）

基于Canny算子的高壓輸電鐵塔圖像邊緣檢測研究

李斌，宋人杰，趙立權(quán)

（東北電力大學(xué) 信息工程學(xué)院，吉林 吉林 132012）

為了實現(xiàn)高壓輸電鐵塔架構(gòu)健康狀態(tài)的監(jiān)測，文章提出了基于Canny算子的高壓輸電塔圖像邊緣檢測方法。并使用了兩種常用的邊緣檢測方法與提出的方法進(jìn)行了對比試驗，仿真實驗結(jié)果證明文章中提出的基于Canny算子的高壓輸電塔圖像邊緣檢測方法的邊緣檢測效果優(yōu)于另外兩種方法。

Canny算子；高壓輸電鐵塔；邊緣檢測

高壓輸電塔狀態(tài)檢測和危險預(yù)警系統(tǒng)可以有效和及時地檢測到輸電塔遭到了人為或自然破壞，因而受到越來越多的關(guān)注。從視頻圖像中提取出高壓輸電塔的邊緣和輪廓是進(jìn)行高壓輸電塔狀態(tài)檢測和危險預(yù)警的前提。本文提出了基于Canny算子的高壓輸電塔圖像邊緣檢測方法。并分別使用了Robert，Sobel兩種邊緣檢測算子與基于Canny算子的方法進(jìn)行了對比。仿真實驗結(jié)果證明本文提出基于Canny算子的高壓輸電塔圖像邊緣檢測方法的邊緣檢測效果優(yōu)于另外兩種方法。

1　邊緣檢測方法概述

邊緣是指圖像中灰度發(fā)生劇烈變化的區(qū)域邊界［1］，是圖像最基本的特征之一。在圖像處理過程中，邊緣檢測可以減少數(shù)據(jù)量并保留圖像的形狀信息，邊緣檢測的效果將直接影響圖像的分析、識別等。傳統(tǒng)的邊緣檢測算法如一階Robert算子、Sobel算子、Prewitt算子、Kirsch算子，二階Laplacian算子、LOG算子都是微分算子。微分算子以一階導(dǎo)數(shù)極大值點或二階導(dǎo)數(shù)過零點作為候選邊緣點，通過選取合適的閾值，提取圖像邊緣信息［2］。但是，由于微分運算對噪聲敏感，抗噪性差，邊緣不夠精細(xì)，所以在實際邊緣檢測應(yīng)用中并不理想。為提高邊緣檢測算法的性能，John Canny于1986年提出了邊緣檢測算子應(yīng)滿足的3個判斷準(zhǔn)則：信噪比準(zhǔn)則、定位精度準(zhǔn)則和單邊緣響應(yīng)準(zhǔn)則，并由此推導(dǎo)出了最佳邊緣檢測算法—Canny算法［3］。

近年來，學(xué)者提出了許多新興邊緣檢測算法，如數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)法、模糊學(xué)法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、小波變換法等。但是由于算法復(fù)雜度、時間耗費等原因?qū)嶋H應(yīng)用較少。

2　基于Canny算子的高壓輸電塔邊緣檢測方法

2.1 基于Robert算子的邊緣檢測

Robert算子利用局部差分尋找邊緣，采用對角線方向相鄰兩像素之差近似梯度幅值。其梯度幅值為：

其中

2.2 Sobel算子

Sobel算子是利用梯度與差分原理組成的銳化算子，對靠近中心的像素點進(jìn)行加權(quán)以突出邊緣。Sobel算子定義水平梯度分量Gx和垂直梯度分量 Gy分別為：其中：

2.3 基于Canny算子的邊緣檢測

Canny邊緣檢測算法首先使用高斯濾波器平滑圖像，再計算圖像的梯度幅值和方向，之后對梯度圖像進(jìn)行非極大值抑制，最后使用雙閾值法檢測和連接邊緣。二維高斯函數(shù)定義為：

其中σ為高濾波器參數(shù)，控制圖像的平滑程度。

Canny算法采用2×2鄰域內(nèi)的一階微分算子來計算平滑后圖像的梯度幅值和梯度方向，點（i, j）處水平梯度分量和垂直梯度分量分別為：

為了得到定位精準(zhǔn)和細(xì)化的邊緣，平滑后的圖像要進(jìn)行非極大值抑制。Canny算法在梯度幅值圖像G中以點（i, j）為中心的鄰域內(nèi)沿梯度方向進(jìn)行插值。若點（i, j）處的梯度幅值大于梯度方向上與其相鄰的兩個差值，則將點（i, j）標(biāo)記為候選邊緣點，否則標(biāo)記為非邊緣點。

Canny算法采用雙閾值法從候選邊緣點中檢測和連接邊緣。雙閾值算首先選取高閾值Th、低閾值Tl，然后對候選邊緣點進(jìn)行檢測。若點（i, j）處的梯度幅值高于高閾值Th，則認(rèn)為該點是邊緣點。若點（i, j）處的梯度幅值低于低閾值Tl，則認(rèn)為該點不是邊緣點。由梯度幅值高于高閾值的點組成的強邊緣圖像中不含虛假邊緣，但邊緣連續(xù)性差。為使邊緣變得連續(xù)，將邊緣點的8鄰域內(nèi)像素梯度幅值高于低閾值Tl的點也視為邊緣點。

Robert算子和Sobel算子以一階導(dǎo)數(shù)的極大值點作為候選邊緣點。通過設(shè)置閾值，將梯度幅值大于閾值的點視為邊緣點，這樣做的缺點是抗噪性差，邊緣定位不準(zhǔn)確。而Canny算子首先對圖像使用高斯濾波器平滑圖像，再對平滑后的圖像進(jìn)行非極大值抑制，保證單一邊緣。因此，抗造性強、邊緣定位精準(zhǔn)。本文將Canny算子用于高電壓輸電塔的邊緣檢測。

3　實驗仿真與分析

為驗證Canny算子邊緣檢測效果，本文選擇了Robert算子和Sobel算子作為對比。本文采用高壓輸電鐵塔圖像作為信源圖像，使用Matlab工具對比各算法的邊緣檢測效果。仿真效果如圖1所示。

對比實驗結(jié)果可以看出，Robert算子邊緣檢測結(jié)果較粗，邊緣定位不準(zhǔn)確、噪聲較多，并且丟失了部分邊緣信息。Sobel算子檢測到的邊緣較Robert算子精細(xì)，對噪聲有一定的抑制能力，但存在偽邊緣現(xiàn)象，損失部分邊緣信息，視覺效果不好。Canny算子采用高斯濾波器對圖像進(jìn)行的平滑處理使其具有較強的抗干擾能力，非極大值抑制提高了邊緣的定位精度。因此，基于Canny算子的高壓輸電塔邊緣檢測算法能較準(zhǔn)確地檢測塔桿信息，獲得較豐富的圖像細(xì)節(jié)信息，邊緣定位精度高、連續(xù)性好。

圖1 邊緣檢測效果圖

4　結(jié)語

本文提出了基于Canny算子的高壓輸電塔圖像邊緣檢測方法，并將本文提出的方法與Robert邊緣檢測方法、Sobel邊緣檢測方法進(jìn)行了對比試驗，實驗結(jié)果證明本文提出了基于Canny算子的高壓輸電塔圖像邊緣檢測方法的邊緣檢測效果優(yōu)于另外兩種方法。

［1］段瑞玲，李慶祥，李玉和.圖像邊緣檢測方法研究綜述［J］. 光學(xué)技術(shù)，2005（3）：415-419.

［2］呂哲，王福利，常玉清.一種改進(jìn)的Canny邊緣檢測算法［J］.東北大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2007（12）：1681-1684.

［3］Canny J. A Computational Approach to Edge Detection［J］. Pattern Analysis & Machine Intelligence， 1986（6）：679-689.

Research on edge detection of high voltage transmission tower image based on Canny operator

Li Bin， Song Renjie， Zhao Liquan
（Information Engineering College of Northeast Dianli University， Jilin 132012， China）

In order to realize the monitoring of the health status of the high voltage transmission tower， this paper proposed the image edge detection method of transmission based on Canny operator. There were two other common edge detection methods proposed to contrast with the method in this paper. The result of simulation experiment showed the effect of the image edge detection method of transmission based on Canny operator in this paper is better than the other two methods.

canny operator； high voltage transmission tower； edge detection

項目名稱：黑龍江省電力有限公司科技開發(fā)；項目編號：LNZB-2015-FW2-KX-004。

李斌（1982— ），男，吉林吉林，副教授；研究方向：圖像處理，模式識別。