Canny 는 무엇을 의미합니까?

Canny edge detection 은 1986 에서 John Canny 가 제안한 매우 인기 있는 edge detection 알고리즘입니다. 다중 단계 알고리즘입니다. 즉, 여러 단계로 구성됩니다. 이 글은 주로 Canny 산자의 원리와 구현 과정을 설명한다. 일반적으로 가장자리 감지의 목적은 원본 이미지 속성을 유지하면서 이미지의 데이터 양을 크게 줄이는 것입니다.

에지 검출에는 많은 알고리즘이 있습니다. Canny 알고리즘은 오랜 역사를 가지고 있지만 가장자리 탐지를 위한 표준 알고리즘으로 연구에서 여전히 널리 사용되고 있다. 가우시안 필터를 적용하여 이미지를 부드럽게 하여 노이즈를 제거합니다. 비최대값 억제 기술을 적용하여 가장자리 오류 검사를 제거합니다 (원래는 없었지만 감지됨).

현재 일반적으로 사용되는 에지 검출 모델에는 많은 것들이 있습니다.

Roberts 산자, Prewitt 산자, Sobel 산자, Canny 산자 등이 있습니다. 2 차 라플라스 산자가 있습니다. 이미지의 가장자리 감지는 이미지의 그라데이션을 다양한 산자에 대한 이미지 컨볼 루션 연산으로 변환하는 이미지 기반 그라데이션입니다. 따라서 이미지 가장자리 감지 알고리즘의 핵심은 연산자에 있습니다. 라플라스 산자의 가장자리는 가장 완전하고, 가장 선명하고, 가장 균일하며, 가장자리 감지 결과는 다른 알고리즘보다 훨씬 우수합니다.

가장자리 감지 알고리즘은 이미지의 가장자리를 감지할 때 먼저 이미지 윤곽의 일부 픽셀을 대략적으로 탐지한 다음 일부 연결 규칙을 통해 해당 픽셀을 연결합니다. 마지막으로 이전에 인식되지 않았던 경계 점을 감지하고 연결합니다. 감지된 거짓 픽셀과 경계 점을 제거하여 완전한 가장자리를 형성합니다.