Canny Edge Image - 去噪答案

【问题标题】：Canny Edge Image - Noise removalCanny Edge Image - 去噪
【发布时间】：2013-08-14 05:30:45
【问题描述】：

我有一个 Canny 边缘检测到的球图像（见下面的链接），其中包含很多嘈杂的边缘。在不移除属于球的边缘的情况下，我可以使用哪些最佳图像处理技术来移除这些噪声边缘？

原图

Canny 边缘图像

非常感谢大家的帮助和建议，非常感谢！

Ps 我正在尝试在使用 Circle Hough 变换检测球之前清理边缘图像。

【问题讨论】：

查看原始图像会很有用。 Canny 有three parameters as inputs，其中一个是用于预处理的高斯模糊滤镜的大小，另外两个是控制返回细节级别的阈值。我怀疑您可以通过更合适的选择来改善结果，但需要确定原始图像。
我正在自动计算 Canny 参数如下： double high_thres = cv::threshold( orig_img, thres_img, 0, 255, CV_THRESH_BINARY+CV_THRESH_OTSU );低阈值 = 0.1 * high_thres cv::Canny(orig_img, cannyOP, lower_thres, high_thres);如果我低于 'lower_thres' 的 0.1 倍数，我会得到太多噪音，如果我更高，我会失去属于球的边缘。这取自：stackoverflow.com/questions/4292249/…
好的，那么你能提供一个指向原始图像的链接吗（我将它添加到你的问题中）？
我不会有问题的，但我会在晚上晚些时候回家 :) 谢谢。
嗨，Roger，有点跑题了，除了 Circle Hough 变换，您知道还有其他检测/跟踪球（可能被遮挡）的方法吗？

标签： image-processing edge-detection

【解决方案1】：

最好的选择是在应用边缘检测器之前过滤图像。为了保持锐利的边缘，您需要使用比高斯模糊更复杂的滤镜。

两个简单的选项是Bilateral filter 或Guided filter。这两个滤波器非常容易实现，并且在大多数情况下都提供了良好的结果：高斯噪声去除保留边缘。如果你需要更强大的东西，你可以试试过滤器BM3D，它是最先进的过滤器之一，你可以找到一个开源实现here。

【讨论】：

【解决方案2】：

Canny 边缘检测只有在您设置了最佳阈值水平（下阈值和上限阈值）后才能发挥最佳效果

你如何设置它们？

首先，计算灰度图像的中值。
使用图像的中值选择最佳阈值。

以下伪代码向您展示了它是如何完成的：

v = np.median(gray_img)
sigma = 0.33

#---- apply optimal Canny edge detection using the computed median----
lower_thresh = int(max(0, (1.0 - sigma) * v))
upper_thresh = int(min(255, (1.0 + sigma) * v))

将lower_thresh和upper_thresh设置为canny edge函数的参数。

sigma 设置为0.33，因为在沿分布曲线的统计中，考虑了位于曲线起点和终点之间 33% 之间的值。超出和低于此曲线的值被视为异常值。

这就是我为你的形象得到的：

【讨论】：

【解决方案3】：

如果可以的话，最好的删除它们的方法可能是一开始就不要拥有它们。如果线条是图像中的噪声伪影，请应用平滑滤波器（例如高斯滤波器）以使图像平整。 -> Gaussian filter info

一旦它们存在就移除它们很棘手，并且可能涉及一些更高级别的形状识别内容

【讨论】：

Canny 具有内置的高斯模糊 - 无需单独的步骤。
但如果平滑不够强，您仍然会拾取伪影，预过滤阶段（不一定是高斯过滤器）可能会有所帮助
是的，没错，我只是指出您对高斯模糊的建议已经是 Canny 算法的一部分。
我猜没有办法修改OpenCV的内置高斯函数的Canny函数？您需要完成这个额外的步骤吗？