原创力文档- 1、本文档共27页，可阅读全部内容。
- 2、原创力文档（book118）网站文档一经付费（服务费），不意味着购买了该文档的版权，仅供个人/单位学习、研究之用，不得用于商业用途，未经授权，严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等，侵权必究。
- 3、本站所有内容均由合作方或网友上传，本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺！文档内容仅供研究参考，付费前请自行鉴别。如您付费，意味着您自己接受本站规则且自行承担风险，本站不退款、不进行额外附加服务；查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档，您可以点击 这里二次下载。
- 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等，请点击“版权申诉”（推荐），也可以打举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
- 5、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
- 6、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
- 7、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
- 8、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次， 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
改进Canny算子在水面目标边缘检测中的研究
汇报人：
2024-01-31
CATALOGUE
目录
研究背景与意义
相关工作综述
改进Canny算子的设计与实现
实验结果与分析
结论与展望
不足与改进建议
01
研究背景与意义
准确的水面目标边缘检测有助于提高目标识别精度和场景感知能力。
对于水面无人艇、水下机器人等自主航行体，目标边缘检测是实现避障、路径规划等自主功能的基础。
在水面环境中，目标边缘检测是实现目标识别、场景感知等任务的关键步骤。
传统Canny算子对噪声敏感，容易产生误检和漏检。
在水面环境中，由于光照变化、水波干扰等因素，传统Canny算子的检测效果往往不佳。
传统Canny算子的阈值需要手动设置，难以适应不同场景和目标的变化。
1
2
3
提高水面目标边缘检测的准确性和鲁棒性，降低误检和漏检率。
适应不同场景和目标的变化，实现自适应阈值设置，提高算法的通用性和实用性。
为水面无人艇、水下机器人等自主航行体提供更加可靠的目标识别和场景感知能力，推动其在水面环境中的应用和发展。
02
相关工作综述
早期边缘检测算法
基于像素灰度突变的一阶或二阶导数方法，如Sobel、Prewitt等算子。
现代边缘检测算法
基于多尺度、多方向分析，如小波变换、Canny算子等。
利用神经网络学习图像的边缘特征，提高检测精度和鲁棒性。
深度学习在边缘检测中的应用
基本原理
具有较高的信噪比和定位精度，能够检测到真正的弱边缘。
优点
缺点
对噪声和纹理较敏感，容易在平滑区域产生虚假边缘；对参数设置要求较高，不同参数可能导致不同检测结果。
采用高斯滤波平滑图像，计算图像梯度幅值和方向，通过非极大值抑制和双阈值处理得到边缘检测结果。
针对水面目标边缘检测，研究者提出了多种改进算法，如基于小波变换、形态学处理等方法优化Canny算子，以提高检测精度和鲁棒性。
研究现状
水面环境复杂多变，如光照变化、水波干扰等，使得水面目标边缘检测面临诸多挑战，如边缘模糊、断裂等问题；同时，实时性和准确性也是实际应用中需要考虑的重要因素。
挑战
03
改进Canny算子的设计与实现
01
针对水面目标边缘模糊的问题，提出基于多尺度、多方向的改进思路。
02
对比不同方案，选择结合高斯滤波和双边滤波的预处理方式，以减少噪声干扰。
引入动态阈值调整策略，提高边缘检测的准确性和鲁棒性。
03
对输入图像进行高斯滤波或双边滤波预处理，去除噪声。
应用非极大值抑制，细化边缘。
计算图像梯度幅值和方向，采用Sobel算子或Prewitt算子。
采用双阈值处理，连接边缘并输出二值化图像。
优化梯度计算方式，如采用更精确的梯度算子或结合多种算子。
考虑引入机器学习等先进技术，进一步优化算法性能。
根据实验效果调整高斯滤波或双边滤波的参数，如核大小、标准差等。
动态调整双阈值的大小，以适应不同场景下的水面目标边缘检测需求。
04
实验结果与分析
数据集
采用公开的水面目标图像数据集，包含不同光照、角度和分辨率的水面目标图像。
实验环境
使用Python编程语言和OpenCV图像处理库，在高性能计算机上进行实验。
通过图表和图像展示改进Canny算子在水面目标边缘检测中的效果，包括边缘的连续性、准确性和完整性等方面。
实验结果展示
将改进Canny算子与传统Canny算子、Sobel算子、Prewitt算子等边缘检测算法进行对比，分析各自在水面目标边缘检测中的优缺点。
对比分析
03
鲁棒性
评估算法在不同光照、角度和分辨率等条件下的稳定性和可靠性，以确保在实际应用中的广泛适用性。
01
准确性
评估算法检测到的边缘与实际边缘的符合程度，通过计算准确率、召回率等指标进行量化分析。
02
实时性
评估算法在处理大量水面目标图像时的速度和效率，以满足实际应用中的实时性要求。
05
结论与展望
01
02
03
成功将改进后的Canny算子应用于水面目标边缘检测，提高了检测精度和稳定性。
通过实验验证了改进算法在不同水域环境下的适应性和鲁棒性。
实现了对水面目标边缘的精细描绘，为后续目标识别、场景感知等提供了有力支持。
03
拓展改进算法在类似场景（如水下、雪地等）中的应用，验证其通用性和可扩展性。
01
进一步研究水面光学特性对边缘检测的影响，优化算法以适应更复杂的水域环境。
02
探索将深度学习等先进技术融入Canny算子改进中，提升算法的智能化水平。
在水上交通安全领域，改进后的Canny算子可应用于船舶检测、航道监控等场景，提高监管能力和安全水平。
在渔业资源管理中，利用该算法对鱼类等水生生物进行识别和计数，有助于科学合理地制定捕捞计划和保护措施。
在水上运动赛事中，利用改进后的边缘检测技术对运动员动作进行捕捉和分析，为裁判评分和训练指导提供准确依据。
06
不足与
文档评论（0）