Canny Edge Detector의 한계는 무엇입니까?

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에지 감지 알고리즘 및 에지 감지를 사용하는 애플리케이션에 대한 대부분의 문헌은 Canny의 에지 검출기를 참조합니다. 가장자리 감지에 거의 "솔루션"처럼 보이도록 너무 많이. 확실히, 그것은 최상의 작업 균형 잡음과 가장자리 유지를 할 것입니다.

그러나 간단한 호기심으로 캐니의 에지 검출기에 관심 영역이 있습니까? 또는 Canny가 최선이 아닌 응용 분야가 있습니까?

이러한 맥락에서, 더 빠른 구현은 실제로 문제가되지 않습니다. 가장자리 감지기의 품질이 좋거나 나쁘다는 것은 생성 된 가장자리의 품질과 유용성이어야합니다.

또한 구현 관련 문제에 중점을 두지 않습니다. 알고리즘에 내재 된 더 이론적 인 한계 또는 특성을 찾고 있습니다.

image-processing edge-detection

— 디판 메타
소스

흥미롭게 도이 질문 은 잎에서 정맥을 분할하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 필요한 에지 감지. 표시된 결과 중 하나는 Canny이며 너무 좋아 보이지 않습니다. 그러나 많은 측면이 구현 문제 일 수도 있고 Canny의 명백한 제한 일 수도 있습니다! 그것에 대한 의견이 있으십니까?

— Dipan Mehta

내 대답 ( dsp.stackexchange.com/questions/1714/… )을 참조하십시오 .Canny 에서 얻은 것보다 더 나은 결과를 보여줍니다.

— Geerten

가능한 (부분적인) 속임수 : dsp.stackexchange.com/questions/74/… (또는 적어도 관련). 질문 자체는 (일부) 거의 동일하며 답변은이 질문에 대한 답변과 약간 다릅니다.

— Geerten

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@DipanMehta : 캐니 에지 검출기를 사용하여 에지가 아닌 것을 감지해서는 안됩니까? :)

— endolith

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내 경험상 다음과 같은 점이 한계입니다.

결과는 이진입니다. 때때로 모서리가 모서리로 규정되는 '얼마나 많은'측정치가 필요합니다 (예 : Sobel 진폭 모서리 검출기에서 나오는 강도 이미지)
매개 변수의 양은 그 작은 더 나은 결과 를 얻기 위해 무한히 조정됩니다 .
인간의 눈 + 마음에 너무나 명백한 완전한 가장자리를 추출하려면 결과 가장자리를 연결해야합니다.
또한 가우시안 스무딩으로 인해 가우시안 커널의 크기에 따라 가장자리의 위치가 꺼져있을 수 있습니다.
이 방법에는 모서리와 접합에 문제가 있습니다.
- 가우스 평활화로 인해 흐리게 처리되어 감지하기가 더 어려워 짐 (가장자리가 가장자리와 동일)
- 코너 픽셀은 이웃에 대해 잘못된 방향으로 보이고 끝이 열린 가장자리를 남기고 접합부가 누락됩니다.

이 마지막 문제는 SUSAN 방법으로 해결됩니다. 이 방법 은 링크 된 종이에 주어진 다음 예제 그림과 같이 가장자리를 더 잘 연결하고 좋은 접합을 만듭니다.

테스트 입력 이미지 :

테스트 입력 이미지

결과 수잔 :

결과 수산

결과 캐니 :

결과 캐니

SUSAN이 Canny 대신 모서리와 교차점을 찾는 것을 분명히 알 수 있습니다.

— 게르 텐
소스

좋아, 당신이 말하는 것은 주로 구현 관련 문제입니다. 나는 그러한 문제가 존재할 수 있다는 데 동의하지만 내 의견으로는 많은 다른 가장자리 감지 및 기타 알고리즘이 있습니다. 알고리즘에 내재 된 더 이론적 인 한계 또는 특성을 찾고 있습니다.

— Dipan Mehta

나는 임계 값 (이진 이미지로 이어짐)에 동의하지 않으며 매개 변수는 방법의 일부입니다 (Canny의 논문에서 설명). 나는 이것을 구현 세부 사항으로 보지 않는다.

— Geerten

임계 값은 모든 에지 검출기에 의해 수행되므로 각 에지 검출기의 출력 은 이진입니다. 매개 변수 조정 및 가우스 평활화 측면에서 어려움을 지적하지만 LoG 유형의 연산자와 달리 Canny는 실제로 소음이있을 때 가장 최적의 평활화 양을 찾습니다.

— Dipan Mehta

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임계 값은 모든 에지 검출기 (예 : 내 답변에 언급 된 Sobel)에 의해 수행되는 것은 아닙니다. 많은 경우에 공통적이고 논리적 인 후속 조치 단계이지만 모든 에지 감지 방법의 기본 단계는 아닙니다.

— Geerten

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또는 Canny가 최선이 아닌 응용 분야가 있습니까?

몇 가지 생각할 수 있습니다.

닫힌 곡선이 필요한 경우 더 나은 것을 보장 할 수있는 검출기 (예 : 라플라시안 또는 유역 분할의 교차 없음)
일부 영역에서 대비가 낮은 균질 한 물체를 감지하려는 경우 전역 정보 (예 : 유역 분할)를 사용하는 분할 방법으로 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다

— 니키 에스 트너
소스

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내 경험상 canny edge detector로 가장자리를 감지하는 과정은 가장자리를 감지하기 전에 가장자리를 부드럽게하고 필터의 타이밍과 길이는 오류없이 모든 가장자리를 감지하는 데 완벽하게 일치해야합니다.

— Bugra Ergin
소스

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Canny 검출기의 한 가지 제한 사항을 언급하고 싶습니다. 이는 적용을 방해하며 매개 변수 설정입니다. 매개 변수 설정은 캐니 검출기의 문제 일뿐만 아니라 다른 에지 검출 방법의 문제라고 생각합니다.

— 무감각
소스