従来の キャニー 演算子は、画像のデコード処理および伝送過程で発生する塩胡椒ノイズを効果的に除去できず、エッジの細部を保持できない問題に対して、強いノイズ下におけるキャニー演算子画像エッジ検出アルゴリズムを提案する。塩胡椒ノイズの極値性および階調差に基づき、画素点をノイズ点と疑似ノイズ点に分類し、分類後の画素点に応じてフィルタウィンドウのサイズと重みを適応的に変更することで、ノイズの影響を低減しつつ画像の細部を良好に保持する。フィルタリング後のエッジ位置特定効果を高めるため、8方向テンプレートのSobel演算子を導入して勾配振幅を計算する。最適な閾値選択には反復適応閾値アルゴリズムと大津法を使用し、閾値の自適応設定を実現しエッジの連結効果を向上させる。実験結果では、画像のノイズ除去後の構造類似度は0.949、ピーク信号対雑音比は従来アルゴリズムより10.97dB向上した。エッジ評価指標は27.2%向上し、F1値は34.6%増加した。本アルゴリズムは塩胡椒ノイズを効果的に除去し、より良いエッジ細部保護能力を有する。

コンピュータビジョン;エッジ検出;画像ノイズ除去;キャニーアルゴリズム;適応フィルタ;適応閾値