Những hạn chế của máy dò cạnh Canny là gì?

Phần lớn các tài liệu về các thuật toán và ứng dụng phát hiện cạnh sử dụng phát hiện cạnh, tham chiếu trình phát hiện cạnh của Canny. Nhiều đến nỗi nó trông giống như "giải pháp" để phát hiện cạnh. Chắc chắn, nó sẽ làm tốt nhất việc cân bằng tiếng ồn và bảo toàn các cạnh.

Tuy nhiên, như một sự tò mò đơn giản, có một khu vực quan tâm cho máy dò cạnh của Canny không? hoặc có những lĩnh vực ứng dụng mà Canny sẽ không tốt nhất?

Trong bối cảnh này, thực hiện nhanh hơn không thực sự quan tâm. Trọng tâm của máy dò cạnh là tốt hay xấu phải là chất lượng và tiện ích của các cạnh được tạo ra.

Ngoài ra, tôi thực sự không tập trung vào việc thực hiện các vấn đề cụ thể. Tôi đang tìm kiếm nhiều hạn chế về lý thuyết hoặc đặc điểm vốn có trong thuật toán.

Từ kinh nghiệm của tôi, những điểm sau đây là những hạn chế:

• Kết quả là nhị phân. Đôi khi bạn cần một thước đo 'bao nhiêu' cạnh đủ điều kiện là một cạnh (ví dụ: hình ảnh cường độ đến từ máy dò cạnh biên độ Sobel)
• Số lượng tham số dẫn đến tinh chỉnh vô hạn để có được kết quả tốt hơn một chút .
• Bạn vẫn cần kết nối các cạnh kết quả để trích xuất các cạnh hoàn chỉnh dường như quá rõ ràng đối với mắt người + tâm trí.

• Ngoài ra do làm mịn gaussian: vị trí của các cạnh có thể bị tắt, tùy thuộc vào kích thước của hạt nhân gaussian.

• Phương pháp này có vấn đề với các góc và mối nối:

  • Việc làm mịn gaussian làm mờ chúng đi, khiến chúng khó phát hiện hơn (tương tự với các cạnh của chúng)
  • Các pixel góc nhìn sai hướng cho hàng xóm của chúng, để lại các cạnh kết thúc mở và các nút giao tiếp bị thiếu

Vấn đề cuối cùng này được giải quyết bằng phương pháp SUSAN , kết nối các cạnh tốt hơn và cũng dẫn đến các mối nối đẹp, như được minh họa bởi các số liệu ví dụ này như được đưa ra trong bài báo được liên kết:

Kiểm tra hình ảnh đầu vào:

Kết quả SUSAN:

Kết quả Canny:

Bạn có thể thấy rõ ràng SUSAN tìm thấy các góc và điểm nối thay vì Canny.

hoặc có những lĩnh vực ứng dụng mà Canny sẽ không tốt nhất?

Tôi có thể nghĩ về một vài:

• nếu bạn cần các đường cong kín, một máy dò có thể đảm bảo các đường cong đó có thể tốt hơn (ví dụ: các điểm giao nhau bằng 0 của phân đoạn laplacian hoặc lưu vực sông)
• nếu bạn đang cố gắng phát hiện một đối tượng đồng nhất có độ tương phản thấp ở một số khu vực, phương pháp phân đoạn sử dụng thông tin toàn cầu (như phân đoạn đầu nguồn) có thể cho kết quả tốt hơn

theo kinh nghiệm của tôi, quá trình phát hiện cạnh với máy dò cạnh canny làm mịn các cạnh trước khi có thể phát hiện ra chúng và thời gian cũng như độ dài của bộ lọc phải là một kết hợp hoàn hảo để phát hiện tất cả các cạnh mà không gặp lỗi.

Tôi chỉ muốn đề cập đến một hạn chế của trình phát hiện Canny, gây cản trở cho ứng dụng của nó và đó là cài đặt tham số. Tôi nghĩ rằng cài đặt tham số không chỉ là vấn đề đối với trình phát hiện Canny mà còn là vấn đề đối với các phương pháp phát hiện cạnh khác.