Potresti descrivere gli effetti per variare i diversi parametri di un rilevatore di bordi astuti?

Ultima coppia di domande toccate sul rilevatore di bordi Canny

Quali sono i limiti di un rilevatore di bordi Canny? e Il
modo migliore di segmentare le vene nelle foglie?

Lo schema di base dell'algoritmo è il seguente:

un. Applica la convoluzione gaussiana. (Scelta di da effettuare qui) b. Applica derivata 2D c. Tracciamento attraverso le creste di questi bordi e soglia (imposta i pixel a zero che non sono sul bordo) con l'isteresi inferiore e superiore T0 e T1 (scelta di e da effettuare qui). $\sigma$

$T0$$T1$

Leggi questo per ulteriori informazioni.

Mentre, si afferma che Canny è ottimale ; quando si ottengono risultati pratici, modificare i fattori elencati sopra e fa molta differenza.$\sigma, T0,$$T1$

Quindi, come si selezionano praticamente questi parametri (ottimizzazione)? Anche se non esiste un approccio o un valore definito, qual è la tecnica generale per saperlo?

Seguire http://www.kerrywong.com/2009/05/07/canny-edge-detection-auto-thresholding/ è una delle poche risorse che mostra come scegliere le soglie Tlow e Coscia

In base a ciò, per un'immagine sufficientemente diffusa nello storico, si può scegliere T_low = 0,66 * valore medio dell'immagine e T_high = 1,33 * valore medio.

Tuttavia, quando l'immagine non è sufficientemente diffusa, si dovrebbe usare la mediana anziché il valore medio dell'immagine.

Se il divario tra T_low e T_high è molto piccolo, i bordi risultanti saranno più piccoli in continuità e quindi ci saranno più frazioni. All'aumentare della distanza, avrai più bordi a linea singola.

Per quanto riguarda il sigma, all'aumentare del sigma, la levigatura aumenta e i bordi rumorosi scompariranno, ma allo stesso tempo, anche la posizione dei bordi potrebbe spostarsi di poco. Vedi questo documento, http://www.cse.unr.edu/~bebis/CS791E/Notes/EdgeDetection.pdf e i risultati a pagina 29 mostrano questo effetto.