¿Podría describir los efectos para variar los diferentes parámetros de un detector de borde canny?

Últimas preguntas sobre el detector de bordes Canny

¿Cuáles son las limitaciones de un detector de borde Canny? ¿Y la
mejor manera de segmentar las venas en las hojas?

El esquema básico del algoritmo es el siguiente:

a. Aplicar convolución gaussiana. (La elección de se realizará aquí) b. Aplicar derivada 2D c. Seguimiento a través de las crestas de estos bordes y umbral (establezca píxeles a cero que no están en el borde) con Histéresis T0 y T1 inferior y superior (la elección de y se realizará aquí). $\sigma$

$T0$$T1$

Lea esto para más antecedentes.

Mientras, se afirma que Canny es óptimo ; cuando obtener resultados prácticos es importante, los factores de ajuste que se enumeran anteriormente y hacen una gran diferencia.$\sigma, T0,$$T1$

Entonces, ¿cómo se seleccionan estos parámetros (ajustes) en la práctica? Incluso si no hay un enfoque o valor definido, ¿cuál es la técnica general para saber esto?

El siguiente http://www.kerrywong.com/2009/05/07/canny-edge-detection-auto-thresholding/ es uno de los pocos recursos que muestra cómo elegir los umbrales Tlow y Thigh

De acuerdo con esto, para una imagen que está suficientemente extendida en el historgrama, se puede elegir T_low = 0.66 * valor medio de imagen y T_high = 1.33 * valor medio.

Sin embargo, cuando la imagen no está suficientemente extendida, se debe usar la mediana en lugar del valor medio de la imagen.

Si el espacio entre T_low y T_high es muy pequeño, los bordes resultantes serán más pequeños en continuidad y, por lo tanto, habrá más fracciones. A medida que aumenta la brecha, tendrá más bordes de línea única.

En cuanto a sigma, a medida que aumenta sigma, aumenta el suavizado y los bordes ruidosos desaparecerán, pero al mismo tiempo, la ubicación de los bordes también puede moverse poco. Consulte este documento, http://www.cse.unr.edu/~bebis/CS791E/Notes/EdgeDetection.pdf y los resultados en la página 29 muestran este efecto.