キャニーエッジ検出器のさまざまなパラメーターの影響を説明できますか？

Cannyエッジ検出器に関する最後の2つの質問

キャニーエッジ検出器の制限は何ですか？ そして
葉の静脈を分割する最良の方法？

アルゴリズムの基本的な概要は次のとおりです。

a。ガウスたたみ込みを適用します。（ここで作成する選択） b。2D導関数を適用する c。ヒステリシス下限および上限T0およびT1（ここでT 0およびT 1の選択を選択）を使用して、このエッジの隆起を追跡し、しきい値処理（エッジにないピクセルをゼロに設定）します。 $\sigma$

$T0$$T1$

詳細については、こちらをお読みください。

一方、キャニーは最適であると主張されています。実際的な結果が重要な場合は、上記のおよびT 1を調整することで大きな違いが生まれます。$\sigma, T0,$$T1$

では、これらの（微調整）パラメータを実際にどのように選択するのでしょうか。明確なアプローチや価値がない場合でも、これを知るための一般的な手法は何ですか？

以下のhttp://www.kerrywong.com/2009/05/07/canny-edge-detection-auto-thresholding/は Tlowでと太もものしきい値を選択する方法を示していることをいくつかの資源の一つであります

これによると、ヒストグラムで十分に広がっている画像の場合、T_low = 0.66 *画像の平均値とT_high = 1.33 *平均値を選択できます。

ただし、画像が十分に広がっていない場合は、画像の平均値ではなく中央値を使用する必要があります。

T_lowとT_highの間のギャップが非常に小さい場合、結果として得られるエッジの連続性が小さくなり、分数が多くなります。ギャップが大きくなると、より多くの単一ラインエッジになります。

シグマに関しては、シグマが増加すると、平滑化が増加し、ノイズの多いエッジが消えますが、同時に、エッジの位置もほとんど移動しない場合があります。このドキュメントhttp://www.cse.unr.edu/~bebis/CS791E/Notes/EdgeDetection.pdfを参照してください。29ページの結果はこの効果を示しています。