En términos generales, la mayoría de la literatura sobre algoritmos de detección de bordes y aplicaciones que utilizan detección de bordes, hace referencia al detector de bordes de Canny. Tanto es así que parece casi "la solución" para la detección de bordes. Ciertamente, haría el mejor trabajo equilibrando el ruido y preservando los bordes.
Sin embargo, como simple curiosidad, ¿hay un área de preocupación para el detector de bordes de Canny? ¿O hay áreas de aplicaciones donde Canny no será el mejor?
En este contexto, una implementación más rápida no es realmente una preocupación. El enfoque de que el detector de bordes sea bueno o malo debe ser la calidad y la utilidad de los bordes generados.
Además, realmente no me estoy centrando en problemas específicos de implementación. Estoy buscando limitaciones o características más teóricas inherentes al algoritmo.
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Respuestas:
Desde mi experiencia, los siguientes puntos son limitaciones:
También debido al suavizado gaussiano: la ubicación de los bordes puede estar apagada, dependiendo del tamaño del núcleo gaussiano.
El método tiene problemas con esquinas y cruces:
Este último problema es abordado por el método SUSAN , que conecta mejor los bordes y también da como resultado buenas uniones, como se muestra en estas figuras de ejemplo que figuran en el documento vinculado:
Imagen de entrada de prueba:
Resultados SUSAN:
Resultados Canny:
Puedes ver claramente que SUSAN encuentra las esquinas y las uniones en lugar de Canny.
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Se me ocurren algunos:
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En mi experiencia, el proceso de detección de bordes con el detector de bordes astuto suaviza los bordes antes de poder detectarlos y la sincronización y la longitud del filtro deben coincidir perfectamente para detectar todos los bordes sin errores.
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Solo quiero mencionar una limitación del detector Canny, que dificulta su aplicación, y es la configuración de parámetros. Creo que la configuración de parámetros no es solo un problema para el detector Canny, sino también un problema para otros métodos de detección de bordes.
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