Canny边缘检测器的工作原理

发布网友发布时间：2022-03-30 04:52

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懂视网时间：2022-03-30 09:14

canny边缘检测算法是John F Canny于1986年开发出来的一个多级边缘检测算法。通常情况下边缘检测的目的是在保留原有图像属性的情况下，显著减少图像的数据规模。目前有多种算法可以进行边缘检测，虽然Canny算法年代久远，但可以说它是边缘检测的一种标准算法，而且仍在研究中广泛使用。

　　Canny边缘检测算法可以分为以下5个步骤：

　　1、应用高斯滤波来平滑图像，目的是去除噪声；

　　2、找寻图像的强度梯度；

　　3、应用非最大抑制技术来消除边误检（本来不是但检测出来是）；

　　4、应用双阈值的方法来决定可能的（潜在的）边界；

　　5、利用滞后技术来跟踪边界。

热心网友时间：2022-03-30 06:22

Canny边缘检测器是使用函数edge的最有效边缘检测器。该方法总结如下：1、图像使用带有指定标准偏差σ的高斯滤波器来平滑，从而可以减少噪声。2、在每一点处计算局部梯度g（x,y）=[G2x+G2y]1/2 和边缘方向α（x,y）=arctan（Gy/Gx）。边缘点定义为梯度方向上其强度局部最大的点。3、第2条中确定的边缘点会导致梯度幅度图像中出现脊。然后，算法追踪所有脊的顶部，并将所有不在脊的顶部的像素设为零，以便在输出中给出一条细线，这就是众所周知的非最大值抑制处理。脊像素使用两个阈值T1和T2做阈值处理，其中T1<T2。值大于T2的脊像素称为强边缘像素，T1和T2之间的脊像素称为弱边缘像素。4、最后，算法通过将8连接的弱像素集成到强像素，执行边缘链接。