基于Otsu算法的自适应阈值选取canny边缘检测

资 源 简 介

基于Otsu算法的自适应阈值选取canny边缘检测

详 情 说 明

Canny边缘检测是一种广泛使用的图像处理技术，其核心目标是通过多步骤操作准确提取图像中的边缘信息。在传统Canny算法中，阈值选取对最终边缘检测效果至关重要，通常需要手动设置高低阈值，这在面对不同光照或对比度的图像时变得不够灵活。

为了解决这一问题，结合Otsu算法的自适应阈值选取方法被引入。Otsu算法基于图像的灰度直方图，通过最大化类间方差自动确定最优分割阈值。在Canny算法中，Otsu可以用于动态计算高低阈值：高阈值通常设为Otsu得到的阈值，低阈值则按比例（如高阈值的40%-50%）派生。这种自适应方式避免了人工干预，尤其适用于批量处理或光照不均的场景。

在Matlab实现中，首先对输入图像进行高斯滤波降噪，随后计算梯度幅值和方向。Otsu算法通过`graythresh`函数快速获取归一化阈值，再将其映射到图像的梯度幅值范围，最终用于非极大值抑制和双阈值滞后处理。这一流程显著提升了Canny算法对复杂图像的鲁棒性。

扩展思考：Otsu与Canny的结合体现了传统图像处理中“自动化”与“优化”的思路，后续可探索其他自适应阈值方法（如局部自适应）或结合深度学习的边缘检测增强方案。