Canny 边缘检测

资 源 简 介

Canny 边缘检测

详 情 说 明

Canny边缘检测作为一种经典的图像边缘提取算法，在Matlab环境下实现可以帮助初学者深入理解其原理。该算法主要包含以下几个关键步骤：

首先是对输入图像进行高斯滤波处理。这个预处理阶段主要作用是消除图像中的噪声干扰，平滑图像的同时尽可能保留边缘信息。高斯核的大小和标准差参数会影响最终的边缘检测效果。

然后是计算图像的梯度幅值和方向。通常采用Sobel算子计算水平和垂直方向的梯度分量，通过这两个分量可以确定每个像素点的梯度强度和方向。梯度方向会被归并为四个主要方向：0度、45度、90度和135度。

接下来进行非极大值抑制处理。这一步的目的是细化边缘，只保留梯度方向上局部最大值点作为候选边缘点，其他非极大值点都会被抑制。这样可以有效减少边缘的宽度，得到单像素宽度的边缘。

最后是双阈值检测和边缘连接。设置高低两个阈值，高于高阈值的点被确定为强边缘点，介于高低阈值之间的为弱边缘点。通过8邻域连接性分析，只有与强边缘点相连的弱边缘点才会被保留为最终边缘。

与Matlab自带的edge函数实现的Canny算法相比，自己实现的版本可以更灵活地调整各个阶段的参数，如高斯核大小、高低阈值等，便于理解各参数对结果的影响。同时也有助于后续进行算法改进和优化。