Canny边缘检测算法

资 源 简 介

Canny边缘检测算法

详 情 说 明

Canny边缘检测是一种经典的图像处理算法，由John Canny在1986年提出。该算法因其优异的性能和可靠性，至今仍被广泛应用在计算机视觉和图像处理领域。

Canny算法的核心思想是通过多阶段处理来获得高质量的边缘检测结果。首先对图像进行高斯滤波以平滑噪声，这个预处理步骤非常重要，可以有效减少后续步骤中噪声带来的干扰。接下来计算图像的梯度幅值和方向，通常使用Sobel算子来获得水平和垂直方向的梯度，通过这两个梯度可以确定每个像素点的边缘强度和方向。

在获得梯度信息后，算法进行非极大值抑制处理，这一步的目的是使边缘变得更细，只保留梯度方向上的局部最大值点，从而细化边缘。最后采用双阈值检测和边缘连接，通过设定高低两个阈值来区分强边缘、弱边缘和非边缘像素，并将弱边缘与强边缘连接起来形成完整的边缘轮廓。

Canny算法的优势在于能够很好地平衡噪声抑制和边缘定位精度，同时具有较好的边缘连续性和抗干扰能力。这些特性使其成为许多计算机视觉系统中首选的边缘检测方法。