Canny边缘检测器

资 源 简 介

Canny边缘检测器

详 情 说 明

Canny边缘检测器是一种经典的图像处理算法，用于检测图像中的边缘。该算法由John F. Canny于1986年提出，因其出色的性能和准确性而成为计算机视觉领域的标准方法之一。

在Matlab中实现Canny边缘检测通常包含以下几个关键步骤：

首先是高斯滤波，用于平滑图像并减少噪声。这一步骤很重要，因为边缘检测对噪声非常敏感。通过高斯模糊可以消除图像中的高频噪声，同时保留重要的边缘信息。

接下来是计算图像梯度。通常使用Sobel算子来计算水平和垂直方向的梯度，然后结合这两个梯度得到每个像素点的梯度幅值和方向。这个步骤能帮助我们识别图像中强度变化剧烈的区域。

然后是应用非极大值抑制，这是一个关键步骤，它通过沿着梯度方向检查像素点，保留局部最大值而抑制其他值，从而细化边缘。这能确保检测到的边缘是单像素宽度的。

最后是双阈值检测和边缘跟踪。设置高低两个阈值，强边缘像素直接保留，弱边缘像素只有在连接到强边缘时才被保留。这种方法能有效减少虚假边缘，同时保持边缘的连续性。

在给出的示例中，算法会输出六个子图形，其中第一个子图显示的是原始"莉娜"图像。完整的Canny边缘检测流程会逐步展示每个处理阶段的结果，帮助理解算法的工作原理。

Canny边缘检测器因其优秀的性能和可控的参数（如高斯滤波的σ值和高低阈值）而广泛应用于各种计算机视觉任务中，如物体识别、图像分割等。