log算子，canny算子程序

资 源 简 介

log算子，canny算子程序

详 情 说 明

LOG算子和Canny算子是经典的边缘检测算法，常用于图像处理领域。它们的核心目标是从图像中提取出清晰的边缘信息，但实现思想和处理流程有所不同。

LOG算子（Laplacian of Gaussian）通过结合高斯滤波和拉普拉斯算子实现边缘检测。主要步骤包括：首先对图像进行高斯模糊以平滑噪声，接着应用拉普拉斯算子增强边缘处的二阶导数变化，最后通过寻找过零点（Zero Crossing）确定边缘位置。该算法对噪声敏感，因此高斯滤波预处理非常关键。

Canny算子的实现则更为复杂，但边缘检测效果更优。其流程包含以下核心步骤： 高斯滤波平滑图像以减少噪声干扰。 计算图像的梯度幅值和方向（通常使用Sobel算子）。 非极大值抑制（NMS）细化边缘，仅保留梯度方向上的局部最大值。 双阈值检测连接边缘，通过高阈值确定强边缘，低阈值连接弱边缘（需与强边缘连通才保留）。

在程序实现时，需注意以下几点： 高斯卷积核的尺寸和标准差需根据图像噪声情况调整。 梯度计算时建议使用Sobel算子，其抗噪性优于简单差分。 Canny算子的双阈值比例通常设为2:1或3:1（如高阈值=低阈值×2）。

测试阶段建议使用标准图像（如Lena或棋盘图），通过观察不同参数下边缘的连续性、抗噪性来验证算法。典型的测试场景包括： 检查低对比度区域的边缘是否完整。 验证高噪声图像中伪边缘的抑制效果。 对比两种算子在锐利边缘与渐变边缘处的差异。

实现时若未调用库函数，需特别注意卷积运算的边界处理（如补零或镜像填充），以及梯度方向的离散化问题（通常归并为4个主方向）。最终输出应能清晰显示边缘位置，且无明显断裂或虚假边缘。