canny边缘检测算子

资 源 简 介

canny边缘检测算子

详 情 说 明

Canny边缘检测是计算机视觉领域中最经典的边缘检测算法之一，由John Canny在1986年提出。该算法通过多阶段处理流程，能够有效识别图像中的显著边缘，同时抑制噪声干扰。

算法实现主要分为四个关键步骤：首先对原始图像进行高斯滤波，这一步通过高斯核卷积平滑图像，减少高频噪声对后续处理的干扰。接下来计算图像的梯度幅值和方向，通常采用Sobel算子获取水平和垂直方向的梯度值，再通过平方和开方运算得到梯度幅值。然后通过非极大值抑制处理，保留梯度方向上局部极大值的像素点，这一步能有效细化边缘线条。最后采用双阈值检测和边缘连接，设定高低两个阈值分别筛选强边缘和弱边缘，并基于强边缘的连通性判断是否保留弱边缘，最终输出清晰的单像素宽度边缘。

Canny算子的优势在于其良好的平衡性：既能有效检测真实边缘，又能较好地抑制虚假边缘。其中的双阈值机制尤其关键，允许算法在不同光照条件下自适应调整灵敏度。该算法广泛应用于工业检测、自动驾驶、医学影像等领域，是后续高级图像分析的重要预处理步骤。