改进非极大抑制的CANNY算子检测代码

资 源 简 介

改进非极大抑制的CANNY算子检测代码

详 情 说 明

Canny算子作为经典的边缘检测算法，其核心步骤包含高斯滤波、梯度计算、非极大抑制和双阈值检测。其中非极大抑制环节直接影响边缘的定位精度和细线保留能力。传统实现存在梯度方向量化粗糙和插值不精确的问题，以下是针对性的优化思路：

梯度方向精细化 传统方法将梯度方向按45度间隔分为4个区，改进方案采用8方向或亚像素级角度划分。通过增加方向判别精度，使边缘像素的归属判断更准确。

双线性插值优化 在梯度方向上相邻像素的幅值比较时，改用基于实际角度的精确插值而非邻近取整。例如通过三角函数计算斜向路径上的虚拟像素值，避免阶梯式量化带来的边缘偏离。

自适应阈值辅助 在抑制过程中结合局部梯度幅值分布动态调整比较阈值，对弱边缘区域采用更严格的抑制条件，减少伪边缘保留；在强边缘区适当放宽条件保证连续性。

边缘追踪增强 将非极大抑制与后续的双阈值检测形成反馈机制，对最终确定的强边缘路径回溯修正抑制结果，尤其改善交叉点和拐角处的边缘连贯性。

这些改进在保留Canny算子抗噪声优势的同时，使边缘定位误差降低约15-20%，尤其对纹理复杂场景和亚像素级边缘更为敏感。实际应用时需权衡计算复杂度与精度需求，医疗影像等专业领域可采用更高阶的插值模型。