Canny边缘检测算法及Matlab代码

资 源 简 介

Canny边缘检测算法及Matlab代码

详 情 说 明

Canny边缘检测是计算机视觉中常用的经典算法，主要用于从图像中提取清晰的边缘信息。该算法由John Canny于1986年提出，因其优异的性能和可靠性而被广泛应用。

Canny边缘检测通常包括以下几个关键步骤： 高斯滤波：首先对图像进行高斯模糊处理，以减少噪声对边缘检测的干扰。 计算梯度：利用Sobel算子等计算图像的梯度幅值和方向，以便找出潜在的边缘区域。 非极大值抑制：沿着梯度方向检查每个像素，仅保留梯度幅值最大的点，使得边缘更加细化。 双阈值检测：设置高低两个阈值，高于高阈值的点被认为是强边缘，低于低阈值的点被丢弃，介于两者之间的点则在连通性检查后决定是否保留。 边缘连接：通过滞后阈值处理，确保边缘的连续性和准确性。

在Matlab中，可以利用内置的`edge`函数结合`'Canny'`选项来快速实现Canny边缘检测，而无需手动编写所有步骤。此外，可以通过调整高斯滤波的标准差和高低阈值来优化检测效果，以适应不同场景的需求。

Canny算法的优势在于其对噪声的鲁棒性和边缘定位的精确性，使其成为众多计算机视觉应用（如目标识别、医学影像分析等）的基础工具之一。