Canny边缘检测算法

资 源 简 介

Canny边缘检测算法

详 情 说 明

Canny边缘检测是计算机视觉中广泛使用的经典算法，主要用于从图像中提取高质量边缘特征。其核心思想是通过多步骤处理抑制噪声并准确定位边缘，主要流程可分为以下关键阶段：

高斯滤波降噪 原始图像通常包含噪声，Canny算法首先采用高斯模糊平滑图像，通过卷积核加权平均像素值，有效减少高频噪声对边缘检测的干扰，同时保留主要边缘结构。

梯度强度与方向计算 算法通过Sobel算子计算图像在x和y方向的梯度分量，进而得到每个像素点的梯度幅值和方向。梯度幅值反映边缘强度，方向则用于后续的非极大值抑制步骤。

非极大值抑制细化边缘 为避免边缘模糊，算法沿梯度方向比较相邻像素的梯度幅值，仅保留局部极大值点，剔除非峰值像素。这一步骤使得边缘宽度被压缩至单像素级别，显著提升边缘的定位精度。

双阈值滞后连接 通过设定高低两个阈值，将边缘像素分为强边缘、弱边缘和噪声三类。强边缘直接保留，弱边缘仅在连接到强边缘时生效，其余被视为噪声剔除。这种动态连接策略有效平衡了边缘连续性与抗噪性。

边缘跟踪与输出 最终算法根据阈值处理结果构建完整的边缘拓扑，输出二值化边缘图像。Canny算法的优势在于其低错误率、高定位精度以及边缘单像素特性，使其成为工业检测、自动驾驶等领域的基准算法。

该算法通过梯度与小波模极大值的结合，实现了对图像边缘的多尺度分析与重构，后续改进版本常结合频域变换或机器学习方法进一步提升鲁棒性。