canny边缘检测算法

资 源 简 介

canny边缘检测算法

详 情 说 明

Canny边缘检测是一种经典的图像处理算法，主要用于识别图像中的显著边缘。该算法由John Canny于1986年提出，因其优异的性能和可靠性，至今仍是计算机视觉领域的标准方法之一。

算法核心步骤 高斯滤波：首先对图像进行平滑处理，以减少噪声对边缘检测的干扰。高斯滤波器能有效保留主要边缘的同时抑制高频噪声。 计算梯度：通过Sobel等算子检测图像中像素强度的变化，得到梯度的幅值和方向。这一步能初步定位潜在的边缘区域。 非极大值抑制：沿着梯度方向比较相邻像素的梯度幅值，仅保留局部最大值。这一步骤使边缘变得更细，消除模糊效应。 双阈值检测：通过设定高低阈值，将边缘像素分为强边缘、弱边缘和非边缘三类。弱边缘只有在连接到强边缘时才会被保留，从而抑制孤立噪声。 边缘连接：最终通过滞后阈值处理，确保边缘的连续性和完整性。

优势特点 低错误率：能精准检测真实边缘，减少误检。 高定位性：边缘定位准确，且多为单像素宽度。 抗噪声能力强：通过高斯滤波和双阈值机制有效抑制噪声干扰。

Canny算法在工业检测、自动驾驶、医学影像等领域应用广泛，是许多高级视觉任务的预处理基础。其参数（如高斯核大小、高低阈值）可根据具体场景调整以平衡灵敏度和鲁棒性。