canny边缘检测算子

资 源 简 介

canny边缘检测算子

详 情 说 明

Canny边缘检测算子是计算机视觉中经典的边缘检测算法，它能有效提取图像中的边缘信息同时抑制噪声干扰。该算法主要包含四个关键步骤：

首先是高斯滤波处理，这是为了平滑图像并降低噪声对后续边缘检测的影响。通过高斯核与图像进行卷积运算，可以保留主要边缘结构的同时滤除高频噪声。

其次是计算图像的梯度幅值和方向。通常采用Sobel算子计算水平和垂直方向的梯度，然后通过这两个梯度分量计算出每个像素点的梯度幅值和方向。梯度方向会被量化为四个主要方向（0°、45°、90°、135°）以便后续处理。

第三步是非极大值抑制，这一步的目的是细化边缘。算法会沿着梯度方向检查每个像素点，只有当该点的梯度幅值是局部最大值时才会被保留为候选边缘点，其他点则被抑制。这一过程有效地将粗边缘细化为单像素宽度的边缘。

最后是双阈值处理和边缘连接。算法使用高低两个阈值来区分强边缘和弱边缘。高于高阈值的点被立即接受为确定边缘，低于低阈值的点被直接拒绝，处于中间的弱边缘点只有在连接到强边缘时才会被保留。这种处理方式能够在抑制噪声的同时保持边缘的连续性。

相比直接使用梯度算子的边缘检测方法，Canny算子通过这一系列处理步骤能够获得更清晰、更准确的边缘检测结果，因此在图像处理领域得到了广泛应用。