canny算子下的边缘检测函数

资 源 简 介

canny算子下的边缘检测函数

详 情 说 明

Canny算子边缘检测在MATLAB中的实现逻辑

Canny算子是图像处理中经典的边缘检测算法，其核心流程分为以下步骤：

高斯滤波降噪 首先对输入图像进行高斯平滑处理，通过卷积核消除高频噪声。这一步骤能有效抑制后续梯度计算中的伪边缘干扰，MATLAB内部会自动计算合适的滤波器尺寸和标准差。

计算梯度幅值与方向 使用Sobel算子分别计算x/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角。梯度方向会被归并为四个主要角度（0°、45°、90°、135°），为后续非极大值抑制做准备。

非极大值抑制 沿着梯度方向比较当前像素与邻域像素的幅值，仅保留局部最大值点。这一步骤会细化边缘至单像素宽度，消除模糊边缘带来的重影现象。

双阈值滞后处理 设置高低两个阈值：高阈值用于确定强边缘，低阈值用于连接弱边缘。所有低于低阈值的像素被丢弃，介于阈值之间的像素只有在连接到强边缘时才会被保留。这种机制能平衡噪声抵抗力和边缘连续性。

边缘连接 通过8-邻域连通性分析，将孤立的边缘点连接成完整边缘。MATLAB内部采用优化的搜索算法，确保边缘拓扑结构的完整性。

在MATLAB中调用edge()函数并指定'canny'方法时，开发者可以调整两个关键参数：高斯滤波器标准差（控制平滑强度）和双阈值比例（影响边缘敏感度）。算法会自动优化阈值计算，但手动调节参数能更好地适应不同场景的噪声水平和边缘特征。