极大值抑制与双阈值门限得到图像边缘

资 源 简 介

极大值抑制与双阈值门限得到图像边缘

详 情 说 明

在图像处理领域，边缘检测是提取图像中物体轮廓的关键步骤。其中，极大值抑制与双阈值门限是Canny边缘检测算法中的两个核心环节，它们共同作用以生成清晰且连续的边缘。

极大值抑制的作用在于细化边缘。传统的边缘检测方法（如Sobel或Prewitt算子）输出的边缘往往较粗，极大值抑制通过保留梯度方向上的局部最大值点，消除非极大值像素，从而将宽边缘细化为单像素宽度。这一过程增强了边缘的定位精度，确保检测到的边缘更贴近真实物体的轮廓。

双阈值门限则用于区分强边缘、弱边缘和噪声。通过设定高阈值和低阈值： 高于高阈值的像素被标记为强边缘（保留） 低于低阈值的像素被直接剔除（视为噪声） 介于两者之间的像素被标记为弱边缘，仅在连接到强边缘时保留（通过滞后阈值处理）

这种策略既能抑制噪声干扰，又能有效连接断裂的边缘片段，最终输出连贯且干净的边缘图像。两者的结合使得Canny算法在抗噪声和边缘完整性之间达到平衡，成为工业界广泛使用的边缘检测标准方法。