实现图像边缘检测——Canny算法探秘

实现图像边缘检测——Canny算法探秘

在数字图像处理领域，边缘检测是一种非常重要的技术。其中，Canny算法以其优秀的效果受到广泛的关注和应用。本文将介绍Canny算法的基本原理，并提供Matlab源代码进行实现。

Canny算法的基本原理：

Canny算法是一种多阶段的边缘检测算法，它包含以下几个关键步骤：

1. 噪声抑制

为了避免噪声对后续处理步骤的影响，需要首先对图像进行平滑处理。一般采用高斯模糊（Gaussian Blur）来达到这一目的。

2. 梯度计算

Canny算法利用Sobel算子计算图像的梯度信息，同时也得到了每个像素点的梯度大小和梯度方向。

3. 非极大值抑制

在梯度计算的基础上，需要进行非极大值抑制。这一步骤会对每个像素点的梯度方向进行检查，只保留该方向上梯度值最大的像素点，将其他像素点剔除。

4. 阈值处理

为了进一步提取出有效的边缘信息，需要进行阈值处理。通常采用两个阈值TH和TL，比较梯度值大小，如果大于TH，则判定为强边缘；如果梯度值介于TH和TL之间，则为弱边缘；如果小于TL，则被认为是噪声点或非边缘点。

5. 双阈值连接

对于梯度值介于TH和TL之间的像素点，需要进一步进行连接处理。通常采用“8连通”方案连接弱边缘，并将其转化为强边缘进行保留。

根据以上步骤，我们可以编写出如下的Matlab代码实现Canny算法：