本文介绍了Canny边缘检测的基本原理和步骤，包括高斯滤波、一阶偏导计算、非极大值抑制和双阈值算法。通过非极大值抑制减少假边缘，双阈值算法连接边缘，形成连续的轮廓。最后提到了Canny边缘检测的C++实现，并提供了相关资源链接。
最优的阶梯型边缘检测算法(canny边缘检测)
1.Canny边缘检测基本原理
(1)图象边缘检测必须满足两个条件：一能有效地抑制噪声；二必须尽量精确确定边缘的位置。
(2)根据对信噪比与定位乘积进行测度，得到最优化逼近算子。这就是Canny边缘检测算子。
(3)类似与Marr（LoG）边缘检测方法，也属于先平滑后求导数的方法。
2.Canny边缘检测算法：
step1:用高斯滤波器平滑图象；
step2:用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向；
step3:对梯度幅值进行非极大值抑制(这个就不是很明白！！！)
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