【图像处理算法】Canny边缘检测

Canny边缘检测

本文主要参考：

冈萨雷斯 《数字图像处理》第二版

边缘检测是数字图像处理中应用十分广泛的一类算法，它能够将图像信息简化为线条特征供后续的图像算法使用，在电子元件自动检测、虹膜识别等方向都发挥了较大作用。Canny边缘检测算子是John F. Canny于1986年开发出来的一个多级边缘检测算法。目前，Canny算子是传统边缘检测算法中使用最广泛、效果最好的一种算法。本文将分享本人在学习Canny算子过程中的笔记和思路。Canny边缘检测算法基本步骤如下：

1. 高斯平滑

要想对图像进行边缘检测，首先要知道边缘在图像中的表现形式。下图引用自《数字图像处理》，显示的是放大后的边缘区域。（a）图显示的是理想的边缘数字模型，在理想情况下，边缘两端图像灰度级会产生跳变，能够清晰地看到边界的存在，从灰度剖面图可以看到，边缘两边的灰度级相差较大，并存在跃变。但是，在现实情况下，由于光学系统、取样和其他图像采集的不完善性得到的图像边缘是模糊的，模糊程度与图像获取过程以及图像质量有关。在这种模糊图像中，边缘处的灰度级将不会存在大的跳变，而是一种斜坡式的变化，斜坡部分与边缘的模糊程度成正比，如图（b）所示。

考虑到灰度级在边缘处存在较大的变化，检测边缘的基本思路就是在边缘处对灰度级进行求导，得到灰度的变化情况。如下图展示的是灰度在边缘处的一阶导数和二阶导数情况。可以看到，在边缘两侧由于灰度级变化不大，因