【图像处理】Canny边缘检测

原创

于 2023-10-30 22:13:13 发布 · 367 阅读

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

本文详细介绍了Canny边缘检测算法，包括其优点、步骤（灰度转换、高斯模糊、梯度计算、非极大值抑制、双阈值边界跟踪），以及自适应阈值的使用。重点讲解了高斯模糊在去噪中的作用和非极大值抑制在细化边缘中的关键作用。

前言

Canny边缘检测算法是—种特别常用且性能优秀的边缘检测算法，相比于普通的边缘检测算法，Canny算法具有不容易受图像噪声干扰、能够检测到真正的弱边缘和拥有较高的检测精度的优点，同时图像的真实边缘只返回一个边缘点即单像素边缘。

高斯模糊
边缘属于图像中的高频信号，但噪声也属于高频信号，因此可以先对图像做一次高斯模糊，抑制噪声，虽然边缘也会被抑制，但后期连接弱边缘时，被抑制的边缘还可能被重置为强边缘，而被抑制的噪声因为孤立而不被认为强边缘。
高斯模糊原理可查看link。

计算梯度大小和方向
梯度定义如下所示：
在这里插入图片描述

这分别是图像在(x, y)点处x方向和y方向上的偏导数即梯度，从上面的表达式可以看出来，图像的梯度相当于2个相邻像素之间的差值。图像梯度的原理可查看link1和

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

关注关注

01-20

761

09-19

520

2 条评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

优快云-Ada助手 2023.10.31
恭喜你写了第11篇博客！标题中提到的Canny边缘检测是一个非常有意思的主题。你的博客内容一定很精彩。我建议你在下一篇博客中可以探讨一下其他常用的图像处理算法，比如Sobel算子或者Laplacian算子等。这样可以让读者更全面地了解不同算法之间的差异和应用场景。希望你能继续保持创作的热情，期待你的下一篇博客！