Canny 边缘检测算法

图像边缘检测的方法图像边缘检测是在计算机视觉领域中一项重要的任务，它可以用来提取图像中物体的轮廓或边界信息。

常用的图像边缘检测方法包括基于梯度的方法、基于边缘模型的方法和基于机器学习的方法。

1. 基于梯度的方法基于梯度的方法通过计算图像中灰度的梯度来检测图像的边缘。

常用的基于梯度的方法包括Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子。

（1）Sobel算子：Sobel算子是一种常用的边缘检测算子，它通过在图像中滑动一个3x3的卷积核来计算图像灰度的梯度。

它分别计算水平和垂直方向上的梯度，并将两个方向上的梯度相加得到最终的边缘强度。

（2）Prewitt算子：Prewitt算子与Sobel算子类似，也是通过计算图像灰度的水平和垂直方向上的梯度来检测边缘。

不同之处在于Prewitt算子使用了不同的卷积核，其效果也有所差异。

（3）Canny算子：Canny算子是一种边缘检测算法，它通过多个步骤来获得较为准确的边缘结果。

首先，它使用高斯滤波器对图像进行平滑处理，然后计算图像灰度梯度的幅值和方向。

接着，通过非极大值抑制来细化边缘。

最后，使用双阈值处理来检测和连接真正的边缘。

2. 基于边缘模型的方法基于边缘模型的方法是利用边缘在图像中的几何特征来进行检测。

常用的基于边缘模型的方法包括Hough变换和边缘跟踪算法。

（1）Hough变换：Hough变换是一种广泛应用于边缘检测的方法，它可以将图像中的边缘表示为参数空间中的曲线或直线。

通过在参数空间中寻找曲线或直线的交点，可以得到图像中的边缘。

（2）边缘跟踪算法：边缘跟踪算法是一种基于像素领域关系的边缘检测方法。

它首先选择一个起始点作为边缘点，然后根据一定的规则选择下一个与当前点相邻的点作为新的边缘点，并将其加入到边缘集合中。

通过不断跟踪边缘点，可以得到完整的边缘。

3. 基于机器学习的方法基于机器学习的方法是近年来较为流行的一种图像边缘检测方法。

它利用大量的已标注的训练数据来训练模型，然后使用训练好的模型对新的图像进行边缘检测。

网络天地171改进的Canny 图像边缘检测算法分析◆王 娟1 边缘检测的过程边缘检测主要用于解决图像边缘的真假，边缘的定向定位。

以此来初步分析图像和识别图像。

想要做好边缘检测，需要遵循以下五个方面的过程进行检测分析：（1）首先要明确的了解图像检测时图像的特性变化形式，运用合适的检测方法。

（2）根据特殊情况需求，利用多算子综合计算方法。

提取多范围的变化特性，以便检测图像上的所有特性变化。

（3）由于噪声的影响，使检测有一定的局限性。

检测时需要尽可能的滤除噪音。

还需要考虑到噪音的条件检测，进一步检测参数变化。

（4）尽可能用多种方法进行组合。

例如在检测时，先找到边缘，然后利用函数近似的放法，利用内插获得高精度定位。

（5）检测时，首先对原图像进行平滑处理，然后再进行边缘检测。

一方面可以有效地抑制噪音，另一方面也可以对边缘进行精准定位。

2 传统Canny 算子的基本工作原理由于系统固有的低筒滤波对实际的图像进行平滑，以至于边缘不明显。

所以，这就需要边缘检测通过寻找出图像局部具有最大梯度值的一些像素点。

同时由于摄影机以及周围环境的干扰，因此图片边缘检测必须满足两个条件：①逼近必须能够抑制噪音效应；②必须尽量精准的确定边缘的位置。

以高定位精准、高信噪比、单一边缘响应位判断标准。

Canny 算子的基本流程：输入原始图像→转为灰度图像→ 高斯平滑→ 梯度计算→ 非极大值抑制→ 双阈值检测→ 连接边缘→ 输出边缘图像。

作为一阶微分滤波器的Canny 算子属于边缘检测，有三大显著优点：1、最优过零点定位准则2、多峰值响应准则3、最大信噪比准则。

Canny 算子基本的工作原理首先便是利用高斯平滑滤波器对图像进行平滑处理，目的是为了去除噪音的影响，然后通过计算梯度差值，来完成领域局部强度值。

利用高阈值和低阈值以及双阈值的计算方法对图像边缘进行检测已达到增强边缘的效果。

3 Canny 算子的实现步骤Canny 算子在整体运算的过程中，其需要结合多个运算步骤进行整体的运算。

Canny边缘检测算法的⼀些改进传统的Canny边缘检测算法是⼀种有效⽽⼜相对简单的算法，可以得到很好的结果（可以参考上⼀篇）。

但是Canny算法本⾝也有⼀些缺陷，可以有改进的地⽅。

1. Canny边缘检测第⼀步⽤⾼斯模糊来去掉噪声，但是同时也会平滑边缘，使得边缘信息减弱，有可能使得在后⾯的步骤中漏掉⼀些需要的边缘，特别是弱边缘和孤⽴的边缘，可能在双阀值和联通计算中被剔除。

很⾃然地可以预见，如果加⼤⾼斯模糊的半径，对噪声的平滑⼒度加⼤，但也会使得最后得到的边缘图中的边缘明显减少。

这⾥依然⽤Lena图为例，保持Canny算法中⾼阀值100，低阀值50不变，⾼斯半径分别为2，3，5的Canny边缘⼆值图像如下。

可知⾼斯模糊把很多有⽤的边缘信息也模糊掉了，因此如何精确的选择⾼斯半径就相当重要。

⾼斯半径2 ⾼斯半径3 ⾼斯半径52. 在最初的Canny算法中是使⽤的最⼩的2x2领域来计算梯度幅值的。

这种⽅法对噪声很敏感，⽐较容易检测到伪边缘或漏掉真是边缘。

在上⼀篇算法实现中，实际上使⽤的是3x3的Sobel梯度算⼦，是⼀种⽐较好的选择。

3. 传统Canny算法的双阀值是全局固定的，因此双阀值⼤⼩的选取对最终的结果影响很⼤，也有⼀些经验，⽐如选择低阀值是⾼阀值的0.4或0.5。

然⽽这毕竟是⼀种经验选择，阀值的确定仍然很难决定⼀个最优值。

⽽且⼀个图像的不同局部区域可能需要各不相同的阀值来精确地找到真实边缘，因此全局阀值就不太合适了。

4. 传统算法仍然可能产⽣⼀条宽度⼤于1的边缘，达不到满意的⾼精度单点响应。

也就是需要继续细化边缘。

下⾯就⼀些可以改进的地⽅做⼀些讨论。

代替⾼斯模糊噪声是⾼频信号，边缘信号也属于⾼频信号。

既然⾼斯模糊不加区分的对所有的⾼频信息进⾏了模糊，效果⾃然不尽如⼈意。

那么⾃然就想到了带有保留边缘功能的各种选择性平滑⽅法，似乎在这⾥⽐⾼斯模糊会更加合适，那我们就来试⼀试。

带有保留边缘功能的平滑⽅法的基本思想不是让领域范围内的所有像素都参与该种平滑⽅法的计算，⽽是设定⼀个阀值，仅仅让和中⼼像素灰度的差值⼩于这个阀值的像素参与计算。

Canny检测算法与实现1、原理图象边缘就是图像颜⾊快速变化的位置，对于灰度图像来说，也就是灰度值有明显变化的位置。

图像边缘信息主要集中在⾼频段，图像锐化或检测边缘实质就是⾼通滤波。

数值微分可以求变化率，在图像上离散值求梯度，图像处理中有多种边缘检测（梯度）算⼦，常⽤的包括普通⼀阶差分，Robert算⼦（交叉差分），Sobel算⼦，⼆阶拉普拉斯算⼦等等，是基于寻找梯度强度。

Canny 边缘检测算法是John F. Canny 于1986年开发出来的⼀个多级边缘检测算法，也被很多⼈认为是边缘检测的最优算法, 最优边缘检测的三个主要评价标准是:低错误率: 标识出尽可能多的实际边缘，同时尽可能的减少噪声产⽣的误报。

⾼定位性: 标识出的边缘要与图像中的实际边缘尽可能接近。

最⼩响应: 图像中的边缘只能标识⼀次。

Canny算⼦求边缘点具体算法步骤如下：1. ⽤⾼斯滤波器平滑图像．2. ⽤⼀阶偏导有限差分计算梯度幅值和⽅向.3. 对梯度幅值进⾏⾮极⼤值抑制.4. ⽤双阈值算法检测和连接边缘．2、实现步骤2.1、消除噪声使⽤⾼斯平滑滤波器卷积降噪。

下⾯显⽰了⼀个 size = 5 的⾼斯内核⽰例:2.2、计算梯度幅值和⽅向按照Sobel滤波器的步骤，计算⽔平和垂直⽅向的差分Gx和Gy：在vs中可以看到sobel像素值和形状：梯度幅值和⽅向为：梯度⽅向近似到四个可能⾓度之⼀(⼀般 0, 45, 90, 135)。

2.3、⾮极⼤值抑制⾮极⼤值抑制是指寻找像素点局部最⼤值。

sobel算⼦检测出来的边缘太粗了，我们需要抑制那些梯度不够⼤的像素点，只保留最⼤的梯度，从⽽达到瘦边的⽬的。

沿着梯度⽅向，⽐较它前⾯和后⾯的梯度值，梯度不够⼤的像素点很可能是某⼀条边缘的过渡点，排除⾮边缘像素，最后保留了⼀些细线。

在John Canny提出的Canny算⼦的论⽂中，⾮最⼤值抑制就只是在0、90、45、135四个梯度⽅向上进⾏的，每个像素点梯度⽅向按照相近程度⽤这四个⽅向来代替。

Canny边缘检测图象的边缘是指图象局部区域亮度变化显著的部分，该区域的灰度剖面一般可以看作是一个阶跃，既从一个灰度值在很小的缓冲区域内急剧变化到另一个灰度相差较大的灰度值。

图象的边缘部分集中了图象的大部分信息，图象边缘的确定与提取对于整个图象场景的识别与理解是非常重要的，同时也是图象分割所依赖的重要特征，边缘检测主要是图象的灰度变化的度量、检测和定位，自从1959提出边缘检测以来，经过五十多年的发展，已有许多中不同的边缘检测方法。

根据作者的理解和实践，本文对边缘检测的原理进行了描述，在此基础上着重对Canny检测算法的实现进行详述。

本文所述内容均由编程验证而来，在实现过程中，有任何错误或者不足之处大家共同讨论（本文不讲述枯燥的理论证明和数学推导，仅仅从算法的实现以及改进上进行原理性和工程化的描述）。

1、边缘检测原理及步骤在之前的博文中，作者从一维函数的跃变检测开始，循序渐进的对二维图像边缘检测的基本原理进行了通俗化的描述。

结论是：实现图像的边缘检测，就是要用离散化梯度逼近函数根据二维灰度矩阵梯度向量来寻找图像灰度矩阵的灰度跃变位置，然后在图像中将这些位置的点连起来就构成了所谓的图像边缘（图像边缘在这里是一个统称，包括了二维图像上的边缘、角点、纹理等基元图）。

在实际情况中理想的灰度阶跃及其线条边缘图像是很少见到的，同时大多数的传感器件具有低频滤波特性，这样会使得阶跃边缘变为斜坡性边缘，看起来其中的强度变化不是瞬间的，而是跨越了一定的距离。

这就使得在边缘检测中首先要进行的工作是滤波。

1）滤波：边缘检测的算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数，但导数通常对噪声很敏感，因此必须采用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。

常见的滤波方法主要有高斯滤波，即采用离散化的高斯函数产生一组归一化的高斯核（具体见“高斯滤波原理及其编程离散化实现方法”一文），然后基于高斯核函数对图像灰度矩阵的每一点进行加权求和（具体程序实现见下文）。

医学图像处理中的边缘检测与分割算法边缘检测与分割是医学图像处理中的重要部分，被广泛应用于疾病诊断、医学影像分析和手术辅助等领域。

边缘检测算法用于提取图像中的边缘信息，而分割算法则可以将图像划分为不同的区域，有助于医生对图像进行进一步分析和诊断。

一、边缘检测算法在医学图像处理中，常用的边缘检测算法包括基于梯度的方法、基于模型的方法和基于机器学习的方法。

1. 基于梯度的方法基于梯度的边缘检测算法通过计算图像中像素点的梯度值来确定边缘位置。

常用的算法包括Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子。

Sobel算子是一种常用的离散微分算子，通过在图像中对每个像素点应用Sobel算子矩阵，可以得到图像的x方向和y方向的梯度图像。

通过计算梯度幅值和方向，可以得到边缘的位置和方向。

Prewitt算子与Sobel算子类似，也是一种基于梯度的边缘检测算子。

它通过将图像中的每个像素点与Prewitt算子矩阵进行卷积运算，得到图像的x方向和y方向的梯度图像。

进一步计算梯度幅值和方向，可以确定边缘的位置和方向。

Canny算子是一种经典的边缘检测算法，它采用多步骤的方法来检测边缘。

首先，对图像进行高斯滤波来减少噪声。

然后，计算图像的梯度幅值和方向，进一步剔除非最大值的梯度。

最后，通过设置双阈值来确定真正的边缘。

2. 基于模型的方法基于模型的边缘检测算法借助数学模型来描述边缘的形状和特征。

常用的算法包括基于边缘模型的Snake算法和基于边缘模型的Active Contour算法。

Snake算法（也称为活动轮廓模型）是一种基于曲线的边缘检测算法。

它通过将一条初始曲线沿着图像中的边缘移动，使得曲线更好地贴合真实边缘。

Snake算法考虑了边缘的连续性、平滑性和能量最小化，可以获得较为准确的边缘。

Active Contour算法是Snake算法的进一步发展，引入了图像能量函数。

通过最小化能量函数，可以得到最佳的边缘位置。

Active Contour算法可以自动调整曲线的形状和位置，适应复杂的图像边缘。

canny算子边缘检测原理
Canny算子是一种常用的边缘检测算法，其原理如下：
1. 高斯滤波：首先对图像进行高斯滤波，以减少噪声的影响。

高斯滤波是利用高斯函数对图像进行平滑操作，可以抑制高频噪声。

2. 计算梯度幅值和方向：对平滑后的图像进行梯度计算，通过计算像素点的梯度幅值和方向，可以找到图像中的边缘。

常用的梯度算子包括Sobel算子和Prewitt算子。

3. 非极大值抑制：在梯度图像中，对于每个像素点，通过比较其梯度方向上的两个相邻像素点的梯度幅值，将梯度幅值取最大值的点保留下来，其他点置为0。

这样可以剔除非边缘的像素。

4. 双阈值处理：将梯度幅值图像中的像素分为强边缘、弱边缘和非边缘三类。

设置两个阈值：高阈值和低阈值。

如果某个像素的梯度幅值大于高阈值，则将其标记为强边缘。

如果某个像素的梯度幅值小于低阈值，则将其剔除。

对于梯度幅值介于低阈值和高阈值之间的像素，如果其与某个强边缘像素相连，则将其标记为强边缘，否则将其标记为弱边缘。

5. 边缘连接：通过将强边缘和与其相连的弱边缘进行连接，找到完整的边缘。

这里通常使用8连通或4连通算法来判断两个像素是否相连。

通过以上步骤，Canny算子可以得到图像中的边缘信息，并且相对其他算法能够更好地抑制噪声和保持边缘的连续性。

一、背景介绍随着数字图像处理技术的不断发展，图像边缘检测一直是计算机视觉和图像处理领域的关键问题之一。

Canny算法作为一种经典的边缘检测算法，在实际应用中具有较高的准确性和鲁棒性，因此被广泛应用于各种图像处理任务中。

Canny算法的核心思想是利用图像的梯度信息来检测图像中的边缘，同时通过非极大值抑制和双阈值检测来提取最终的边缘信息。

二、Canny算法原理1. 高斯模糊：为了减少图像中的噪声对边缘检测的影响，Canny算法首先对图像进行高斯模糊处理，通过平滑图像来减少噪声的影响。

2. 梯度计算：接下来，Canny算法利用Sobel算子计算图像的梯度幅值和方向，得到图像的梯度信息。

3. 非极大值抑制：Canny算法通过比较图像中每个像素点的梯度方向，来抑制非边缘像素，从而得到更细化的边缘信息。

4. 双阈值检测：Canny算法利用双阈值检测来进一步筛选边缘像素，从而得到最终的边缘信息。

三、Matlab实现Canny算法1. 读取图像：使用Matlab的imread函数读取待处理的图像，并将其转换为灰度图像。

2. 高斯模糊：利用Matlab中的imgaussfilt函数对灰度图像进行高斯模糊处理，减少图像中的噪声。

3. 计算梯度：使用Matlab中的imgradient函数计算图像的梯度幅值和方向。

4. 非极大值抑制：编写代码实现对图像的非极大值抑制处理，保留图像中的边缘像素。

5. 双阈值检测：通过设定合适的高低阈值，使用Matlab中的imbinarize函数对图像进行双阈值检测，得到最终的边缘信息。

6. 显示结果：使用Matlab中的imshow函数将原始图像和处理后的边缘图像进行显示，观察算法的效果。

四、自适应阈值优化1. 传统Canny算法中，阈值的设定是一个固定的数值，对于不同图像可能会产生较大的误差。

2. 为了进一步提高Canny算法的准确性和鲁棒性，在阈值的设定上可以引入自适应阈值技术。

北京工业大学研究生课程考试答题纸课程类别：学位课选修课研究生学号：研究生姓名：学生类别：博士硕士工程硕士进修生考试时间：年月日一、实验目的：熟悉边缘检测原理，并运用matlab软件实现图像的canny边缘检测，体会canny 边缘检测的优缺点。

二、实验内容：编写matlab程序，实现对lena图像的边缘检测，输出程序运行结果。

三、实验原理或步骤：首先回顾一下边缘检测的一般步骤：边缘检测算法一般包含如下四个步骤：1.滤波（去噪）。

2.增强（一般是通过计算梯度幅值）。

3.检测（在图像中有许多点的梯度幅值会比较大，而这些点并不都是边缘，所以应该用某种方法来确定边缘点，比如最简单的边缘检测判据：梯度幅值阈值）。

4.定位（有的应用场合要求确定边缘位置，可以在子像素水平上来估计，指出边缘的位置和方向）Canny边缘检测的算法步骤：1.用高斯滤波器平滑图像（不同尺度的Canny检测子由高斯的不同标准差来表示）用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向。

2.对高斯平滑后的图像进行sobel边缘检测。

这里需要求横的竖的还有联合的，所以一共三个需要sobel边缘检测图像。

3.对联合的sobel检测图像进行非极大值抑制（Non-Maxima Suppression, NMS）4.用双阈值算法检测和连接边缘，并进行滞后阈值处理。

其中非极大值抑制细化了幅值图像中的屋脊带，只保留幅值局部变化最大的点。

双阈值算法：用两个阈值得到两个阈值图像，然后把高阈值的图像中的边缘连接成轮廓，连接时到达轮廓的端点时，在低阈值图像上找可以连接的边缘。

不断收集，直到所有的间隙连接起来为止。

四、运行结果和分析每步运行效果：Figure1原图:Figure2 高斯模糊后:Figure3 sobel边缘检测后:Figure4 非极大抑制后:Figure5 上阈值120，下阈值100检测结果:Canny算子的方向性使得它的边缘检测和定位优于其他算子，具有更好的边缘强度估计，能产生梯度方向和强度两个信息。

matlabcanny边缘检测代码接霍夫变换全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：Matlab是一个强大的数学软件工具，其图像处理工具箱可以帮助我们进行各种图像处理操作，比如边缘检测和霍夫变换。

本文将分享如何使用Matlab进行Canny边缘检测，并结合霍夫变换进行线检测。

Canny边缘检测是一种经典的边缘检测算法，它的优点是能够检测到边缘的细节，并且对噪声具有一定的鲁棒性。

在Matlab中，我们可以通过一行简单的代码来实现Canny边缘检测：```edgeImage = edge(rgb2gray(image), 'canny');```以上代码中，我们首先将原始图像转换为灰度图像，然后调用Matlab的'edge'函数，并指定边缘检测算法为Canny，最后我们将得到的边缘图像存储在edgeImage中。

接下来，我们可以将边缘图像显示出来，以便进行进一步的处理和分析。

```imshow(edgeImage);通过上述代码，我们可以看到Canny边缘检测算法的效果，边缘比较清晰，同时也保留了边缘的细节信息。

接下来，我们将介绍如何使用霍夫变换来进行线检测。

霍夫变换是一种经典的图像处理算法，其主要应用是检测直线和圆等几何形状。

在Matlab中，我们可以通过一行代码来实现霍夫变换的线检测：```[H,theta,rho] = hough(edgeImage);peaks = houghpeaks(H, 10);lines = houghlines(edgeImage, theta, rho, peaks);imshow(image);hold on;for k = 1 : length(lines)xy = [lines(k).point1; lines(k).point2];plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',2,'Color','green');endhold off;以上代码中，我们首先调用Matlab的'hough'函数来计算霍夫变换的极坐标空间。

Canny边缘检测是一种常用的图像处理算法，用于检测图像中的边缘。

以下是Canny边缘检测的基本公式和步骤：
高斯滤波：
首先对输入图像应用高斯滤波器，以减少噪声的影响。

高斯滤波器的公式如下：
G(x, y) = (1 / (2 * π* σ^2)) * exp(-(x^2 + y^2) / (2 * σ^2))
计算梯度幅值和方向：
在经过高斯滤波后的图像上，使用Sobel算子计算每个像素的梯度幅值和方向。

梯度幅值的计算公式如下：
G = sqrt(Gx^2 + Gy^2)
其中，Gx和Gy分别是在x和y方向上的梯度。

非极大值抑制：
对梯度幅值图像进行非极大值抑制，保留局部梯度幅值的峰值点，抑制非峰值点。

这样可以细化边缘。

双阈值处理：
将非极大值抑制后的图像进行阈值处理，将梯度幅值划分为强边缘、弱边缘和非边缘三个阈值区间。

根据强边缘和弱边缘之间的连通性关系，确定最终的边缘。

Canny边缘检测算法的具体参数设置和阈值选择可以根据具体应用进行调整。

这些公式和步骤提供了Canny边缘检测的基本原理和流程，但实际应用中可能还会有其他优化和改进的技术。

边缘检测之Canny1. 写在前⾯最近在做边缘检测⽅⾯的⼀些⼯作，在⽹络上也找了很多有⽤的资料，感谢那些积极分享知识的先辈们，⾃⼰在理解Canny边缘检测算法的过程中也⾛了⼀些弯路，在编程实现的过程中，也遇到了⼀个让我怀疑⼈⽣的BUG（⽇了狗狗）。

就此写下此⽂，作为后记，也希望此篇⽂章可以帮助那些在理解Canny算法的道路上暂⼊迷途的童鞋。

废话少说，上⼲货。

2. Canny边缘检测算法的发展历史Canny边缘检测于1986年由JOHN CANNY⾸次在论⽂《A Computational Approach to Edge Detection》中提出，就此拉开了Canny边缘检测算法的序幕。

Canny边缘检测是从不同视觉对象中提取有⽤的结构信息并⼤⼤减少要处理的数据量的⼀种技术，⽬前已⼴泛应⽤于各种计算机视觉系统。

Canny发现，在不同视觉系统上对边缘检测的要求较为类似，因此，可以实现⼀种具有⼴泛应⽤意义的边缘检测技术。

边缘检测的⼀般标准包括：1) 以低的错误率检测边缘，也即意味着需要尽可能准确的捕获图像中尽可能多的边缘。

2) 检测到的边缘应精确定位在真实边缘的中⼼。

3) 图像中给定的边缘应只被标记⼀次，并且在可能的情况下，图像的噪声不应产⽣假的边缘。

为了满⾜这些要求，Canny使⽤了变分法。

Canny检测器中的最优函数使⽤四个指数项的和来描述，它可以由⾼斯函数的⼀阶导数来近似。

在⽬前常⽤的边缘检测⽅法中，Canny边缘检测算法是具有严格定义的，可以提供良好可靠检测的⽅法之⼀。

由于它具有满⾜边缘检测的三个标准和实现过程简单的优势，成为边缘检测最流⾏的算法之⼀。

3. Canny边缘检测算法的处理流程Canny边缘检测算法可以分为以下5个步骤：1) 使⽤⾼斯滤波器，以平滑图像，滤除噪声。

2) 计算图像中每个像素点的梯度强度和⽅向。

3) 应⽤⾮极⼤值（Non-Maximum Suppression）抑制，以消除边缘检测带来的杂散响应。

Canny边缘检测算法的流程介绍边缘检测的⼀般标准包括：1) 以低的错误率检测边缘，也即意味着需要尽可能准确的捕获图像中尽可能多的边缘。

2) 检测到的边缘应精确定位在真实边缘的中⼼。

3) 图像中给定的边缘应只被标记⼀次，并且在可能的情况下，图像的噪声不应产⽣假的边缘。

在⽬前常⽤的边缘检测⽅法中，Canny边缘检测算法是具有严格定义的，可以提供良好可靠检测的⽅法之⼀。

由于它具有满⾜边缘检测的三个标准和实现过程简单的优势，成为边缘检测最流⾏的算法之⼀。

Canny边缘检测算法的处理流程Canny边缘检测算法可以分为以下5个步骤：1) 使⽤⾼斯滤波器，以平滑图像，滤除噪声。

2) 计算图像中每个像素点的梯度强度和⽅向。

3) 应⽤⾮极⼤值（Non-Maximum Suppression）抑制，以消除边缘检测带来的杂散响应。

4) 应⽤双阈值（Double-Threshold）检测来确定真实的和潜在的边缘。

5) 通过抑制孤⽴的弱边缘最终完成边缘检测。

下⾯详细介绍每⼀步的实现思路。

1 ⾼斯平滑滤波为了尽可能减少噪声对边缘检测结果的影响，所以必须滤除噪声以防⽌由噪声引起的错误检测。

为了平滑图像，使⽤⾼斯滤波器与图像进⾏卷积，该步骤将平滑图像，以减少边缘检测器上明显的噪声影响。

⼤⼩为(2k+1)x(2k+1)的⾼斯滤波器核的⽣成⽅程式由下式给出：下⾯是⼀个sigma = 1.4，尺⼨为3x3的⾼斯卷积核的例⼦（需要注意归⼀化）：若图像中⼀个3x3的窗⼝为A，要滤波的像素点为e，则经过⾼斯滤波之后，像素点e的亮度值为：其中*为卷积符号，sum表⽰矩阵中所有元素相加求和。

重要的是需要理解，⾼斯卷积核⼤⼩的选择将影响Canny检测器的性能。

尺⼨越⼤，检测器对噪声的敏感度越低，但是边缘检测的定位误差也将略有增加。

⼀般5x5是⼀个⽐较不错的trade off。

2 计算梯度强度和⽅向图像中的边缘可以指向各个⽅向，因此Canny算法使⽤四个算⼦来检测图像中的⽔平、垂直和对⾓边缘。

图像处理中的边缘检测算法及其应用一、引言图像处理是指利用计算机对数字图像进行编辑、处理和分析的过程，具有广泛的应用领域。

在图像处理中，边缘检测是一项最为基础的任务，其目的是通过识别图像区域中像素强度突变处的变化来提取出图像中的边缘信息。

本文将介绍边缘检测算法的基本原理及其应用。

二、基本原理边缘是图像中像素值发生跳变的位置，例如黑色区域与白色区域的交界处就可以看作是一条边缘。

边缘检测的主要任务是将这些边缘信息提取出来。

边缘检测算法一般可以分为基于梯度的算法和基于二阶导数的算法。

其中基于梯度的算法主要包括Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子；而基于二阶导数的算法主要包括Laplacian算子、LoG（Laplacian of Gaussian）算子和DoG（Difference of Gaussian）算子。

1.Sobel算子Sobel算子是一种常用的边缘检测算法，是一种基于梯度的算法。

该算法在x方向和y方向上都使用了3x3的卷积核，它们分别是：Kx = |-2 0 2|-1 0 1-1 -2 -1Ky = | 0 0 0|1 2 1Sobel算子的实现可以通过以下步骤：①将输入图像转为灰度图像；②根据以上卷积核计算x方向和y方向的梯度；③根据以下公式计算梯度幅值和方向：G = sqrt(Gx^2 + Gy^2) (梯度幅值)θ = atan(Gy/Gx) (梯度方向)其中Gx和Gy分别为x方向和y方向上的梯度。

可以看到，Sobel算子比较简单，对噪声具有一定的抑制作用，但是在边缘细节处理上不够精细。

2.Prewitt算子Prewitt算子也是一种基于梯度的边缘检测算法。

其卷积核如下： -1 0 1-1 0 1-1 -1 -1Ky = | 0 0 0|1 1 1实现方法与Sobel算子类似。

3.Canny算子Canny算子是一种基于梯度的边缘检测算法，是目前应用最广泛的边缘检测算法之一。

图像处理中的边缘检测与图像增强算法研究边缘检测和图像增强是图像处理中的两个重要方面。

边缘检测是通过查找图像中明暗变化的位置来识别物体的轮廓，并可以用于目标检测、图像分割等应用。

图像增强则是通过改善图像的外观和质量，使其更易于分析和理解。

本文将对边缘检测和图像增强算法进行研究和探讨。

边缘检测算法是图像处理中的基础算法之一，常用的方法包括基于梯度的算法、基于模板的算法和基于机器学习的算法等。

基于梯度的边缘检测算法使用图像中像素的亮度变化来寻找物体的边缘。

其中最经典的算法是Sobel、Prewitt和Canny算法。

Sobel算法通过计算像素点的一阶导数来检测边缘，它利用水平和垂直两个方向上的Sobel算子对图像进行卷积操作，然后通过求平方和再开方的方式得到边缘强度。

Prewitt算法与Sobel算法类似，但使用的是不同的算子。

Canny算法是一种基于多阶段操作的边缘检测算法，它具有良好的噪声抑制和边缘定位能力。

基于模板的边缘检测算法使用特定的模板或滤波器来寻找图像中的边缘。

其中最常用的算法是拉普拉斯算子和LoG算法。

拉普拉斯算子通过计算像素点的二阶导数来检测边缘，它使用一个离散的拉普拉斯模板对图像进行卷积操作，得到边缘强度。

LoG算法则是在拉普拉斯算子的基础上加入了高斯平滑操作，用于减少噪声对边缘检测的影响。

基于机器学习的边缘检测算法通过训练模型来学习图像中的边缘特征，以完成边缘检测任务。

常用的机器学习算法包括支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)和卷积神经网络(CNN)等。

这些算法通过提取图像的特征，并利用已标注的训练样本来训练模型，然后用于边缘检测。

图像增强算法旨在提高图像的质量和外观，使得图像更易于观察和分析。

常用的图像增强算法包括直方图均衡化、滤波器、锐化和噪声去除等。

直方图均衡化是一种通过重新分布图像像素的亮度值来增强图像对比度的方法。

它通过计算图像中每个亮度级别的像素数目，并将亮度级别映射为新的值，以达到改善图像对比度的目的。

1.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。

更为重要的是Canny 创立了边缘检测计算理论（Computational theory of edge detection）解释这项技术如何工作编辑本段2．Canny 算法的发展Canny 的目标是找到一个最优的边缘检测算法，最优边缘检测的含义是：好的检测- 算法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘。

好的定位- 标识出的边缘要尽可能与实际图像中的实际边缘尽可能接近。

最小响应- 图像中的边缘只能标识一次，并且可能存在的图像噪声不应标识为边缘。

为了满足这些要求Canny 使用了变分法，这是一种寻找满足特定功能的函数的方法。

最优检测使用四个指数函数项的和表示，但是它非常近似于高斯函数的一阶导数。

编辑本段3.Canny 算法的步骤（1）降噪任何边缘检测算法都不可能在未经处理的原始数据上很好地工作，所以第一步是对原始数据与高斯mask 作卷积，得到的图像与原始图像相比有些轻微的模糊（blurred）。

这样，单独的一个像素噪声在经过高斯平滑的图像上变得几乎没有影响。

（2）寻找图像中的亮度梯度图像中的边缘可能会指向不同的方向，所以Canny 算法使用 4 个mask 检测水平、垂直以及对角线方向的边缘。

原始图像与每个mask 所作的卷积都存储起来。

对于每个点我们都标识在这个点上的最大值以及生成的边缘的方向。

这样我们就从原始图像生成了图像中每个点亮度梯度图以及亮度梯度的方向。

（3）在图像中跟踪边缘较高的亮度梯度比较有可能是边缘，但是没有一个确切的值来限定多大的亮度梯度是边缘多大又不是，所以Canny 使用了滞后阈值。

滞后阈值需要两个阈值——高阈值与低阈值。

假设图像中的重要边缘都是连续的曲线，这样我们就可以跟踪给定曲线中模糊的部分，并且避免将没有组成曲线的噪声像素当成边缘。

所以我们从一个较大的阈值开始，这将标识出我们比较确信的真实边缘，使用前面导出的方向信息，我们从这些真正的边缘开始在图像中跟踪整个的边缘。