边缘检测之Canny算子

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。

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。

其中，

计算梯度强度及方向是分别计算x/y两个方向再整合（如用sobel算子）：

非极大值抑制：

1)        将当前像素的梯度强度与沿正负梯度方向上的两个像素进行比较。

2)        如果当前像素的梯度强度与另外两个像素相比最大，则该像素点保留为边缘点，否则该像素点将被抑制。

通常为了更加精确的计算，在跨越梯度方向的两个相邻像素之间使用线性插值来得到要比较的像素梯

双阈值检测：

在施加非极大值抑制之后，剩余的像素可以更准确地表示图像中的实际边缘。然而，仍然存在由于噪声和颜色变化引起的一些边缘像素。为了解决这些杂散响应，必须用弱梯度值过滤边缘像素，并保留具有高梯度值的边缘像素，可以通过选择高低阈值来实现。

1)         如果边缘像素的梯度值高于高阈值，则将其标记为强边缘像素；

2)         如果边缘像素的梯度值小于高阈值并且大于低阈值，则将其标记为弱边缘像素；

3)​​​​​​​         如果边缘像素的梯度值小于低阈值，则会被抑制。阈值的选择取决于给定输入图像的内容。

抑制孤立低阈值点：

由真实边缘引起的弱边缘像素将连接到强边缘像素，而噪声响应则不应连接。为了跟踪边缘连接，通过查看弱边缘像素及其8个邻域像素，只要其中一个为强边缘像素，则该弱边缘点就可以保留为真实的边缘。

原文链接：https://www.cnblogs.com/techyan1990/p/7291771.html

最后

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