一種基于Canny理論的邊緣提取算法

周超

數字圖像的邊緣檢測是圖像分割、目標區域識別、區域形狀提取等圖像分析領域十分重要的基礎,也是圖像識別中提取圖像特征的一個總要屬性。傳統的邊緣檢測算法認為邊緣主要表現為圖像局部特征的不連續性,從而關于邊緣檢測算子的研究主要集中在灰度圖像梯度的研究。常用的微分算子有:Roberts算子、Sobel算子、prewitt算子、Laplace算子、LOG算子等等。這些算子簡單而且易于實現,具有很好的實時性,但對于噪聲敏感、抗噪聲性能差,邊緣不夠精細。相比之下Canny算子具有信噪比大和檢測精度高的優點,被廣泛應用。本文介紹了一種基于Canny算子的自適應閾值分割的邊緣提取算法。