canny算子简述
Canny算子
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）。
2）增强：增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的变化值。
增强算法可以将图像灰度点邻域强度值有显著变化的点凸显出来。
在具体编程实现时，可通过计算梯度幅值来确定。
3）检测：经过增强的图像，往往邻域中有很多点的梯度值比较大，而在特定的应用中，这些点并不是我们要找的边缘点，所以应该采用某种方法来对这些点进行取舍。
实际工程中，常用的方法是通过阈值化方法来检测。
2、Canny边缘检测算法原理JohnCanny于1986年提出Canny算子，它与Marr（LoG）边缘检测方法类似，也属于是先平滑后求导数的方法。
本节对根据上述的边缘检测过程对Canny检测算法的原理进行介绍。
2.1 对原始图像进行灰度化Canny算法通常处理的图像为灰度图，因此如果摄像机获取的是彩色图像，那首先就得进行灰度化。
对一幅彩色图进行灰度化，就是根据图像各个通道的采样值进行加权平均。
matlab 中canny算法
matlab 中canny算法什么是Canny算法？Canny算法是一种常用于图像边缘检测的计算机视觉算法。
它由约翰·Canny在1986年提出，目的是在保持最佳信噪比的同时准确地检测出图像中的边缘。
Canny算法的步骤是什么？Canny算法包括以下几个步骤：1. 噪声抑制：由于图像中常常存在噪声，因此第一步是对图像进行平滑处理以抑制噪声。
常用的方法是应用高斯滤波器。
2. 计算梯度：通过计算图像的梯度来确定边缘的强度和方向。
梯度计算通常使用Sobel算子，它可以有效地检测图像中的边缘。
3. 非极大值抑制：在计算梯度之后，需要对梯度幅度图像进行非极大值抑制。
这一步的目的是去除那些不是真正边缘的像素。
4. 双阈值检测：在经过非极大值抑制之后，需要对幅度图像进行阈值处理。
Canny算法使用双阈值检测来确定强边缘和弱边缘。
任何高于高阈值的像素被认为是强边缘，低于低阈值的像素被认为是弱边缘。
5. 边缘跟踪：最后一步是利用边缘跟踪算法来连接强边缘。
边缘跟踪算法基于弱边缘像素与强边缘像素的连接关系，通过追踪弱边缘像素与强边缘像素的路径来确定最终的边缘。
Canny算法的优缺点是什么？Canny算法有以下几个优点：1. 准确性：Canny算法能够准确地检测图像中的边缘，尤其在边缘区域有噪声的情况下。
2. 低错误率：相比于其他边缘检测算法，Canny算法的错误率较低，能够有效地排除非边缘像素。
3. 单一边缘：Canny算法仅提取单一像素的边缘，不会将边缘模糊化。
虽然Canny算法有许多优点，但也存在一些缺点：1. 计算量大：Canny算法需要进行多次计算，包括高斯滤波、梯度计算和非极大值抑制等，因此计算量较大。
2. 参数选择：Canny算法涉及到多个参数的选择，如高斯滤波器的大小和标准差、双阈值检测的高低阈值等。
不同的参数选择可能导致不同的结果。
3. 边缘连接：Canny算法在边缘连接过程中可能会产生断裂的边缘。
opencv 常用算子
opencv 常用算子OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个广泛应用于计算机视觉领域的开源库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。
以下是OpenCV中一些常用的算子，这些算子涵盖了图像处理、特征提取、边缘检测等多个方面。
1. 图像处理算子a. 高斯滤波（GaussianBlur）高斯滤波是一种平滑图像的方法，可以有效地去除噪声。
它使用了高斯核，对图像进行卷积操作，模糊图像，使得噪声被模糊掉。
cppcv::GaussianBlur(src,dst,ksize,sigmaX,sigmaY);•src: 输入图像。
•dst: 输出图像。
•ksize: 高斯核的大小，通常是奇数。
•sigmaX、sigmaY: X和Y方向上的标准差。
b. 中值滤波（medianBlur）中值滤波是一种非线性滤波方法，它用像素点邻域灰度值的中值来代替该像素点的灰度值，对于去除椒盐噪声等非常有效。
cppcv::medianBlur(src,dst,ksize);•src: 输入图像。
•dst: 输出图像。
•ksize: 滤波窗口的大小，通常是奇数。
2. 边缘检测算子a. Sobel算子Sobel算子是一种常用的边缘检测算子，用于检测图像中的水平和垂直边缘。
cppcv::Sobel(src,dst,ddepth,dx,dy,ksize);•src: 输入图像。
•dst: 输出图像。
•ddepth: 输出图像的深度，通常是-1（与输入图像相同）。
•dx、dy: x和y方向的导数阶数。
•ksize: Sobel核的大小。
b. Canny算子Canny算子是一种多阶段的边缘检测算法，包括高斯平滑、计算梯度、非极大值抑制和边缘连接等步骤。
cppcv::Canny(src,edges,threshold1,threshold2,apertureSize);•src: 输入图像。
•edges: 输出边缘图像。
canny算子原理
canny算子原理
Canny算子是一种边缘检测算法，可以用于在图像中提取出显
著的边缘。
它是由约翰·Canny在1986年提出的，并且被广泛
应用于计算机视觉和图像处理领域。
Canny算子的原理可以分为以下几个步骤：
1. 噪声抑制：首先，需要对图像进行预处理以降低噪声的影响。
一种常见的方法是使用高斯滤波器对图像进行平滑处理，从而减少噪声的干扰。
2. 梯度计算：接下来，需要计算图像中每个像素点的梯度强度和方向。
为此，常用的方法是使用Sobel算子对图像进行卷积
操作，得到每个像素点的水平和垂直方向的梯度值。
3. 非最大抑制：通过对梯度强度和方向进行检测，可以找到图像中局部最大的边缘强度。
在这个过程中，对于每个像素点，需要判断其梯度方向所对应的像素值是否是局部最大值，如果是，则保留该像素，否则抑制。
4. 高低阈值选取：根据阈值的设定，将图像中的像素点分为边缘和非边缘。
一般来说，如果像素点的梯度值超过了高阈值，则被认为是强边缘；如果梯度值介于高低阈值之间，则被认为是弱边缘；如果梯度值低于低阈值，则被认为是非边缘。
5. 非最大值抑制：最后一步是通过非最大值抑制来进一步细化边缘。
在这个过程中，对于每个弱边缘像素，判断其周围8邻
域内的强边缘像素是否存在，如果存在，则保留，否则抑制。
通过以上步骤，Canny算子可以提取出图像中的显著边缘，并
且抑制掉噪声和不显著的边缘。
它具有较好的准确性和鲁棒性，在很多图像处理任务中得到了广泛应用。
canny算子边缘检测原理
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。
图像处理中的边缘检测方法
图像处理中的边缘检测方法边缘检测是图像处理中一项重要任务，它可以通过识别图像中的边缘来揭示物体的轮廓和边界。
在计算机视觉、模式识别和图像分析等领域，边缘检测被广泛应用于目标检测、图像分割、特征提取等方面。
本文将介绍几种常见的图像处理中的边缘检测方法，包括Sobel算子、Canny算子和Laplacian算子。
1. Sobel算子Sobel算子是一种基于差分运算的边缘检测算法，它通过计算图像中像素值的梯度来确定边缘。
Sobel算子采用了一种基于离散卷积的方法，通过在水平和垂直方向上应用两个3×3的卷积核，分别计算出水平和垂直方向的梯度值，最后将两个梯度值进行合并，得到最终的梯度幅值。
Sobel算子在图像边缘检测中表现出色，但它对噪声敏感，需要进行预处理或者使用其他滤波方法。
2. Canny算子Canny算子是一种经典的边缘检测算法，它综合了图像平滑、梯度计算、非极大值抑制和双阈值处理等步骤。
首先，Canny算子使用高斯滤波器对图像进行平滑处理，以减少噪声的影响。
然后，它计算图像中每个像素的梯度幅值和方向，并进行非极大值抑制，保留局部最大值点。
最后，通过设置低阈值和高阈值，将梯度幅值分为强边缘和弱边缘两部分，并通过迭代连接强边缘像素点来得到最终的边缘图像。
3. Laplacian算子Laplacian算子是一种基于二阶微分的边缘检测算法，它通过计算图像中像素值的二阶导数来确定边缘。
Laplacian算子可以通过二阶离散卷积来实现，它对图像中的边缘部分具有一定的抑制作用，并提供了更加精细的边缘信息。
在应用Laplacian算子之前，通常需要对图像进行灰度化处理，以减少计算量和提高边缘检测效果。
与Sobel和Canny 算子相比，Laplacian算子对噪声的影响较小，但容易产生边缘断裂和边缘响应不稳定的问题，因此在实际应用中需要进行适当的后处理。
综上所述，Sobel算子、Canny算子和Laplacian算子是图像处理中常用的边缘检测方法。
边缘分割（Canny算子）
边缘分割（Canny算⼦）最近有⽤到Canny算⼦做边缘检测。
回顾⼀下Canny算⼦的基本原理：总的来说，图像的边缘检测必须满⾜两个步骤（1）有效的抑制噪声，使⽤⾼斯算⼦对图像进⾏平滑；（2）尽量精确的确定边缘的位置；Canny算⼦的边缘检测可以分为三个步骤：Step 1: ⾼斯平滑函数。
⽬的是为了平滑以消除噪声；Step 2：⼀阶差分卷积模板。
⽬的是为了达到边缘增强。
该步骤有点类似于与两个⽅向模板进⾏卷积运算。
这两个⽅向模板为(a)和（b)所⽰：左图体现的是在X⽅向上的差异，右图体现的是在y⽅向上的差异。
同时获得梯度幅值的⼤⼩以及⽅向⾓。
通过该步，获得在边缘位置处特征被加强的图像。
Step 3：⾮极⼤值抑制（NMS)。
⽬的是保留梯度⽅向上的最⼤值。
这⼀步是⽐较关键的⼀点：仅仅得到全局的梯度并不⾜以确定边缘，因此为确定边缘，必须保留局部梯度最⼤的点，⽽抑制⾮极⼤值图2⾮极⼤值抑制四个扇区的标号为0到3，对应3*3邻域的四种可能组合。
在每⼀点上，邻域的中⼼象素M与沿着梯度线的两个象素相⽐。
如果M的梯度值不⽐沿梯度线的两个相邻象素梯度值⼤，则令M=0。
——假设上⼀步骤得到的梯度图为G(x,y);对G(x,y)进⾏初始化：N(x,y)=G(x,y)——在梯度和反梯度⽅向上各找n个像素点。
若G(x,y)不是这些点中的最⼤点，则将N(x,y)置为0，否则保持N(x,y)不变。
Step4: 双线性阈值⾸先是⼀个较⼤的阈值：Nmax.使⽤该阈值⼆值化后的图像含有较少的假的边缘点，但是端点较多！使⽤较⼩的阈值:Nmin,使⽤该阈值⼆值化后的图像含有较多的假的边缘点；通过上⼀步获取的边缘点，判断其8邻域内有⽆第⼆步获得的边缘点，然后进⾏连接！另⼀种简单的⽅法是，把梯度⽅向简化为4个⽅向：『0，45，90，135』最后⼀步为对N（x,y)进⾏阈值化处理：⼤的阈值会得到——少量的边缘点以及众多的空隙⼩的阈值会得到——⼤量的边缘点以及众多的错误检测。
canny算子
经典图像边缘检测(综合法思想)——Canny算子John Canny于1986年提出Canny算子，它与Marr（LoG）边缘检测方法类似，也属于是先平滑后求导数的方法。
John Canny研究了最优边缘检测方法所需的特性，给出了评价边缘检测性能优劣的三个指标：l好的信噪比，即将非边缘点判定为边缘点的概率要低，将边缘点判为非边缘点的概率要低；l高的定位性能，即检测出的边缘点要尽可能在实际边缘的中心；l对单一边缘仅有唯一响应，即单个边缘产生多个响应的概率要低，并且虚假响应边缘应该得到最大抑制。
用一句话说，就是希望在提高对景物边缘的敏感性的同时，可以抑制噪声的方法才是好的边缘提取方法。
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．步1. 图像与高斯平滑滤波器卷积:步3. 对梯度幅值进行非极大值抑制(non_maxima suppression，NMS):仅仅得到全局的梯度并不足以确定边缘，因此为确定边缘，必须保留局部梯度最大的点，而抑制非极大值。
解决方法：利用梯度的方向:步4. 用双阈值算法检测和连接边缘:对非极大值抑制图像作用两个阈值th1和th2，两者关系th1=0.4th2。
我们把梯度值小于th1的像素的灰度值设为0，得到图像1。
然后把梯度值小于th2的像素的灰度值设为0，得到图像2。
由于图像2的阈值较高，去除大部分噪音，但同时也损失了有用的边缘信息。
而图像1的阈值较低，保留了较多的信息，我们可以以图像2为基础，以图像1为补充来连结图像的边缘。
链接边缘的具体步骤如下：对图像2进行扫描，当遇到一个非零灰度的像素p(x,y)时，跟踪以p(x,y)为开始点的轮廓线，直到轮廓线的终点q(x,y)。
考察图像1中与图像2中q(x,y)点位置对应的点s(x,y)的8邻近区域。
canny算子边缘锐化原理
canny算子边缘锐化原理Canny算子边缘检测在图像处理中是一种经典的算法，它不仅能够准确地提取图像中的边缘，而且对于噪声和细节的处理也非常有效。
其中，边缘检测的核心是Canny算子，所以我们将重点介绍Canny算子的边缘锐化原理。
一、Canny算子的基本步骤Canny算子边缘检测的基本步骤包括：1. 高斯滤波：将图像进行高斯滤波，以达到平滑的效果。
2. 计算梯度幅值和方向：对经过高斯滤波后的图像求取梯度，得到每个点的梯度幅值和方向。
3. 非极大值抑制：对梯度幅值进行非极大值抑制，抑制掉非局部最大的点。
4. 双阈值二值化：通过设置两个阈值，将梯度幅值分成强、弱和无效三类，强的为目标边缘，弱的则可能为边缘或噪声，无效的则为背景。
5. 边缘连接：将弱边缘与强边缘连接，形成连续的边缘线。
二、Canny算子边缘锐化是指通过使用Canny算子来锐化图像的边缘，以增强图像的对比度和清晰度。
Canny算子的基本思想是：在边缘处出现一个局部极大值，这个极大值在图像的各个方向都只有一个，因此只有在满足这个条件的点才会被认为是边缘点。
1. 高斯滤波首先对图像进行高斯滤波，以消除噪声和细节，达到平滑的效果。
高斯滤波器具有平滑和模糊化图像的作用，所以使用高斯滤波是非常必要的。
2. 梯度计算在高斯平滑后的图像上，计算每个像素点的梯度值和梯度方向。
梯度值反映了像素之间差异的大小，而梯度方向则反映了像素点之间差异的方向。
3. 非极大值抑制在梯度图像中，如果梯度值在某个点处达到一个局部最大值，则认为该点是一个可能的边缘点，否则将被认为是噪声点或者非边缘点。
所以使用非极大值抑制是为了保留可能的边缘点。
4. 双阈值二值化在进行双阈值二值化时，设置两个阈值，一个强边缘阈值和一个弱边缘阈值。
如果梯度值大于等于强边缘阈值，则该点为强边缘点，将其加入到最终的边缘图像中。
如果梯度值小于强边缘阈值并大于等于弱边缘阈值，则该点为弱边缘点，将其存储在一个待定队列中。
Canny_算子边缘检测解析
w
w
f '2 ( x)dx
③ 边缘响应次数最少：要保证只有一个像素响应，检 测算子的脉冲响应导数的零交叉点平均距离D(f)满 1 足 2
'2 f ( x ) dx ' D(f ) f ( x ) dx
| G(x) f ( x)dx | | G ' (x) f ' ( x)dx | J(f) SNR(f) Location w w w w 2 f ( x)dx f '2 ( x)dx
边缘检测算法
传统的边缘检测算子：Sobel算子，Prewitt算子，Roberts 算子，Krich算子等，大部分处理的效果都不很好，实际处理 中不太实用，而Canny算子检测的性能较好，常被作为其他实 验的标准来参考。Canny算子是John Canny在1986年发表的论 文中首次提出的一种边缘检测算法，当时弥补了其他算法的不 太好的缺点，因此Canny算子被认为是边缘检测领域较好的算 法，并一直被引用，近几年来，随着研究的深入，性能更加完 善的改性型的Canny算子也层出不穷，例如自适应Canny算子等。
阈值th1----图像1
遍历图像2
非零轮廓 在图像1中找 线终点 对应非零点
阈值th2----图像2
补充到图像2中作为 新的起点继续遍历
SNR(f) | G(x ) f ( x)dx |
w w
w
w
f 2 ( x)dx
G(-x)表示图像边函数 f(x)滤波器函数 表示噪声的均方差
Canny算子详细原理
②高的定位精度：Location越大越好
Location | G ' ( x ) f ' ( x)dx |
Canny算子c++
Canny算⼦c++、功能简介及其运⾏（⼀）、功能：该程序实现了canny算⼦求图⽚的边缘，其中主要包括七⼤部分：1、对传⼊的彩⾊图⽚⼆值化2、对⼆值化后的图⽚进⾏⾼斯滤波3、使⽤sobel算⼦对滤波之后的图形分别求x，y⽅向上的梯度4、计算出梯度幅值5、对梯度图像做⾮极⼤抑制6、对⾮极⼤抑制后的图像做双阈值处理7、对双阈值处理后的图像进⾏连接操作（处理阈值中间的点）（⼆）、运⾏：注意要在release⽂件夹下运⾏exe运⾏程序后终端会显⽰所⽤到的sobel算⼦矩阵和⾼斯滤波矩阵，同时会弹出多张图⽚，他包括：1、原图⽚：Lena.jpg2、⼆值化后的图⽚:gray.jpg3、⾼斯滤波后的图⽚:guss,jpg4、x，y⽅向梯度的图⽚:gradit_x.jpg gradint_y.jpg5、梯度图⽚:gradint.jpg6、⾮极⼤抑制后的图⽚:afterNms.jpg7、双阈值后的图⽚:afterDT.jpg8、连接操作后的图⽚（即最终的canny算法图⽚）canny.jpg9、使⽤opencv⾃带函数得到的canny算⼦图⽚（⽤于对⽐）弹出的同时，会将这些图⽚保存在当前路径的⽂件下,命名为上⾯的命名。
⼆、开发环境操作系统：windowsOpencv版本：2.4编译器：vs2015语⾔：c++请助教运⾏release下的exe。
三、程序思路⼤体思路其实与上⾯七⼤部分相同，这⾥做⼀个概述，并说明⼤体实现，具体通过这个简单流程图来说明（流程图viso⽂件附在压缩包内））⼀、具体实现（1）图像灰度化：图像灰度画函数：Mat getGray(Mat &image)作⽤：返回⼀张彩⾊图⽚的灰度图⽚实现⽅式：才⽤标准的转化公式：Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114循环的取出每⼀个像素，对每⼀个彩⾊像素做该运算就可得到灰度图⽚。
（2）获取⾼斯核图像灰度画函数：double **getGussKernel(int size, double sigma)作⽤：返回⼀个⼆维double类型指针，⾥⾯是对应size和sigma的⾼斯卷积核实现⽅式：通过查阅资料和博客我们知道⾼斯卷积核公式：由这个公式，我们可以容易写出⼀下核⼼代码：最后记得要做归⼀化，之后返回指针g即可。
图像处理中的边缘检测与图像增强技术
图像处理中的边缘检测与图像增强技术边缘检测是图像处理领域中的重要技术，它主要用于提取图像中的边缘信息，帮助我们分析和理解图像。
图像增强则是通过改变图像的亮度、对比度等参数，使得图像更加明亮和清晰。
本文将介绍边缘检测和图像增强的原理、常用算法和应用领域。
一、边缘检测技术边缘是图像中灰度变化比较大的区域，通常表示物体边界或者纹理的边界。
边缘检测的目标是在图像中找到这些边缘，并将其提取出来。
常见的边缘检测算法有Sobel算子、Prewitt算子、Roberts算子和Canny算子。
1. Sobel算子Sobel算子是一种最简单和最常用的边缘检测算法之一。
它通过在图像中进行卷积运算，通过计算像素点与其邻域像素点之间的差异来作为边缘的强度。
Sobel算子有水平和垂直两个方向的算子，通过计算两个方向上的差异来得到最终的边缘值。
2. Prewitt算子Prewitt算子也是一种常用的边缘检测算法，它与Sobel算子类似，也是通过计算像素点与其邻域像素点之间的差异来作为边缘的强度。
不同之处在于Prewitt算子使用了不同的卷积核，其结果可能会略有差异。
3. Roberts算子Roberts算子是一种简单的边缘检测算法，它使用了一个2x2的卷积核。
通过计算相邻像素点之间的差异，Roberts算子可以提取图像中的边缘信息。
然而，Roberts算子相对于其他算法来说，其结果可能会较为粗糙。
4. Canny算子Canny算子是一种边缘检测的经典算法，由于其较好的性能和效果，被广泛应用于边缘检测领域。
Canny算子主要包括以下几步：首先，对图像进行高斯滤波，以平滑图像；其次，计算图像的梯度和边缘方向；然后，通过非极大值抑制去除不是边缘的像素；最后，通过双阈值算法将边缘连接为一条连续的线。
二、图像增强技术图像增强是指通过改变图像的亮度、对比度等参数，使得图像更加明亮和清晰。
图像增强可以提高图像的质量，使得图像更适合用于后续的分析和处理。
Canny算法详解
Canny算法详解边缘提取以及边缘增强是不少图像处理软件都具有的基本功能，它的增强效果很明显，在用于识别的应用中，图像边缘也是非常重要的特征之一。
图像边缘保留了原始图像中相当重要的部分信息，而又使得总的数据量减小了很多，这正符合特征提取的要求。
在以后要谈到的霍夫变换(检测图像中的几何形状)中，边缘提取就是前提步骤。
这里我们只考虑灰度图像，用于图像识别的边缘提取比起仅仅用于视觉效果增强的边缘提取要复杂一些。
要给图像的边缘下一个定义还挺困难的，从人的直观感受来说，边缘对应于物体的边界。
图像上灰度变化剧烈的区域比较符合这个要求，我们一般会以这个特征来提取图像的边缘。
但在遇到包含纹理的图像上，这有点问题，比如说，图像中的人穿了黑白格子的衣服，我们往往不希望提取出来的边缘包括衣服上的方格。
但这个比较困难，涉及到纹理图像的处理等方法。
好了，既然边缘提取是要保留图像的灰度变化剧烈的区域，从数学上，最直观的方法就是微分(对于数字图像来说就是差分)，在信号处理的角度来看，也可以说是用高通滤波器，即保留高频信号。
这是最关键的一步，在此之前有时需要对输入图像进行消除噪声的处理。
用于图像识别的边缘提取往往需要输出的边缘是二值图像，即只有黑白两个灰度的图像，其中一个灰度代表边缘，另一个代表背景。
此外，还需要把边缘细化成只有一个像素的宽度。
总的说来边缘提取的步骤如下：1，去噪声2，微分运算3，2值化处理4，细化第二步是关键，有不少书把第二步就直接称为边缘提取。
实现它的算法也有很多，一般的图像处理教科书上都会介绍好几种，如拉普拉兹算子，索贝尔算子，罗伯特算子等等。
这些都是模板运算，首先定义一个模板，模板的大小以3*3的较常见，也有2*2，5*5或更大尺寸的。
运算时，把模板中心对应到图像的每一个像素位置，然后按照模板对应的公式对中心像素和它周围的像素进行数学运算，算出的结果作为输出图像对应像素点的值。
需要说明的是，模板运算是图像的一种处理手段--邻域处理，有许多图像增强效果都可以采用模板运算实现，如平滑效果，中值滤波(一种消除噪声的方法)，油画效果，图像的凹凸效果等等。
一种基于色差的Canny边缘检测算子
缘． 边缘检 测 的算子 有很多种。几 种常用 的算子包 括 Ｒ ｏ ｂ ｅ ｒ ｔ ｓ 算子［ １ １ 、Ｓ ｏ ｂ ｅ ｌ 算子【 、Ｐ ｒ ｅ ｗ ｉ ｔ ｔ 算 子【 和Ｃ ａ ｎ ｎ ｙ
边缘检测算子 【 ４ ， ５ 】 等．
图像边缘是图像 中梯度 发生急剧变化 的像素 的集 合，两个具有不 同灰度值 的相邻区域之 间总存在着边
大值．二阶导数 的零交叉 点不仅对应着 一阶导数 的极
大值 也对应着 一阶 导数 的极小值，也就 是说，灰度 变 化剧 烈 的点（ 强 边缘） 与灰度 变化缓慢 的点（ 弱边 缘） 都 对应着 二阶导数零 交叉点． 通 过使用两个 阈值 来分别
Ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｏ ｎ Ｐ ａ ｒ ｒ ｅ ｍ Ａｎ ｌｙ ａ ｓ ｉ ｓ ａ ｎ ｄ Ｍａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ Ｉ ｎ ｔ ｅ ｌ ｌ ｉ ｇ ｅ ｎ ｃ ｅ ，
１ ９ ８ ６ ， ８ （ ６ ） ： ６ ９ ０ － ６ ９ ９ ．
绘科学， ２ ０ ０ ８ ， ３ ３ （ ５ ） ： １ ０ ０ — １ ０ ３ ． ４ 苏连成， 王东卫． 一种改进的 Ｃ ａ ｎ ｎ ｙ边缘检 测算子． 燕 山大学 学报， ２ ０ １ ２ ， ３ ６ （ ５ ） ： ４ １ ３ — ４ １ ６ ．
５ Ｃａ ｎ ｎ ｙ Ｊ ． Ａ ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ａ ｐ ｐ ｒ ｏ ａ ｃ ｈ ｔ ｏ ｅ ｄ ｇ ｅ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ． Ｉ ＥＥ Ｅ
７￣ Ａｄ ｉ ｋ Ｍ．Ｐ ｅ ｒ ｃ ｅ ｐ ｕａ ｔ ｌ Ｅ ｖ ｌ ａ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ Ｃ ｏ ｌ ｏ ｒ － ｔ ｏ — Ｇｒ ａ ｙ ｓ ｃ ｌｅ ａ
图像处理中各种边缘检测的微分算子简单比较(Sobel,Robert, Prewitt,Laplacian,Canny)
for(i=0;i<iHeight;i++)
delete []*(iExtent+i);
delete iExtent;
}
void Canny::GaussionSmooth()
{
int i,j,k; //循环变量
int iWindowSize; //记录模板大小的变量
int iHalfLen; //模板大小的一半
下面算法是基于的算法不可能直接运行，只是我把Canny的具体实现步骤写了出来，若需用还要自己写。
该算子具体实现方法：
// anny.cpp: implementation of the Canny class.
//
//////////////////////////////////////////////////////////////////////
dTemp[i]=new double[iWidth];
//获得模板长度和模板的各个权值
MakeGauss(&pdKernel,&iWindowSize);
//得到模板的一半长度
iHalfLen=iWindowSize/2;
//对图像对水方向根据模板进行平滑
for(i=0;i<iHeight;i++)
//对原图象进行滤波
GaussionSmooth();
//计算X,Y方向上的方向导数
DirGrad(iGradX,iGradY);
//计算梯度的幅度
GradExtent(iGradX,iGradY,iExtent);
//应用non-maximum抑制
NonMaxSuppress(iExtent,iGradX,iGradY,iEdgePoint);
外文文献资料(Canny-算子)
外文文献资料Canｎy eｄge ｄetｅｃtoｒ1.Cａnnｙｅdge deｔeｃtｏｒIntrｏｄｕctiｏｎThe Cannｙedｇe detｅctｉｏn ｏpeｒator wａｓdｅvelopｅd by J ｏhn F.Cａｎｎｙiｎ１9８6 anｄuses aｍuｌti—sｔaｇe algｏrｉthｍto deｔeｃt a ｗｉdeｒange ｏf edgｅｓｉn imaｇｅｓ．Mosｔiｍportantly，Canny also pｒoduced a comｐｕｔａtional theoryｏｆedge dｅtectiｏn ｅxｐlaining why ｔhe ｔechniｑue ｗorks．2。
Develｏpmenｔof tｈｅCaｎny aｌgｏritｈmＣａnny＇s aim was to diｓcover tｈe optｉmaｌｅｄge detection aｌg ｏriｔhｍ。
Iｎthiｓsitｕａtｉon，ａｎ＂optｉmal" edge detector means：●goodｄｅtection – the alｇorithm sｈouldｍaｒk as maｎyｒeａｌedgｅs in tｈe ｉmagｅas ｐoｓsible.●ｇoｏｄｌocａｌizaｔion – edgｅs maｒkｅｄsｈouｌd bｅasｃlose as ｐossibｌｅto the edgｅｉn the real image．●minｉmal ｒespｏnse – a gｉven eｄgeｉn theｉmagｅsｈoｕld onｌy be markeｄoｎｃe,and where pｏssible, imagｅnoｉse ｓhouｌdｎot cｒｅaｔｅfalsｅeｄｇes．Ｔo saｔisfy theｓe reｑuireｍeｎts Canｎy useｄthe calｃuｌｕs oｆｖarｉａtionｓ– a ｔｅchnｉquｅwｈｉｃh fｉｎds the ｆunction ｗｈｉｃh oｐtimizes a given fｕnｃtｉoｎal. The optimal function in Cａｎny＇s d ｅｔector ｉｓｄescribeｄby the sｕm of ｆｏur eｘponential terms，ｂｕt cａｎbe aｐprｏximaｔeｄｂy the fｉrsｔderivatiｖe of a Gaussiaｎ。
canny算子公式
canny算子公式Canny算子公式是一种经典的边缘检测算法，被广泛应用于图像处理领域。
通过使用该算子，可以有效地检测图像中的边缘，并提取出有用的信息。
本文将介绍Canny算子公式的原理及应用。
Canny算子公式的原理是基于图像的梯度变化来检测边缘。
在图像中，边缘是颜色或灰度值发生剧烈变化的地方。
Canny算子通过计算图像中每个像素点的梯度，找到梯度变化最大的地方，从而确定边缘的位置。
Canny算子的公式可以用以下几个步骤来表示：1. 高斯滤波：首先对图像进行高斯滤波，目的是去除噪声。
高斯滤波是一种线性平滑滤波器，可以平滑图像的灰度值，使图像变得更加模糊，从而减少噪声的影响。
2. 计算梯度：对经过高斯滤波后的图像，使用Sobel算子计算每个像素点的梯度。
梯度表示图像灰度值的变化速度，可以用来检测边缘。
3. 非极大值抑制：在计算完梯度后，需要对梯度幅值进行非极大值抑制。
该步骤的目的是只保留梯度幅值最大的像素点，而将其他像素点抑制掉。
这样可以保留边缘的细节信息。
4. 双阈值检测：在完成非极大值抑制后，需要对梯度幅值进行阈值处理。
将梯度幅值分为高阈值和低阈值两部分，高阈值用于检测强边缘，低阈值用于检测弱边缘。
强边缘会被保留下来，而弱边缘则会被进一步处理。
5. 边缘连接：最后一步是对弱边缘进行边缘连接。
通过与强边缘相连，可以将弱边缘转化为强边缘，从而得到完整的边缘图像。
Canny算子公式的应用非常广泛。
在图像处理领域，边缘检测是很多应用的基础，例如目标检测、图像分割等。
通过使用Canny算子，可以提取出图像中的边缘信息，为后续的处理提供重要的依据。
Canny算子公式还可以用于图像的特征提取。
在计算机视觉领域，图像的特征提取是一项重要的任务。
通过提取图像的边缘特征，可以实现图像的分类、识别等应用。
Canny算子公式是一种常用且有效的边缘检测算法。
通过对图像进行高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制、双阈值检测和边缘连接等步骤，可以提取出图像中的边缘信息。
canny算子原理
canny算子原理Canny算子原理。
Canny算子是一种经典的边缘检测算法，由约翰·F·坎尼于1986年提出。
它被广泛应用于计算机视觉领域，用于检测图像中的边缘信息。
Canny算子具有良好的抗噪声能力和准确的边缘定位能力，成为了图像处理中不可或缺的重要工具。
Canny算子的原理主要包括以下几个步骤：1. 高斯滤波。
首先，对输入的图像进行高斯滤波，以减少图像中的噪声。
高斯滤波采用了高斯函数作为卷积核，能够有效地平滑图像并保留图像的边缘信息。
2. 计算梯度幅值和方向。
接下来，利用Sobel算子计算图像中每个像素点的梯度幅值和方向。
梯度幅值反映了图像中灰度变化的快慢，而梯度方向则指示了灰度变化的方向。
3. 非极大值抑制。
在梯度方向上进行非极大值抑制，即对图像中的每个像素点，沿着梯度方向上比较其梯度幅值与相邻两个像素点的梯度幅值，保留局部梯度最大值，抑制非极大值点，以得到更细的边缘。
4. 双阈值边缘检测。
通过设定两个阈值，将图像中的像素点分为强边缘、弱边缘和非边缘三类。
强边缘是指梯度幅值大于高阈值的像素点，弱边缘是指梯度幅值介于高低阈值之间的像素点，非边缘则是指梯度幅值小于低阈值的像素点。
强边缘直接被认为是真实的边缘像素，而弱边缘则需要进一步的处理来判断其是否为真实的边缘。
5. 边缘跟踪与边缘连接。
最后，利用强边缘像素点进行边缘跟踪，将与强边缘像素点相邻的弱边缘像素点连接到边缘上，从而得到完整的边缘信息。
Canny算子通过以上几个步骤，能够有效地检测图像中的边缘信息，并且对噪声具有较好的抑制能力。
它在图像处理和计算机视觉领域有着广泛的应用，如人脸识别、目标检测、图像分割等方面都能看到它的身影。
总的来说，Canny算子是一种经典且高效的边缘检测算法，它的原理简单清晰，能够准确地提取图像中的边缘信息，因此在实际应用中具有重要的意义。
希望本文对Canny算子的原理有所帮助，让读者对其有一个更深入的理解。
canny算子原理
canny算子原理Canny算子是一种常用于边缘检测的算法，由John F. Canny于1986年提出。
Canny算子是一种基于梯度的算法，它可以在图像中检测出明显的边缘，并将其转化为二值图像，便于后续的处理。
Canny算子的原理主要包括以下几个步骤：1.高斯滤波在进行边缘检测之前，首先需要对原始图像进行高斯滤波，以去除图像中的噪声。
高斯滤波是一种线性平滑滤波器，它可以将图像中的噪声平滑化，同时保留图像中的细节信息。
2.计算梯度幅值和方向在进行边缘检测之前，需要对图像进行梯度计算，以确定图像中的边缘。
梯度是一个向量，它表示函数在某一点的变化率。
在图像中，梯度的方向指向最大变化的方向，梯度的大小表示变化的程度。
在Canny算子中，使用Sobel算子来计算梯度幅值和方向。
Sobel 算子是一种离散差分算子，它可以在图像中计算出每个像素点的梯度幅值和方向。
3.非极大值抑制由于图像中的梯度方向可能非常复杂，如何确定哪些像素点是边缘点是一个非常困难的问题。
为了解决这个问题，Canny算子采用了非极大值抑制的方法。
非极大值抑制的基本思想是，在梯度方向上，只有局部的最大值才可能是真正的边缘点。
因此，对于每个像素点，只有当其梯度方向上的幅值是局部最大值时，才会被保留下来。
4.双阈值处理在进行非极大值抑制之后，图像中的边缘已经被明显地检测出来了。
但是，由于图像中可能存在一些噪声，因此可能会出现一些假边缘。
为了解决这个问题，Canny算子采用了双阈值处理的方法。
双阈值处理的基本思想是，将图像中的像素点分为三类：强边缘、弱边缘和非边缘。
强边缘是指梯度幅值大于高阈值的像素点，非边缘是指梯度幅值小于低阈值的像素点，弱边缘是指梯度幅值在高低阈值之间的像素点。
在双阈值处理中，强边缘被保留下来，非边缘被丢弃，而弱边缘则需要进一步处理。
通常情况下，弱边缘会被与强边缘连接起来，形成完整的边缘。
5.边缘跟踪在进行双阈值处理之后，图像中的边缘已经被明显地检测出来了。
canny算法
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。
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背景简述
Canny提出一种新的边缘检测方法[1][2]，它对受白噪声影响的阶跃型边缘是最优的。
Canny检测子的最优性与三个标准有关：第一、检测标准：不失去重要的边缘，不应有虚假的边缘；第二、定位标准：实际边缘与检测到的边缘位置之间的偏差最小；第三、单位应标准：将多个响应降低为单个边缘响应。
这一点被第一个标准部分地覆盖了。
因为当有两个响应对应于单个边缘时，其中之一应该被是虚假的。
这第三个标准解决受噪声影响的边缘问题，起亦制非平滑边缘检测算子的作用。
基本理论
首先，Canny算子是针对1D信号和前两个最优标准表达的。
用微积分方法可以得到完整的解。
如果我们加上第三个标准，需要通达数值优化的办法得到最优解。
其最优滤波器可有有效地为标准差的高斯平滑滤波器的一阶微分，其误差小于20%。
然后，将边缘检测算子映射到2D情况。
阶跃边缘由位置、方向和可能的幅度（强度）来确定。
由于噪声引起的对单个边缘的虚假响应通常造成的所谓“纹状”问题。
一般而言，该问题在边缘检测中是非常普遍。
边缘检测算子的输出通常要做阈值化处理，以确定哪些边缘是突出的。
纹状是指边缘轮廓断开的情形，是由算子输出超出或阈值的波动引起。
我可以通过来Thresholding with hysteresis消除。
在一般情况下，我选择具有最小尺度的算子，因为它定位最准确。
Canny提出了特征综合方法。
首先标记出所有由最小尺度算子得到的突出边缘。
而整个Canny边缘检测器算法分成如下四步：
1.噪声去除。
因为这个检测器用到了微分算子，所以对于局部的不连续是敏感的，某区域的噪声点很容易造成边缘的模糊。
在我做的这个应用里，因为要检测的是文本的边缘，而文本的背景是比较规则的变形后的正方形方格，所以如果用wiki里建议的高斯滤波器，会造成整个图像都变成一种颜色，即全黑或者全白。
因此如果换一种观点，把这些变形后的方格也看成图的一部分，因为字体的纹理和方格的纹理不同，所以可以看作是两种区域组合成的图像。
由此我改用一般的镜子，增强图像边缘。
2.计算图像的边缘梯度。
这个是常规运算，用了Sobel算子，分别计算图像的x和y方向的梯度值，最后计算出图像各点的梯度值以及梯度角。
计算得到梯度角需要进行近似，近似四个值{-45(或135), 0, 45,90}。
3.非最大梯度值点抑制第2步计算后得到两组值，第一组是各点的梯度值，第二组是各点梯度角的近似值。
这一个非最大梯度值点抑制是比较不好理解的一步。
遍历各点，做如下操作。
(1)如果该点(x, y)的梯度角是0，如果其梯度值比北(x - 1, y)和南(x + 1, y)的梯度值大，则认为(x,y)点是一个边缘点，否则抑制其值，该其梯度值为设定的背景值(0或255)；(2)如果该点(x, y)的梯度角是90，如果其梯度值比西(x, y - 1)和东(x, y +1)的梯度值大，则认为(x, y)点是一个边缘点，否则抑制其值，该其梯度值为设定的背景值(0或
255)；(3)如果该点(x,y)的梯度角是135(或-45)，如果其梯度值比东北(x - 1, y + 1)和西南(x + 1, y -1)的梯度值大，则认为(x, y)点是一个边缘点，否则抑制其值，该其梯度值为设定的背景值(0或255)；(4)如果该点(x,y)的梯度角是45，如果其梯度值比西北(x - 1, y - 1)和东南(x + 1, y + 1)的梯度值大，则认为(x,y)点是一个边缘点，否则抑制其值，该其梯度值为设定的背景值(0或255)。
4.产生边缘.在第3步里直接用边缘值和背景值对两种图像区域进行了划分。
这么做对于图像不同区域像素值区别较大的场合比较方便，计算也快，但是对于图像不同区域像素。