canny算子算法

㈠ Canny算子的发展

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。

㈡ canny算法的最优边缘准则

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：
(1)最优检测：算法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘，漏检真实边缘的概率和误检非边缘的概率都尽可能小；
(2)最优定位准则：检测到的边缘点的位置距离实际边缘点的位置最近，或者是由于噪声影响引起检测出的边缘偏离物体的真实边缘的程度最小；
(3)检测点与边缘点一一对应：算子检测的边缘点与实际边缘点应该是一一对应。
为了满足这些要求 Canny 使用了变分法（calculus of variations），这是一种寻找优化特定功能的函数的方法。最优检测使用四个指数函数项表示，但是它非常近似于高斯函数的一阶导数。

㈢ Canny算子的步骤

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，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。在跟踪的时候，我们使用一个较小的阈值，这样就可以跟踪曲线的模糊部分直到我们回到起点。
一旦这个过程完成，我们就得到了一个二值图像，每点表示是否是一个边缘点。
一个获得亚像素精度边缘的改进实现是在梯度方向检测二阶方向导数的过零点

它在梯度方向的三阶方向导数满足符号条件

其中

...表示用高斯核平滑原始图像得到的尺度空间表示 L 计算得到的偏导数。用这种方法得到的边缘片断是连续曲线，这样就不需要另外的边缘跟踪改进。滞后阈值也可以用于亚像素边缘检测。

㈣ Canny边缘检测算法的步骤和理解

姓名：高强     学号：17011210057

【嵌牛导读】：本文主要介绍Canny图像边缘检测算法的步骤和对各个步骤的理解

【嵌牛鼻子】：边缘检测，Canny，步骤

【嵌牛提问】：canny边缘检测算法的步骤是怎样？

【嵌牛正文】：

1. Canny边缘检测算法的提出和指标

Canny算法是John Canny在1986年提出的，那年John Canny 28岁，该文章发表在PAMI顶级期刊上（1986.IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,vol. 8, 1986 , pp 679-698  ）。

Canny算子与Marr（LoG）边缘检测方法类似（Marr大爷号称计算机视觉之父），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：

（1）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；

（2）高的定位性能 ，即检测出的边缘点要尽可能在实际尘友边缘的中心；

（3）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。

2.  Canny边缘检测算法的步骤 ：

（1）图像高斯滤波进行降噪处理。

（2）用一阶偏导的有限差分计算梯度告森的幅值和方向。

（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。

3.  Canny边缘检测算法的通俗理解

Canny算法的目的就是边缘检测，何为边缘？图象局部区域亮度变化显着的部分，对于灰度图像来说，也就是灰度值有一个明显变化，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。那么袜兄亩怎么表征这种灰度值的变化呢？这里想到的就是导数微分，导数就是表征变化率的，但是数字图像都是离散的，也就是导数肯定会用差分来代替。也就是具体算法中的步骤2，用相邻像素的差分来计算梯度的大小和方向。但是在真实的图像中，一般会有噪声，噪声会影响梯度的计算，所以步骤1要先滤波。理论上将图像梯度幅值的元素值越大，说明图像中该点的梯度值越大，但这不能说明该点就是边缘。在Canny算法中，步骤3的非极大值抑制是进行边缘检测的重要步骤，通俗意义上是指寻找像素点的局部最大值，沿着梯度方向，比较它前面和后面的梯度值，若梯度值局部最大则有可能为边缘像素，进行保留，否则就进行抑制。步骤4是一个典型算法，有时候我们并不能一刀切，也就是超过阈值的都是边缘点，而是设两个阈值，希望在高阈值和低阈值之间的点也可能是边缘点，而且这些点最好在高阈值的附近，也就是说这些中间阈值的点是高阈值边缘点的一种延伸。所以步骤4用了双阈值来进行检测和连接边缘。双阈值有时也叫做滞后阈值。

㈤ Canny算子的介绍

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。

㈥ sobel边缘检测优缺点与canny算子的优缺点

一、sobel边缘检测：

1、sobel边缘检测优点：输出图像(数组)的元素通常具有更大的绝对数值。

2、sobel边缘检测缺点：由于边缘是位置的标志，对灰度的变化不敏感。

二、canny算子：

1、canny算子优点：法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘；标识出的边缘要与实际图像中的实际边缘尽可能接近。

2、canny算子缺点：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。

(6)canny算子算法扩展阅读：

Sobel边缘检测的核心在于像素矩阵的卷积，卷积对于数字图像处理非常重要，很多图像处理算法都是做卷积来实现的。

卷积运算的本质就是对制定的图像区域的像素值进行加权求和的过程，其计算过程为图像区域中的每个像素值分别与卷积模板的每个元素对应相乘，将卷积的结果作求和运算，运算到的和就是卷积运算的结果。

㈦ Otsu算法在Canny算子中的应用中，Otsu算法的程序后，要不要再添加在Canny算子的程序

问题一：
OTSU法是二值化图像的算法，经过OTSU处理图像就成了黑白二值图。
CANNY算法是针对灰度图的边缘提取算法。OTSU处理后，不需要再加CANNY处理了。

问题二：
如果图像噪音较大，就需要先做中值滤波，或其它降噪处理。这是图像处理的前处理。做前处理的目的是提高图像质量，然后再做谈慧OTSU，效果会好一含源答些。但图像本身就很清晰的话，就不需要加中值滤波了。

通过你的问题，我感觉你还没有透彻理解几个术语的概裂槐念。
先想清楚想把什么样的图像处理成什么样的图像，然后根据目的选择处理方法。

如果话说重了，请原谅。