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基于Canny改进的边缘检测算法
基于Canny改进的边缘检测算法
摘要：
在计算机视觉领域，边缘检测是一种常用的图像处理方法。Canny算法作为一种边缘检测经典算法，具有较高的准确性和鲁棒性。然而，传统的Canny算法在某些特定情况下会出现一些问题，如对噪声和细小边缘的敏感性等。本论文基于Canny算法进行改进，提出了一种改进的边缘检测算法。通过实验结果验证，该算法相比传统Canny算法在提取边缘时具有更好的效果。
1.引言
边缘检测是计算机视觉领域的基础技术之一，它在图像处理、目标检测、图像分割等领域有着广泛的应用。Canny算法作为一种经典的边缘检测算法，具有高准确性和鲁棒性的特点。然而，传统的Canny算法也存在一些问题，如对噪声和细小边缘的敏感性。
2.Canny算法简介
Canny算法是一种基于梯度的边缘检测算法。它首先使用高斯滤波器对图像进行平滑处理，然后计算图像的梯度大小和方向，接着进行非极大值抑制，最后通过双阈值处理来提取边缘。
3.Canny改进算法
在面对一些特定情况时，传统的Canny算法会出现一些问题，如对噪声和细小边缘的敏感性。为了解决这些问题，我们提出了一种改进的边缘检测算法。
3.1高斯滤波器的参数选择
传统Canny算法中使用的高斯滤波器的参数是固定的，我们改进了参数的选择方法。通过分析图像的特点，可以动态地选择合适的高斯滤波器参数。我们通过实验发现，对不同的图像，选择不同的高斯滤波器参数可以获得更好的边缘提取效果。
3.2局部阈值的自适应选择
传统Canny算法中使用的双阈值处理是全局的，而我们提出了一种局部阈值的自适应选择方法。我们根据每个像素点的局部特征，动态地选择合适的阈值。通过实验对比，我们发现这种方法能够更好地保留边缘信息，同时抑制噪声。
4.实验结果与分析
我们对比了传统Canny算法和改进的Canny算法在多个图像上的边缘提取效果。实验结果表明，改进的Canny算法相对于传统的Canny算法在提取边缘时具有更好的效果。特别是在存在噪声和细小边缘的情况下，改进的算法能够更好地减少噪声和提取细小边缘。
5.总结与展望
本论文基于Canny算法进行了改进，提出了一种改进的边缘检测算法。通过对比实验，我们验证了改进算法的有效性。然而，还有一些问题有待解决，例如算法的运行时间和对不同噪声情况的鲁棒性。在未来的研究中，我们将进一步改进算法以提高其性能，并探索更多的边缘检测方法。
参考文献：
[1]CannyJ.Acomputationalapproachtoedgedetection[J].IEEETransactionsonPatternAnalysis&MachineIntelligence,1986,(6):679-698.
[2]LiuYu.EdgedetectionbasedonCannyalgorithm[J].ComputerProgrammingSkills&Maintenance,2015,(2):162-163.