一种改进型的Canny边缘检测算法作者：廖干洲来源：《数字技术与应用》2012年第07总和生育率期 摘要：针对传统Canny边缘检测算法中固定双阈值的问题，本文提出一种改进的Canny算法，运用动态双阈值代替传统刘光基Canny算法固定双阈值，在不损失边缘图像准确度和清晰度的前提下，大大减少了边缘数据量。仿真结果表明改进Canny算法对于边缘检测效果较好，数据量较小，是一种具有实用价值的边缘检测算法。 关键词：动态阈值 Canny 边缘图像 边缘检测
泰州pm2.5
文章与人品 中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1007-9416(2012)07-0108-01
强酸弱碱盐 边缘检测是计算机视觉和图像处理中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点的集合。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。这些包括:(1)深度上的不连续、(2)表面方向不连续、(3)物质属性变化、(4)场景照明变化。边缘检测是图像处理和计算机视觉中，尤其是特征提取中的一个研究领域。
边缘检测经过多年的发展，具有多种成熟的算法，其中Canny算法是基于最优化算法，具有信噪比大和检测进度高等特点，在实际应用中被广泛运用。
本文在Canny算法的基础上提出了动态阈值的方法，实验证明，能够在不增加算法复杂度的情况下，进一步提高Canny算法的检测精度，具有良好的实用性。
1、Canny算法
Canny边缘检测算法可分为几个步骤：(1)高中历史教学案例用高斯滤波器平滑图象；(2)用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向；(3)用双阈值算法检测和连接边缘。
1.1 高斯平滑
二维的高斯函数
其中为高斯函数的标准差，直接决定了图像滤波的平滑度。
1.2 求一阶偏导数
分别在横轴和纵轴方向上对图像进行一阶求导，得到图像的梯度值。
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