运动目标检测在计算机视觉，图像处理，模式识别等多领域有着广泛的应用，经历了多年的研究和探索，针对运动目标检测的算法层出不穷，我们也积累了许多相关的算法。但是我们还远没有完成对这个充满挑战的领域的探索。本文对运动目标检测的技术进行了一定的研究，实现了基于canny算子和光流法相结合的运动目标检测方法。为了能够准确把握这个行业的动态，本文首先介绍了运动目标检测的三大经典方法：背景相减法，帧差法，光流法。同时比较了各自的优缺点。帧差法具有易实现，计算量小的优点，但是却无法准确的检测出运动目标的完整轮廓。光流法具有对不断运动的运动目标进行目标检测，但是它却有很大的计算量，同时对噪声也比较敏感。为了可以对运动目标进行更好的识别，我们提出了边缘检测算子与光流法相结合的新方法。在对多种边缘检测算子进行了了解之后，我们确定了利用canny算子进行边缘检测，并且结合光流法进行运动目标检测的方法。在用canny算子检测出运动物体边缘之后，借助光流法计算出物体的运动场，同时结合最大类间方差法分辨出运动目标和背景，接着将物体的边缘信息和物体的运动信息进行融合，最后运用数学形态学的方法对结果进行处理，得到最终的运动目标。通过实验，我们发现该方法既克服了帧差法不能准确检测出运动物体轮廓，和光流法抗噪声能力差的缺点，可以准确检测运动目标，对运动目标具有更好的检测效果

在VC6.0下编译通过的 采用mfc可视化的的界面 效果不错

提出一种Canny法与小波变换相结合的边缘检测方法.首先,对源图像进行小波分解,在不同分解层上对高频子图像用小波模极大法进行边缘检测,对低频子图像用Canny法进行边缘检测,然后采用一定的融合规则将这两个边缘图像融合在一起,得到一幅完好的边缘图像.这种边缘检测方法结合了小波变换法和 Canny法的优点,对用不同方法得到的两种边缘信息进行融合,从而有效地抑制了噪声,保留了连续、清晰的边缘.实验结果表明,这种结合方法要优于单独使用Canny法或小波变换法.

matlab编写的canny，matlab编写的canny

先// 对原图象进行滤波 GaussianSmooth(pUnchImage, nWidth, nHeight, sigma, pUnchSmooth) ; // 计算方向导数 DirGrad(pUnchSmooth, nWidth, nHeight, pnGradX, pnGradY) ; // 计算梯度的幅度 GradMagnitude(pnGradX, pnGradY, nWidth, nHeight, pnGradMag) ; // 应用non-maximum 抑制 NonmaxSuppress(pnGradMag, pnGradX, pnGradY, nWidth, nHeight, pUnchEdge) ; // 应用Hysteresis，找到所有的边界 Hysteresis(pnGradMag, nWidth, nHeight, dRatioLow, dRatioHigh, pUnchEdge);

建立了GUI界面，五种经典的边缘检测算子，包括Roberts算子，Sobel算子，Canny算子，Prewitt算子，LOG算法。利用MATLAB系统所提供的相关函数，分别用这几种算子对同一副图像进行处理，在MATLAB2014a版本下运行完全正确

纯c语言实现边缘检测，工程目录直接可以运行

canny算子的完整代码，有6个步骤，可以运行，对了解canny算子的具体过程有帮助

Matlab中的canny算子就做的相当好，其边缘检测效果非常优秀。为了使读者更容易读懂其中的算法，我将源代码转化为更加浅显易懂的代码。

该程序实现了基于matlab的canny算子的边缘检测，检测效果十分理想，已经尝试过，并且可以运行。