Canny边缘检测器是一种被广泛使用的算法，并被认为是边缘检测最优的算法，该方法使用了比高斯差分算法更复杂的技巧，如多向灰度梯度和滞后阈值化。Canny边缘检测器算法基本步骤：平滑图像：通过使用合适的模糊半径执行高斯模糊来减少图像内的噪声。 计算图像的梯度：这里计算图像的梯度，并将梯度分类为垂直、水平和斜对角。这一步的输出用于在下一步中计算真正的边缘。 非最大值抑制：利用上一步计算出来的梯度方向，检测某一像素在梯度的正方

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为了提高小波变换轮廓术中小波的空域局部化能力, 提出了一种基于Mexican hat小波变换的条纹图处理方法。基于希尔伯特变换得到条纹对应的解析信号, 用Mexican hat小波计算解析信号的连续小波变换, 从小波变换的脊上提取相位信息, 恢复物体高度信息。模拟结果表明, Mexican hat小波变换法在相位快变或突变的区域有更高的相位提取精度, 测量误差可减小0.1～0.5 rad。以人脸石膏像为例, 进行了实验测量。实验结果表明, 在高度不连续或变化剧烈的区域, Mexican hat小波变换法较Morlet小波方法误差传播更小, 精度更高。

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