一种新的改进Canny边缘检测算法_王娜

摘要：本文主要介绍了几种主流的图像边缘检测算法，包括Canny算子、Sobel算子、Laplace算子、Roberts算子、Krisch算子、Prewitt算子、Susan角点检测算法等。另外也介绍了相应衍生的概念如图像噪声、图像滤波等。 文中所有代码均在本人电脑上正常运行！ 测试环境：VS2013+opevCV2.49 [TOC] 一、图像噪声 1.图像噪声分类 1.1 图像噪声分类 噪声的分类和该噪声的分布符合什么模型有关，常见的噪声有高斯白噪声、椒盐噪声、泊松分布噪声、指数分布噪声等。 1.2 图像滤波器 图像滤波器有空域滤波器，比如均值滤波器、中值滤波器、低通滤波器、高斯滤波等；频域滤波器，比如小波变换、傅里叶变换、余弦变换等；形态学滤波器，主要是通过膨胀和腐蚀等形态学操作进行去噪。 一般平时见的比较多是是高斯白噪声，像用均值滤波、中值滤波、高斯滤波可以去噪。除此以外，像椒盐噪声，

这是 Canny 边缘检测器的一个实现，扩展到对 3-D 和 2-D 数据进行操作。 功能特点： * 3-D能力，使用标准2-D算法的自然扩展。 * 亚像素位置估计选项。 * 梯度估计的对称差异，因此边缘位置不会受到系统偏差的影响，可以选择使用最近邻差异。 * 如果需要，可以进行各向异性平滑，例如对于轴之间分辨率不同的体积。 * 一系列灵活的阈值选项，包括简单的默认值和基于分布的精确选择。 可以使用绝对阈值一致地处理不同的图像。 * 用于微调非最大抑制的选项。 * 高效利用高斯的可分性进行滤波。 * 处理流水线不同阶段的独立功能。 这简化了新算法的开发； 某些功能（例如平滑）在其他情况下也很有用。 提交中的所有函数都需要下载并放在MATLAB路径下，才能使用CANNY函数。

几种常见边缘检测算子（ Sobel、Prewitt、Canny、Robert、拉普拉斯算子）的相关知识、原理和比较，绝对值得您的资源分

一种改进的Canny图像轮廓检测算法，朱叶，别红霞，针对传统Canny算子使用双门限检测对高频噪声仍产生假边缘的问题，提出一种改进的Canny轮廓检测算法。在双门限检测步骤之间，插入轮��

传统Canny算法采用高斯滤波会造成图像的过度光滑，容易导致缓变边缘的丢失，而且梯度幅值的计算方法没有充分考虑到3×3邻域内周围像素对中心像素的影响。针对上述存在的问题与不足，结合小波融合技术的优势，提出了一种基于改进Canny算子与图像形态学融合的边缘检测方法，利用改进的Canny算子和图像形态学分别对图像进行边缘检测，然后应用小波融合技术把两种方法检测出来的边缘进行图像融合，得到最终的图像边缘。仿真结果表明，该算法具有较好的抗噪能力，有效地提高了边缘检测的准确性和完整性。

利用matlab语言，自己编写的关于canny边缘检测算子的程序。

利用Canny边缘检测算法对图像进行边缘检测。

利用Canny算子进行边缘检测源代码，很经典的边缘检测算法

python利用otus选定边界阈值，作为canny算子的高阈值实现，直接读取摄像头拍照，效果良好，代码简单，直接使用