一种基于Canny理论的边缘提取算法

周超

数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域识别、区域形状提取等图像分析领域十分重要的基础,也是图像识别中提取图像特征的一个总要属性。传统的边缘检测算法认为边缘主要表现为图像局部特征的不连续性,从而关于边缘检测算子的研究主要集中在灰度图像梯度的研究。常用的微分算子有:Roberts算子、Sobel算子、prewitt算子、Laplace算子、LOG算子等等。这些算子简单而且易于实现,具有很好的实时性,但对于噪声敏感、抗噪声性能差,边缘不够精细。相比之下Canny算子具有信噪比大和检测精度高的优点,被广泛应用。本文介绍了一种基于Canny算子的自适应阈值分割的边缘提取算法。