常见的图像处理算法：Canny边缘检测

一、Canny边缘检测算子的由来

Canny 边缘检测算子是一种多级检测算法。1986 年由 John F. Canny 提出，同时提出 了边缘检测的三大准则：

1、低错误率的边缘检测：检测算法应该精确地找到图像中的尽可能多的边缘，尽可能的减少漏检和误检。  

2、最优定位：检测的边缘点应该精确地定位于边缘的中心。

3、图像中的任意边缘应该只被标记一次，同时图像噪声不应产生伪边缘。

Canny 算法出现以后一直是作为一种标准的边缘检测算法，此后也出现了各种基于Canny 算法的改进算法。时至今日，Canny 算法及其各种变种依旧是一种优秀的边缘检测算法

二、Canny 边缘检测步骤

1、使用高斯滤波，消除噪声，举例为 3*3 的高斯内核

2、计算梯度幅值和方向

用 sobel 算子在 x 和 y 方向求图像梯度

使用下面公式计算梯度的幅值和方向

梯度方向一般取值为：0°，45°，90°，135

3、非极大值抑制

这一步排除非边缘像素，仅仅保留了一些细线条（候选边缘）

4、滞后阈值：

Canny 使用了滞后阈值（高阈值和低阈值）：

（1）若某一像素位置的幅值超过高阈值，该像素被保留为边缘像素。

（2）若某一像素位置的幅值小于低阈值，该像素被排除。

（3）若某一像素位置的幅值在两个阈值之间，该像素仅仅在连接到一个高于高阈值的像素时被保留。

三、图像梯度计算 Gradient

图像梯度计算的是图像变化的速度。对于图像的边缘部分，其灰度值变化较大，梯度值也较大。一般情况下，图像梯度计算的是图像的边缘信息。严格来讲，图像梯度计算需要求导数，但图像梯度一般通过计算像素差值来得到梯度的近似值。常用的算子有Sobel，Scharr 和 Lapacian。计算图像梯度，水平梯度和垂直梯度采用 sobel 算子在 x 轴、y 轴方向计 算梯度，全部梯度使用下面的公式计算。