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基于改进Canny的图像边缘检测算法
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2017-11-02
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图像边缘是计算机理解图像的重要特征之一。在数字图像中，边缘就是相邻的具有显著不同特征区域间的分界线。在机器视觉领域，对边缘检测算法进行了深入的研究，得到了各种针对不同领域图像的算法。通常将图像边缘划分为阶跃型和屋顶型两种类型：阶跃型边缘两边的灰度值有很大的差别；屋顶型边缘存在于灰度值从增加到逐渐减少的变化转折点上；边缘检测的经典算法有Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Laplace算子、LOC算子等，这些经典算法原理简单，易于运行，但抗躁性能差，提取的边缘粗糙。传统Canny算法将边缘检测问题转化为求取图像梯度函数极大值的问题，该算法能够满足最优准则的边缘检测算法，传统Cannv算法具有定位精度高、边缘检测准确等优点，在不同领域都得到了广泛的应用。在传统Canny算法中，高斯滤波器sigma值、高低分割阈值都需要人为经验设定。本文针对以上提出的缺点，将复合形态学滤波算法和Otsu算子引入到传统Canny算法中，最终利用形态学细化算子实现细化边缘。
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