自适应Canny算子公式

自适应Canny算子是一种改进的Canny算子，它在Canny算法的基础上通过自适应地选择高低阈值来提高边缘检测的效果。其公式可表示为：

1. 使用高斯滤波器对输入图像进行平滑处理，得到平滑后的图像。
2. 根据平滑后的图像计算图像中每个像素的梯度幅值和梯度方向。
3. 对梯度幅值进行非极大值抑制，即在梯度方向上对每个像素的梯度幅值进行比较，保留局部最大值。
4. 通过设定高阈值和低阈值，将梯度幅值进行二值化，得到边缘图像。高阈值用于初步确定强边缘像素，低阈值用于确定弱边缘像素。
5. 对于低阈值下的弱边缘像素，如果其连接到高阈值下的强边缘像素，则将其保留为最终的边缘像素；否则将其舍弃。

综上所述，自适应Canny算子的公式包括了高斯平滑滤波、梯度计算、非极大值抑制、阈值化和边缘连接这几个步骤。通过调整高低阈值的选择，可以适应不同图像的边缘检测需求。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [canny算子_Canny边缘检测算法](https://blog.csdn.net/weixin_39761195/article/details/110405483)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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