高精度的边缘检测算法

以下是一种高精度的边缘检测算法：
Canny边缘检测算法是一种常用的高精度边缘检测算法。它的步骤如下：
1. 用高斯滤波器平滑图像，以减少噪声的影响。
2. 用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向，常用的方法是使用Sobel算子。
3. 对梯度幅值进行非极大值抑制，即比较当前点的梯度强度和正负梯度方向点的梯度强度，保留局部最大值点。
4. 用双阈值算法检测和连接边缘，即将梯度幅值分为强边缘和弱边缘两个阈值，强边缘直接被认为是边缘，弱边缘只有与强边缘相连时才被认为是边缘。

Canny边缘检测算法的优点是能够大大抑制噪声引起的伪边缘，并且能够细化边缘，便于后续处理。对于对比度较低的图像，通过调节参数，Canny算法也能有很好的效果。

改进的Canny边缘检测算法可以通过以下方式进行：
1. 设置高斯模糊的阈值，只让与中心像素灰度差值小于该阈值的像素参与计算。这样可以保留那些与中心像素差异较大的像素，从而保留了有用的高频信号和边缘信号。
2. 使用更大的领域来计算梯度幅值，例如使用3x3的Sobel梯度算子，可以减少噪声对边缘检测的影响，提高检测的准确性。