简述Cannv算子如何获取“细边缘”

Canny算子是一种流行的边缘检测算法，其基本原理是通过将图像转换为灰度图像，然后进行高斯滤波和梯度计算，最终使用双阈值技术来确定图像中的边缘。在这个过程中，Canny算子使用非极大值抑制和连通分量分析来确保检测到的边缘是细的、连续的，并且不存在重复边缘。因此，Canny算子可以很好地获取图像中的细边缘。

相关问题

简述Cannv算子的“双阈值”设计思路。

对于Canny算子，在进行非极大值抑制后，需要对像素点的梯度强度进行二值化处理，将像素点分为强边缘、弱边缘和非边缘三类。其中，强边缘对应的像素点肯定是边缘上的点，非边缘对应的像素点肯定不是边缘上的点。而弱边缘对应的像素点则存在误判的可能，因此需要进行进一步的处理。双阈值处理的思路就是设定高阈值和低阈值，将弱边缘分为两类：高阈值与低阈值之间的像素点为“中间边缘”，低于低阈值的像素点为非边缘点。这样，在高阈值范围内的像素点被认定为真正的边缘点，而低于低阈值的点被认定为非边缘点，中间阈值之间的像素点则需要进一步判定。这种设置双阈值的方法可以在保留边缘信息的同时，减少对噪声和非边缘的干扰。

简述 Marr-Hildreth 边缘检测算子

Marr-Hildreth边缘检测算子是一种基于拉普拉斯变换的边缘检测方法。其基本思想是在原图像上进行高斯滤波，然后对滤波后的图像应用拉普拉斯算子进行边缘检测。具体步骤如下：

1. 对原图像进行高斯滤波，得到平滑后的图像。

2. 对平滑后的图像应用拉普拉斯算子，得到边缘图像。

3. 对边缘图像进行零交叉检测，得到二值化的边缘图像。

Marr-Hildreth边缘检测算子的优点是可以检测出任意方向和宽度的边缘，而且对于噪声的影响较小。缺点是计算量较大，且可能会产生多余的边缘。