Canny算子 是什么时候被提出的
时间: 2023-09-04 07:07:53 浏览: 24
Canny算子是由John F. Canny于1986年在论文"A Computational Approach to Edge Detection"中提出的。Canny算子是一种基于梯度的边缘检测算法,通过对图像进行高斯平滑、计算梯度、非极大值抑制和双阈值处理等步骤,能够有效地检测出图像中的边缘信息,并具有较好的抑制噪声的能力。Canny算子在图像处理领域得到了广泛的应用,被认为是一种经典的边缘检测算法。
相关问题
canny算子非极大值抑制是什么意思
Canny算子是一种边缘检测算法,它由John Canny于1986年提出。非极大值抑制(Non-Maximum Suppression, NMS)是Canny算子中的一个重要步骤,它用于从初步的边缘响应中筛选出最可靠的边缘位置。
在Canny算法中,第一步是计算梯度幅值和方向。这通常通过高斯滤波器和 Sobel 操作完成,得到每个像素点的强度变化和边缘的方向。然后,这些信息会被组合成一个称为“梯度图”的图像,其中强度大的像素代表可能的边缘。
非极大值抑制阶段的核心思想是选择每个像素点作为局部强度最大值,即如果一个像素的梯度幅值大于其邻域内的其他像素,则保留这个像素作为边缘候选。这样做的目的是避免噪声导致的小峰值被错误地识别为边缘,同时保持边缘的连续性。
具体步骤如下:
1. 遍历梯度图的每个像素,找出其在四个相邻方向(上、下、左、右)中的极大值。
2. 如果当前像素的值等于或小于最大值,就忽略它;如果大于最大值,那么更新边缘位置,并将该像素设置为零,表示已经被选择为边缘。
3. 经过这个过程,剩下的非零像素就是经过非极大值抑制后的边缘点。
介绍一下canny算子
Canny算子是一种常用于图像边缘检测的算法,它由John F.Canny于1986年提出。Canny算子的基本思想是通过对图像进行多次滤波,然后计算每个像素点的梯度和方向,进而把图像中的边缘检测出来。Canny算子的主要步骤包括:
1. 首先对图像进行高斯滤波,以去除图像中的噪声。
2. 然后计算图像中每个像素点的梯度大小和方向。
3. 进一步对梯度大小进行非极大值抑制处理,以消除掉那些不是真正的边缘。
4. 最后进行双阈值处理,将像素点分为强边缘、弱边缘和非边缘三类,再通过连接强边缘来得到最终的边缘结果。
Canny算子具有较高的准确率和较低的误检率,因此在图像处理领域中被广泛应用。