基于DWT和Otsu的改进Canny边缘检测算法

"针对带噪声图像的边缘检测问题，一种改进的Canny边缘检测算法被提出，结合离散小波变换(DWT)和平滑滤波，利用Otsu阈值法确定最佳阈值，以及3×3邻域的梯度计算，增强了图像边缘的准确性与丰富性。" 在计算机视觉领域，边缘检测是图像处理的关键步骤，因为它能够提取出图像中的重要特征，如物体轮廓，这对于后续的图像分析和识别至关重要。传统的Canny边缘检测算法虽然有效，但在处理噪声图像时可能会丢失部分边缘信息或产生假边缘。为解决这个问题，该文提出了一种改进策略。 首先，文章引入了离散小波变换(DWT)来分解图像，DWT能够将图像分解为不同频率的成分，低频部分代表图像的全局结构，而高频部分则包含图像的细节信息。通过DWT进行平滑滤波，可以有效地去除噪声，同时保留边缘信息。 接着，文章采用了Otsu阈值法，这是一种自适应的二值化方法，能自动找到最佳阈值，以区分背景和前景，避免了人为设定阈值的局限性。这种方法能更好地适应不同噪声环境，确保边缘检测的准确性和稳定性。 然后，为了计算图像的梯度，算法选择了3×3的邻域，而不是传统的2×2邻域，这通常可以提供更精确的梯度估计，尤其是在处理细节丰富的图像时。 最后，通过上述改进，实验结果表明，改进后的Canny边缘检测算法在抑制噪声的同时，能够保留更多的真实边缘，提高边缘检测的精度和完整性，从而提升了图像分析的性能。 边缘检测技术广泛应用于各种领域，包括自动驾驶、医学影像分析、工业检测等。改进的Canny算子对于这些应用来说尤其有价值，因为它能够更准确地识别复杂环境下的图像特征。尽管已经有许多边缘检测算法，如Roberts、LOG、Prewitt和Sobel等，但Canny算子因其优良的性能和鲁棒性，仍然是常用的选择。通过对Canny算子的不断优化，我们可以期待在未来的图像处理和计算机视觉任务中取得更好的结果。