改进Canny算法：高效轮廓检测与降噪处理

"一种改进的Canny图像轮廓检测算法 .pdf" Canny图像轮廓检测算法是图像处理领域中经典的边缘检测方法，由John F. Canny于1986年提出。该算法以其高精度和抗噪声性能而广受赞誉。然而，尽管Canny算法在多数情况下表现出色，但它仍然存在一些局限性，尤其是在处理高频噪声时，可能会产生假边缘，即错误地将噪声识别为图像的边缘。 针对这一问题，朱叶和别红霞在他们的研究中提出了一种改进的Canny轮廓检测算法。传统的Canny算法包括高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制和双门限检测四个步骤。在双门限检测之间，他们引入了一个轮廓筛选操作。这个新的步骤旨在通过更细致的轮廓信息分析，过滤掉那些可能由噪声引起的虚假边缘，从而提高边缘检测的准确性。 轮廓筛选操作通过比较相邻像素的梯度强度和方向来执行，只有当满足特定条件时，边缘才被保留。这样可以有效地减少噪声的影响，防止假边缘的形成。此外，为了进一步降低无用信息的干扰，他们还提出了轮廓剪裁的后处理操作。这个操作会去除那些不连续或不完整的边缘片段，这些片段可能是由于噪声或者图像处理过程中的其他因素导致的。 实验结果显示，改进后的算法在噪声环境下的轮廓提取效果得到了显著提升，有效地提高了边缘检测的精确度。这使得它在实际应用中，如图像分析、目标识别等领域，具有更高的可靠性和实用性。 关键词：图像处理；Canny算子；轮廓提取；轮廓筛选；轮廓剪裁 该研究对Canny算法进行了重要的优化，不仅增强了其在噪声环境下的性能，也为未来图像处理领域的边缘检测研究提供了新的思路和方法。在图像处理的实际应用中，这种改进的算法有望更好地服务于图像分析、机器视觉等领域的技术发展。