自适应改进Canny边缘检测：自动阈值与高效边缘识别

本文主要探讨了改进的自适应阈值Canny边缘检测方法，针对传统Canny边缘检测算法存在的一个关键问题——阈值需要人工设定，这限制了算法在实际应用中的灵活性和性能。作者提出了一种创新的策略，通过分析图像的梯度直方图信息，引入了梯度差分直方图的概念，这种方法能够根据图像内容自动调整阈值，从而消除人工设置阈值的必要性。 在新的算法中，图像首先被分类处理，这一步有助于区分边缘像素与其他像素，提高边缘检测的准确性。这种方法的主要优点在于它能有效地减少Canny算法在边缘检测过程中可能出现的断边（即边缘中断）和虚假边缘（即非边缘区域误识别）问题。这意味着算法在处理边缘信息丰富程度不同的灰度图和彩色图像时，能够展现出更强的边缘检测能力和良好的自适应性。 实验结果显示，当图像中目标与背景的边界处含有较多高梯度值像素时，改进的自适应阈值Canny算法表现尤为出色，这表明其在复杂场景下也能准确地定位和提取边缘，提高了边缘检测的鲁棒性和精度。因此，这种方法对于自动化图像处理任务，如目标检测、图像分割等，具有重要的实际价值。 本文的贡献在于提出了一种基于梯度直方图分析和自适应分类的Canny边缘检测算法，它显著改善了传统Canny算法的阈值选择问题，提升了边缘检测的稳定性和准确性，为图像处理领域的研究者和实践者提供了一个有力的工具。