改进Canny算法在图像边缘检测中的应用研究

"本文详细探讨了数字图像边缘检测算法的研究与实现，主要关注图像处理中的边缘检测，特别是Canny算子的使用及其改进方法。" 在图像处理领域，边缘检测是至关重要的一步，因为它有助于识别图像中的重要特征，如形状、轮廓和结构。边缘通常代表图像内容的显著变化，是理解图像内容的基础。论文从边缘检测的两个核心问题——既要精确检测边缘，又要避免过多的虚假响应——即所谓的“两难”问题出发，深入探讨了边缘检测的挑战。 作者首先对不同类型的图像边缘进行了数学模型描述，这些模型能够捕捉到实际图像中边缘的各种特性，如连续性、尖锐性和不完整性。接着，论文详细分析了多种传统的边缘检测算法，例如Sobel、Prewitt、Roberts等算子的工作原理，这些算子基于梯度检测来寻找图像的强度变化。 重点在于Canny边缘检测算子，它是一种广泛使用的多级边缘检测方法，以其良好的抗噪性能和边缘定位精度而著称。Canny算子包括高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制和双阈值检测四个步骤。然而，传统Canny算子在滤波阶段可能对噪声敏感，导致边缘检测的不准确。为解决这一问题，论文提出了一种基于自适应平滑滤波的改进Canny算法，该方法可以根据局部图像特性动态调整滤波器，以更有效地消除噪声，同时保持边缘细节。 实验部分，作者通过在图像上添加高斯白噪声来模拟真实世界的复杂环境，然后使用传统Canny算子和改进的Canny算子进行边缘检测。结果表明，改进的算法在保持边缘检测精度的同时，提高了抗噪能力，从而验证了其在图像边缘检测中的优越性。 这篇毕业论文详尽地探讨了图像处理中的边缘检测问题，尤其是在Canny算子上的改进工作，对于理解边缘检测理论和实践具有很高的参考价值，适合于专业学习者深入研究和应用。关键词如“图像处理”、“边缘检测”、“Canny算子”和“检测性能”揭示了论文的核心主题和研究方向。