中值滤波改进Canny图像边缘检测

"该资源是一篇发表于2011年6月《中国传媒大学学报自然科学版》的学术论文，由张彬、司璇、金飞和袁丛鑫合作撰写，主题聚焦于一种改进的Canny图像边缘检测方法。论文提出在噪声环境下，通过使用中值滤波替代传统的高斯平滑滤波来增强Canny算子的性能。实验结果显示，这种改进的算法在抑制噪声和保持边缘像素点的准确性上表现出色，能提高图像边缘检测的精度。关键词包括边缘检测、Canny算子和中值滤波。" Canny图像边缘检测是一种经典的多级边缘检测算法，由John F. Canny在1986年提出。该算法主要包含四个步骤：高斯滤波、计算梯度幅度和方向、非极大值抑制以及双阈值检测。原始的Canny算法使用高斯滤波器来平滑图像，减少噪声影响，然后计算梯度以找到边缘像素。然而，高斯滤波在处理椒盐噪声或其他尖锐噪声时可能不够有效，因为高斯滤波会模糊边缘。 论文中的改进方法是将高斯滤波替换为中值滤波。中值滤波是一种非线性滤波方法，尤其擅长去除椒盐噪声。它的工作原理是对图像窗口内的像素值取中值，而不是平均值，因此可以有效地保护边缘不被模糊。与高斯滤波相比，中值滤波在保持边缘细节方面更胜一筹，特别是在噪声环境中。 实验结果证明了这一改进策略的有效性，即在抑制噪声的同时，能够更好地保留图像的边缘像素点，从而提高边缘检测的准确性。这对于计算机视觉任务，如图像分割、目标识别和图像分析等都至关重要，因为准确的边缘检测是这些任务的基础。 这篇论文提供了一种在噪声条件下改进Canny边缘检测方法的新思路，对于图像处理和计算机视觉领域的研究有着积极的贡献。通过使用中值滤波，该方法提高了在复杂环境下的边缘检测性能，有助于未来图像处理技术的发展。