自适应改进Canny边缘检测算法：提高图像处理精度与抗噪性能

本文是一篇深入探讨数字图像边缘检测算法的研究论文，针对图像处理领域的核心议题——边缘检测进行详细的阐述。边缘作为图像的重要特征，对于目标识别、图像分割等任务具有至关重要的作用。作者首先指出，尽管边缘检测在图像处理中占据关键地位，但它也面临着"两难"的问题，即如何准确地从复杂图像中提取出清晰的边缘，同时保持对噪声的抵抗能力。 文章从数学模型的角度出发，对实际图像中存在的不同类型的边缘进行了描述，包括直线边缘、曲线边缘和混合边缘等，这些模型为后续的边缘检测提供了理论基础。接着，作者详细回顾了传统的边缘检测算法，如Sobel、Prewitt、Roberts等算子的工作原理，分析了它们的优点和局限性。这些算子通过梯度计算来识别边缘，但往往在面对噪声时表现不足。 在实验部分，作者针对图像加入高斯白噪声的情况，应用了传统的Canny算子进行边缘检测。Canny算子以其双阈值策略和非极大值抑制特性著名，但在低信噪比条件下可能产生伪边缘。为解决这一问题，作者提出了一个基于自适应平滑滤波的改进Canny边缘检测算法。该算法旨在提高在噪声环境下的鲁棒性，通过动态调整滤波器参数，优化边缘检测的精度和抗干扰性能。 实验结果显示，改进后的算法在边缘提取上表现出了更高的精确性和稳定性，能够有效地抑制噪声对边缘检测的影响。关键词包括图像处理、边缘检测、Canny算子和检测性能，这些都是论文的核心内容和研究重点。这篇2000字的研究论文为图像边缘检测提供了新的思考角度和实用方法，对于图像处理技术的发展具有一定的推动作用。