自适应Canny边缘检测算法提升图像处理性能

本文主要探讨了一种自适应的Canny边缘检测算法，针对传统Canny算法在处理图像平滑过程中可能出现的图像模糊以及阈值选择难题。Canny算法是一种广泛应用于计算机视觉领域的边缘检测方法，其原版由John F. Canny在1986年提出，通过高斯滤波器进行图像预处理，然后利用梯度计算和非极大值抑制来寻找稳定的边缘。 然而，该研究者注意到高斯滤波器可能导致边缘信息的损失，因此提出采用混合滤波器代替，这种滤波器能够同时考虑多尺度的信息，既能平滑图像去除噪声，又尽可能保持边缘细节。此外，为了改进传统的双阈值策略，研究人员结合了线性边缘增强技术，这种技术可以增强边缘的对比度，使其更加明显。 在阈值选择上，作者采用了改进的Otsu算法，这是一种无参数的自动阈值分割方法，它根据图像的灰度直方图自适应地确定阈值，避免了人为设定阈值的主观性和局限性。这样做的目的是提高算法的鲁棒性和适应性，使其能更好地适应不同场景和光照条件下的边缘检测任务。 文章通过一系列实验验证了新算法的有效性，结果显示，相较于传统的Canny算法，自适应Canny算法能够检测到更多弱边缘，图像信息更加完整，边缘连接性更强，从而具有更高的实用性。实验数据和分析支持了算法在实际应用中的优势，尤其是在边缘检测精度、复杂环境适应性等方面。 总结来说，这篇论文的核心贡献在于提出了一种结合混合滤波器、线性边缘增强和改进Otsu算法的自适应Canny边缘检测方法，旨在提高边缘检测的质量和效率，适用于各种复杂的图像处理场景。这为计算机视觉领域的边缘检测提供了新的思路和技术手段。