Canny边缘检测算法详解与实现步骤

Canny边缘检测是一种经典的计算机图像处理技术，由John F. Canny在1986年提出，它是一种非常有效的边缘检测算法，能够在图像中精确地检测出稳定的边缘。Canny算法通过多个步骤来实现边缘检测，包括图像预处理、高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制、双阈值检测以及边缘追踪。 首先，Canny算法从输入灰度图像开始。预处理阶段使用一维高斯滤波函数（由`CreatGauss`函数实现），目的是平滑图像并减少噪声，其中`sigma`参数控制了高斯核的标准差。` CreatGauss`函数生成一个窗口大小为`[1+2*ceil(3*sigma)]`的一维高斯核，中心点为窗口半径的一半。高斯滤波后，图像变得更加平滑，有助于后续步骤中的边缘检测。 接下来，通过`GaussianSmooth`函数应用高斯滤波器对原始图像进行进一步平滑，提高边缘检测的稳定性。然后，通过`Grad`函数计算图像的梯度，即图像在每个像素点上的变化率，包括水平方向和垂直方向的梯度值（`pGradX`和`pGradY`）。梯度的大小（模）存储在`pMag`数组中，这些值反映了图像中潜在边缘的存在。 非极大值抑制（`NonmaxSuppress`）步骤是关键环节，它确保在每个像素点，只有其邻域中的最大梯度值被认为是边缘。这一步骤有助于消除噪声并保持边缘的连续性。 `EstimateThreshold`函数采用双阈值方法来确定边缘的强弱。通过计算图像中像素梯度值的分布，找到两个阈值`pThrHigh`和`pThrLow`，较低阈值用于标记边缘可能的位置，较高阈值用于确定强边缘。`dRatHigh`和`dRatLow`是这两个阈值与平均梯度值的比例。 最后，`Hysteresis`阶段执行边缘的二值化过程，保留那些强度超过高阈值且相邻像素也满足条件的边缘，同时删除强度低于低阈值的边缘，这就是所谓的“滞后”策略，可以增强边缘的连接性和抗噪能力。`TraceEdge`函数根据这些信息沿着边缘进行跟踪，形成最终的边缘图像。 整个Canny算法的核心在于其对边缘定位的精确性和抗噪能力，它在很多领域，如图像分析、机器视觉和计算机视觉中得到了广泛应用。通过调用`Canny`函数，传入原始图像、高斯核标准差、双阈值比例和结果缓冲区，即可得到处理后的边缘检测结果。这个过程涉及到了图像处理的多个基本概念和技术，展示了计算机科学中复杂算法设计的实际应用。