董书月组：Canny算子在图像边缘检测中的关键实现与应用

本文档是一份来自电气信息工程系通信工程专业的DSP课程设计报告，由董书月小组完成，成员包括董立尧、董蓓、范广杰和付腾飞，指导教师为高彦彦，完成日期为2013年6月25日。报告的主题是"dsp-Canny算子实现图像的边缘检测"。 边缘检测在图像处理领域具有核心地位，因为它是识别图像基本特征的关键步骤。边缘被定义为图像中灰度变化显著的区域，通常表现为灰度值在小范围内急剧变化。边缘的重要性体现在多个方面：它包含了图像的主要信息，对于物体识别、边界检测、图像分割和模式识别等任务至关重要。人眼和许多图像分析算法都依赖于边缘来理解图像内容，边缘的检测简化了图像分析过程，有助于提高图像识别的准确性。 Canny算子是一种经典的二阶边缘检测算法，相较于一阶边缘检测算子如Roberts、Sobel、Prewitt和梯度算子，Canny算子更为精确且抗噪性能更强。它包含三个主要步骤：首先，使用高斯滤波器进行平滑，降低噪声的影响；其次，计算图像的梯度方向和大小，得到粗略边缘；最后，应用非极大值抑制和双阈值策略来确定最终的强边缘和弱边缘，保留较为稳定的边缘信息。 文档详细描述了Canny算子的实现原理和技术细节，可能包括如何计算梯度，如何设置合适的阈值，以及如何通过非极大值抑制来优化边缘检测结果。通过学习这份报告，学生可以深入了解Canny算子的工作机制，并将其应用于实际的图像处理项目中，提升图像边缘检测的精度和效率。 这份文档是关于图像处理技术的一个深入研究，对于理解边缘检测的基本概念、Canny算子的优势以及其实现方法具有很高的价值，适合在 DSP 课程中作为教学或实践资料使用。