Canny边缘检测-Wiki

Canny edge dector 由 John F. Canny 在1986年提出。

1. Canny 算法的发展
2. Canny算法的步骤
   2.1 降噪
   2.2 寻找图像的亮度梯度
   2.3 非极大值抑制
   2.4 在图像中追踪边缘、滞后阈值法
3. Canny边缘检测器的不同的几何公式
4. Haralick-Canny边缘检测器

理想的边缘检测器特点：

1. good detection
2. good localization
3. minimal response

Canny edge detection is a four step process.

1. A Gaussian blur is applied to clear any speckles and free the image of
   noise.
2. A gradient operator is applied for obtaining the gradients' intensity and
   direction.
3. Non-maximum suppression determines if the pixel is a better candidate for
   an edge than its neighbours.
4. Hysteresis thresholding finds where edges begin and end.

Canny边缘检测器的检测步骤

1. 高斯滤波：去除斑点(speckles)和噪声(noise)
2. 使用梯度算子获得梯度的值和方位角
3. 非极大值抑制抑制确定像素点在邻域中是好的候选点
4. 滞后阈值法去寻找边缘的起始和终止

图像降噪：采用7×7、5×5等模板的归一化的高斯核与图形进行卷积。
如5×5的高斯尺度因子为σ=1.4，1/159

图像灰度灰度化：Gray=0.299R+0.587G+0.114B

图像亮度的梯度:
分别检测水平和竖直方向的梯度Gx、Gy，然后可以求出G幅度G（勾股定理）和方位角θ（atan2）

非极大值抑制：
在梯度方向上，如果不是极大值，则过滤掉