圖像邊緣檢測 Canny邊緣檢測

底下有詳細代碼

一、介紹

1、圖像檢測的原理。

        圖像檢測的原理是檢測相鄰的幾個點像素值之間的變化率，相對于對函數求導。求點P(x,y)的變換率，可以在點P周圍選取一些點，求x方向的距離Gx，再求y方向上的距離Gy。最後變換率G等于Gx平方加上Gy平方的和的平方差，即G=Math.sqrt(Gx^2+Gy^2)。

2、Canny算子。

        Canny算子對噪聲不敏感。Canny邊緣檢測算子是John F. Canny于1986年開發出來的一個多級邊緣檢測算法。更為重要的是Canny創立了“邊緣檢測計算理論”（computational theory of edge detection）解釋這項技術如何工作。

        Canny的目标是找到一個最優的邊緣檢測算法，最優邊緣檢測的含義是：好的檢測- 算法能夠盡可能多地辨別出圖像中的實際邊緣。好的定位- 辨別出的邊緣要與實際圖像中的實際邊緣盡可能接近。最小響應- 圖像中的邊緣隻能辨別一次，并且可能存在的圖像噪聲不應辨別為邊緣。為了滿足這些要求Canny使用了變分法，這是一種尋找滿足特定功能的函數的方法。最優檢測使用四個指數函數項的和表示，但是它非常近似于高斯函數的一階導數。

3、步驟。

        （1）高斯過濾。

        （2）Sobel邊緣檢測（其他的邊緣檢測方法也可以）。

        （3）非極大值抑制。

        （4）雙門檻值檢測。

二、高斯過濾

1、介紹。

        任何邊緣檢測算法都不可能在未經處理的原始資料上很好地處理，是以第一步是對原始資料與高斯平滑模闆作卷積，得到的圖像與原始圖