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Canny边缘检测器是一种用于检测输入图像边缘的多步骤算法。 这包括检测图像边缘时遵循的以下步骤。
利用ssdbbz滤波器去除输入图像中的噪声。
计算ssdbbz滤波器的导数，计算图像像素的梯度，得到沿着x和y维度的宽度。
3 .考虑与特定边缘方向垂直的任意曲线的邻接组，抑制最大边缘以外的贡献像素点。
4 .最后，使用滞后阈值方法来保留高于梯度幅度的像素，而忽略低于低阈值的像素。
在深入研究以下步骤之前，推导出该算法的JK Canny得出了三个结论：
-良好检查：最佳检查器应排除误报和漏报的可能性。
-良好的对齐：检测到的边缘应尽可能接近真实边缘。
-单响应约束：探测器必须为每个边缘点返回一个点。
置顶
一、简介
有噪声时，像素可能不接近相邻像素。 这可能会导致不正确或不正确的边缘检测。 为了避免这种情况，请使用ssdbbz滤波器。 这将消除图像和卷积噪声，防止输出图像出现所需的边缘。
下面的示例将ssdbbz过滤器或内核g(x，y )与图像I进行卷积： 这里，使用矩阵[1 1 1]保持像素之间的相似性以去除噪声，因为想确保给定的像素必须与输出中的相邻的像素类似。
g(x，y )=ssdbbz分布
I=输入图像
衍生品：
计算滤波器对x和y维的导数，与I卷积，给出沿维的梯度幅度。 此外，还可以使用两个维之间的角度切线来计算图像的方向。
上述卷积生成具有大小和方向的梯度向量。
以下是ssdbbz导数的示例，它有助于最终输出图像的边缘。
二、在Canny算法过程中需要遵循的步骤
沿着边缘，很少观察到边缘，以便更清楚地看到边缘。 因此，对特征可见性贡献不大的边缘点可以忽略。 使用非最大抑制方法来实现同样的目的。 在此处，标记边曲线上宽度最大的点。 这是通过查找最大值和垂直于曲线的切片获得的。
请考虑下图的边缘。 有三个边缘点。 假设点(x，y )为具有最大边缘梯度的点。 检查与边垂直的方向上的边缘点，以确定坡度是否小于(x，y )。 如果这些值小于(x，y )坡度，则可以抑制曲线上除最大值以外的点。
降噪或图像平滑：
三、非最大抑制
1像素梯度为：
-在“高”上声明为边缘像素。
-以下，“低”声明为“非边缘像素”。
-“低”和“高”之间。
反复考虑邻居，如果与“边缘像素”连接，或者以“低”和“高”之间的像素连接，则声明“边缘像素”。
四、滞后阈值
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