一種基于改進(jìn)Canny的邊緣檢測算法

一種基于改進(jìn)Canny的邊緣檢測算法一、本文概述邊緣檢測是計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理領(lǐng)域中的一個(gè)重要任務(wù)，它旨在識別圖像中的邊緣，即灰度、顏色或紋理發(fā)生劇烈變化的地方。在眾多邊緣檢測算法中，Canny算法因其優(yōu)秀的性能和穩(wěn)定的檢測結(jié)果而受到廣泛關(guān)注。然而，傳統(tǒng)的Canny算法在面對復(fù)雜場景時(shí)仍存在一定的局限性，如噪聲干擾、邊緣定位不準(zhǔn)確等問題。為了解決這些問題，本文提出了一種基于改進(jìn)Canny的邊緣檢測算法。本文首先回顧了傳統(tǒng)的Canny算法的基本原理和步驟，然后針對其存在的問題進(jìn)行了深入的分析。在此基礎(chǔ)上，我們提出了一種改進(jìn)策略，通過引入自適應(yīng)閾值、非極大值抑制優(yōu)化以及邊緣跟蹤等技術(shù)，提高了算法的抗噪性能和邊緣定位精度。我們還對改進(jìn)后的算法進(jìn)行了詳細(xì)的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，并與傳統(tǒng)的Canny算法進(jìn)行了對比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的改進(jìn)算法在檢測效果和運(yùn)算速度上均優(yōu)于傳統(tǒng)的Canny算法。本文的主要貢獻(xiàn)在于提出了一種有效的改進(jìn)Canny邊緣檢測算法，并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了其優(yōu)越性。這一研究成果對于提高邊緣檢測算法的準(zhǔn)確性和魯棒性具有一定的參考價(jià)值，有望在實(shí)際應(yīng)用中發(fā)揮重要作用。我們也期望通過本文的研究，能夠激發(fā)更多的學(xué)者和研究者關(guān)注邊緣檢測算法的研究和改進(jìn)，推動(dòng)計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理領(lǐng)域的發(fā)展。二、相關(guān)理論背景邊緣檢測是圖像處理中的一個(gè)基本問題，它的主要目標(biāo)是識別圖像中的局部強(qiáng)度變化，這些變化通常對應(yīng)于物體的邊界。Canny邊緣檢測算法是其中最為經(jīng)典和廣泛使用的算法之一。Canny算法基于多階段過程，包括噪聲去除、計(jì)算圖像梯度、非極大值抑制以及雙閾值處理，最后通過滯后閾值處理來確定真正的邊緣。然而，傳統(tǒng)的Canny算法在處理復(fù)雜圖像時(shí)可能會(huì)遇到一些問題，如邊緣定位不準(zhǔn)確、對噪聲敏感以及計(jì)算量大等。為了克服這些問題，研究人員提出了一些改進(jìn)的Canny邊緣檢測算法。這些改進(jìn)主要集中在以下幾個(gè)方面：一是提高邊緣定位的準(zhǔn)確性，通過改進(jìn)梯度計(jì)算、非極大值抑制或滯后閾值處理等方法來實(shí)現(xiàn)；二是增強(qiáng)算法的抗噪聲能力，通常是通過引入濾波器或其他預(yù)處理方法來降低噪聲對邊緣檢測的影響；三是降低算法的計(jì)算復(fù)雜度，以便在實(shí)時(shí)或大規(guī)模圖像處理中更快速地運(yùn)行。近年來，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，一些基于深度學(xué)習(xí)的邊緣檢測算法也開始嶄露頭角。這些算法通過訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)和預(yù)測圖像的邊緣，具有更高的準(zhǔn)確性和靈活性。然而，深度學(xué)習(xí)算法通常需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計(jì)算資源，因此在某些應(yīng)用場景中可能并不適用。本文提出的基于改進(jìn)Canny的邊緣檢測算法旨在結(jié)合傳統(tǒng)Canny算法的優(yōu)點(diǎn)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的優(yōu)勢，通過改進(jìn)算法的關(guān)鍵步驟和引入適當(dāng)?shù)纳疃葘W(xué)習(xí)技術(shù)來提高邊緣檢測的準(zhǔn)確性和效率。具體而言，本文首先分析了傳統(tǒng)Canny算法的局限性和可能的改進(jìn)方向，然后提出了一種基于改進(jìn)梯度計(jì)算和非極大值抑制的邊緣檢測算法。本文還探討了如何將深度學(xué)習(xí)技術(shù)引入到改進(jìn)Canny算法中，以進(jìn)一步提高其性能。通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析，本文驗(yàn)證了所提算法的有效性和優(yōu)越性。三、改進(jìn)Canny算法的設(shè)計(jì)傳統(tǒng)的Canny邊緣檢測算法雖然在許多場合下表現(xiàn)出色，但在處理復(fù)雜圖像，如噪聲干擾、邊緣模糊或圖像質(zhì)量較低的圖像時(shí)，其性能往往不盡如人意。為了解決這些問題，我們提出了一種基于改進(jìn)Canny的邊緣檢測算法。我們的改進(jìn)主要集中在以下三個(gè)方面：噪聲抑制、梯度計(jì)算與邊緣跟蹤。我們采用了更先進(jìn)的噪聲抑制技術(shù)。傳統(tǒng)的Canny算法使用高斯濾波器來平滑圖像，減少噪聲。然而，這種方法在處理具有復(fù)雜噪聲模式的圖像時(shí)，效果并不理想。因此，我們引入了非局部均值濾波器（Non-LocalMeansFilter）來替代高斯濾波器。非局部均值濾波器能夠利用圖像中的自相似性，對噪聲進(jìn)行更有效的抑制，同時(shí)保留更多的邊緣信息。我們對梯度計(jì)算過程進(jìn)行了優(yōu)化。在傳統(tǒng)的Canny算法中，梯度的大小和方向是通過計(jì)算圖像的一階和二階導(dǎo)數(shù)來得到的。然而，這種方法對噪聲敏感，且容易受到邊緣模糊的影響。因此，我們采用了基于Sobel算子的梯度計(jì)算方法。Sobel算子對噪聲的抵抗能力更強(qiáng)，且能夠更好地處理邊緣模糊的問題。我們改進(jìn)了邊緣跟蹤算法。傳統(tǒng)的Canny算法使用雙閾值法進(jìn)行邊緣跟蹤，這種方法雖然簡單有效，但在處理一些復(fù)雜的邊緣結(jié)構(gòu)時(shí)，可能會(huì)出現(xiàn)斷裂或連接錯(cuò)誤的情況。為了解決這個(gè)問題，我們引入了動(dòng)態(tài)規(guī)劃的思想，通過構(gòu)建能量函數(shù)來指導(dǎo)邊緣的跟蹤過程。這種方法能夠更好地處理復(fù)雜的邊緣結(jié)構(gòu)，提高邊緣檢測的準(zhǔn)確性。我們的改進(jìn)Canny算法通過優(yōu)化噪聲抑制、梯度計(jì)算和邊緣跟蹤三個(gè)關(guān)鍵步驟，提高了算法在復(fù)雜圖像上的邊緣檢測性能。在接下來的章節(jié)中，我們將通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證這種改進(jìn)算法的有效性。四、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與分析為了驗(yàn)證本文提出的基于改進(jìn)Canny的邊緣檢測算法的有效性，我們設(shè)計(jì)了一系列實(shí)驗(yàn)。這些實(shí)驗(yàn)的目的是在多種不同類型的圖像上測試算法的性能，并將其與傳統(tǒng)的Canny邊緣檢測算法進(jìn)行比較。我們選擇了標(biāo)準(zhǔn)圖像庫中的多幅圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，包括灰度圖像、彩色圖像、包含噪聲的圖像以及不同分辨率的圖像。所有實(shí)驗(yàn)均在相同的硬件和軟件環(huán)境下進(jìn)行，以確保結(jié)果的公平性和可比性。對于每幅圖像，我們分別應(yīng)用傳統(tǒng)的Canny邊緣檢測算法和改進(jìn)后的算法進(jìn)行處理。在處理過程中，我們記錄了算法的運(yùn)行時(shí)間、檢測到的邊緣數(shù)量以及邊緣的質(zhì)量。為了量化邊緣質(zhì)量，我們采用了邊緣強(qiáng)度、邊緣連續(xù)性和邊緣定位精度等評價(jià)指標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在大多數(shù)情況下，改進(jìn)后的算法在邊緣強(qiáng)度、邊緣連續(xù)性和邊緣定位精度等方面均優(yōu)于傳統(tǒng)的Canny算法。特別是在處理包含噪聲的圖像時(shí)，改進(jìn)后的算法能夠更有效地抑制噪聲，減少虛假邊緣的產(chǎn)生。改進(jìn)后的算法在運(yùn)行時(shí)間上也具有一定的優(yōu)勢，尤其是在處理高分辨率圖像時(shí)，其計(jì)算效率的提升更為顯著。改進(jìn)后的算法在邊緣檢測性能方面優(yōu)于傳統(tǒng)的Canny算法，特別是在處理包含噪聲的圖像時(shí)表現(xiàn)出更好的魯棒性。改進(jìn)后的算法在計(jì)算效率上也有所提升，這對于處理大規(guī)模圖像或?qū)崟r(shí)圖像處理應(yīng)用具有重要意義。盡管改進(jìn)后的算法在大多數(shù)情況下表現(xiàn)出色，但在某些特定類型的圖像上可能仍然存在一些挑戰(zhàn)。例如，在處理具有復(fù)雜紋理或高對比度的圖像時(shí)，算法可能會(huì)出現(xiàn)過度檢測或漏檢的情況。因此，未來的研究可以在這些方面進(jìn)一步改進(jìn)算法。通過本次實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與分析，我們證明了基于改進(jìn)Canny的邊緣檢測算法在性能和效率上均優(yōu)于傳統(tǒng)的Canny算法。這為圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的相關(guān)應(yīng)用提供了一種新的有效工具。五、討論與展望在本文中，我們提出了一種基于改進(jìn)Canny的邊緣檢測算法，并對其進(jìn)行了詳細(xì)的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法在邊緣檢測精度和效率方面均優(yōu)于傳統(tǒng)的Canny算法。然而，我們也意識到，盡管這一改進(jìn)算法在多個(gè)數(shù)據(jù)集上取得了良好的性能，但仍存在一些值得進(jìn)一步探討的問題和潛在的改進(jìn)空間。盡管我們的改進(jìn)算法在一定程度上提高了邊緣檢測的準(zhǔn)確性，但在處理復(fù)雜紋理和噪聲干擾時(shí)仍可能受到一定的影響。因此，未來的研究可以進(jìn)一步探索如何結(jié)合深度學(xué)習(xí)或其他先進(jìn)的圖像處理技術(shù)，以提高算法在復(fù)雜場景下的魯棒性。本文主要關(guān)注了灰度圖像的邊緣檢測問題。然而，在實(shí)際應(yīng)用中，彩色圖像的邊緣檢測同樣具有重要意義。因此，未來的研究可以考慮將本文提出的改進(jìn)算法擴(kuò)展到彩色圖像領(lǐng)域，以滿足更廣泛的實(shí)際需求。隨著計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的不斷發(fā)展，實(shí)時(shí)邊緣檢測在許多領(lǐng)域變得越來越重要。因此，提高算法的運(yùn)行速度同樣是一個(gè)值得研究的方向。未來可以嘗試通過優(yōu)化算法結(jié)構(gòu)、利用并行計(jì)算等技術(shù)手段來進(jìn)一步提升算法的運(yùn)行效率。本文提出的基于改進(jìn)Canny的邊緣檢測算法在邊緣檢測精度和效率方面取得了顯著成果，但仍存在一些值得進(jìn)一步探討的問題和潛在的改進(jìn)空間。未來的研究可以從提高算法魯棒性、擴(kuò)展算法應(yīng)用領(lǐng)域以及提升算法運(yùn)行速度等方面展開。六、結(jié)論本文提出了一種基于改進(jìn)Canny的邊緣檢測算法，該算法在傳統(tǒng)Canny算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行了多方面的優(yōu)化和創(chuàng)新。通過引入非下采樣輪廓波變換（NSCT）和多尺度分析，算法在保留邊緣細(xì)節(jié)和減少噪聲干擾方面取得了顯著成效。采用改進(jìn)的雙閾值處理方法，進(jìn)一步提高了邊緣連接的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)Canny算法相比，改進(jìn)后的算法在邊緣檢測準(zhǔn)確性和魯棒性方面均有了顯著的提升。尤其是在處理復(fù)雜圖像和噪聲干擾較強(qiáng)的圖像時(shí)，改進(jìn)算法表現(xiàn)出更強(qiáng)的適應(yīng)性和穩(wěn)定性。算法的運(yùn)行效率也得到了優(yōu)化，能夠滿足實(shí)時(shí)性要求較高的應(yīng)用場景。本文提出的基于改進(jìn)Canny的邊緣檢測算法在保留邊緣細(xì)節(jié)、減少噪聲干擾、提高邊緣連接準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性等方面具有顯著優(yōu)勢。該算法不僅為圖像處理領(lǐng)域提供了新的邊緣檢測手段，也為實(shí)際應(yīng)用中的圖像分析和識別提供了有力支持。未來，我們將繼續(xù)優(yōu)化和完善該算法，以進(jìn)一步提高其性能和適用范圍。參考資料：隨著科技的不斷發(fā)展，圖像處理技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，如安全監(jiān)控、醫(yī)療診斷、交通控制等。在這些應(yīng)用中，邊緣檢測是圖像處理的重要環(huán)節(jié)之一，它可以用于識別和提取圖像中的對象、特征和紋理。Canny邊緣檢測算法是一種常用的邊緣檢測算法，它具有良好的檢測效果和魯棒性。在實(shí)際應(yīng)用中，Canny邊緣檢測算法仍存在一些問題，如檢測到的邊緣不準(zhǔn)確、噪聲干擾等。因此，本文提出了一種改進(jìn)的Canny邊緣檢測算法，以提高檢測效果和魯棒性。傳統(tǒng)的Canny邊緣檢測算法主要包括以下步驟：濾波、計(jì)算圖像梯度、非極大值抑制、雙閾值檢測和邊緣跟蹤。其中，雙閾值檢測是Canny算法的關(guān)鍵步驟之一，它通過設(shè)置兩個(gè)閾值來區(qū)分強(qiáng)邊緣和弱邊緣。然而，在實(shí)際應(yīng)用中，雙閾值的選擇往往需要根據(jù)具體的應(yīng)用場景和圖像特點(diǎn)進(jìn)行調(diào)整，這增加了算法的復(fù)雜度和不穩(wěn)定性。針對雙閾值檢測的問題，本文提出了一種改進(jìn)的Canny邊緣檢測算法。該算法采用單閾值檢測來代替雙閾值檢測，避免了雙閾值選擇的問題。在單閾值檢測中，我們根據(jù)圖像的梯度分布特點(diǎn)，動(dòng)態(tài)地調(diào)整閾值，從而更好地適應(yīng)各種應(yīng)用場景和圖像特點(diǎn)。我們還增加了一個(gè)濾波器來進(jìn)一步去除噪聲干擾，提高了檢測到的邊緣準(zhǔn)確性和魯棒性。為了驗(yàn)證本文提出的改進(jìn)Canny邊緣檢測算法的有效性，我們在一組測試圖像上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)后的算法能夠更好地識別和提取圖像中的邊緣，具有更高的準(zhǔn)確性和魯棒性。與傳統(tǒng)的Canny算法相比，改進(jìn)后的算法在檢測到的邊緣數(shù)量、邊緣連續(xù)性和抗噪聲能力等方面均有所提升。在實(shí)際應(yīng)用中，改進(jìn)的Canny邊緣檢測算法可以應(yīng)用于各種需要邊緣檢測的場景。例如，在安全監(jiān)控中，該算法可以用于識別監(jiān)控視頻中的目標(biāo)輪廓和行為特征；在醫(yī)療診斷中，該算法可以用于提取醫(yī)學(xué)圖像中的病變區(qū)域和器官輪廓；在交通控制中，該算法可以用于識別車輛和行人的邊緣信息，從而進(jìn)行智能交通管理和調(diào)度。總結(jié)起來，本文提出了一種改進(jìn)的Canny邊緣檢測算法，通過采用單閾值檢測和增加濾波器來提高檢測效果和魯棒性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)后的算法在識別和提取圖像中的邊緣方面具有更高的準(zhǔn)確性和魯棒性。該算法可以應(yīng)用于各種需要邊緣檢測的場景，為實(shí)際應(yīng)用提供了一種有效的解決方案。圖像邊緣檢測是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一項(xiàng)重要任務(wù)，廣泛應(yīng)用于目標(biāo)識別、圖像分割、特征提取等應(yīng)用中。Canny算子是一種經(jīng)典的圖像邊緣檢測算法，具有較高的準(zhǔn)確性和魯棒性。然而，Canny算子仍然存在一些問題，如檢測到的邊緣不連續(xù)、對噪聲敏感等。因此，本文提出了一種改進(jìn)的Canny算子，以提高圖像邊緣檢測的性能。Canny算子是一種多階段圖像邊緣檢測算法，包括噪聲濾波、計(jì)算圖像梯度、非極大值抑制和雙閾值檢測等步驟。傳統(tǒng)的Canny算子使用高斯濾波器來平滑圖像，然后計(jì)算圖像梯度大小和方向。接著，非極大值抑制和雙閾值檢測用于確定最終的邊緣。我們的改進(jìn)主要集中在兩個(gè)方面：一是采用自適應(yīng)閾值代替固定的雙閾值，以更好地適應(yīng)不同圖像的邊緣檢測；二是引入形態(tài)學(xué)操作，以連接檢測到的邊緣，提高邊緣連續(xù)性。傳統(tǒng)的Canny算子使用兩個(gè)固定的閾值來檢測邊緣。然而，不同圖像的邊緣強(qiáng)度和分布可能不同，固定的閾值可能無法適應(yīng)所有情況。因此，我們采用自適應(yīng)閾值來代替固定的閾值。具體來說，我們計(jì)算每個(gè)像素點(diǎn)的梯度強(qiáng)度和方向，并根據(jù)這些信息動(dòng)態(tài)確定閾值。這樣可以使閾值更貼近實(shí)際圖像的邊緣強(qiáng)度。在檢測到邊緣后，我們引入形態(tài)學(xué)操作來連接斷開的邊緣。我們使用結(jié)構(gòu)元素來平滑圖像，并將結(jié)果與原始圖像進(jìn)行與操作。這樣可以使檢測到的邊緣更加連續(xù)。為了驗(yàn)證改進(jìn)算法的有效性，我們在不同類型的圖像上進(jìn)行測試，包括自然圖像、醫(yī)學(xué)圖像和衛(wèi)星圖像等。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)算法在邊緣檢測的準(zhǔn)確性和魯棒性方面都優(yōu)于傳統(tǒng)的Canny算子。特別是在面對噪聲干擾時(shí)，改進(jìn)算法具有更好的性能。改進(jìn)算法還可以更好地連接檢測到的邊緣，提高了邊緣連續(xù)性。本文提出了一種改進(jìn)的Canny算子，以提高圖像邊緣檢測的性能。通過采用自適應(yīng)閾值和引入形態(tài)學(xué)操作，改進(jìn)算法可以更好地適應(yīng)不同圖像的邊緣檢測，并提高邊緣連續(xù)性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)算法在邊緣檢測的準(zhǔn)確性和魯棒性方面都優(yōu)于傳統(tǒng)的Canny算子。未來我們將繼續(xù)研究其他類型的圖像邊緣檢測算法，以進(jìn)一步推動(dòng)計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的發(fā)展。Canny邊緣檢測算法是一種常用的圖像邊緣檢測方法，具有良好的抗干擾性能和較高的檢測精度。然而，原始的Canny邊緣檢測算法在處理某些場景時(shí)存在不足，如在處理噪聲較多或者光照不均的圖像時(shí)，檢測結(jié)果可能會(huì)出現(xiàn)偏差。因此，本文提出了一種基于改進(jìn)Canny的邊緣檢測算法，以期在更多場景下獲得更好的檢測效果。計(jì)算圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的梯度幅值和方向，其中梯度幅值表示像素點(diǎn)周圍像素的強(qiáng)度變化，梯度方向表示像素點(diǎn)周圍像素的亮度變化方向。篩選出梯度幅值大于閾值的像素點(diǎn)，將其標(biāo)記為候選邊緣點(diǎn)。然后，對每個(gè)候選邊緣點(diǎn)周圍的像素點(diǎn)進(jìn)行比較，如果該像素點(diǎn)的梯度幅值大于其周圍的像素點(diǎn)，則將其標(biāo)記為邊緣點(diǎn)，否則將其排除。使用兩個(gè)閾值對候選邊緣點(diǎn)進(jìn)行篩選。低閾值用于檢測較強(qiáng)的邊緣點(diǎn)，高閾值用于檢測較弱的邊緣點(diǎn)。如果候選邊緣點(diǎn)的梯度幅值大于高閾值，則將其標(biāo)記為邊緣點(diǎn)；如果候選邊緣點(diǎn)的梯度幅值在兩個(gè)閾值之間，則需要根據(jù)其連通性進(jìn)行判斷；如果候選邊緣點(diǎn)的梯度幅值低于低閾值，則將其排除。針對原始Canny邊緣檢測算法的不足，本文提出了一種改進(jìn)方法。具體步驟如下：在對圖像進(jìn)行Canny邊緣檢測之前，需要對圖像進(jìn)行預(yù)處理，以減小圖像中的噪聲和光照不均的影響。本文采用中值濾波方法進(jìn)行預(yù)處理，可以有效抑制圖像中的椒鹽噪聲和脈沖噪聲。還可以使用直方圖均衡化方法對圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理，以改善圖像的對比度和清晰度。在Canny邊緣檢測算法中，雙閾值的選擇對于檢測結(jié)果的精度至關(guān)重要。為了更好地適應(yīng)不同場景下的圖像處理需求，本文提出了一種自適應(yīng)選擇閾值的方法。該方法根據(jù)圖像的局部特征自適應(yīng)地選擇閾值，可以更好地適應(yīng)不同圖像的復(fù)雜度和噪聲水平。具體實(shí)現(xiàn)方法如下：閾值=μ\+σ^2\(注：此公式需根據(jù)具體實(shí)現(xiàn)代碼進(jìn)行調(diào)整)其中，μ為均值，σ為方差。該公式可以根據(jù)圖像的局部特征自適應(yīng)地選擇閾值，提高邊緣檢測的精度。多尺度檢測可以更好地檢測不同尺度的邊緣，提高檢測結(jié)果的可靠性。本文采用金字塔多尺度方法進(jìn)行檢測，從粗到細(xì)對圖像進(jìn)行多尺度分析。具體實(shí)現(xiàn)方法如下：隨著科技的發(fā)展，圖像處理技術(shù)在許多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，如計(jì)算機(jī)視覺、醫(yī)學(xué)影像分析等。在圖像處理中，邊緣檢測是一個(gè)重要的步驟，它可以幫助我們更好地理解和分析圖像。Canny算子是一種經(jīng)典的邊緣檢測算法，但是它也有一些局限性。本文將介紹一種改進(jìn)的Canny算子算法，以提高圖像邊緣檢測