自適應(yīng)Canny算法研究及其在圖像邊緣檢測(cè)中的應(yīng)用.pdf

1、邊緣包含了圖像大部分信息，邊緣檢測(cè)是圖像處理和分析的關(guān)鍵步驟，對(duì)后續(xù)高層次的特征描述、匹配和識(shí)別等有著重大的影響。
　　 本文首先對(duì)一些傳統(tǒng)的邊緣檢測(cè)算法和近年來廣泛受到關(guān)注的邊緣檢測(cè)算法進(jìn)行了綜述，同時(shí)將其中傳統(tǒng)的邊緣檢測(cè)算法進(jìn)行了代碼實(shí)現(xiàn)并給出相應(yīng)的分析。
　　 然后分析了遺傳算法的特點(diǎn)及其適用的問題，再將遺傳算法應(yīng)用到傳統(tǒng)的Canny算法中，提出了一種基于改進(jìn)遺傳算法的自適應(yīng)Canny邊緣檢測(cè)算法。該算法能夠很好的

2、解決傳統(tǒng)算法中闌值難以自動(dòng)選取的問題，提高了算法對(duì)不同圖像的自適應(yīng)性。同時(shí)，改進(jìn)后的Canny算法在圖像梯度幅值的計(jì)算方法和非極大值抑制上都采用了新的方法，能夠很好的提高圖像邊緣檢測(cè)的精度和準(zhǔn)確度，并且一定程度上抑制了噪聲對(duì)檢測(cè)結(jié)果的影響。
　　 在文章的最后，將改進(jìn)的自適應(yīng)Canny算法在Visual C++下進(jìn)行編程實(shí)現(xiàn)，并通過多個(gè)圖像檢測(cè)結(jié)果將其與傳統(tǒng)算法進(jìn)行了對(duì)比分析。
　　 改進(jìn)的自適應(yīng)Canny算法在保持了C