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

1、邊緣包含了圖像大部分信息，邊緣檢測是圖像處理和分析的關(guān)鍵步驟，對后續(xù)高層次的特征描述、匹配和識別等有著重大的影響。
　　 本文首先對一些傳統(tǒng)的邊緣檢測算法和近年來廣泛受到關(guān)注的邊緣檢測算法進(jìn)行了綜述，同時將其中傳統(tǒng)的邊緣檢測算法進(jìn)行了代碼實現(xiàn)并給出相應(yīng)的分析。
　　 然后分析了遺傳算法的特點及其適用的問題，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選取的問題，提高了算法對不同圖像的自適應(yīng)性。同時，改進(jìn)后的Canny算法在圖像梯度幅值的計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的精度和準(zhǔn)確度，并且一定程度上抑制了噪聲對檢測結(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)行編程實現(xiàn)，并通過多個圖像檢測結(jié)果將其與傳統(tǒng)算法進(jìn)行了對比分析。
　　 改進(jìn)的自適應(yīng)Canny算法在保持了C