Canny邊緣檢測運算元原理
canny運算元是影象處理中比較常用的演算法，之前曾用canny來進行邊緣檢測，方便接下來的用Hough對影象進行處理，其中Canny運算元的演算法原理中有好多基本的概率都很重要，為了溫故所以寫篇Canny，有不做和錯誤的地方歡迎指徵。
首先介紹一下Canny對邊緣檢測質量進行分析提出了三個原則：1.信噪比準則、2.定位精度準則、3.但邊緣響應準則，具體什麼意思這裡就不貼了。邊緣檢測演算法難點在於需要在排除噪聲和精準定位方面，正所謂魚和熊掌不可兼得。Canny運算元可以在這兩者之間比較好的折衷
演算法步驟
（1）用高斯濾波器平滑影象
這裡為什麼用對影象進行平滑，有一種解釋是在後期邊緣檢測的時候可以獲得比較圓潤的邊緣，坑擊噪聲對影象的干擾
（2）用一階偏導的有限差分計算梯度幅值和方向
附：在canny運算元中使用的是一階偏導如（2），二階偏導的數學表示式：f(x+1)-f(x)-(f(x)-f(x-1))=f(x+1)+f(x1)-2f(x)
(3)對梯度幅值進行非極大值抑制
在http://blog.csdn.net/xiaxiazls/article/details/47841435這篇文章中的這部分介紹很詳細。要進行非極大值抑制，就首先要確定畫素點C的灰度值在其8值鄰域內是否為最大。圖1中藍色的線條方向為C點的梯度方向，這樣就可以確定其區域性的最大值肯定分佈在這條線上，也即出了C點外，梯度方向的交點dTmp1和dTmp2這兩個點的值也可能會是區域性最大值。因此，判斷C點灰度與這兩個點灰度大小即可判斷C點是否為其鄰域內的區域性最大灰度點。如果經過判斷，C點灰度值小於這兩個點中的任一個，那就說明C點不是區域性極大值，那麼則可以排除C點為邊緣。這就是非極大值抑制的工作原理。
（4）用雙閾值方法檢測和連線邊緣
使用兩個閾值T1和T2(T1<T2),首先使用高閾值得到一個邊緣影象，但是該邊緣影象由於採用的是高閾值，所以存在不連續的情況比較多，這個時候在高閾值邊緣影象的端點8領域處尋找可以連線的到輪廓上的邊緣，當滿足閾值T1時連線。