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详细介绍了 Canny 算法在图像处理中的重大应用。也将 Canny 算法和图像处理的基本原理、应用的步骤进行了介绍,并应用 Canny 算法提取出了较好的边缘,并且针对 Canny 算法第一个步骤高斯提取上的缺陷――容易将边缘信息弱化,提出了选择性平滑滤波,其中的思想是:设定一个阈值,让邻域内的像素点的灰度值与中心点像素灰度值的差值小于这个阈值的像素点进行平滑滤波,而不是让邻域内所有的像素点参与滤波。 针对 Canny 算法选择阈值的困难性和不确定性,提出了迭代算法来求取高低阈值, 其中的思想是:先用直方图统计出图像的最小灰度值和最大灰度值,然后求均值,作为最原始阈值。 该阈值将图像分为高于和低于这个阈值的部分。 然后分别求这两部分图像的灰度均值,将这两个灰度均值求和求均值,和最原始的阈值进行比较, 按照上述步骤再次计算,直到得出最佳高低阈值。 不仅解决了阈值选择问题, 也优化了 Canny 边缘提取效果。

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《Canny 算子在图像处理中的优化研究》

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文件号：061823

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