摘 要： 图像边缘检测是一种非常经典的基于计算机视觉技术的图像处理技术，主要是根据图像的某种特定信息，把目标的边缘与周围的区分开来。回顾了几种传统的边缘检测方法，并分析它们的优缺点，详细阐述了Canny算子的检测原理和实验方法。实验结果表明Canny算子是最优的边缘检测算子，能够较稳定地对目标图像进行边缘信息提取，得到较好的检测效果。
关键词： 图像处理； 边缘检测； Canny算子； 参数选择
边缘检测算法是图像处理中的一个重要部分，本文比较了几种常用的传统边缘检测算法，分析Canny算法的含义、原理和步骤，并将Canny算法应用于车牌和动物的检测。实验仿真结果验证了Canny算法的良好性能：提取缘信息的同时，能很好地抑制噪声的干扰，提高了图像边缘检测效果，但对于某些细节过于复杂的图像可能丢失一些信息。
1 边缘检测算法简介
2 Canny边缘检测算子
2.1 Canny算法的含义
1986年，John F.Canny找到一个可以实现多级边缘检测的算法，命名为Canny边缘检测算子，其含义如下[4]：
（1） 最佳检测：能够检测到足够多的图像中实际的边缘，减少真实边缘的漏检率和误检率。
（2） 最佳定位准则：检测到的边缘点的位置距离实际边缘点的位置最近。
（3） 检测点与边缘点一一对应：算子检测的边缘点与实际边缘点是一一对应。为了满足这种条件，最优检测指数函数，它与高斯函数的一阶导数极为相似。
2.2 Canny算法的步骤
2.2.1 用高斯滤波器平滑图像
图像在进行边缘检测时，首先要处理原始数据，以便于更好地实现边缘检测图像分割效果。所以开始时就需要原始数据与高斯mask做卷积，处理后的图像比原来模糊了一些，有利于图像边缘检测的进行。
由于高斯函数经傅里叶变换后还是高斯函数，能构成一个在频域具有平滑性能的低通滤波器：
经过以上两组图片对比，发现Canny算子适合于用于提取信息相对简单的图像，效果明显；但对于一些细节复杂的图像来说，分割效果不明显，会出现边缘丢失和边缘误判的情况，需要在后续的算法中不断改进。
4 结 语
Canny算子边缘检测相对其他的算子得到的处理图像效果更明显，边缘更细致，其他的算子的边缘检测得到的图像边缘并不十分明显。Canny边缘检测算子根据对信噪比与定位乘积进行测度，得到最佳的逼近算子，所以得到的图像边缘会更清晰。它也有些缺点，无法有效地处理噪声的影响问题，会产生许多不存在的边缘，不便于观察。因此，在不同的情况下应选择相应的算法来达到检测目的。
参考文献
[2] 徐献灵，林奕水.图像边缘检测算法比较与分析[J].自动化与信息工程，2007（3）：44?46.
[3] 王静，李竹林，贺东霞，等.基于边缘检测的各种算子及其特点[J].延安大学学报：自然科学版，2014（1）：5?8.
[6] 韦炜.常用图像边缘检测方法及Matlab研究[J].现代电子技术，2011，34（4）：91?94.
