针对带噪声图像，提出了一种改进的Canny算子边缘检测算法。该算法用离散小波变换(DWT)分解和加权重构对图像进行平滑滤波，用Otsu阈值法(最大类间方差法) 求出最佳的滞后阈值,在3×3邻域求得梯度法。实验证明，该算法在较好地抑制噪声的同时保留了更多边缘，检测出的图像边缘更加准确和丰富。

Canny边缘检测算法原理及其VC实现详解Canny边缘检测算法原理及其VC实现详解

canny自适应边缘检测，能够实时准确的检测到图像边缘，相对一些形态算法和其它算子算法有很多优势，和大家分享

采用多维梯度法求解对彩色图片的边缘进行canny检测

Canny边缘检测： 计算机如何识别边缘：即颜色变化强度大的地方，即像素变化大的地方。 1.高斯滤波：高斯滤波的就是先找到高斯滤波核然后再进行卷积    1.1高斯噪声 首先我们先说一下，什么是高斯噪声？高斯噪声就是它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。其在图像当中常表现为能引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。噪声的出现会给图像带来干扰，让图像变得不清楚。 高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。消除图像在数字化过程中产生或者混入的噪声。    1.2高斯滤波核计算 二维高斯分布： 假定中心点的坐标是（0

Canny边缘检测算法由计算机科学家JohnF.Canny 于1986年提出的。其不仅提供了算法，还带来了一套边缘检测的理论，分阶段的解释如何实现边缘检测。Canny 检测算法包含下面几个阶段：1.灰度化2.高斯模糊3.计算图片梯度幅值4.非极大值抑制5.双阈值选取 灰度化实际上是一种降维的操作，可以减少计算。如果算法不进行色彩相关的识别的话，不灰度化，也可以直接进行后面的阶段。在实际的图片中

边缘检测_canny算法的Qt实现,界面里有分步的中间结果，使用的时候安装qt后，打开.pro文件，调试和运行文件夹配置一下就行

VERSION 2006/08/24 // bug fixed in ascii-file display CREATED BY: M.B. Wieling and N. Petkov, Groningen University, Department of Computer Science, Intelligent Systems

Edge_Detection_Autothreshold 生成自动阈值处理 Canny 边缘检测图像输出。 通常，为了使用 Canny 边缘检测，我们必须输入图像和其他参数（即阈值）。 但是，有了这个功能，我们只需要输入图像，不需要输入阈值。 [image_output] = Edge_Detection_Autothreshold(I) 输入参数I：输入单幅图像输出参数image_output：与输入图像大小相同的图像例子： I = imread(input3.jpg); 输出 = Edge_Detection_Autothreshold(I); imshow（输出）； 我们必须首先将输入图像放入目录。 例如使用“demo.m”来使用该功能对于数据集，我从https://pixabay.com/获得了图像

利用直方图得到阈值的取值范围，可以在你需要得到很多边缘时起作用