邊緣檢測

什么是邊緣：

* 圖像中像素值發(fā)生劇烈變化的位置(高頻信息區(qū)域)

* 這些區(qū)域往往都是圖像的邊緣

方法：濾波、形態(tài)學處理等

邊緣的作用

本質(zhì)上，邊緣是不同區(qū)域之間的邊界。

其中包含了圖像的區(qū)域信息，形狀信息

一方面，可以利用這些信息來作為特征對圖像進行理解(甚至深度學習中也有應用)

另一方面，事先提取出這些信息加以保存，以避免在一些操作中將邊緣信息抹除

成熟的邊緣檢測算法--canny

canny算法是目前為止接觸的最復雜的算法之一。

他具有很多的前后處理優(yōu)化細節(jié)，可以得到更好的邊緣檢測結(jié)果。

總的來說，他的基本原理是：在圖像中尋找局部最大梯度，將非最大值梯度抑制和雙閾值處理結(jié)合，產(chǎn)生好的邊緣檢測結(jié)果。

提出動機

canny算法之前，邊緣提取方法長期受困于噪聲影響。

噪聲，會使得圖像中的像素值產(chǎn)生隨機變化，從而使得邊緣檢測的結(jié)果出現(xiàn)錯誤或者不準確。

而canny采用以下方法來抑制噪聲

1. 引入高斯濾波器，來平滑噪聲

2. 采用