邊緣檢測算法有哪些呢？圖像的邊緣檢測是一種定位二維或三維圖像（特別是醫(yī)學(xué)圖像）中的對象的邊緣的系統(tǒng)。通過輸入端（310）接收表示該圖像的各元素值的數(shù)據(jù)元素集。該數(shù)據(jù)集被存儲在存儲裝置（320）中。處理

邊緣檢測算法有哪些呢？

圖像的邊緣檢測是一種定位二維或三維圖像（特別是醫(yī)學(xué)圖像）中的對象的邊緣的系統(tǒng)。通過輸入端（310）接收表示該圖像的各元素值的數(shù)據(jù)元素集。該數(shù)據(jù)集被存儲在存儲裝置（320）中。處理器（340）確定該圖像中的對象的邊緣。該處理器計(jì)算所述數(shù)據(jù)元素的至少一階和/或二階導(dǎo)數(shù)，并且計(jì)算該圖像的等照度線曲率，所述曲率由κ標(biāo)識。該處理器還確定校正因數(shù)α，該校正因數(shù)α對于由對象的曲率和/或所述數(shù)據(jù)的模糊造成的邊緣錯位進(jìn)行校正。該校正因數(shù)α取決于所述等照度線曲率κ。然后，該處理器確定取決于所計(jì)算出的導(dǎo)數(shù)和所述等照度線曲率的算子的過零點(diǎn)。該系統(tǒng)的輸出端（330）提供對于該圖像中的邊緣位置的指示。早期的有邊緣算子法、曲線擬合法、模板匹配法、門限化法。近年來又有許多新的邊緣檢測的算法：小波變換、小波包的邊緣檢測等，基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)、模糊理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的邊緣檢測算法等。

canny邊緣檢測算法是怎么實(shí)現(xiàn)的？

matlab里有canny算子的算法，已經(jīng)寫好，請參考edge函數(shù)

如何進(jìn)行邊緣檢測算法的閾值確定？

一旦我們計(jì)算出導(dǎo)數(shù)之后，下一步要做的就是給出一個閾值來確定哪里是邊緣位置。閾值越低，能夠檢測出的邊線越多，結(jié)果也就越容易受到圖片噪聲的影響，并且越容易從圖像中挑出不相關(guān)的特性。與此相反，一個高的閾值將會遺失細(xì)的或者短的線段。一個常用的這種方法是帶有滯后作用的閾值選擇。這個方法使用不同的閾值去尋找邊緣。首先使用一個閾值上限去尋找邊線開始的地方。一旦找到了一個開始點(diǎn)，我們在圖像上逐點(diǎn)跟蹤邊緣路徑，當(dāng)大于門檻下限時一直紀(jì)錄邊緣位置，直到數(shù)值小于下限之后才停止紀(jì)錄。這種方法假設(shè)邊緣是連續(xù)的界線，并且我們能夠跟蹤前面所看到的邊緣的模糊部分，而不會將圖像中的噪聲點(diǎn)標(biāo)記為邊緣。