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1，Canny算子在进行边缘检测时采用双阈值分别检测强边缘和弱边缘

通过极大值抑制的结果与高阈值配合勾勒出图形的轮廓，根据轮廓上的点在各自领域寻找符合低阈值的点，这样就轮廓就完整了

Canny算子在进行边缘检测时采用双阈值分别检测强边缘和弱边缘

2，Canny算子的介绍

Canny边缘检测算子是John F. Canny于 1986 年开发出来的一个多级边缘检测算法。更为重要的是 Canny 创立了边缘检测计算理论（Computational theory of edge detection）解释这项技术如何工作。

Canny算子的介绍

3，sobel 算子和 canndy 算子的区别

我觉得你这个说法就有问题，sobel边缘检测运用sobel算子，就是3×3或者5×5等等之类的矩阵，canny是在sobel算法的基础上加以改进，并没有canny算子，canny算法的边缘检测部分就是sobel算法。
计算机视觉领域的一种重要处理方法。主要用于获得数字图像的一阶梯度，常见的应用和物理意义是边缘检测。在技术上，它是一个离散的一阶差分算子，用来计算图像亮度函数的一阶梯度之近似值。在图像的任何一点使用此算子，将会产生该点对应的梯度矢量或是其法矢量。

sobel 算子和 canndy 算子的区别

4，Canny算子的参数

Canny 算法包含许多可以调整的参数，它们将影响到算法的计算的时间与实效。高斯滤波器的大小：第一步所用的平滑滤波器将会直接影响 Canny 算法的结果。较小的滤波器产生的模糊效果也较少，这样就可以检测较小、变化明显的细线。较大的滤波器产生的模糊效果也较多，将较大的一块图像区域涂成一个特定点的颜色值。这样带来的结果就是对于检测较大、平滑的边缘更加有用，例如彩虹的边缘。阈值：使用两个阈值比使用一个阈值更加灵活，但是它还是有阈值存在的共性问题。设置的阈值过高，可能会漏掉重要信息；阈值过低，将会把枝节信息看得很重要。很难给出一个适用于所有图像的通用阈值。目前还没有一个经过验证的实现方法。

5，canny算子的阈值确定原则是什么 谢谢

Canny 算子的步骤主要有：Stage 1. Image SmoothingStage 2. DifferentiationStage 3. Non-Maximum SuppressionStage 4. Edge Thresholding其中前两步就是 sobel 算子求梯度，然后进行处理。 sobel 算子得到的结果应该就是梯度吧？但是 梯度的 取值有什么范围吗？ 好像不好确定。另外，在sobel 算子边缘检测的时候， 好像matlab 里面有 自动选择阈值的方法，不知是什么方法？另外如果手动设置阈值的时候，阈值为0-1的一个小数，相对最大的梯度的一个比列吧！即大于这个比例就认为是边缘，否则不是。

6，Canny算子的发展

Canny 的目标是找到一个最优的边缘检测算法，最优边缘检测的含义是：好的检测- 算法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘。好的定位- 标识出的边缘要尽可能与实际图像中的实际边缘尽可能接近。最小响应- 图像中的边缘只能标识一次，并且可能存在的图像噪声不应标识为边缘。为了满足这些要求 Canny 使用了变分法，这是一种寻找满足特定功能的函数的方法。最优检测使用四个指数函数项的和表示，但是它非常近似于高斯函数的一阶导数。
canny 算法包含许多可以调整的参数，它们将影响到算法的计算的时间与实效。高斯滤波器的大小：第一步所用的平滑滤波器将会直接影响 canny 算法的结果。较小的滤波器产生的模糊效果也较少，这样就可以检测较小、变化明显的细线。较大的滤波器产生的模糊效果也较多，将较大的一块图像区域涂成一个特定点的颜色值。这样带来的结果就是对于检测较大、平滑的边缘更加有用，例如彩虹的边缘。阈值：使用两个阈值比使用一个阈值更加灵活，但是它还是有阈值存在的共性问题。设置的阈值过高，可能会漏掉重要信息；阈值过低，将会把枝节信息看得很重要。很难给出一个适用于所有图像的通用阈值。目前还没有一个经过验证的实现方法。

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