邊緣檢測的閾值確定？一旦我們計(jì)算了導(dǎo)數(shù)，下一步就是給出一個(gè)閾值來確定邊緣的位置。閾值越低，檢測到的邊緣越多，結(jié)果越容易受到圖像噪聲的影響，越容易從圖像中提取出不相關(guān)的特征。相反，一個(gè)高閾值將失去薄或短

邊緣檢測的閾值確定？

一旦我們計(jì)算了導(dǎo)數(shù)，下一步就是給出一個(gè)閾值來確定邊緣的位置。閾值越低，檢測到的邊緣越多，結(jié)果越容易受到圖像噪聲的影響，越容易從圖像中提取出不相關(guān)的特征。相反，一個(gè)高閾值將失去薄或短段。常用的方法是滯后閾值選擇。這種方法使用不同的閾值來尋找邊緣。首先，使用閾值上限來尋找邊線的起點(diǎn)。一旦我們找到一個(gè)起點(diǎn)，我們就在圖像上逐點(diǎn)跟蹤邊緣路徑。當(dāng)大于閾值時(shí)，我們記錄邊緣位置，直到值小于下限。該方法假設(shè)邊緣是一個(gè)連續(xù)的邊界，在不將圖像中的噪聲點(diǎn)標(biāo)記為邊緣的情況下，可以跟蹤先前看到的邊緣的模糊部分。

canny邊緣檢測算法是怎么實(shí)現(xiàn)的？

Matlab Canny算子算法，已經(jīng)編寫，請參考邊函數(shù)