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據元素集。該數據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據元素集。該數據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。該處理器計算所述數據元素的至少一階和/或二階導數，并且計算該圖像的等照度線曲率，所述曲率由κ標識。該處理器還確定校正因數α，該校正因數α對于由對象的曲率和/或所述數據的模糊造成的邊緣錯位進行校正。該校正因數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算出的導數和所述等照度線曲率的算子的過零點。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，基于數學形態(tài)學、模糊理論和神經網絡的邊緣檢測算法等。

canny邊緣檢測算法是怎么實現(xiàn)的？

matlab里有canny算子的算法，已經寫好，請參考edge函數

如何進行邊緣檢測算法的閾值確定？

一旦我們計算出導數之后，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的特性。與此相反，一個高的閾值將會遺失細的或者短的線段。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，我們在圖像上逐點跟蹤邊緣路徑，當大于門檻下限時一直紀錄邊緣位置，直到數值小于下限之后才停止紀錄。這種方法假設邊緣是連續(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標記為邊緣。