canny邊緣檢測器
角點檢測
（1）一維訊號
（2）二維訊號：與一維相似
在離散的數字影象上計算梯度
使用差分運算在數值上近似一階微分運算。
去噪（1）首先利用乙個卷積運算進行濾波。
（2）然後利用一階微分運算元，包括sobel運算元、prewitt運算元等計算影象梯度，然後進行邊緣提取。或者使用二階微分運算元，拉普拉斯運算元，但是一般不用。或者直接使用高斯拉普拉斯log。
演算法的基本過程：
（1）計算影象的梯度；
（2）梯度的非極大值抑制；
（3）雙閾值提取邊緣點。
非極大值抑制nms
只保留梯度方向上的極大值點，其他點置零，得到n(x
,y)n(x,y)
n(x,y)
，然後對其進行二值化進一步減少邊緣點。
雙閾值檢測邊緣
canny演算法應用雙閥值，即乙個高閥值和乙個低閥值來區分邊緣畫素。如果邊緣畫素點梯度值大於高閥值，則被認為是強邊緣點。如果邊緣梯度值小於高閥值，大於低閥值，則標記為弱邊緣點。小於低閥值的點則被抑制掉。這一步演算法很簡單。
低閾值：更大的誤檢概率；
高閾值：更加可靠的邊緣。
演算法基本思想是使用乙個固定視窗在影象上進行任意方向上的滑動，比較滑動前與滑動後兩種情況，視窗中的畫素灰度變化程度，如果存在任意方向上的滑動，都有著較大灰度變化，那麼我們可以認為該視窗中存在角點。
harris給出的角點差別方法並不需要計算具體的特徵值，而是計算乙個角點響應值來判斷角點。的計算公式為：
harris角點的性質：
若該點的灰度值比其周圍領域內足夠多的畫素點的灰度值大或者小，則該點可能為角點。
一般若圓圈內3/4
3/43/
4的點都滿足以下閾值，則看作是乙個特徵點。
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