张彬，司璇，金飞，袁丛鑫

(中国传媒大学理学院，北京 100024)

1 引言

图像边缘对人的视觉具有重要意义。一般而言，当人们看一个有边缘的物体时，首先感觉到的便是边缘。灰度或结构等信息的突变处称为边缘。边缘是一个区域的结束，也是另一个区域的开始，利用该特征可以分割图像。图像边缘检测的目的就是要检测出符合边缘特性的边缘像素。边缘检测在计算机视觉、图像分割、特征提取和图像匹配等应用中起着重要的作用，是图像分析与识别的重要环节。基于一阶导数的边缘检测算子包括Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子等，它们通过选取合适的阈值提取边缘。拉普拉斯边缘检测算法是基于二阶导数的边缘检测算子，该算子对噪声敏感。Canny算子是另外一类边缘检测算子，它不是通过微分算子检测边缘，而是在满足一定约束条件下推导出的边缘检测最优化算子。

但是，在实际图像中，常常存在着椒盐噪声等各种噪声，这时，采用经典Canny算子进行边缘检测时，会将很大一部分噪声点作为边缘点提取出来，导致提取的边缘信息不清晰等问题，为此需要对Canny算子的检测步骤进行改进。因此，本文利用中值滤波对Canny算子进行改进，再次进行边缘检测。实验表明使用本算法得到的图像边缘特性清晰，噪声消除明显，并将这一方法与经典Canny边缘处理方法作了比较，再次说明了本方法是可行的和有效的。

2 Canny算法

Canny考察了以往的边缘检测算子和边缘检测应用，发现……