[摘 要]图像边缘信息是重要的图像信息，本文详细介绍了Canny算子边缘提取的原理和算法，然后利用Matlab编程实现Canny算子对灰度图像的边缘检测。实验表明，Canny算子提取图像边缘具有很好的效果。
　　[关键词]Canny算子 边缘检测 Matlab
　　中图分类号：TP31 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2013）09-0033-01
　　1 引言
　　图象的边缘是指图象局部区域亮度变化显著的部分，边缘信息是重要的图像特征信息。因此，边缘检测的方法研究是图像分析和识别领域中一个十分引人关注的课题。传统的边缘检测算子如Sobel、Prewitt、Roberts和Kirch等算子，大部分為居于窗口梯度算子。由于他们对噪声很敏感，所以对处理实际图像不太实用。近十年来，有很多学者采用不同的方法研究如何提取受噪声劣化图像的边缘。其中Canny提出的最佳边缘检测算子很快普及成了与其他实验结果做比较的标准。
　　Canny算子是一种比较新的边缘检测算子，具有很好的边缘检测性能，得到了越来越广泛的应用。Canny算子的基本思想是：先对处理的图像选择一定的Gauss滤波器进行平滑滤波，然后采用一种称之为“非极值抑制”的技术，对平滑后的图像处理后，得到最后所需的边缘图像。
　　2 Canny算子的边缘检测算法
　　2.1 Canny算子边缘检测基本原理
　　Canny边缘检测器是Gauss函数的一阶导数，是对信噪比与定位之积的最优化逼近算子。Canny认为好的边缘检测具有三个特点：
　　（1）低概率的错标非边缘点和低概率不标真实边缘点；
　　（2）检测出来的边缘点应该尽可能的靠近真实边缘中心；
　　（3）对单一边缘仅有唯一的响应。
　　2.2 Canny算子边缘检测算法
　　Canny算子边缘检测算法可分为四步：高斯滤波器平滑、一阶偏导的梯度计算、梯度幅值的非极大值抑制、双阈值算法检测和连接边缘。
　　Step1：高斯滤波器平滑。