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圖像邊緣是計算機理解圖像的重要特征之一。在數字圖像中，邊緣就是相鄰的具有顯著不同特征區域間的分界線。在機器視覺領域，對邊緣檢測算法進行了深入的研究，得到了各種針對不同領域圖像的算法。通常將圖像邊緣劃分為階躍型和屋頂型兩種類型：階躍型邊緣兩邊的灰度值有很大的差別；屋頂型邊緣存在于灰度值從增加到逐漸減少的變化轉折點上；邊緣檢測的經典算法有Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Laplace算子、LOC算子等，這些經典算法原理簡單，易于運行，但抗躁性能差，提取的邊緣粗糙。傳統Canny算法將邊緣檢測問題轉化為求取圖像梯度函數極大值的問題，該算法能夠滿足最優準則的邊緣檢測算法，傳統Cannv算法具有定位精度高、邊緣檢測準確等優點，在不同領域都得到了廣泛的應用。在傳統Canny算法中，高斯濾波器sigma值、高低分割閾值都需要人為經驗設定。本文針對以上提出的缺點，將復合形態學濾波算法和Otsu算子引入到傳統Canny算法中，最終利用形態學細化算子實現細化邊緣。
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