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边缘检测的三种算法介绍
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边缘检测，作为计算机视觉（CV）领域的基石，随着技术的发展，已从传统方法如Canny算法，进化到融合深度学习的Structure Forests和HED算法。这些创新技术为图像分析提供了全新的视角。
Canny算法：经典多阶段处理
Canny算法，以其经典的五步流程，精准捕捉图像的边缘特征。首先，噪声去除，通过5x5高斯滤波器平滑图像，去除高频噪声，为后续步骤提供清晰的基础。接着，梯度计算，利用Sobel算子捕捉像素的强度变化，粗略定位边缘区域。非极大值抑制（Non-Maximun Suppression）则通过细化边缘，确保边缘信息的精确性。双阈值（Double Threhold）策略进一步区分强边缘、弱边缘和抑制点，最后，滞后边缘追踪确保连续性，强化边缘的完整性。
Structured Forests：局部检测与一致性
Structured Forests方法则采取了局部检测策略，利用监督学习判断每个像素，其创新之处在于将像素扩展为patch，并通过聚类映射到模式，如线条等，从而实现更精准的边缘定位。以下代码展示了其应用实例：
HED：整体嵌套边缘检测的威力
Holistically Nested Edge Detection（HED）则强调整体信息对边缘检测的贡献。基于VGG-Net的改造，通过side output layer的深度监督学习，它能捕捉到多尺度特征，更贴近图像语义。下图展示了HED的edge map生成过程和融合后的结果。
算法比较
尽管各有特色，Canny算法注重像素梯度的细节，但可能牺牲空间信息；Structured Forests强调空间连续性，但缺乏全局一致性；HED则通过多尺度融合和深度学习，提供更全面的边缘信息。然而，对于边缘模糊或不明显的图片，这些算法的表现仍有提升空间，值得进一步探讨。
实例展示
通过对比，Canny处理边缘颜色相近图片时，可能会有所遗漏，而Fast Edge和HED则能更清晰地呈现物体边缘，展现出各自的优点。具体效果如下：
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