Desenvolvido por John F. Canny em 1986 o detector de bordas de Canny utiliza um algoritmo multi-estágios para detectar uma ampla margem de bordas na imagem. Canny também desenvolveu uma teoria computacional sobre detecção de bordas explicando porque as técnicas funcionam.
O Detector de Bordas Ideal John Canny propôs que o detector de bordas ótimo deveria respeitar os seguintes parâmetros: Boa Detecção - O algoritmo deve ser capaz de identificar todas as bordas possíveis na imagem. Boa Localização - As bordas encontradas devem estar o mais próximo possível das bordas da imagem original. Resposta Mínima - Cada borda da imagem deve ser marcada apenas uma vez. O ruído da imagem não deve criar falsas bordas.
Para satisfazer tais condições, Canny utilizou um cálculo de variações, visando encontrar uma função que otimizasse o funcional desejado. A função ideal para o detector de Canny é descrito pela soma de quatro termos de exponenciais, que pode ser aproximada pela primeira derivada de uma gaussiana.
Referências
Canny, J., A Computational Approach To Edge Detection, IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, 8:679-714, 1986.
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