本研究提出了一种改进的Canny边缘检测算法，优化了噪声抑制和边界定位能力，提高了图像处理中的边缘检测精度与连贯性。
边缘检测是图像处理中的关键技术之一，用于识别并定位图像边界以提取形状、纹理及物体轮廓的重要特征。然而，在存在噪声的环境中，传统方法可能效果不佳。
本段落提出了一种改进的Canny算子边缘检测算法，旨在优化在带噪环境下的应用性能。该算法通过引入离散小波变换（DWT）和Otsu阈值法来解决现有技术中的不足之处，并且采用了3×3邻域求梯度的方法以增强噪声抑制效果。
具体来说，改进措施包括：
1. **使用DWT进行滤波**：此方法能够将图像分解成不同频率的分量，便于分离边缘信息与噪声。
2. **应用Otsu阈值法确定最佳滞后阈值**：这种方法依据灰度直方图自动选择最优分割点以提高检测准确性。
3. **采用3×3邻域计算梯度**：相比传统的2×2邻域方法，这一步可以提供更加稳定和准确的边缘定位。
实验结果显示，在保持图像清晰的同时该算法能够有效地抑制噪声并保留更多细节信息。因此改进后的Canny算子不仅提高了检测准确性也增强了结果的丰富性。
综上所述，本段落提出的创新技术对于处理包含大量干扰信号的真实场景具有显著优势，并为后续分析提供了坚实的基础支持。
5星
