基于粒子群算法优化Canny算子的芯片标识图像边缘检测方法

本发明提出了一种基于粒子群算法优化Canny算子的芯片标识图像边缘检测方法。该方法主要包括以下步骤：首先，对芯片标识图像进行滤波以减少噪声；其次，计算滤波后的图像的梯度幅值和方向；接着，通过非极大值抑制处理保留局部最大值点；然后，利用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)自动选择多个阈值，以提高边缘检测的准确性和鲁棒性；最后，通过多阈值处理和边缘连接策略，形成完整的边缘检测结果。本发明通过引入自适应机制和基于PSO优化的多阈值选择，有效解决了传统Canny算子在高噪声和复杂纹理图像中边缘检测不准确、易产生虚假边缘和漏检的问题。该方法在芯片标识图像的边缘检测中具有更高的准确性和鲁棒性，适用于高噪声和复杂纹理图像的处理，具有广泛的应用前景。