【摘 要】
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在移动机器人自主作业时，环境中往往存在障碍物，路径规划避障时要进行动态目标检测.Canny边缘检测算法可以与众多动态目标检测算法相结合，提高目标检测的效果.但是传统Canny边缘检测存在着自适应性不强，边缘检测可能不连续，或者检测虚假边缘的现象.本文提出了一种优化Canny边缘检测算法，通过改进的自适应中值滤波来预处理图像，对算法效率及对噪声点的处理做出了优化，紧接着增加梯度计算方向，最后结合改进
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2019YFB1705104）资助； 国家自然科学基金项目（91648204）资助； 辽宁省自然基金项目（2022-MS-291）资助； 辽宁省教育厅科研项目（LJ2020024）资助； 辽宁省教育厅基本科研项目（LJKMZ2
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在移动机器人自主作业时，环境中往往存在障碍物，路径规划避障时要进行动态目标检测.Canny边缘检测算法可以与众多动态目标检测算法相结合，提高目标检测的效果.但是传统Canny边缘检测存在着自适应性不强，边缘检测可能不连续，或者检测虚假边缘的现象.本文提出了一种优化Canny边缘检测算法，通过改进的自适应中值滤波来预处理图像，对算法效率及对噪声点的处理做出了优化，紧接着增加梯度计算方向，最后结合改进的大津阈值分割法，提出了三阈值分割法代替原始的阈值分割法使图像边缘信息更加完整准确.仿真结果表明，该算法在边缘检测准确率上对比传统Canny边缘检测，Sobel算子与较新改进算法均有20%左右的提升，该算法优化了传统算法检测的连续性和准确率.
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