Canny算法是一种流行的边缘检测算法，旨在提取出图像中的重要边缘特征，同时尽量减少假阳性（非边缘点被错误地标记为边缘点）和假阴性（真正的边缘点被忽略）。边缘特征保护是指在进行边缘检测时，尽可能地保留真实的边缘信息，避免因为噪声、模糊或其他因素导致边缘信息的丢失。
Canny算法包括以下几个关键步骤：
1.图像灰度化：将原始的彩色图像转换为灰度图像，简化后续处理。
2.高斯滤波：应用高斯滤波器对灰度图像进行平滑处理，以降低噪声的影响。这一步有助于保护真实的边缘特征，因为噪声往往会导致虚假边缘的产生。
3.梯度计算：通过计算图像的梯度来确定边缘的位置。梯度的大小表示灰度变化的剧烈程度，梯度的方向表示边缘的方向。常用的梯度算子包括Sobel、Prewitt等。
4.非极大值抑制：对梯度图像进行非极大值抑制，以确保边缘的宽度尽可能窄。这一步能够进一步保护真实的边缘特征，因为它会抑制那些不是局部最大值的点，只保留局部最大值的点作为潜在的边缘。
5.双阈值处理：设定两个阈值，一个高阈值和一个低阈值。梯度值高于高阈值的点被认为是强边缘点，低于低阈值的点被认为是非边缘点，而介于两者之间的点被认为是弱边缘点。对这些弱边缘点进行进一步的分析，以确定它们是否真正属于边缘。
通过这些步骤，Canny算法能够在一定程度上保护图像中的边缘特征，从而得到较为清晰和准确的边缘检测结果。需要注意的是，Canny算法的效果受到图像质量、阈值选择等因素的影响，可能需要针对不同的应用场景进行适当的调整和优化。
