如笔划宽度变换（SWT）文件中所述，它使用Canny边缘检测的输出作为输入。这使得Canny边缘检测的准确性处于关键位置，因为如果精度很低（例如，噪声太大或缺少太多正确的边缘），SWT将发现过多的虚假结果或完全错过一些文本笔划。
当输入图像的性质不受约束时，Canny边缘检测中使用的滞后参数非常难以调整。
是否存在使用SWT的部分正确（即部分不准确）结果来改进Canny边缘检测步骤的参数选择的任何文档化方法，以便可以迭代这两个步骤以产生连续细化？
（我的一个用途是扫描文档图片。不幸的是，我没有任何可以公开发布的样本图片。此外，能够处理包含文本的无约束图像是一个仍然是从长远来看，这是非常重要的。）