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  Canny的目標是找到一個最優的邊緣檢測演算法,最優邊緣檢測的含義是:  為了滿足這些要求Canny使用了變分法,這是一種尋找滿足特定功能的函式的方法。最優檢測使用四個指數函式項的和表示,但是它非常近似於高斯函式的一階導數。

  

  任何邊緣檢測演算法都不可能在未經處理的原始資料上很好地處理,所以第一步是對原始資料與高斯平滑模板作卷積,得到的影象與原始影象相比有些輕微的模糊(blurred)。這樣,單獨的一個畫素噪聲在經過高斯平滑的影象上變得幾乎沒有影響。

  影象中的邊緣可能會指向不同的方向,所以Canny演算法使用4個mask檢測水平、垂直以及對角線方向的邊緣。原始影象與每個mask所作的卷積都儲存起來。對於每個點我們都標識在這個點上的最大值以及生成的邊緣的方向。這樣我們就從原始影象生成了影象中每個點亮度梯度圖以及亮度梯度的方向。

  較高的亮度梯度比較有可能是邊緣,但是沒有一個確切的值來限定多大的亮度梯度是邊緣多大又不是,所以Canny使用了滯後閾值。  滯後閾值需要兩個閾值——高閾值與低閾值。假設影象中的重要邊緣都是連續的曲線,這樣我們就可以跟蹤給定曲線中模糊的部分,並且避免將沒有組成曲線的噪聲畫素當成邊緣。所以我們從一個較大的閾值開始,這將標識出我們比較確信的真實邊緣,使用前面匯出的方向資訊,我們從這些真正的邊緣開始在影象中跟蹤整個的邊緣。在跟蹤的時候,我們使用一個較小的閾值,這樣就可以跟蹤曲線的模糊部分直到我們回到起點。  一旦這個過程完成,我們就得到了一個二值影象,每點表示是否是一個邊緣點。  一個獲得亞畫素精度邊緣的改進實現是在梯度方向檢測二階方向導數的過零點 它在梯度方向的三階方向導數滿足符號條件 其中formula_3, formula_4... formula_5表示用高斯核平滑原始影象得到的尺度空間表示formula_6計算得到的偏導數。用這種方法得到的邊緣片斷是連續曲線,這樣就不需要另外的邊緣跟蹤改進。滯後閾值也可以用於亞畫素邊緣檢測。

  Canny演算法包含許多可以調整的引數,它們將影響到演算法的計算時間與實效。  如果想要試驗Canny演算法中的引數,https://web.archive.org/web/20090615224334/http://matlabserver.cs.rug.nl/ 的線上Canny程式會很有幫助。

  Canny演算法適用於不同的場合。它的引數允許根據不同實現的特定要求進行調整以識別不同的邊緣特性。對於PC上的實時影象處理來說可能慢得無法使用,尤其是在使用大的高斯濾波器的情況下。但是,我們討論計算能力的時候,也要考慮到隨著處理器速度不斷提升,有望在未來幾年使得這不再成為一個問題。
Canny邊緣檢測運算元是澳洲電腦科學家約翰·坎尼(英語:John F. Canny)於1986年開發出來的一個多級邊緣檢測演算法。更為重要的是Canny創立了“邊緣檢測計算理論”(computational theory of edge detection)解釋這項技術如何工作。