Canny算子是一种常用的边缘检测算法，具有高精度和低误检率的特点。它是由John F. Canny于1986年提出的，被广泛应用于计算机视觉、图像处理、机器人视觉等领域。
Canny算子主要包括以下几个步骤：
1. 噪声抑制：使用高斯滤波器对图像进行滤波，以消除图像中的噪声。
2. 梯度计算：使用Sobel算子计算图像中每个像素的梯度和方向。
3. 梯度方向量化：将梯度方向量化为四个方向（0度、45度、90度和135度）。
4. 非极大值抑制：在每个梯度方向上，找到局部极大值点，并将其作为边缘点。
5. 双阈值检测：将边缘点分为强边缘点、弱边缘点和非边缘点，并根据两个阈值（高阈值和低阈值）对它们进行分类。强边缘点被认为是真正的边缘点，非边缘点被排除，而弱边缘点则需要进一步判断是否是真正的边缘点。
6. 滞后阈值：对于一些与强边缘点相邻的弱边缘点，如果它们与强边缘点之间的连通性良好，则将其认为是真正的边缘点。
Canny算子通过以上步骤，能够检测出图像中的真实边缘，并且能够有效地抑制噪声和误检。
Canny算子中的双阈值检测是非常重要的一步，它决定了算法能否准确地检测出图像中的真实边缘。高阈值和低阈值的选择也非常关键，通常需要根据具体的图像和应用场景进行调整。
一般来说，可以通过以下步骤来选择Canny算子的高阈值和低阈值：
1. 对图像进行预处理，包括去噪和灰度化等操作。
2. 选择一个适当的高阈值，通常可以根据图像的平均灰度值来确定。例如，可以将高阈值设置为平均灰度值的1.5倍或2倍。
3. 选择一个适当的低阈值，通常可以将高阈值除以一个系数来得到。例如，可以将低阈值设置为高阈值的1/3或1/4。
4. 对于每个像素，如果其梯度值大于高阈值，则将其标记为强边缘点；如果其梯度值小于低阈值，则将其标记为非边缘点；如果其梯度值介于高阈值和低阈值之间，则将其标记为弱边缘点。
5. 对于每个弱边缘点，如果其与任何一个强边缘点直接相连，则将其标记为真正的边缘点。
需要注意的是，高阈值和低阈值的具体取值需要根据实际情况进行调整，以达到最佳的边缘检测效果。
确定图像的平均灰度值可以用以下公式：
平均灰度值 = (0.299 × R平均值) + (0.587 × G平均值) + (0.114 × B平均值)
其中，R平均值、G平均值和B平均值分别是图像中所有像素的红、绿、蓝分量的平均值。这个公式是将RGB图像转换为灰度图像的标准公式，它将红、绿、蓝三个分量按照一定的比例进行加权平均，得到一个灰度值。
如果将图像转换为灰度图像后，可以直接计算所有像素的灰度值的平均值，即可得到图像的平均灰度值。
选择合适的下采样方法和采样率需要考虑多个因素，包括图像分辨率、目标应用场景、处理时间和计算资源等。
下采样方法的选择应该考虑到图像的特点和处理要求。最近邻插值法在处理速度上比较快，但会产生锯齿状的边缘；平均池化法可以保持图像的平滑性，但会导致细节信息的丢失。如果需要保留图像细节信息，可以考虑使用其他下采样方法，如双线性插值法或双立方插值法等。
采样率的选择需要根据应用场景和计算资源来确定。采样率越高，图像的细节信息就会保留得越多，但同时也会增加计算的时间和资源消耗。如果需要快速处理大量图像，可以降低采样率以提高效率；如果需要高精度的图像处理，可以选择更高的采样率来保留更多的图像细节。
下面是一个简单的Canny算子的Matlab语言实现：
% 读入图像并显示
I = imread('lena.jpg');
figure, imshow(I), title('原图像');
% 转换为灰度图像
I = rgb2gray(I);
% 进行Canny算子边缘检测
edge_I = edge(I, 'Canny');
% 显示边缘图像
figure, imshow(edge_I), title('Canny算子边缘检测结果');
上述代码中，首先读入图像并显示，然后将图像转换为灰度图像，接着使用Matlab内置的edge函数进行Canny算子边缘检测，最后显示边缘图像。
需要注意的是，Canny算子的边缘检测结果会受到参数的影响，比如阈值等，需要根据具体情况进行调整以达到最佳的边缘检测效果。