深入浅出各种边缘检测算子及其推导

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深入浅出各种边缘检测算子及其推导
深入浅出各种边缘检测算子及其推导
 

重点标签 tag1边缘检测计算机视觉图像处理Matlab

文章摘要


摘要:
本文详细介绍了边缘检测算法的相关知识,并通过大量图示和公式帮助读者深入理解各种边缘检测算子。文章首先解释了数字图像处理的基本概念,包括二值图像、灰度图像、彩色图像以及邻接性、连通性等。接着,文章讨论了滤波的目的和方法,特别是边缘检测中使用的滤波器。文章重点介绍了几种基本的边缘检测算子,如Sobel、Prewitt、Roberts算子,以及更先进的Canny和Marr-Hildreth算子。最后,文章提供了一些关于边缘检测算法的选择和应用的经验性建议,并附上了Canny边缘检测算法的完整Matlab代码实现。

详细总结:

1. 数字图像处理简介:
– 数字图像处理主要应用于改善图像信息以便于人类理解,以及处理图像数据以便于机器自动理解。
– 数字图像处理的目的是将原始图像转换为更易于理解或所需的形式。

2. 数字图像处理基础知识:
数字图像: 以二维数字表示,每个像素的灰度值范围为0-255。
二值图像、灰度图像、彩色图像: 二值图像中像素灰度值仅可取0或1;灰度图像每个像素可以由0-255的灰度值表示;彩色图像由三幅灰度图像组合而成,代表红绿蓝三通道的灰度值。
邻接性、连通性: 4邻域、D邻域和8邻域是像素点的周围像素集合;4连通和8连通描述了像素点与其邻域像素的连接关系。

3. 滤波:
– 滤波的目的是通过提取图像特征来简化图像信息,以及消除图像数字化时混入的噪声。
– 滤波器(如3*3、5*5矩阵)在图像上进行遍历,计算与对应像素的值并进行数值计算返回值到当前像素点。

4. 边缘检测算子:
基本边缘检测算子: Sobel、Prewitt、Roberts算子,这些算子通过计算像素点的梯度来检测边缘。
梯度: 图像中像素灰度值变化的速度,梯度的模表示在最大变化率方向上的单位距离所增加的量。

5. 先进边缘检测算子:
Canny算子: 一个多级边缘检测算法,通过高斯滤波、计算梯度图像与角度图像、非极大值抑制和双阈值边缘连接等步骤来检测边缘。
Marr-Hildreth算子: 基于二阶导数法的边缘检测算子,使用拉普拉斯滤波器进行图像的滤波操作,计算零交叉来检测边缘。

6. 补充和总结:
– 边缘检测算法广泛应用于多个领域,是计算机视觉学习的一个非常好的途径。
– 文章提供了Canny边缘检测算法的Matlab代码实现,以及一些关于边缘检测算法选择和应用的经验性建议。

代码实现:
文章最后提供了Canny边缘检测算法的Matlab代码实现,包括高斯滤波、梯度计算、阈值选择、非极大值抑制、边缘连接和细化等步骤。代码中使用了`imfilter`函数进行高斯滤波和梯度计算,`find`函数选择阈值,`bwselect`和`bwmorph`函数进行边缘连接和细化。

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原文作者: 极市平台

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