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边缘检测原理

详细说下canny检测的原理吧Step1. 高斯Filter平滑图像Step2. 用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向Step3. 对梯度幅值进行非极大值抑制Step4. 用双阈值算法检测和连接边缘

Canny边缘检测器是使用最有效边缘检测器.该方法总结如下:1、图像使用带有指定标准偏差σ的高斯滤波器来平滑,从而可以减少噪声.2、在每一点处计算局部梯度g(x,y)=[G2x+G2y]1/2 和边缘方向α(x,y)=arctan(Gy/Gx).边缘点定义为梯度方向上其强度局部最大的点.3、第2条中确定的边缘点会导致梯度幅度图像中出现脊.然后,算法追踪所有脊的顶部,并将所有不在脊的顶部的像素设为零,以便在输出中给出一条细线,这就是众所周知的非最大值抑制处理.脊像素使用两个阈值T1和T2做阈值处理,其中T1

边缘通常都是一边亮,一边暗 边缘检测就是利用亮 与 暗 之间的梯度变化 希望我的回答对你有用.

如果将边缘认为是一定数量点亮度发生变化的地方,那么边缘检测大体上就是计算这个亮度变化的导数.为简化起见,我们可以先在一维空间分析边缘检测.在这个例子中,我们的数据是一行不同点亮度的数据.例如,在下面的1维数据中我们

所谓边缘是指其周围像素灰度急剧变化的那些象素的集合,它是图像最基本的特征.边缘存在于目标、背景和区域之间,所以,它是图像分割所依赖的最重要的依据.由于边缘是位置的标志,对灰度的变化不敏感,,因此,边缘也是图像匹配的

原发布者:Young1013 经典边缘检测算子比较一各种经典边缘检测算子原理简介图像的边缘对人的视觉具有重要的意义,一般而言,当人们看一个有边缘的物体时,首先感觉到的便是边缘.灰度或结构等信息的突变处称为边缘.边缘是一个区

我挨个说一下吧,也算给自己复习一下.一 边缘检测方法很多很多啊.1 常用的是用各种边缘检测算子对图像进行卷积运算,计算出来图像每个部分的梯度值,由于边缘有突变的像素值,所以梯度大的地方很可能是边缘.常见的有 sobel算子等

早期的有边缘算子法、曲线拟合法、模板匹配法、门限化法.近年来又有许多新的边缘检测的算法:小波变换、小波包的边缘检测等,基于数学形态学、模糊理论和神经网络的边缘检测算法等.如果您对我的回答有不满意的地方,还请您继续追问;答题不易,互相理解,互相帮助!

图像边缘检测大幅度地减少了数据量,并且剔除了可以认为不相关的信息,保留了图像重要的结构属性.有许多方法用于边缘检测,它们的绝大部分可以划分为两类:基于查找一类和基于零穿越的一类.基于查找的方法通过寻找图像一阶导数中的最大和最小值来检测边界,通常是将边界定位在梯度最大的方向.基于零穿越的方法通过寻找图像二阶导数零穿越来寻找边界,通常是Laplacian过零点或者非线性差分表示的过零点.

在一个离散矩阵中,非最大抑制阶梯能够通过一种方法来实现,首先预测一阶导数方向、然后把它近似到45度的倍数、最后在预测的梯度方向比较梯度幅度

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