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圖像邊緣檢測(cè)，圖像邊緣檢測(cè)算法

來(lái)源：整理時(shí)間：2023-08-23 11:19:28 編輯：智能門戶手機(jī)版

本文目錄一覽

1，圖像邊緣檢測(cè)算法
2，圖像邊緣檢測(cè)算法有哪些
3，圖像邊緣檢測(cè)有哪幾種方法
4，邊緣檢測(cè)的理論依據(jù)是什么有哪些方法各有什么特點(diǎn)

1，圖像邊緣檢測(cè)算法

邊緣檢測(cè)很多方法，你可以找一本數(shù)字圖像書籍看看，看你需要時(shí)MALAB，還是VC++。我曾曾經(jīng)回答過(guò)一個(gè)有關(guān)canny算子的邊緣處理，canny算子是最為經(jīng)典的邊緣檢測(cè)，效果最好但是其消耗的時(shí)間最長(zhǎng)。你可以參考參考 http://wenwen.sogou.com/z/q712537975.htm

圖像邊緣檢測(cè)算法

2，圖像邊緣檢測(cè)算法有哪些

早期的有邊緣算子法、曲線擬合法、模板匹配法、門限化法。近年來(lái)又有許多新的邊緣檢測(cè)的算法：小波變換、小波包的邊緣檢測(cè)等，基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)、模糊理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的邊緣檢測(cè)算法等。

邊緣檢測(cè)很多方法，你可以找一本數(shù)字圖像書籍看看，看你需要時(shí)malab，還是vc++。我曾曾經(jīng)回答過(guò)一個(gè)有關(guān)canny算子的邊緣處理，canny算子是最為經(jīng)典的邊緣檢測(cè)，效果最好但是其消耗的時(shí)間最長(zhǎng)。你可以參考參考http://wenwen.sogou.com/z/q712537975.htm

圖像邊緣檢測(cè)算法有哪些

3，圖像邊緣檢測(cè)有哪幾種方法

sobel算子應(yīng)該是算比較簡(jiǎn)單的，canny也算是比較常用的 ,pca我見過(guò)一般都是人臉的檢測(cè)，別的地方用的，還真不多吧，可能我水平還是有限，我剛搜了一下就有一篇文章是是關(guān)于PCA用于圖像邊緣的檢測(cè)，日本琉球大學(xué)的，已經(jīng)發(fā)給你了。PCA的主要作用就是對(duì)多角度的測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行觀察，去掉無(wú)用的數(shù)據(jù)，只保留主元，減小計(jì)算量，最合適的地方就是人臉識(shí)別，人臉肯定是有扭動(dòng)的角度的。csdn上不少pca代碼。邊緣檢測(cè)還是常規(guī)點(diǎn)好，那些sobel，roberts,canny等等多么強(qiáng)大好用，為啥必須用pca?。坑衅恼?關(guān)于pca來(lái)做圖像特征的，可能有包含邊緣的部分，自己找著下載看吧,在SPRINGER上 .

這個(gè)你不能一開始就是用vhdl設(shè)計(jì)，我做循環(huán)頻譜處理，給你說(shuō)過(guò)程，也許對(duì)你有用，先用matlab仿真，這一步很重要驗(yàn)證你的方法是不是正確的，這也為你后續(xù)的vhdl設(shè)計(jì)測(cè)試做鋪墊，因?yàn)槟阍O(shè)計(jì)的vhdl代碼需要測(cè)試數(shù)據(jù)，那么就從這里來(lái)，第二步，使用c語(yǔ)言編寫算法，這一步的工作是讓你熟悉圖像邊緣檢測(cè)算法的每一個(gè)步驟是如何做到的，因?yàn)関hdl是電路標(biāo)書語(yǔ)言，要對(duì)每一bit都要清楚，c語(yǔ)言的過(guò)程可以讓你在設(shè)計(jì)vhdl之前就清楚了，最后一步是轉(zhuǎn)換，只有前兩個(gè)步驟都做好了，你才可以進(jìn)行vhdl設(shè)計(jì)。要不然你設(shè)計(jì)好了vhdl代碼，你測(cè)試都不知道怎么測(cè)試，哪里出錯(cuò)你都不知道，有了c語(yǔ)言的過(guò)程，你可以對(duì)某一個(gè)子模塊進(jìn)行調(diào)試。

圖像邊緣檢測(cè)有哪幾種方法

4，邊緣檢測(cè)的理論依據(jù)是什么有哪些方法各有什么特點(diǎn)

就是通過(guò)一些臨近像素相關(guān)算法突出灰度變化比較大的部分。變化平緩的取值低，變化越劇烈取值越高。比如有卷積算法，具體計(jì)算方法，有拉普拉斯算子、高斯算子等的應(yīng)用。

如果將邊緣認(rèn)為是一定數(shù)量點(diǎn)亮度發(fā)生變化的地方，那么邊緣檢測(cè)大體上就是計(jì)算這個(gè)亮度變化的導(dǎo)數(shù)。為簡(jiǎn)化起見，我們可以先在一維空間分析邊緣檢測(cè)。在這個(gè)例子中，我們的數(shù)據(jù)是一行不同點(diǎn)亮度的數(shù)據(jù)。例如，在下面的1維數(shù)據(jù)中我們可以直觀地說(shuō)在第4與第5個(gè)點(diǎn)之間有一個(gè)邊界：除非場(chǎng)景中的物體非常簡(jiǎn)單并且照明條件得到了很好的控制，否則確定一個(gè)用來(lái)判斷兩個(gè)相鄰點(diǎn)之間有多大的亮度變化才算是有邊界的閾值，并不是一件容易的事。實(shí)際上，這也是為什么邊緣檢測(cè)不是一個(gè)微不足道問(wèn)題的原因之一。檢測(cè)方法有許多用于邊緣檢測(cè)的方法, 他們大致可分為兩類：基于搜索和基于零交叉?；谒阉鞯倪吘墮z測(cè)方法首先計(jì)算邊緣強(qiáng)度，通常用一階導(dǎo)數(shù)表示，例如梯度模，然后，用計(jì)算估計(jì)邊緣的局部方向，通常采用梯度的方向，并利用此方向找到局部梯度模的最大值?；诹憬徊娴姆椒ㄕ业接蓤D像得到的二階導(dǎo)數(shù)的零交叉點(diǎn)來(lái)定位邊緣。通常用拉普拉斯算子或非線性微分方程的零交叉點(diǎn)。濾波做為邊緣檢測(cè)的預(yù)處理通常是必要的，通常采用高斯濾波。已發(fā)表的邊緣檢測(cè)方法應(yīng)用計(jì)算邊界強(qiáng)度的度量，這與平滑濾波有本質(zhì)的不同。正如許多邊緣檢測(cè)方法依賴于圖像梯度的計(jì)算，他們用不同種類的濾波器來(lái)估計(jì)x-方向和y-方向的梯度。計(jì)算一階導(dǎo)數(shù)許多邊緣檢測(cè)操作都是基于亮度的一階導(dǎo)數(shù)——這樣就得到了原始數(shù)據(jù)亮度的梯度。使用這個(gè)信息我們能夠在圖像的亮度梯度中搜尋峰值。如果 i(x) 表示點(diǎn) x 的亮度，i′(x) 表示點(diǎn) x 的一階導(dǎo)數(shù)（亮度梯度），這樣我們就會(huì)發(fā)現(xiàn)：對(duì)于更高性能的圖像處理來(lái)說(shuō)，一階導(dǎo)數(shù)能夠通過(guò)帶有掩碼的原始數(shù)據(jù)（1維）卷積計(jì)算得到。計(jì)算二階導(dǎo)數(shù)其它一些邊緣檢測(cè)操作是基于亮度的二階導(dǎo)數(shù)。這實(shí)質(zhì)上是亮度梯度的變化率。在理想的連續(xù)變化情況下，在二階導(dǎo)數(shù)中檢測(cè)過(guò)零點(diǎn)將得到梯度中的局部最大值。另一方面，二階導(dǎo)數(shù)中的峰值檢測(cè)是邊線檢測(cè)，只要圖像操作使用一個(gè)合適的尺度表示。如上所述，邊線是雙重邊緣，這樣我們就可以在邊線的一邊看到一個(gè)亮度梯度，而在另一邊看到相反的梯度。這樣如果圖像中有邊線出現(xiàn)的話我們就能在亮度梯度上看到非常大的變化。為了找到這些邊線，我們可以在圖像亮度的二階導(dǎo)數(shù)中尋找過(guò)零點(diǎn)。如果 i(x) 表示點(diǎn) x 的亮度，i′′(x) 表示點(diǎn) x 亮度的二階導(dǎo)數(shù)，那么：同樣許多算法也使用卷積掩碼快速處理圖像數(shù)據(jù)：步驟：①濾波：邊緣檢測(cè)算法主要是基于圖像強(qiáng)度的一階和二階導(dǎo)數(shù)，但導(dǎo)數(shù)的計(jì)算對(duì)噪聲很敏感，因此必須使用濾波器來(lái)改善與噪聲有關(guān)的邊緣檢測(cè)器的性能。需要指出，大多數(shù)濾波器在降低噪聲的同時(shí)也導(dǎo)致了邊緣強(qiáng)度的損失，因此，增強(qiáng)邊緣和降低噪聲之間需要折中。②增強(qiáng):增強(qiáng)邊緣的基礎(chǔ)是確定圖像各點(diǎn)鄰域強(qiáng)度的變化值。增強(qiáng)算法可以將鄰域(或局部)強(qiáng)度值有顯著變化的點(diǎn)突顯出來(lái)。邊緣增強(qiáng)一般是通過(guò)計(jì)算梯度幅值來(lái)完成的。③檢測(cè)：在圖像中有許多點(diǎn)的梯度幅值比較大，而這些點(diǎn)在特定的應(yīng)用領(lǐng)域中并不都是邊緣，所以應(yīng)該用某種方法來(lái)確定哪些點(diǎn)是邊緣點(diǎn)。最簡(jiǎn)單的邊緣檢測(cè)判據(jù)是梯度幅值閾值判據(jù)。④定位：如果某一應(yīng)用場(chǎng)合要求確定邊緣位置，則邊緣的位置可在子像素分辨率上來(lái)估計(jì)，邊緣的方位也可以被估計(jì)出來(lái)。在邊緣檢測(cè)算法中，前三個(gè)步驟用得十分普遍。這是因?yàn)榇蠖鄶?shù)場(chǎng)合下，僅僅需要邊緣檢測(cè)器指出邊緣出現(xiàn)在圖像某一像素點(diǎn)的附近，而沒(méi)有必要指出邊緣的精確位置或方向。邊緣檢測(cè)的實(shí)質(zhì)是采用某種算法來(lái)提取出圖像中對(duì)象與背景間的交界線。我們將邊緣定義為圖像中灰度發(fā)生急劇變化的區(qū)域邊界。圖像灰度的變化情況可以用圖像灰度分布的梯度來(lái)反映，因此我們可以用局部圖像微分技術(shù)來(lái)獲得邊緣檢測(cè)算子。經(jīng)典的邊緣檢測(cè)方法，是通過(guò)對(duì)原始圖像中像素的某小鄰域構(gòu)造邊緣檢測(cè)算子來(lái)達(dá)到檢測(cè)邊緣這一目的的。

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