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

1，圖像邊緣檢測算法

邊緣檢測很多方法，你可以找一本數(shù)字圖像書籍看看，看你需要時MALAB，還是VC++。我曾曾經(jīng)回答過一個有關canny算子的邊緣處理，canny算子是最為經(jīng)典的邊緣檢測，效果最好但是其消耗的時間最長。你可以參考參考 http://wenwen.sogou.com/z/q712537975.htm

圖像邊緣檢測算法

2，圖像邊緣檢測有哪幾種方法

sobel算子應該是算比較簡單的，canny也算是比較常用的 ,pca我見過一般都是人臉的檢測，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于PCA用于圖像邊緣的檢測，日本琉球大學的，已經(jīng)發(fā)給你了。PCA的主要作用就是對多角度的測量數(shù)據(jù)進行觀察，去掉無用的數(shù)據(jù)，只保留主元，減小計算量，最合適的地方就是人臉識別，人臉肯定是有扭動的角度的。csdn上不少pca代碼。邊緣檢測還是常規(guī)點好，那些sobel，roberts,canny等等多么強大好用，為啥必須用pca??？有篇文章關于pca來做圖像特征的，可能有包含邊緣的部分，自己找著下載看吧,在SPRINGER上 .

這個你不能一開始就是用vhdl設計，我做循環(huán)頻譜處理，給你說過程，也許對你有用，先用matlab仿真，這一步很重要驗證你的方法是不是正確的，這也為你后續(xù)的vhdl設計測試做鋪墊，因為你設計的vhdl代碼需要測試數(shù)據(jù)，那么就從這里來，第二步，使用c語言編寫算法，這一步的工作是讓你熟悉圖像邊緣檢測算法的每一個步驟是如何做到的，因為vhdl是電路標書語言，要對每一bit都要清楚，c語言的過程可以讓你在設計vhdl之前就清楚了，最后一步是轉換，只有前兩個步驟都做好了，你才可以進行vhdl設計。要不然你設計好了vhdl代碼，你測試都不知道怎么測試，哪里出錯你都不知道，有了c語言的過程，你可以對某一個子模塊進行調(diào)試。

圖像邊緣檢測有哪幾種方法

3，邊緣檢測的邊緣檢測

所謂邊緣是指其周圍像素灰度急劇變化的那些象素的集合，它是圖像最基本的特征。邊緣存在于目標、背景和區(qū)域之間，所以，它是圖像分割所依賴的最重要的依據(jù)。由于邊緣是位置的標志，對灰度的變化不敏感，,因此，邊緣也是圖像匹配的重要的特征?！　∵吘墮z測和區(qū)域劃分是圖像分割的兩種不同的方法，二者具有相互補充的特點。在邊緣檢測中，是提取圖像中不連續(xù)部分的特征，根據(jù)閉合的邊緣確定區(qū)域。而在區(qū)域劃分中，是把圖像分割成特征相同的區(qū)域，區(qū)域之間的邊界就是邊緣。由于邊緣檢測方法不需要將圖像逐個像素地分割，因此更適合大圖像的分割。　　邊緣大致可以分為兩種，一種是階躍狀邊緣，邊緣兩邊像素的灰度值明顯不同；另一種為屋頂狀邊緣，邊緣處于灰度值由小到大再到小的變化轉折點處。邊緣檢測的主要工具是邊緣檢測模板。我們以一個一維模板為例來考察邊緣檢測模板是如何作用的?！　∧０宓淖饔檬菍⒂亦忺c的灰度值減去左鄰點的灰度值作為該點的灰度值。在灰度相近的區(qū)域內(nèi)，這么做的結果使得該點的灰度值接近于0；而在邊緣附近，灰度值有明顯的跳變，這么做的結果使得該點的灰度值很大，這樣就出現(xiàn)了上面的結果。這種模板就是一種邊緣檢測器，它在數(shù)學上的涵義是一種基于梯度的濾波器，習慣上又稱邊緣算子。我們知道，梯度是有方向的，和邊緣的方向總是垂直的。模板是水平方向的，而上面那幅圖象的邊緣恰好是垂直方向的，使用模板就可以將它檢測出來。如果圖象的邊緣是水平方向的，我們可以用梯度是垂直　　方向的模板檢測它的邊緣。如果圖象的邊緣是45。方向的，我們可以用模板檢測它的邊緣。常用的邊緣檢測模板有Laplacian算子、Roberts算子、Sobel算子、log（Laplacian-Gauss）算子、Kirsch算子和Prewitt算子等。

邊緣檢測的邊緣檢測

4，邊緣檢測的理論依據(jù)是什么有哪些方法各有什么特點

就是通過一些臨近像素相關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，具體計算方法，有拉普拉斯算子、高斯算子等的應用。

如果將邊緣認為是一定數(shù)量點亮度發(fā)生變化的地方，那么邊緣檢測大體上就是計算這個亮度變化的導數(shù)。為簡化起見，我們可以先在一維空間分析邊緣檢測。在這個例子中，我們的數(shù)據(jù)是一行不同點亮度的數(shù)據(jù)。例如，在下面的1維數(shù)據(jù)中我們可以直觀地說在第4與第5個點之間有一個邊界：除非場景中的物體非常簡單并且照明條件得到了很好的控制，否則確定一個用來判斷兩個相鄰點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。實際上，這也是為什么邊緣檢測不是一個微不足道問題的原因之一。檢測方法有許多用于邊緣檢測的方法, 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測方法首先計算邊緣強度，通常用一階導數(shù)表示，例如梯度模，然后，用計算估計邊緣的局部方向，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像得到的二階導數(shù)的零交叉點來定位邊緣。通常用拉普拉斯算子或非線性微分方程的零交叉點。濾波做為邊緣檢測的預處理通常是必要的，通常采用高斯濾波。已發(fā)表的邊緣檢測方法應用計算邊界強度的度量，這與平滑濾波有本質的不同。正如許多邊緣檢測方法依賴于圖像梯度的計算，他們用不同種類的濾波器來估計x-方向和y-方向的梯度。計算一階導數(shù)許多邊緣檢測操作都是基于亮度的一階導數(shù)——這樣就得到了原始數(shù)據(jù)亮度的梯度。使用這個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 x 的亮度，i′(x) 表示點 x 的一階導數(shù)（亮度梯度），這樣我們就會發(fā)現(xiàn)：對于更高性能的圖像處理來說，一階導數(shù)能夠通過帶有掩碼的原始數(shù)據(jù)（1維）卷積計算得到。計算二階導數(shù)其它一些邊緣檢測操作是基于亮度的二階導數(shù)。這實質上是亮度梯度的變化率。在理想的連續(xù)變化情況下，在二階導數(shù)中檢測過零點將得到梯度中的局部最大值。另一方面，二階導數(shù)中的峰值檢測是邊線檢測，只要圖像操作使用一個合適的尺度表示。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數(shù)中尋找過零點。如果 i(x) 表示點 x 的亮度，i′′(x) 表示點 x 亮度的二階導數(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：邊緣檢測算法主要是基于圖像強度的一階和二階導數(shù)，但導數(shù)的計算對噪聲很敏感，因此必須使用濾波器來改善與噪聲有關的邊緣檢測器的性能。需要指出，大多數(shù)濾波器在降低噪聲的同時也導致了邊緣強度的損失，因此，增強邊緣和降低噪聲之間需要折中。②增強:增強邊緣的基礎是確定圖像各點鄰域強度的變化值。增強算法可以將鄰域(或局部)強度值有顯著變化的點突顯出來。邊緣增強一般是通過計算梯度幅值來完成的。③檢測：在圖像中有許多點的梯度幅值比較大，而這些點在特定的應用領域中并不都是邊緣，所以應該用某種方法來確定哪些點是邊緣點。最簡單的邊緣檢測判據(jù)是梯度幅值閾值判據(jù)。④定位：如果某一應用場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估計，邊緣的方位也可以被估計出來。在邊緣檢測算法中，前三個步驟用得十分普遍。這是因為大多數(shù)場合下，僅僅需要邊緣檢測器指出邊緣出現(xiàn)在圖像某一像素點的附近，而沒有必要指出邊緣的精確位置或方向。邊緣檢測的實質是采用某種算法來提取出圖像中對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反映，因此我們可以用局部圖像微分技術來獲得邊緣檢測算子。經(jīng)典的邊緣檢測方法，是通過對原始圖像中像素的某小鄰域構造邊緣檢測算子來達到檢測邊緣這一目的的。