图像分割(三)——边缘检测

2023年3月29日

边缘检测是指 局部信息的不连续性 比如灰度信息的突变处称为边缘
边缘检测算子分类:
所谓的一阶 二阶就是 求几阶导
比如一阶就是分别对x或y方向求一阶导
二阶就是 先对x 再对y求二阶导
(1)一阶 微分算子
Roberts prewitt Sobel
①roberts算子
分为水平方向和垂直方向
2x2 的滤波核 适合处理低噪声图像和接近45度的边缘 但是提取的边缘较粗

②prewitt算子
3x3的算子 也是分为水平方向和垂直方向 -1 -1 -1 1 1 1
比 2x2的roberts算子 检测出边缘更准确

③sobel算子
与prewitt算子相比 增加了权重的概念 认为距离当前像素点越近 对该像素影响越大
3X3的算子 水平 垂直两个方向


有更强的抗噪性

(2)二阶
拉普拉斯算子
属于空间锐化滤波操作 一般也用于边缘检测

小结:

这种一阶和二阶导数对噪声很敏感 所以一般去除噪声

(3)其他
canny算子
比较流行的边缘检测算子了 比较复杂
主要是四个步骤:
①高斯滤波去噪
②计算图像梯度
③用非极大值抑制 技术处理梯度值
非极大抑制是一种瘦边经典算法。它抑制那些梯度不够大的像素点,只保留最大的梯度,从而达到瘦边的目的(抑制就是设置为0)
④双阈值算法和滞后边界跟踪
1)经过非极大值抑制以后 可能依然存在噪点 所以设定一个 阈值上界和阈值下界
大于阈值上界的 必然是边界
在之间的 就设为候选项 (弱边界)
小于阈值下界的 必然不是边界
2)滞后边界跟踪
当弱边缘的周围8邻域有强边缘点存在时,就将该弱边缘点变成强边缘点,以此来实现对强边缘的补充。

学习自:http://t.csdn.cn/a6Je9

服务器托管,北京服务器托管,服务器租用 http://www.hhisp.net

hackdl

咨询热线/微信 13051898268