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《工業(yè)機器視覺課程8邊緣檢測剖析課件.ppt》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內容在教育資源-天天文庫。
1、邊緣檢測Chapter6EdgeDetection第6章邊緣(edge)是指圖像局部強度變化最顯著的部分．邊緣主要存在于目標與目標、目標與背景、區(qū)域與區(qū)域(包括不同色彩)之間，圖像分割、紋理特征和形狀特征等圖像分析的重要基礎．圖像強度的不連續(xù)可分為：(1)階躍不連續(xù)，即圖像強度在不連續(xù)處的兩邊的像素灰度值有著顯著的差異；(2)線條不連續(xù)，即圖像強度突然從一個值變化到另一個值，保持一較小行程后又回到原來的值．1、邊緣檢測的基本定義兩種常見的邊緣一階導數和二階導數示意圖(a)階躍函數(b)線條函數理論曲線實
2、際曲線邊緣點(Edgepoint)：在亮度顯著變化的位置上的點．邊緣段(Edgesegment)：對應于邊緣點坐標及其方位．邊緣檢測器(Edgedetector)：從圖像中抽取邊緣集合的算法．輪廓(Boundary)：邊緣列表或一條表示邊緣列表的擬合曲線．邊緣連接(Edgelinking)：從無序邊緣表形成有序邊緣表的過程．邊緣跟蹤(Edgetracking)：一個用來確定輪廊的圖像搜索過程．2、術語定義3、梯度梯度是一階導數的二維等效式，定義為矢量(1)向量的方向就是函數增大時的最大變化率方向；(2)
3、梯度的幅值和方向:用差分來近似梯度：j對應于x軸方向，i對應于y負軸方向，用簡單卷積模板表示:采用上面公式計算的梯度近似值Gx和Gy并不位于同一位置，Gx實際上是內插點[i,j+1/2]處的梯度近似值，Gy是內插點[i+1/2,j]處的梯度近似值．由于這個緣故，人們常常使用一階差分模板（而不用或模板）來求x和y的偏導數。基本步驟：（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，但導數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，大多數濾波器在降低噪聲的同
4、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衷．（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是梯度幅值閾值判據．（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．4、邊緣檢
5、測算法(1)Roberts算子用卷積模板表示：梯度交叉算子梯度幅值計算近似方法：(2)Sobel算子梯度幅值:其中的偏導數用下式計算：c=2用卷積模板來實現請注意：Sobel算子把重點放在接近于模板中心的像素點．Sobel算子是邊緣檢測器中最常用的算子之一．(3)Prewitt算子與Sobel算子的方程完全一樣，但c=1該算子沒有把重點放在接近模板中心的像素點．(4)各種算法的比較圖6.2用于邊緣檢測的測試圖像(a)原始圖像(b)7x7高斯濾波的圖像圖6.3各種邊緣檢測器對未經濾波的圖像進行邊緣檢測的比
6、較．(a)Roberts交叉算子．(b)Sobel算子．(c)Prewitt算子．圖6.4各種邊緣檢測器對濾波后的圖像進行邊緣檢測的結果．Roberts交叉算子．Sobel算子．Prewitt算子5、二階微分算子如果所求的一階導數高于某一閾值，則確定該點為邊緣點．這樣做會導致檢測的邊緣點太多．一種更好的方法就是求梯度局部最大值對應的點，并認定它們是邊緣點，通過去除一階導數中的非局部最大值，可以檢測出更精確的邊緣．一階導數的局部最大值對應著二階導數的零交叉點．這樣，通過找圖像強度的二階導數的零交叉點就能找
7、到邊緣點．(1)拉普拉斯算子拉普拉斯算子是二階導數的二維等效式:這一近似式是以點[i,j+1]為中心的．用j-1替換:用算子表示：希望鄰域中心點具有更大的權值(2)二階方向導數已知圖像曲面，方向導數為二階方向導數為在梯度方向上的二階導數為拉普拉斯的二階方向導數算子在機器視覺中并不常用，因為任何包含有二階導數的算子比只包含有一階導數的算子更易受噪聲的影響．甚至一階導數很小的局部峰值也能導致二階導數過零點．為了避免噪聲的影響，必須采用特別有效的濾波方法．下面我們討論高斯濾波與二階導數相結合的邊緣檢測方法．6
8、、LoG算法基本特征：平滑濾波器是高斯濾波器．增強步驟采用二階導數(二維拉普拉斯函數)．邊緣檢測判據是二階導數零交叉點并對應一階導數的較大峰值．使用線性內插方法在子像素分辨率水平上估計邊緣的位置．Marr和Hildreth將高斯濾波和拉普拉斯邊緣檢測結合在一起，形成LoG（LaplacianofGaussian）算法，也稱之為拉普拉斯高斯算法．LoG算子的輸出是通過卷積運算得到的根據卷積求導法有其中：兩種方法在數學上是等價的：1．求圖像與高
