北京价格网站建设,网站占有率,做个app好还是做网站好,游戏开发指南#xff08;1#xff09;常见边缘检测算子#xff1a;Roberts 、Sobel 、Prewitt、Laplacian、Log/Marr、Canny、Kirsch、Nevitia #xff08;2#xff09; 其中一阶边缘算子#xff1a;Roberts 、Sobel 、Prewitt、Kirsch。 其中二阶边缘算子#xff1a;Laplacian、Log…1常见边缘检测算子Roberts 、Sobel 、Prewitt、Laplacian、Log/Marr、Canny、Kirsch、Nevitia 2 其中一阶边缘算子Roberts 、Sobel 、Prewitt、Kirsch。 其中二阶边缘算子Laplacian、Log/Marr、Canny 3Roberts算子 算法遍历整幅图像对每个像素做Roberts模板运算。 4Sobel算子 算法遍历整幅图像对每个像素做Sobel模板运算。 5Prewitt算子 算法遍历整幅图像对每个像素做Prewitt模板运算。 6Kirsch算子 算法遍历整幅图像对每个像素做Prewitt模板运算。 6Laplacian算子 Laplacian算子模板有两个分别是4邻域左边的3*3矩阵、8邻域右边的3*3矩阵。
算法遍历整幅图像对每个像素做Laplacian模板运算。 7LoGLaplacian of Gauss算子 算法遍历整幅图像对每个像素做LoG模板运算。 7Canny
Canny边缘检测算子是一种多级检测算法。1986年由John F. Canny提出同时提出了边缘检测的三大准则
低错误率的边缘检测检测算法应该精确地找到图像中的尽可能多的边缘尽可能的减少漏检和误检。
最优定位检测的边缘点应该精确地定位于边缘的中心。
图像中的任意边缘应该只被标记一次同时图像噪声不应产生伪边缘。 Canny算法实现
1高斯模糊。
这一步很简单类似于LoG算子Laplacian of Gaussian作高斯模糊一样主要作用就是去除噪声。因为噪声也集中于高频信号很容易被识别为伪边缘。应用高斯模糊去除噪声降低伪边缘的识别。但是由于图像边缘信息也是高频信号高斯模糊的半径选择很重要过大的半径很容易让一些弱边缘检测不到。
2计算梯度幅值和方向。
图像的边缘可以指向不同方向因此经典Canny算法用了四个梯度算子来分别计算水平垂直和对角线方向的梯度。但是通常都不用四个梯度算子来分别计算四个方向。常用的边缘差分算子如RoberPrewittSobel计算水平和垂直方向的差分Gx和Gy。这样就可以如下计算梯度模G和方向θ 3 非最大值抑制。
目的为确定边缘必须保留局部梯度最大的点二抑制非极大值NMS。 利用已求出的θ值梯度的方向用于非极大值的抑制将角度离散化0、1、2、3的一个。知道梯度角即知道梯度线如上图所示。
邻域的中心像素C与沿着梯度线的两个像素比较。如果C的梯度值小于沿着梯度线的连个相邻像素的梯度值则令C0
4双阀值。
Canny算法应用双阀值即一个高阀值和一个低阀值来区分边缘像素。如果边缘像素点梯度值大于高阀值则被认为是强边缘点。如果边缘梯度值小于高阀值大于低阀值则标记为弱边缘点。小于低阀值的点则被抑制掉。
5滞后边界跟踪。
至此强边缘点可以认为是真的边缘。弱边缘点则可能是真的边缘也可能是噪声或颜色变化引起的。为得到精确的结果后者引起的弱边缘点应该去掉。通常认为真实边缘引起的弱边缘点和强边缘点是连通的而又噪声引起的弱边缘点则不会。所谓的滞后边界跟踪算法检查一个弱边缘点的8连通领域像素只要有强边缘点存在那么这个弱边缘点被认为是真是边缘保留下来。
