图像边缘检测PPT课件

图像边缘检测PPT课件Tag内容描述：<p>1、,.,边缘存在于目标与背景、目标与目标、区域与区域之间，是图像最基本的特征之一为人们描述或识别目标以及解释图像提供了一个重要的特征参数。它蕴含了图像丰富的内在信息（如方向、阶越性质与形状等）；纹理特征的重要信息源和形状特征的基础；图像分割、图像分类、图像配准和模式识别所依赖的重要特征。如果能成功地检测出图像的边缘，图像分析、图像识别就会方便得多，精确度也会得到提高。,.,滤波：边缘检测算法主要。</p><p>2、第四章图像分割与边缘检测,5.1图像分割5.2边缘检测5.3轮廓跟踪与提取,一、图像分割,图像分割是将图像划分成若干个互不相交的小区域的过程，所谓小区域是某种意义下具有共同属性的像素的连通集合。从集合的观点看：它应该是具有如下性质的一种点集，集合R代表整个区域，对R的分割可看作将R分成N个满足以下五个条件的非空子集R1，R2，RN：,图像分割,在对一幅图像的分割结果中全部子区域的总合（并集）应。</p><p>3、第四章 图像分割与边缘检测,5.1 图像分割 5.2 边缘检测 5.3 轮廓跟踪与提取,一、 图 像 分 割,图像分割是将图像划分成若干个互不相交的小区域的过程，所谓小区域是某种意义下具有共同属性的像素的连通集合。 从集合的观点看：它应该是具有如下性质的一种点集，集合R代表整个区域，对R的分割可看作将R分成N个满足以下五个条件的非空子集R1，R2，RN：,图像分割,在对一幅图像的分割结果中全部子区域的总合（并集）应能包括原 图像中所有像素，或者说分割应将图像中的每个像素都分进某个子区域中。即： 在分割结果中各个子区域是互不重叠的，。</p><p>4、Lecture14ImageEdgeDetection,DetectionofDiscontinuities,边缘检测算子,边缘的定义：图像中像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合边缘的分类阶跃状阶梯状脉冲状屋顶状,阶跃状：理想的数字边缘模型，这个模型生成的完美边缘是一组相连的像素的集合，每个象素都处在灰度级跃变的一个垂直的台阶上。阶梯状：边缘被模拟成具有“类斜面”的剖面，斜坡部分与边缘。</p><p>5、，1，第四章图像分割和边缘检测，5.1图像分割，5.2边缘检测，5.3轮廓跟踪和提取，2，1，图像分割，图像分割是将图像分成几个彼此不相交的小区域的过程。所谓的小区域是在某种意义上具有共同属性的相连像素集合。从集合的角度来看，它应该是一个具有以下性质的点集，集合r代表整个区域，而对r的分割可以看作是把r分成n个非空集合R1，R2，rn:3，图像分割。在图像的分割结果中，所有子区域的和(并)应该包。</p><p>6、边缘存在于目标与背景、目标与目标、区域与区域之间，是图像最基本的特征之一，为人们描述或识别目标、解读图像提供了重要的特征参数。它包含丰富的图像内部信息(如方向、台阶的性质和形状等)。)。纹理特征的重要信息源和形状特征的基础；图像分割、图像分类、图像配准和模式识别的重要特征。如果能够成功地检测到图像的边缘，图像的分析和识别将会更加方便，精度也会得到提高。滤波：边缘检测算法主要基于图像强度的一阶和二阶。</p><p>7、,1,图像分割实例：虹膜定位,.,2,图像分割实例：虹膜定位,.,3,2.图像分割的定义(P187说明)令集合R代表整个图像区域，对R的分割可看作将R分成N个满足以下五个条件的非空子集（子区域）R1，R2，RN：；对所有的i和j，ij，有RiRj=；对i=1,2,N，有P(Ri)=TRUE；对ij,有P(RiRj)=FALSE；对i=1,2,N，Ri是连通的区域。其中P(R。</p><p>8、数字图像处理 Digital Image Processing,郭 素梅 Guo S.,Guo S.,2,Guo S.,2,本课程总内容,空域处理 点运算（灰度映射、二值化（otsu）、多值化、直方图均衡化） 模板运算（卷积-线性滤波、非线性滤波（中值、形态学） 坐标变换（几何变换、几何校正） 频域处理 信号分解的概念 变换（傅里叶变换、离散傅里叶和cos变换、傅里叶变换性质） 滤波器（高通、低通、带通、带阻滤波） 彩色图像处理 彩色模型（RGB，CMY，HSV，Yuv） 各个模型下的处理 图像处理应用 图像数字水印和图像合成、编码和压缩,Guo S.,3,目录,模板运算 边缘检测：一阶微分。</p><p>9、Lecture 14 Image Edge Detection,Detection of Discontinuities,边缘检测算子,边缘的定义： 图像中像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合 边缘的分类 阶跃状 阶梯状 脉冲状 屋顶状,阶跃状：理想的数字边缘模型，这个模型生成的完美边缘是一组相连的像素的集合，每个象素都处在灰度级跃变的一个垂直的台阶上。 阶梯状：边缘被模拟成具有“类斜面。</p><p>10、第五章 图像分割与边缘检测,5.1 图像分割 5.2 边缘检测 5.3 轮廓跟踪与提取 5.4 图像匹配 5.5 投影法与差影法 5.6 应用实例,5.1 图 像 分 割,5.1.1 概述 图像分割是将图像划分成若干个互不相交的小区域的过程， 小区域是某种意义下具有共同属性的像素的连通集合。如不同目标物体所占的图像区域、 前景所占的图像区域等。连通是指集合中任意两个点之间都存在着完全属于该集合的连通路径。对于离散图像而言，连通有4连通和8连通之分，如图5-1所示。,图5-1 4连通和8连通,4连通指的是从区域上一点出发，可通过4个方向，即上、 下、左、右移动。</p><p>11、图像分割实例 虹膜定位 图像分割实例 虹膜定位 2 图像分割的定义 P187说明 令集合R代表整个图像区域 对R的分割可看作将R分成N个满足以下五个条件的非空子集 子区域 R1 R2 RN 对所有的i和j i j 有Ri Rj 对i 1 2 N 有P Ri TRUE 对i j 有P Ri Rj FALSE 对i 1 2 N Ri是连通的区域 其中P Ri 是对所有在集合Ri中元素的逻辑谓词 代表空。</p><p>12、第十章图像的边缘和轮廓,1.图像分割,1）先通过看图理解图像分割的概念将图像分解成构成它的部件和对象有选择地定位感兴趣对象在图像中的位置和范围,图像分割的基本思路：从简到难，逐级分割控制背景环境，降低分割难度把焦点放在增强感兴趣对象，缩小不相干图像成分的干扰上,2）概述数字信号处理按其技术特征可以分为三层结构:图像处理;图像分析;图像理解与识别;,知识库,2图像分割的概念在对图像的研究和应用中，人。</p><p>13、第六章 图像分割和分析,6.1 图像分割 6.2 特征表示与描述 6.3 识别与解释,6.1 图像分割(Image Segmentation),6.1.1 图像分割引言 6.1.2 间断分割（非连续性分割） 6.1.3 边缘连接法 6.1.4 阈值分割法（相似性分割） 6.1.5 基于区域的分割(相似性分割） 6.1.6 数学形态学图像处理,6.1.1 图像分割引言,1 图像分析的概念 从图像中提取信息的技术。 2 图像分析系统的基本构成,预处理,知识库,6.1.1 图像分割引言,3 图像分析系统的构成,6.1.1 图像分割引言,2 图像分割的概念 在对图像的研究和应用中，人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣，这些。</p><p>14、暑期学习笔记,四组-于艳超,假期任务,1.预处理的学习至少学会图像增强和图像边缘检测的了解，做一份word总结 2.任选至少10幅图片做一些基本的图像预处理（任选所要用的方法如:增强、分割、二值化等）每幅至少有三种处理效果开学来交成果和程序过程 3.看文献做一份word总结,图像增强,图像增强方法,.基于灰度变换的图像增强,1.灰度线性变换：表示输入图像灰度做线性扩张或压缩，表达式为 g。</p><p>15、第十章 图像的边缘和轮廓,1. 图 像 分 割,1）先通过看图理解图像分割的概念 将图像分解成构成它的部件和对象 有选择地定位感兴趣对象在图像中的位置和范围,图像分割的基本思路： 从简到难，逐级分割 控制背景环境，降低分割难度 把焦点放在增强感兴趣对象，缩小不相干图像成分的干扰上,2） 概述 数字信号处理按其技术特征可以分为三层结构: 图像处理; 图像分析; 图像理解与识别;,知识库,2 图像分割的概念 在对图像的研究和应用中，人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣，这些部分一般称为目标或前景。 为了辨识和分析目标，需要将有关区域。</p><p>16、第12章图像边缘检测器的设计与分析 12 1系统设计要求12 2系统设计方案12 3主要LPM原理图和VHDL源程序12 4系统仿真 硬件验证12 5设计技巧分析12 6系统扩展思路 12 1系统设计要求 在嵌入式图形系统处理领域 图像处理的速度问题一直是一个很难突破的设计瓶颈 一般情况下 控制领域及数据处理领域几乎是单片机和数字信号处理器的天下 但是在数据处理量大 实时性要求更为苛刻的场合 传统。</p><p>17、第12章 图像边缘检测器的设计与分析,12.1 系统设计要求 12.2 系统设计方案 12.3 主要LPM原理图和VHDL源程序 12.4 系统仿真/硬件验证 12.5 设计技巧分析 12.6 系统扩展思路,12.1 系统设计要求,在嵌入式图形系统处理领域，图像处理的速度问题一直是一个很难突破的设计瓶颈。一般情况下，控制领域及数据处理领域几乎是单片机和数字信号处理器的天下，但是在数据处理量大，实时。</p>