视觉系统课件(11)Edge detection.pptVIP

视觉系统原理与应用,黄玉波,边缘检测,边缘（edge）是图像的重要属性，代表数字图像中灰度明显变化的点集。一般来说，沿边缘走向的像素灰度变化平缓，而垂直于边缘走向的像素灰度变化剧烈。边缘检测（edgedetection）是机器视觉和图像处理中的基本问题，它可以大幅度地减少数据量，剔除不感兴趣的信息，而保留图像重要的结构属性。,边缘检测,边缘检测的基本思想是先检测图像中的边缘点，再按一定策略连接成轮廓，从而构成边缘图像。两类方法：通过寻找灰度一阶导数中的最大和最小值来检测边界，通常是将边界定位在梯度最大的方向。基于跨零点的方法通过寻找灰度二阶导数来寻找边界。,图像处理中经常采用的一阶微分又称为梯度。对于一个给定的函数f(x,y)，其梯度定义为一个矢量：梯度的两个重要性质是：其方向指向函数f(x,y)最大变化率的方向。其幅度大小为：,图像中的微分和梯度,微分差分,图像中的一阶微分,-1,1,1,-1,-1,-1,1,1,22模板水平方向一阶微分,22模板垂直方向一阶微分,Prewitt算子,Prewitt算子,水平方向,垂直方向,Sobel算子,Sobel算子,水平方向,垂直方向,Roberts算子,Roberts算子,135方向,45方向,Canny算子,用高斯滤波器去除图像噪声；用4个一阶梯度模板分别计算图像水平、垂直以及两个对角线方向的梯度值；根据高低两个阈值检测出强边缘和弱边缘，并且仅当弱边缘与强边缘相连时才被认为是真实边缘；以二值图像将边缘结果显示出来。,二阶微分&拉普拉斯算子,拉普拉斯二阶导数算子：在数字图像中可用差分近似表示为：,二阶微分&拉普拉斯算子,边缘检测vs锐化滤波,锐化滤波：增大原图像像素间的差值，变成边缘清晰的灰度图像。边缘检测：找出边缘，把原图像变成二值图像。边缘检测的步骤：平滑滤波找出边缘点以二值化图像显出边缘,边缘检测函数,edge函数：FindedgesinanintensityimageSyntax:BW=edge(I,method,parameters)edgetakesanintensityimageIasitsinput,andreturnsabinaryimageBWofthesamesizeasI,with1swherethefunctionfindsedgesinIand0selsewhere.Methods:sobel:SobelMethodprewitt:PrewittMethodroberts:RobertsMethodlog:LaplacianofGaussianMethodzerocross:Zero-crossMethodcanny:CannyMethod,Applicationexample,I,Applicationexample,BW1=edge(I,sobel),Applicationexample,BW2=edge(I,prewitt),Applicationexample,BW3=edge(I,roberts),Applicationexample,BW4=edge(I,log),Applicationexample,BW5=edge(I,canny),Applicationexample,(0.04,0.08),(0.1,0.2),(0.15,0.3),(0.3,0.6),Applicationexample,总结,边缘检测是个病态问题。边缘精度和抗噪性是边缘检测的主要性能指标，两者互相制约：若强调边缘精度，则噪声产生的伪边缘会产生伪边界；若注重抗噪性，则会造成边缘漏检和轮廓线的位置偏移。边