sobel邊緣檢測算法步驟 canny邊緣檢測算法是怎么實(shí)現(xiàn)的?
canny邊緣檢測算法是怎么實(shí)現(xiàn)的?MATLAB有Canny算子算法,已經(jīng)編寫,請參考邊緣函數(shù)圖像邊緣檢測是一種定位二維或三維圖像(特別是醫(yī)學(xué)圖像)的目標(biāo)邊緣系統(tǒng)。通過輸入(310)接收表示圖像的每個
canny邊緣檢測算法是怎么實(shí)現(xiàn)的?
MATLAB有Canny算子算法,已經(jīng)編寫,請參考邊緣函數(shù)
圖像邊緣檢測是一種定位二維或三維圖像(特別是醫(yī)學(xué)圖像)的目標(biāo)邊緣系統(tǒng)。通過輸入(310)接收表示圖像的每個元素的值的一組數(shù)據(jù)元素。數(shù)據(jù)集存儲在存儲設(shè)備(320)中。處理器(340)確定圖像中對象的邊緣。處理器至少計算數(shù)據(jù)元素的第一和/或第二導(dǎo)數(shù),并計算由κ標(biāo)識的圖像的等照度曲率。處理器還確定校正因子α,其校正由對象的曲率和/或數(shù)據(jù)的模糊引起的邊緣失準(zhǔn)。校正因子α取決于等照度曲率κ。然后,處理器根據(jù)計算出的導(dǎo)數(shù)和等照度線的曲率確定算子的過零點(diǎn)。系統(tǒng)的輸出(330)提供圖像中的邊緣位置的指示。早期的方法有邊緣算子法、曲線擬合法、模板匹配法和閾值法。近年來,出現(xiàn)了許多新的邊緣檢測算法:小波變換、小波包邊緣檢測、基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的邊緣檢測算法、模糊理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
邊緣檢測算法有哪些呢?
一旦我們計算了導(dǎo)數(shù),下一步就是給出一個閾值來確定邊的位置。閾值越低,檢測到的邊緣越多,結(jié)果越容易受到圖像噪聲的影響,越容易從圖像中提取出不相關(guān)的特征。相反,一個高閾值將失去薄或短段。常用的方法是滯后閾值選擇。這種方法使用不同的閾值來尋找邊緣。首先,使用閾值上限來尋找邊線的起點(diǎn)。一旦我們找到一個起點(diǎn),我們就在圖像上逐點(diǎn)跟蹤邊緣路徑。當(dāng)大于閾值時,我們記錄邊緣位置,直到值小于下限。該方法假設(shè)邊緣是一個連續(xù)的邊界,在不將圖像中的噪聲點(diǎn)標(biāo)記為邊緣的情況下,可以跟蹤先前看到的邊緣的模糊部分。