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边缘检测算法的四个步骤

时间:2016-12-20  来源:视觉检测系统-CCD视觉检测-http://www.chytime-ccd.com-深圳市创盈时代科技  点击:938

人类视觉系统认识目标的过程分为两步:首先,把图像边缘与背景分离出来;其次,才能知觉到图像的细节,辨认出图像的轮廓。计算机视觉正是模仿人类视觉的这个过程,因此在检测物体边缘时,先对其轮廓点进行粗略检测,然后通过链接规则把原来检测到的轮廓点连接起来,同时也检测和连接遗漏的边界点及去除虚假的边界点。图像的边缘是图像的重要特征,是计算机视觉、模式识别等的基础,因此边缘检测是图像处理中的一个重要的环节;然而,边缘检测又是图像处理中的一个难题,由于实际景物图像的边缘往往是各种类型的边缘及它们模糊化后结果的组合,且实际图像信号存在着噪声;噪声和边缘都属于高频信号,很难用频带做取舍。

边缘检测算法有四个步骤。

1.滤波:边缘检测算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数,但导数的计算对噪声很敏感,因此必须使用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。需要指出,大多数滤波器在降低噪声的同时也导致了边缘强度的损失,因此,增强边缘和降低噪声之间需要折中。

2.增强:增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的变化值。增强算法可以将邻域(或局部)强度值有显著变化的点突显出来。边缘增强一般是通过计算梯度幅值来完成的。

3.检测:在图像中有许多点的梯度幅值比较大,而这些点在特定的应用领域中并不都是边缘,所以应用用某种方法来确定哪些点是边缘点。最简单的边缘检测判据是梯度幅值阈值判据。

4.定位:如果某一应用场合要求确定边缘的位置,则边缘的位置可在子像素分辨率上来估计,边缘的方位也可以被估计出来。

在边缘检测算法中,前三个步骤用得十分普遍。这是因为大多数场合下仅仅需要边缘检测器指出边缘出现在图像某一像素点的附近,而没有必要指出边缘的精确位置或方向。边缘检测误差通常是指边缘误分类误差,即把假边缘判别成边缘而保留,而把真边缘判别成假边缘去掉。

 

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