边缘检测法
边缘检测是一种图像处理基础技术,目的是识别图像内不同对象或区域之间的边界或边缘边缘表示强度或颜色的重大转换并提供有关图像结构和内容的重要信息边缘检测旨在精确定位这些边缘并突出显示以作进一步分析或可视化
取相貌相景多亏边缘检测算法, 计算机能辨识蓝天空与绿山、树枝伸展或巨石圆周有效周游方法并不仅仅是识别无限像素,而是感知一致性结构,在对象检测、面部识别和自主驱动等领域至关重要
边缘检测的重要性
边缘检测在若干图像分析计算机视觉应用中起着关键作用
对象识别-边缘检测辅助工具识别对象边缘为对象分类识别提供提示
图像分割-边缘对将图像分割成有意义的区域或对象至关重要对象可以通过检测边缘分离,边界可精确划分供分析或操作
特征提取-边缘作为提取其他高层次特征的基础,如角形图或线条特征对各种计算机视觉任务至关重要,包括图像匹配、对象跟踪和3D重建
可视化增强-边缘检测可用来提高图像视觉质量通过加亮边框,图像可显示清晰度并定义更多度,从而可提高可视化和分析性
边缘检测法
开发多方法探测边缘,每种方法均有优缺点少数常用技巧
- 梯度法方法计算图像强度梯度识别快速变化区,表示边缘存在常用梯度运算符包括Sobel、Prewitt和Roberts运算符
- Laplacian法Laplacian运算符测量图像强度第二衍生物并检测零交叉区,即强度从正向负或反向变化零交叉对准边框
- Canny边缘检测Canny边缘检测器多步算法提供准确可靠的边缘检测需要平滑图像、计算梯度、执行非最大抑制并应用歇斯底里阈值判定最后边缘
分治分治
专业类
- 结构信息 :边缘检测为图像内对象和边界提供宝贵的结构信息
- 特征采掘高层次特征可以通过辨识边框提取,如角形轮廓
- 对象分割度 :边缘可帮助图像内分割对象或区域,允许后续分析或操作
康斯
- 噪声敏锐度 :边缘检测对噪声敏感,导致噪声图像虚阳性或不完全边缘检测
- 边缘分解法 :在某些情况下,边缘可能是支离破碎或不连续的,特别是当图像含有复杂纹理或低相扰区时。
- 参数图灵:某些边缘检测方法需要微调参数实现最优效果,使其更依赖用户
终极思想
边缘检测是图像处理中发现图像结构特征和边界的基本技术边缘检测为对象识别提供宝贵信息图像分割特征提取和视觉增强
优化、变换和管理媒体资产今天签名并解锁图像的力量
