用高斯滤波器平滑图像.ppt

2、术语定义
边缘点：在亮度显著变化的位置上的点．
边缘段：对应于边缘点坐标及其方位．
边缘检测器：从图像中抽取边缘集合的算法．
轮廓：边缘列表或一条表示边缘列表的拟合曲线．
边缘连接：从无序边缘表形成有序边缘表的过程．
边缘跟踪：一个用来确定轮廊的图像搜索过程．两种常见的边缘一阶导数和二阶导数示意图6.1梯度用差分来近似梯度：6.2边缘检测算法Roberts算子：Sobel算子：Prewitt算子：Dr.JudithPrewitt各种算法的比较6.3二阶微分算子拉普拉斯算子用算子表示：二阶方向导数6.4LoG算法LoG算子的输出是通过卷积运算得到的，5X5拉普拉斯高斯模板拉普拉斯高斯边缘检测结果6.6Canny边缘检测器（2）Canny边缘检测器是高斯函数的一阶导数，是对信噪比与定位之乘积的最优化逼近算子．（3）幅值和方位角:（4）非极大值抑制（NMS）：细化幅值图像中的屋脊带，即只保留幅值局部变化最大的点．
*将梯度角的变化范围减小到圆周的四个扇区之一，（5）取域值

*将低于阈值的所有值赋零值，得到图像的边缘阵列．
*阈值τ太低和阴影假边缘;
*阈值τ取得太高部分轮廊丢失.
*选用两个阈值:更有效的阈值方案．
基本思想：
取高低两个阈值作用在幅值图N[i,j]，t1=2t2,
得到两个边缘图，高阈值和低阈值边缘图。
连接高阈值边缘图，出现断点时，在低阈值
边缘图中的8邻点域搜寻边缘点。
算法6.1Canny边缘检测
(1)用高斯滤波器平滑图像．
(2)用一阶偏导有限差分计算梯度幅值和方向
(3)对梯度幅值应用非极大值抑制．
(4)用双阈值算法检测和连接边缘．7X7高斯滤波模板作业：

思考题： 1、2、4。

计算机练习题： 1、2。