预览加载中，请您耐心等待几秒...

基于边缘的图像分割.ppt

预览
1/10
2/10
3/10
4/10
5/10
6/10
7/10
8/10
9/10
10/10

亲，该文档总共18页，到这已经超出免费预览范围，如果喜欢就直接下载吧～

下载提示 文本预览

如果您无法下载资料，请参考说明：

1、部分资料下载需要金币，请确保您的账户上有足够的金币

2、已购买过的文档，再次下载不重复扣费

3、资料包下载后请先用软件解压，在使用对应软件打开

图像边缘基本思想：计算局部微分算子一阶微分：用梯度算子来计算特点：对于亮的边，边的变化起点是正的，结束是负的。对于暗边，结论相反。常数部分为零。用途：用于检测图像中边的存在二阶微分：通过拉普拉斯来计算特点：二阶微分在亮的一边是正的，在暗的一边是负的。常数部分为零。用途：①二次导数的符号，用于确定边上的像素是在亮的一边，还是暗的一边。②0跨越，确定边的准确位置图像边缘点是信号“变化剧烈”的地方，以一维信号为例，定义一个准确的边缘数学模型。图像中不同类型的边界（a）边界；（b）线；（c）折线变化；（d）缓慢的平滑变化图像边缘梯度边缘检测(1)Roberts算子是一个交叉算子，其在点(i,j)的梯度幅值表示为：(2)Sobel算子Sobel算子在点(i,j)的梯度幅值表示为：(3)Prewitt算子Prewitt算子在点(i,j)的梯度幅值表示为：Sobel算子拉普拉斯二阶导数算子：（5.15）把高斯平滑滤波器和拉普拉斯锐化滤波器结合起来，先平滑掉噪声，再进行边缘检测，所以效果更好。常用的LOG算子是5×5的模板：Sobel