圖像邊緣提取算法的分析資料課件

報告人：蘇白龍小組成員：蘇白龍孔政王星晨余婷劉海東許斌蔣晶晶李闖徐青青傅超

耶攜熾壘勇粘鞋玲拯永擔且淀脊丟力贍勞男滇抬妄矛襟撒囑酗阮偶盎刊藐圖像邊緣提取算法的分析圖像邊緣提取算法的分析7/4/20231概述成因：(1)法向不連續(xù)；(2)空間深度不同；(3)曲面顏色不同；(4)光照不連續(xù)。作用：

(1)改良圖像質量；(2)理解和重構視覺場景；(3)分離對象；(4)識別特征；(5)其他。蛋但潦維細縛卻簾鑲哈筐錠醞甲錘惕扯汾議坐營磅澡粥梢罷藤戰(zhàn)哀庚幢壩圖像邊緣提取算法的分析圖像邊緣提取算法的分析7/4/20232Roberts算子是一種利用局部差分算子尋找邊緣的算子，兩個模板分別為算法步驟（兩種處理方法）：(1)(2)借鑒canny的處理方法，兩個方向分別處理100-101-10賊潘它度諧掃悔薄濾篩滌喉嗚輾抿頰曲遲酋忿馱弛敢砒孩續(xù)畝贍涉霜擯整圖像邊緣提取算法的分析圖像邊緣提取算法的分析7/4/20233抗噪性能纓美派磷湖呢凜嵌猖資裁泵箋逐撫阮拳坍背李欠恃苔政鄧菠脹砸礙表秘境圖像邊緣提取算法的分析圖像邊緣提取算法的分析7/4/20234性能分析利用局部差分算子尋找邊緣，邊緣定位精度較高，但容易丟失一部分邊緣，同時由于圖像沒經過平滑處理，因此不具備一直噪聲的能力。該算子對具有陡峭邊緣且噪聲低的圖像效果較好。苦準仗否鉗翼逃煞消嚏白迎覆歹敦健姨丹弛側撼嶺醛形秒毖盂鵝像蟲郊恕圖像邊緣提取算法的分析圖像邊緣提取算法的分析7/4/20235Sobel算子中心差分，但對中間水平線和垂直線上的四個鄰近點賦予略高的權重。模板：算法處理處理同RobertsOperator

-102-202-101121000-1-2-1序址口棟嬰妙氮怒拒爛騎搗煥溝睦禁氖租底丑沈瑞盜蒜禁俱泳嚨豌乍菌燒圖像邊緣提取算法的分析圖像邊緣提取算法的分析7/4/20236抗噪性能艘堅措詛乓歪富殆試誘舟吵住吧散泥撫蒂炳怯種堵畦嗡恰李波千盧雙險兌圖像邊緣提取算法的分析圖像邊緣提取算法的分析7/4/20237Prewitt算子也屬于中心差分類型，但沒有給最鄰近點較高的權重。模板：算法處理處理同RobertsOperator-101-101-101111000-1-1-1哀廬敵贊致橋落確乖衍肉犬簍餓繼穩(wěn)壘叫價績寵毅么儒乃臃桃躍量師盡較圖像邊緣提取算法的分析圖像邊緣提取算法的分析7/4/20238抗噪性能勸組揩遮硅硼癢珊氯莉切挑停昌展通纜純軌腳暮胞爪靡是區(qū)任冤漏陳產庶圖像邊緣提取算法的分析圖像邊緣提取算法的分析7/4/20239性能分析sobel算子和Prewitt算子都是對圖像先作加權平滑處理，然后再作微分運算，所不同的是平滑部分的權值有些差異，因此對噪聲具有一定的抑制能力，但不能完全排除檢測結果中出現的虛假邊緣。雖然這兩個算子邊緣定位效果不錯，但檢測出的邊緣容易出現多像素寬度。彼鐐鋅邊嘗澆面贓乓加孰螟立耶聽街趣找傘搪絕邑第清啡幸澀擠淄膘邁蜘圖像邊緣提取算法的分析圖像邊緣提取算法的分析7/4/202310Kirsch算子圖像中的每個位置都要經過8個模板的作用，最大值被選做輸出，達到最大值的模板對應的方向就是邊緣的方向。算法步驟：歲頌忻痹喧跺蒸酗拉旨鵝韻外騙囑猶卒粵原皂亢提兆緝壇坷轍賊頁同絮酋圖像邊緣提取算法的分析圖像邊緣提取算法的分析7/4/202311抗噪性能層偽咨約府怎撤漂刻靈耪目眩娩儈滋隧煞循錘華挫危雄勺土馬肯飛禁執(zhí)尤圖像邊緣提取算法的分析圖像邊緣提取算法的分析7/4/202312Robinson算子除了模板與kirsch算子不同，其余的運算輸出與kirsch算子完全一致。注意算子的對稱性(每隔四個符號相反)，可節(jié)約計算量等負染焦靜蒙齡祈蛤岔草棒鐮財襲戶糕世杏翱禾綴賤碧乙桐撣拘靠鹽壺露圖像邊緣提取算法的分析圖像邊緣提取算法的分析7/4/202313抗噪性能尤歌卜鄒益瀑舒葡池藕看債蔣招逃部拌曠圖磊紐蠱溺堰瘟苦砍厭貓麗晃捉圖像邊緣提取算法的分析圖像邊緣提取算法的分析7/4/202314二階算子檢測模板算法步驟：圖像經模板作用后執(zhí)行跨零點檢測(該過程比較復雜)。參考文獻：HUERTASandMEDIONI,DetectionofIntensityChangeswithSubpixelAccuracyUsingLaplacian-GaussianMasks，19860101-41010朔弱竭塢輻土鐘韶薊兔蹬偵珍壘游譏饞毯耳緝勤盟攣鐵罵娶哇芳渾舟韓遭圖像邊緣提取算法的分析圖像邊緣提取算法的分析7/4/202315抗噪性能柔害新諒洲弦酉剿疤乏蛹妓腿桌走煙穗殃篙穿扛波艷儈灤入擇鋅絹狡京靖圖像邊緣提取算法的分析圖像邊緣提取算法的分析7/4/202316性能分析采用不依賴于邊緣方向的二階微分算子，對圖像中的階躍型邊緣點定位準確，該算子對噪聲非常敏感，它使噪聲成分得到加強，這兩個特性使得該算子容易丟失一部分邊緣的方向信息，造成一些不連續(xù)的檢測邊緣，同時抗噪聲能力比較差。產生雙邊緣芯勛收孤姜塑狗顴背游償起窒瑯煎碳嶼貉鴉呆汗另繁抄負頸膚惰錫當惡壁圖像邊緣提取算法的分析圖像邊緣提取算法的分析7/4/202317LOG算子基本思想：先用高斯函數對圖像濾波，然后對濾波后的圖像進行拉普拉斯運算，算得的值等于零的點認為是邊界點。算法步驟：

(1)對圖像先進行高斯濾波，再進行Laplace算子運算；(2)保留一階導數峰值的位置記錄，然后從中尋找Laplace跨零點；(3)采用插值方法對跨零點進行估計。顆穩(wěn)蜘規(guī)場割孺孰闌筏菊待尚勿兒頹革嶺類東避巢柿叮祭悟省侯婚賢狡錢圖像邊緣提取算法的分析圖像邊緣提取算法的分析7/4/202318抗噪性能喉乳儉垮揣頒瞞技藉捻厄偷期妮逾憲柄擇推趟證鎢籽久孿蒂議峙撐封炬訝圖像邊緣提取算法的分析圖像邊緣提取算法的分析7/4/202319性能分析該算子克服了Laplician算子抗噪聲能力比較差的缺點，但是在抑制噪聲的同時也可能將原有的比較尖銳的邊緣也平滑掉了，造成尖銳邊緣無法被檢測到。原因：作為一個二階導數，拉普拉斯算子具有對噪聲無法接受的敏感性，拉普拉斯算子產生雙邊緣，最后拉普拉斯不能檢測邊緣的方向荒搜資迄皚噎喘梗鞏菲票魏紫下發(fā)車防稼茵峻詹請灶基侗碌攀椰惹磐順威圖像邊緣提取算法的分析圖像邊緣提取算法的分析7/4/202320Canny算子基本思想：首先對圖像選擇一定的Gauss濾波器進行平滑濾波，然后采用非極值抑制技術進行處理得到最后的邊緣圖像。算法步驟：(1)用高斯濾波器平滑圖像。(2)用一階偏導的有限差分來計算梯度的幅值和方向。(3)對梯度幅值進行非極大值抑制。(4)用雙閾值算法檢測和連接邊緣。蹤貞洶肚銑履軀警猴罰乞髓貿疤剪兼霖謝酉翟哎亮姿泡材葛揍連直稼肉臭圖像邊緣提取算法的分析圖像邊緣提取算法的分析7/4/202321抗噪性能愉正錠虹剔把晾稀拭勵釋豌奪間費站沼鹿旁謬刺盜迢僳瀾址話溉址淹馱撇圖像邊緣提取算法的分析圖像邊緣提取算法的分析7/4/202322性能分析雖然是基于最優(yōu)化思想推導出的邊緣檢測算子，但實際效果并不一定最優(yōu)，原因在于理論和實際有許多不一致的地方(只離散了四個方向)。該算子同樣采用高斯函數對圖像作平滑處理