其中数字的大小则表示了当前像素点梯度的模大小,即灰度变化的速度有多大,值越大,我们一定程度上就可以确信当前点为我们所要找的边缘点,通过一维的例子我们可以更好理解二维的边缘检测思想,即沿着X轴、Y轴进行两次滤波操作,得到的结果进行平方求和加根号的操作得出当...
(2)分别用这两个阈值对非极大值抑制图像进行阈值处理得到二值图像BWh和BWl,其中BWl的非零像素包含BWh。 (3)分为强边缘图像和若边缘图像:令BWl = BWh - BWl。此时认为BWh为强边缘图像,BWl为弱边缘图像。 (4)标记弱边缘图像中的真实边缘: (a)在BWh中定位下一个没有被访问过的边缘像素P; (b)在BWl中,认为...
拉普拉斯算子使用对图像进行微分的方法来提取边缘。具体推导方法如下。 以与正面相似的图片为例,取其中一条横线,加以区分。 可以看出,在边缘的交界处,经过微分后,会出现一个明显的峰值。我们可以设置一个阈值,这样如果微分后的图像超过这个阈值,就会判断为边缘,进行后续处理。 但是这...
边缘检测器是一种高通滤波器，可增强高频分量并抑制低频分量。由于边缘和噪声都是高频分量，因此边缘检测器往往会放大噪声。为了防止这种情况，我们使用低通滤波器平滑图像。Canny为此使用高斯滤波器。下面是使用 OpenCV-Python 的代码。较大的滤波器可以减少噪声，但会弱化边缘效果，反之亦然。一般来说，5×5 是一个不...
而边缘检测作为图像处理中的一项基础技术,在许多领域都有着广泛应用,例如广告业、数字媒体、计算机视觉、生物医学等等。本文将重点探讨边缘检测的基本原理和常用方法。 一、边缘检测的基本原理 边缘检测是指在图像中检测并提取出边缘信息的过程。边缘是指图像中亮度变化明显的区域,通常表现为图像中的线条、纹理等形态。
1.通过滤波来提取图像特征,简化图像所带的信息作为后续其它的图像处理; 2.为适应图像处理的需求,通过滤波消除图像数字化时所混入的噪声。 其中第一点就是边缘检测中所使用的基本思想,即简化图像信息,使用边缘线代表图像所携带信息。 滤波可理解为滤波器(通常为3*3、5*5矩阵)在图像上进行从上到下,从左到右的遍历...
百度试题 结果1 题目在数字图像处理中,边缘检测的目的是: A. 提取图像中的纹理信息 B. 提取图像中的边缘信息 C. 增强图像的对比度 D. 改变图像的颜色分布 相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏
下图是 Sobal 算子使用的掩码。左边是水平方向的边缘检测,右边是垂直方向的边缘检测。 然后使用这个掩码对图像进行卷积得到边缘图像。 实施 就像拉普拉斯算子一样,openCV 也提供了书面的 Sobal 函数。 dst = cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy, ksize)
简述数字图像处理中边缘检测的基本原理。相关知识点: 试题来源: 解析 答案:边缘检测的基本原理是识别图像中亮度变化剧烈的区域,这些区域通常对应于物体的边界。通过应用边缘检测算子,如Sobel算子、Prewitt算子或Canny算子,可以突出图像中的边缘,从而为后续的图像分析和处理提供重要信息。
数字图像处理(c++ opencv)--持续更新 1、log边缘检测(Marr-Hildreth边缘检测) (1)来源 Marr和Hildreth在研究图像边缘时,认为: (a)灰度变化与图像尺度是相关的,即不同图像对应不同大小的算子; (b)边缘(灰度值突变处)在一阶导数中表现为峰值或谷值,在二阶导数中表现为过零点。 因此认为边缘检测算子应该有以下特...