关于激光线中心线提取方法——steger算法 本文首先介绍了steger算法的主要思想,然后详细介绍其步骤。 1.算法思想 摄像机采集到的光条图像中,在沿着光条宽度的方向或光条的法线方向上,其灰度会呈现出高斯分布的特点,当然只是理想状态下 一般都是像第二张图,其形状大致符合高斯分布。光条中心的灰度值大而光条边缘的...
Steger算法是一种常用的光条中心提取算法,具有简单、快速、准确的特点。Steger算法的基本原理是利用灰度重心法来计算光条中心。具体来说,首先对光条图像进行灰度化处理,然后利用滑动窗口法对光条进行分割,并计算每个分割区域的灰度重心,最后取所有分割区域灰度重心中的最小值作为光条中心。以下是使用Python和OpenCV实现St...
Steger算法的主要思想是通过计算图像中每个像素点的梯度值,来确定图像中的边缘。该算法的优点是能够检测到较细的边缘,并且对噪声有较好的抵抗能力。 Steger算法的实现步骤如下: 1. 对图像进行灰度化处理,将彩色图像转换为灰度图像。 2. 对灰度图像进行高斯滤波,以减少噪声的影响。 3. 计算每个像素点的梯度值,通过...
Steger算法的步骤如下: 1.对输入图像进行离散高斯滤波,得到平滑后的图像。 2.计算平滑后图像的梯度幅值和梯度方向。 3.根据梯度方向,将图像分解成多个方向的子图像。 4.在每个方向的子图像上,计算每个像素点的高斯方差。 接下来我们将详细介绍Steger算法的每个步骤。 首先是离散高斯滤波。离散高斯滤波是一种线性滤波...
二元泰勒展开的介绍:Steger算法原理详解_Jieckiee的博客-CSDN博客 已知条件是整数像素点(x0,y0)(x0,y0)。将图像看成一个二元函数f(x,y)f(x,y),那么在这点附近可进行泰勒展开。为了突出海森矩阵(f′′xx(x0,y0)f′′xy(x0,y0)f′′xy(x0,y0)f′′yy(x0,y0))(fxx″(x0,y0)fxy″(x0,y0)...
必备知识:Steger算法应用于一维数组 用一个例题来看一下具体的求解步骤。
摘要:提出了一种以Steger算法为基础,基于现场可编程逻辑门阵列(FPGA)的递归流水逻辑结构,采用递归逻辑结构避免大规模高斯模板卷积带来的运算复杂度,同时,逻辑结构不受不同高斯参数选择的影响,增强了实用性,利用FPGA并行性完成多路运算,实现光条纹中心点提取。该逻辑结构更适用于连续图像数据的实时处理。 关键词:现场可编...
Steger算法的一个关键特点是其处理具有不同噪声水平的图像的能力。通过引入高斯方差σ,该算法可以有效降低噪声,同时保留重要的图像细节。这使得它成为在嘈杂环境中增强图像的有价值工具,传统方法可能无法胜任。 In addition to noise reduction, the Steger algorithm is also renowned for its edge-preserving capabilities...
Steger算法是一种用于解决图像分割问题的算法。它的原理是基于图论中的最小割理论,将图像看做是一个带权无向图,通过寻找图中的最小割来完成分割。 在Steger算法中,首先需要构建一张图像的相似性图,图中每个节点表示一组像素,节点之间的边表示它们的相似性。然后通过最小割算法将图像分为两个部分,最小割的值即...
为减小Steger算法提取光条纹中心时,易受环境干扰造成光条纹中心提取精度下降的问题。提出一种改进的Steger算法,该算法使用自适应卷积模板滤波并结合基于...