接下来,我们需要设定一个卷积神经网络(CNN)来进行边缘提取。这里的模型比较简单,但可以根据需要进行扩展。 % 定义网络结构layers=[imageInputLayer([2242241])% 输入层,224x224的图像,1通道convolution2dLayer(3,8,'Padding','same')% 卷积层batchNormalizationLayer% 批量归一化层reluLayer% 激活函数maxPooling2dLay...
4. 问题及解决方法 问题:提取边缘时,背景为黑色,边缘为白色,与要求不符 解决方法:用255减去原图灰度矩阵,就能得到颜色转置后的图片 5. 实验总结 从本次实验中,了解到opencv对图片处理的基本方法,将此方法应用于生产过程中的质检,将大大缩减生产时间。
图像的边缘是指图像局部灰度显著变化的区域,是图像的最基本特征,包含了用于图像识别的重要信息,也是图像分割、纹理分析和图像理解所依赖的重要特征。边缘的提取依赖于边缘检测算子检测出图像在灰度、纹理等区域不连续的地方,以确定边缘的有无、真假和实现定向定位。如果能成功地提取出图像的边缘,就会大大简化后续图像处理...
边缘检测的实质是采用某种算法来提取出图像中对象与背景间的交界线。我们将边缘定义为图像中灰度发生急剧变化的区域边界。图像灰度的变化情况可以用图像灰度分布的梯度来反映,因此我们可以用局部图像微分技术来获得边缘检测算子。经典的边缘检测方法,是对原始图像中像素的某小邻域来构造边缘检测算子。以下是对几种经典的边...
然后我们来计算梯度图像,我们知道边缘点其实就是图像中灰度跳变剧烈的点,所以先计算梯度图像,然后将梯度图像中较亮的那一部分提取出来就是简单的边缘部分。 Sobel算子用了一个3*3的滤波器来对图像进行滤波从而得到梯度图像,这里面不再详细描述怎样进行滤波及它们的意义等。
首先,详细说明了用 CNN 提取图像边缘的有关理论和分析,给出了所设计的二值图像算法的流程图,将其用于检测二值图像边缘。再在此基础上,改进了前人提出的分 8 层的算法,实现对灰度图像的边缘提取。 然后,将此方法与传统边缘提取方法roberts、sobel、prewitt、log和canny等相比较可知,该方法的有效性。并且由于细胞神...
从成因上看,一般图像边缘主要由四个方面的因素形成:(1)图像灰度在表面法向变化的不连续造成的边缘;(2)图像对像素在空间上不一致形成的边缘;(3)在光滑的表面上由于颜色的不一致形成的边缘:(4)物体的光影造成的边缘。图像边缘提取的作用有:(1)改良图像质量;(2)分离对象;(3)理解和重构视觉场景;(4)识别特征;(...
超声C扫描图像的缺陷边缘提取及特征参数构建
本发明公开了一种基于CNN的彩色图像边缘提取方法。该方法与传统微分图像边缘提取方法的最主要区别是运用CNN模型在二值图像和灰度图像的基础上对彩色图像进行有效地边缘提取,该方法将人眼的视觉特性与RGB彩色空间的矢量角度颜色差值相结合,提取出的边缘图像更加符合人眼的视觉感知,图像信息丰富。 法律状态 法律状态公告日 ...
边缘检测旨在提取图像中的所有边缘,从而在分析或处理图像时,能快速得到更精准和更有效的结果。 常见的边缘检测算法主要有: 1.基于Sobel算子的边缘检测 Sobel算子是一个非常常见的边缘检测算子,其原理是利用一个3x3的卷积核对原始图像进行卷积,以获得每个像素点的灰度梯度。具体方法是将Sobel算子分别应用于x和y方向,...