整理图像边缘分割

边缘分割主要 内容 财务内部控制制度的内容财务内部控制制度的内容人员招聘与配置的内容项目成本控制的内容消防安全演练内容 :讲解图像锐化的含义及用途，通过 分析 定性数据统计分析pdf销售业绩分析模板建筑结构震害分析销售进度分析表京东商城竞争战略分析 图像细节特征，讲解图像锐化的方法，主要是常见的边缘算子：梯度算子、Robert算子、Sobel算子、Prewitte算子、拉普拉斯算子、Log算子、高通滤波的原理及实现。重占.八、、•1.理解锐化和边缘 检测 工程第三方检测合同工程防雷检测合同植筋拉拔检测方案传感器技术课后答案检测机构通用要求培训 的含义;2.掌握各种算子的特点3.能够对灰度图像采用各种微分算子进行锐化或边缘检测难点:各算子的原理的理解及仿真实现.图像细节的基本特征边缘对应于图像中灰度发生变化的部分，在图像中，常见的边缘主要有以下几种情况：灰度突变、灰度渐变、细线型和点结构，如下图所示，图像中包含了常见的边缘情形。扫描线在图中取一条扫描线，绘制该直线上像素点的灰度曲线、该曲线的一阶微分曲线和二阶微分曲线，从分析这些曲线，得出以下结论：图像细节的灰度分布特性(1)灰度变化部分呈阶跃形：对应于一阶微分极大值、二阶微分过零点；(2)灰度变化呈细线形：对应于一阶微分的过0点，二阶微分的极小值点；(3)灰度渐变性：一般没有精确边界点。因此，图像锐化和边缘检测可以通过检测图像信号的微分进行。.一阶微分算子均值产生钝化的效果，微分产生锐化的效果。在图像处理中应用微分最常用的方法是计算梯度。(1)梯度法1)原理与 公式 小学单位换算公式大全免费下载公式下载行测公式大全下载excel公式下载逻辑回归公式下载 对于图像函数f(x,y),它在(x,y)处的梯度为G[f(x,y)]=用矢量的幅度代替它:G[f^y)]=离散的数字矩阵，用差分来代替微分:可_4f_/V+L，)-/(”)dxAvx+1-v=/Cv+Lv)-/(a\v)更?v4A/(口+1)-(NT)i+I-y/(a\v+1)-/(a\r)g[/(ki')]=|/(X+Lv)-/(x,j)|+/(**],+1)—。(苞切=lk(-v+L1)一/(二t)F+[f(tv+i)-/(a;t)]2E生成梯度图像:各点的灰度值等于该点的梯度幅度gCvj)=G[/(jrj)]窕出边界G[f[x.y)]>T其他固定边界灰度[G]/(Ky)]G\f(x.y)]^Tf(xj)其他二值化边界与背景|上g（工「）二।.LTL2）示例333333355553359953359953355553333333运算:示例:(2)单方向的一阶锐化算法g(XJ)=G^f(x.y)]1)原理与 模板 个人简介word模板免费下载关于员工迟到处罚通告模板康奈尔office模板下载康奈尔 笔记本 模板 下载软件方案模板免费下载 单方向的一阶梯度算法是指给出某个特定方向上的边缘信息因为图像为水平、垂直两个方向组成，所以，所谓的单方向梯度算法实际上是包括水平方向与垂直方向上的锐化。一121-77-000水平方向的微分算子-1-2-1-101H=-202一101垂直方向的微分算子2)示例运算:3333333555533(599533'59953355553333333水平方向垂直方向上述运算结果中存在负值，把负值变到有效范围，方法不同，效果不同：整体加一个正整数，以保证所有的像素值均大于零。可以获得类似浮雕的效果。将所有的像素值取绝对值。可以获得对边缘的有方向提取。浮雕效果示例:边缘提取效果示例:之二二一Robert算子Cr[/(A\V)=r)-/(x+LT+1)+/(.r+Lt)-/(a\t+1)1)公式Sy-|f(x—Ly+1)+2/(x,v+li+/\x+1>7+D——L1一1)+2f(x,y—1)+/(;v+l.y—1)Sx-|/(x+Ly-1)+2/(x+Ly)+/(k+ky+1)一|f(x-1.,i'-1)+2f(x-Li)+/(x一Lv+1)卜"'-*/y**/y、*g=W1+|Sy2)两个优点引入平均因素，对图像中随机噪声有一定的平滑作用。相隔两行或两列求差分，故边缘两侧的元素得到了增强，边缘显得粗而凫。3)Sobel算子示例两种算子检测边缘视觉效果区别不大，但扩展算子检测的边缘具有更精确的方向性，在需要边缘方向信息的情况下，扩展算子应用更广(5)Prewitt算子Prewitt算子与Sobel算子的区别在于模板系数的不同，把模板中间的2变成1,同样具有扩展算子g-maxHfO.工JSy=/'(x-tv+1)+f(x.y+li+f(x+1,y+1)—fix-hv-1)+f(x,V-I>+f(x+hV-1)%....「*...y,■.Sx=\f(x+1,v-i+f(x+hy)+t\x+Lr+1)-\f(x-L丫-11+Lv)+/(x-Lv+1g=W」+\syPriwitt算子扩展01111H4=100-1111000-1-1-13.二阶微分算子二阶微分算子(1)Laplace算子1）公式+1=[/(x+Ly)-/(x^)]-[/(x,y)-f(x-1))]dr=f(h+Lj)+人工-Ly)-2丁(hj)d2f/=A+D-AJQ,y)=[八x,y+D-f^y)]-{f(x,y)-f(x.y-l)]=fix.y+1)+f(x,y-1)-2f(x.y),vV=/(X+Lj?)+/(x-Ly)+f(x.y+1)+f。、y-1)一47(h/)2)模板表75010=1-410100-10或区二—14-10—11)Laplace算子锐化(1)(2)1/(苍四一工“工j)[f(x,y)+^f(x,y)(i)用于拉普拉斯模板中心系数为负(2)用于拉普拉斯模板中心系数为正/(x,j')-A2/(x5v)=/(芭y)-f(x+Ly)-，(工—LJ)-J’十D—/(三，一1)+4/(x,y)=5/(x.y)-f{x+1j)—/(x-Lj)-/U,>'+!)-/«y-1)Laplace算子示例5)Laplace变形算子(2)Wallis微分算子人眼对画面信号的处理过程有一个近似的对数运算环节，通过对数运算构成非线形动态范围调整，增强图像。Wallis微分算子结合了Laplace算子和对数算子，考虑了人眼视觉特性，因此，与Laplace等其他算法相比，可以对暗区的细节进行比较好的锐化。。T)=410g(/(.V.V))-|log(/(T-L1))+log(LT))+log|/(A\log(/(A\V+11)]4.高斯滤波与边缘检测高斯滤波与边缘检测（1）高斯函数二元高斯函数高斯函数剖面图及一二阶导数图形:2)高斯函数的某些有用特性随着逐渐远离原点，权值逐渐减小到零，这表明离中心较近的图像值比远处的图像值更重要；标准差(7决定邻域范围，总权值的95%包含在2(T的中间范围内一维高斯函数的二阶导数具有光滑的中间突出部分，该部分函数值为负，还有两个光滑的侧边突出部分，该部分值为正。零交叉位于-6和+(7处,与g(x)的拐点和g'(x)的极值点对应1D形式绕垂直轴旋转可得到各向同性的2D函数形式(在任意过原点的切面上具有相同的1D高斯截面),其二阶导数形式好像一个宽边帽或称为墨西哥草帽从数学推导上，帽子的空腔口沿z=g(x,y)轴向上，但在显示和滤波应用中空腔口一般朝下，即中间突起的部分为正，帽边为负。3)LoG滤波器Marr用高斯函数先对图像作平滑，然后用Laplacian算子检测边缘，简称LOGS波器1(2.2A乳Y.T=二_^exp-3……■-2b\上2)二兀图斯函数：将g与图像函数f卷积，得到一个平滑的图像函数，对该函数做Laplacian运算，提取边缘。V2为LoG滤波器，也称为Marr-Hildrech算子参数6称为尺度因子，大的值可用来检测模糊的边缘，小的值可用来检测聚焦良好的图像细节LOG算子的形状如图所示,称为墨西哥草帽。Pg的横截面这个滤波器的大小由(7的数值或等价地由w2D的数值来确定。为了不使函数被过分地截短，它应在足够大的窗口内作计算，窗口宽度通常取为-'LOG滤波器也可以采用模板形式00-1000-10-14-10-10TOC\o"1-5"\h\z0-1-2-10—1-216-2-10-1-2-1000-100-000-1-1-2-1-1000100一2-4一8一9-8-4一2000—2-7-15-22-23—2215-7-20-1-4-15-24-14-1-14-24-15-4一1一1-8-22一145210352—14-22一8J1jLti1-9-23—1103178103—1-23-9-1-8-22-145210352-14-22-8一1-1—4-15-24—14—1-14一24-15—4—10一2-7-15一22-23-2215-7-2000-2-4-8-9—8—4-200000-1-1—1—10001LoG算子边缘检测小例:4)DOG滤波器常用两个不同尺度的高斯函数之差来近为了减少卷积的计算量,似？2G,称为DOG8波器。DOG——DifferenceoftwoGaussionfunctionDOG\J=exp22、.V+丁~2bl/-V+V通常.生二I6时DOG最接近LOG