邊緣檢測69258

1、天津維基人夏季聚會天津維基人夏季聚會籌辦中，請參閱Wikipedia_talk:聚會2011天津維基人夏季聚會。[關閉]邊緣檢測邊緣檢測維基百科，自由的百科全書跳轉到：導航搜索邊緣檢測邊緣檢測是圖像處理和計算機視覺中的基本問題，邊緣檢測邊緣檢測的目的是標識數(shù)字圖像中亮度變化明顯的點。圖像屬性中的顯著變化通常反映了屬性的重要事件和變化。這些包括（i）深度上的不連續(xù)、（ii）表面方向不連續(xù)、（iii）物質屬性變化和（iv）場景照明變化。邊緣

2、檢測是圖像處理和計算機視覺中，尤其是特征提取中的一個研究領域。圖像邊緣檢測大幅度地減少了數(shù)據(jù)量，并且剔除了可以認為不相關的信息，保留了圖像重要的結構屬性。有許多方法用于邊緣檢測，它們的絕大部分可以劃分為兩類：基于查找一類和基于零穿越的一類?；诓檎业姆椒ㄍㄟ^尋找圖像一階導數(shù)中的最大和最小值來檢測邊界，通常是將邊界定位在梯度最大的方向?；诹愦┰降姆椒ㄍㄟ^尋找圖像二階導數(shù)零穿越來尋找邊界，通常是Laplacian過零點或者非線性差分表示的

3、過零點。目錄目錄[隱藏]?1邊緣屬性?2簡單邊緣模型?3檢測邊緣不是一個平凡的問題?4邊緣檢測的方法o4.1計算一階導數(shù)o4.2計算二階導數(shù)o4.3閾值確定?5邊緣檢測算子?6參考文獻?7參見?8外部鏈接[編輯]邊緣屬性邊緣屬性邊緣可能與視角有關——也就是說邊緣可能隨著視角不同而變化，典型地反映在場景、物體的幾何形狀一個將另一個遮擋起來，也可能與視角無關——這通常反映被觀察物中，我們的數(shù)據(jù)是一行不同點亮度的數(shù)據(jù)。例如，在下面的1維數(shù)據(jù)中

4、我們可以直觀地說在第4與第5個點之間有一個邊界：5764152148149除非場景中的物體非常簡單并且照明條件得到了很好的控制，否則確定一個用來判斷兩個相鄰點之間有多大的亮度變化才算是有邊界的閾值，并不是一件容易的事。實際上，這也是為什么邊緣檢測不是一個平凡問題的原因之一。[編輯]邊緣檢測的方法邊緣檢測的方法有許多用于邊緣檢測的方法他們大致可分為兩類:基于搜索和基于零交叉.基于搜索的邊緣檢測方法首先計算邊緣強度通常用一階導數(shù)表示例如梯度

5、模然后用計算估計邊緣的局部方向通常采用梯度的方向并利用此方向找到局部梯度模的最大值.基于零交叉的方法找到由圖像得到的二階導數(shù)的零交叉點來定位邊緣.通常用拉普拉斯算子或非線性微分方程的零交叉點我們將在后面的小節(jié)中描述.濾波做為邊緣檢測的預處理通常是必要的通常采用高斯濾波.已發(fā)表的邊緣檢測方法應用計算邊界強度的度量這與平滑濾波有本質的不同.正如許多邊緣檢測方法依賴于圖像梯度的計算他們用不同種類的濾波器來估計x方向和y方向的梯度.[編輯]計算