数字图像第3章教案.pptVIP

第二部分 图象中目标的检出 －为辩别和分析目标，将目标分离提取出来的技术 第三章 边缘检测 (Edge Detection) 第四章 图象分割 (Image Segmentation) 第五章 模板匹配 (Template Matching) 第三章 边缘检测(Edge Detection) 3.1 边缘增强算子 3.2 边缘拟合 3.3 边缘有哪些信誉好的足球投注网站 3.4 松弛法 3·1 边缘增强算子 (Edge Operators) 3.1.1 边缘模型 3.1.2 边缘检测常用算子 一阶差分 各向同性算子 二阶差分 方向算子 3.1.3 Marr边缘检测算子 3.1.4 Canny边缘检测算子 常用算子 1、各向同性算子 2、方向算子 Kirsch方向算子 g(x,y) = w1 f(x-1,y-1) +w2 f(x,y-1) + w3 f(x+1,y-1)  + w4 f(x-1, y) + w5 f(x,y) + w6 f(x+1,y) + w7 f(x-1,y+1) + w8 f(x,y+1) + w9 f(x+1,y+1) 3.1.3 Marr边缘检测算子－Laplacian of Gaussian（LoG）算法 3.1.4 Canny边缘检测算子 Canny算子 把边缘检测转化为检测单位函数极大值的问题 做法： 高斯滤波平滑 计算梯度大小与方向 非极大值抑制 双阈值检测和连接 3.2 边缘拟合(Edge Fitting) 对图象中一个子区域，用理想灰度阶跃或斜变去拟合实际图象数据，从而求出拟合的理想模型参数，如阶跃幅度、斜变倾角等，并以此为这个子区域的边缘强度和方向度量 从某种意上说，拟合是匹配滤波，旨在从失真和噪声中检测出理想边缘来。因此，有较强的抗噪声能力 3.2.1 灰度阶跃的拟合 构造原图象（或子图、小区域）的拟合曲面，再在拟合曲面上利用曲面的参数检测出边缘 如:灰度阶跃边缘拟合。用理想灰度阶跃模型去拟合一个2×2的子图。将子图f(x,y)展开成基函数表达式。由均方误差最小求边缘幅度和角度 3.2.2 基于斜面模型的边缘检测 1、拟合模型 将M×N的数字图象划分为相连接的区域集合P， P=( P1,P2,…,Pi,…) Pi的大小设为R×C（通常为3×3） 对每一个小区域 ，用一个斜平面来近似 拟合误差 2、斜面拟合 3. 斜面交界的判断 对于“可靠”的斜面，把该拟合斜平面的参数作为小区域的参数（不重叠划分) 或小区域中心点的参数(重叠划分）。 有：梯度值为 方向为 然后用斜面参数判断各个 斜面间是否有边缘存在。 一般步骤: 1)选取适合的拟合区域 2)根据模型求解拟合系数 3)求拟合斜面各点灰度值 4)计算误差，判断斜面的可靠性 5)对于可靠的斜面， 计算相邻点或区域不在同一斜面上的度量 6)选出边缘度量值局部最大的点，定为边缘点 3.2.3 Haralick 离散正交多项式 曲面拟合 选定领域，用多项式作为拟合曲面； 求解多项式系数，获得最佳拟合； 将拟合曲面的参数作为考察点的参数， 用二阶方向导数检测边缘。 （求二阶方向导数的零交叉） 3.3 边缘有哪些信誉好的足球投注网站(Edge Searching) 3·3·1 跟踪方法 3·3·2 启发式图有哪些信誉好的足球投注网站 3·3·3 应用启发式图有哪些信誉好的足球投注网站作物体 边界跟踪 3·3·4 边缘有哪些信誉好的足球投注网站的评价函数 3.3.2 启发式图有哪些信誉好的足球投注网站 1、基本概念 启发式图有哪些信誉好的足球投注网站（动态规划）是寻求达到某一目标的最佳路径（最短路径，最小消耗路径） 路径的“消耗”用评价函数来表示，评价函数f 往往由多个因素（N个变量）决定。 如果N个变量不同时有联系，评价函数 f 能分解成几个二元函数之和，则可分别求出各个函数的最佳值，最后求得到达目标的最佳路径。 这是一种解决多元评价函数最优化问题的求解方法。 一种评价函数的构造 评价函数可以定义为： 3.3.3 应用启发式图有哪些信誉好的足球投注网站作物体边界跟踪 灰度梯度的幅度 灰度梯度的方向 路径的曲率 路径与某一函数 的近似程度 到目标点的距离等 3·3·4 边缘有哪些信誉好的足球投注网站的评价函数 使用“启发”信息，构造评价函数，计算路径的耗费，是启发式有哪些信誉好的足球投注网站的关键。 具体如何构造则要分析该问题的具体情况，将多种因素合理的分离开来，把实际情况中的约束转化为计算机可操作的表达式。 3.4 松弛法(Relaxation) 3.4.1 一般概念 一种动态调优的标号方法 3.4.2 松弛法边缘提取 获得初始边缘 计算边缘可信度 相容模型 迭代，刷新边缘可信度 调整模型 3.4.1 一般概念