0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評(píng)論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會(huì)員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

簡(jiǎn)述關(guān)于邊緣檢測(cè)算法的四個(gè)步驟

電子工程師 ? 來(lái)源:創(chuàng)盈時(shí)代非標(biāo)自動(dòng)化 ? 作者:創(chuàng)盈時(shí)代非標(biāo)自動(dòng) ? 2021-06-12 18:10 ? 次閱讀

1.濾波:邊緣檢測(cè)算法主要是基于圖像強(qiáng)度的一階和二階導(dǎo)數(shù),但導(dǎo)數(shù)的計(jì)算對(duì)噪聲很敏感,因此必須使用濾波器來(lái)改善與噪聲有關(guān)的邊緣檢測(cè)器的性能。需要指出,大多數(shù)濾波器在降低噪聲的同時(shí)也導(dǎo)致了邊緣強(qiáng)度的損失,因此,增強(qiáng)邊緣和降低噪聲之間需要折中。

2.增強(qiáng):增強(qiáng)邊緣的基礎(chǔ)是確定圖像各點(diǎn)鄰域強(qiáng)度的變化值。增強(qiáng)算法可以將鄰域(或局部)強(qiáng)度值有顯著變化的點(diǎn)突顯出來(lái)。邊緣增強(qiáng)一般是通過(guò)計(jì)算梯度幅值來(lái)完成的。

3.檢測(cè):在圖像中有許多點(diǎn)的梯度幅值比較大,而這些點(diǎn)在特定的應(yīng)用領(lǐng)域中并不都是邊緣,所以應(yīng)用用某種方法來(lái)確定哪些點(diǎn)是邊緣點(diǎn)。最簡(jiǎn)單的邊緣檢測(cè)判據(jù)是梯度幅值閾值判據(jù)。

4.定位:如果某一應(yīng)用場(chǎng)合要求確定邊緣的位置,則邊緣的位置可在子像素分辨率上來(lái)估計(jì),邊緣的方位也可以被估計(jì)出來(lái)。

在邊緣檢測(cè)算法中,前三個(gè)步驟用得十分普遍。這是因?yàn)榇蠖鄶?shù)場(chǎng)合下僅僅需要邊緣檢測(cè)器指出邊緣出現(xiàn)在圖像某一像素點(diǎn)的附近,而沒(méi)有必要指出邊緣的精確位置或方向。邊緣檢測(cè)誤差通常是指邊緣誤分類誤差,即把假邊緣判別成邊緣而保留,而把真邊緣判別成假邊緣去掉。

編輯:jq

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問(wèn)題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
  • 噪聲
    +關(guān)注

    關(guān)注

    13

    文章

    1100

    瀏覽量

    47287
  • 濾波
    +關(guān)注

    關(guān)注

    10

    文章

    653

    瀏覽量

    56469
  • 邊緣檢測(cè)
    +關(guān)注

    關(guān)注

    0

    文章

    91

    瀏覽量

    18164

原文標(biāo)題:關(guān)于邊緣檢測(cè)算法的四個(gè)步驟

文章出處:【微信號(hào):gh_9d70b445f494,微信公眾號(hào):FPGA設(shè)計(jì)論壇】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

收藏 人收藏

    評(píng)論

    相關(guān)推薦

    DSP國(guó)產(chǎn)教學(xué)實(shí)驗(yàn)箱_實(shí)驗(yàn)案例_操作教程:5-11 邊緣檢測(cè)

    的噪聲不應(yīng)產(chǎn)生假的邊緣。 為了滿足這些要求,Canny使用了變分法。Canny檢測(cè)器中的最優(yōu)函數(shù)使用四個(gè)指數(shù)項(xiàng)的和來(lái)描述,它可以由高斯函數(shù)的一階導(dǎo)數(shù)來(lái)近似。 在目前常用的邊緣
    發(fā)表于 07-19 10:38

    圖像邊緣檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)流程

    圖像邊緣檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)流程是一個(gè)涉及多個(gè)步驟的復(fù)雜過(guò)程,它旨在從圖像中提取出重要的結(jié)構(gòu)信息,如邊界、輪廓等。這些邊緣信息對(duì)于圖像分析、機(jī)器視
    的頭像 發(fā)表于 07-17 16:39 ?201次閱讀

    opencv圖像識(shí)別有什么算法

    圖像識(shí)別算法邊緣檢測(cè)邊緣檢測(cè)是圖像識(shí)別中的基本步驟之一,用于識(shí)別圖像中的
    的頭像 發(fā)表于 07-16 10:40 ?387次閱讀

    口罩佩戴檢測(cè)算法

    口罩佩戴檢測(cè)算法基于YOLOv5在圖像識(shí)別檢測(cè)領(lǐng)域的優(yōu)異性能,本文研究基于基于YOLOv5的口罩佩自動(dòng)戴檢測(cè)方法。首先從網(wǎng)絡(luò)和真實(shí)生活中中尋找并采集不同場(chǎng)景人群口罩佩戴的圖片約500張并自建數(shù)據(jù)集
    的頭像 發(fā)表于 07-01 20:20 ?205次閱讀
    口罩佩戴<b class='flag-5'>檢測(cè)算法</b>

    人員跌倒識(shí)別檢測(cè)算法

    人員跌倒識(shí)別檢測(cè)算法是基于視頻的檢測(cè)方法,通過(guò)對(duì)目標(biāo)人體監(jiān)測(cè),當(dāng)目標(biāo)人體出現(xiàn)突然倒地行為時(shí),自動(dòng)監(jiān)測(cè)并觸發(fā)報(bào)警。人員跌倒識(shí)別檢測(cè)算法基于計(jì)算機(jī)識(shí)別技術(shù),配合現(xiàn)場(chǎng)攝像頭,自動(dòng)識(shí)別如地鐵手扶梯/樓梯
    的頭像 發(fā)表于 06-30 11:47 ?307次閱讀
    人員跌倒識(shí)別<b class='flag-5'>檢測(cè)算法</b>

    安全帽佩戴檢測(cè)算法

    安全帽佩戴監(jiān)控是鐵路工程施工人員安全管理中的重點(diǎn)和難點(diǎn),它對(duì)檢測(cè)算法的準(zhǔn)確 率與檢測(cè)速度都有較高的要求。本文提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索的安全帽佩戴檢測(cè)算法 NAS-YOLO。該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)由上
    的頭像 發(fā)表于 06-26 22:22 ?282次閱讀
    安全帽佩戴<b class='flag-5'>檢測(cè)算法</b>

    基于FPGA的實(shí)時(shí)邊緣檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì),Sobel圖像邊緣檢測(cè),F(xiàn)PGA圖像處理

    ,所以先擴(kuò)大系數(shù)近似為整數(shù)再運(yùn)算。此處擴(kuò)大256 倍后取整,將運(yùn)算結(jié)果右移 8 位,提取 Y 分量即可得到灰度圖像,即 3 邊緣檢測(cè)算法設(shè)計(jì) 如圖4所示為待處理的3×3 像素點(diǎn),使用 Sobel
    發(fā)表于 05-24 07:45

    國(guó)產(chǎn)嵌入式實(shí)驗(yàn)箱操作教程_創(chuàng)龍教儀:5-12 邊緣檢測(cè)(LCD顯示)

    的情況下,圖像的噪聲不應(yīng)產(chǎn)生假的邊緣。 為了滿足這些要求,Canny使用了變分法。Canny檢測(cè)器中的最優(yōu)函數(shù)使用四個(gè)指數(shù)項(xiàng)的和來(lái)描述,它可以由高斯函數(shù)的一階導(dǎo)數(shù)來(lái)近似。 在目前常用的邊緣
    發(fā)表于 12-14 14:09

    一種可靠的峰值和起始點(diǎn)檢測(cè)算法

    電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《一種可靠的峰值和起始點(diǎn)檢測(cè)算法.pdf》資料免費(fèi)下載
    發(fā)表于 11-22 10:27 ?0次下載
    一種可靠的峰值和起始點(diǎn)<b class='flag-5'>檢測(cè)算法</b>

    FPGA圖像處理之Canny邊緣檢測(cè)

    邊緣檢測(cè)算法里面Sobel是比較簡(jiǎn)單的一個(gè)算法,但是其檢測(cè)出來(lái)的邊緣往往是比較粗的,效果不是很
    的頭像 發(fā)表于 11-17 09:10 ?1315次閱讀
    FPGA圖像處理之Canny<b class='flag-5'>邊緣</b><b class='flag-5'>檢測(cè)</b>

    以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的OpenCV矩形檢測(cè)代碼示例,其中包括了Canny邊緣檢測(cè)和approxPolyDP多邊形擬合的步驟

    以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的OpenCV矩形檢測(cè)代碼示例,其中包括了Canny邊緣檢測(cè)和approxPolyDP多邊形擬合的步驟: python復(fù)制代碼
    發(fā)表于 11-01 09:28

    四個(gè)腿的電感是什么?有什么作用?

    四個(gè)腿的電感是什么?有什么作用? 四個(gè)腿的電感是指由條腿組成的電路,其作用是用于檢測(cè)或測(cè)量電導(dǎo)率,阻抗和電容等電學(xué)特性。這種電感器適用于許多不同的應(yīng)用,例如精密儀器、航空航天、醫(yī)療設(shè)
    的頭像 發(fā)表于 10-31 14:43 ?1259次閱讀

    傳統(tǒng)封裝方法組裝工藝的八個(gè)步驟(下)

    在上篇文章中我們講述了傳統(tǒng)封裝方法組裝工藝的其中四個(gè)步驟,這回繼續(xù)介紹剩下的四個(gè)步驟吧~
    的頭像 發(fā)表于 10-17 14:33 ?967次閱讀
    傳統(tǒng)封裝方法組裝工藝的八<b class='flag-5'>個(gè)</b><b class='flag-5'>步驟</b>(下)

    基于Delaunay三角剖分的空間離群點(diǎn)檢測(cè)算法研究

    電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《基于Delaunay三角剖分的空間離群點(diǎn)檢測(cè)算法研究.pdf》資料免費(fèi)下載
    發(fā)表于 10-07 11:15 ?0次下載

    智慧礦山ai算法系列解析 堵料檢測(cè)算法功能優(yōu)勢(shì)

    智慧礦山AI算法系列中的堵料檢測(cè)算法的功能優(yōu)勢(shì),了解其重要性和帶來(lái)的價(jià)值
    的頭像 發(fā)表于 09-28 18:48 ?573次閱讀
    智慧礦山ai<b class='flag-5'>算法</b>系列解析 堵料<b class='flag-5'>檢測(cè)算法</b>功能優(yōu)勢(shì)