資源描述：
《圖像邊緣提取算法的分析》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫。
1、圖像邊緣提取算法的分析報告人：蘇白龍小組成員：蘇白龍孔政王星晨余婷劉海東許斌蔣晶晶李闖徐青青傅超2021/8/51概述成因：(1)法向不連續(xù)；(2)空間深度不同；(3)曲面顏色不同；(4)光照不連續(xù)。作用：(1)改良圖像質(zhì)量；(2)理解和重構(gòu)視覺場景；(3)分離對象；(4)識別特征；(5)其他。2021/8/52Roberts算子是一種利用局部差分算子尋找邊緣的算子，兩個模板分別為算法步驟（兩種處理方法）：(1)(2)借鑒canny的處理方法，兩個方向分別處理100-101-102021/8/53抗噪性能2021/8/54性能分
2、析利用局部差分算子尋找邊緣，邊緣定位精度較高，但容易丟失一部分邊緣，同時由于圖像沒經(jīng)過平滑處理，因此不具備一直噪聲的能力。該算子對具有陡峭邊緣且噪聲低的圖像效果較好。2021/8/55Sobel算子中心差分，但對中間水平線和垂直線上的四個鄰近點賦予略高的權(quán)重。模板：算法處理處理同RobertsOperator-102-202-101121000-1-2-12021/8/56抗噪性能2021/8/57Prewitt算子也屬于中心差分類型，但沒有給最鄰近點較高的權(quán)重。模板：算法處理處理同RobertsOperator-101-101
3、-101111000-1-1-12021/8/58抗噪性能2021/8/59性能分析sobel算子和Prewitt算子都是對圖像先作加權(quán)平滑處理，然后再作微分運算，所不同的是平滑部分的權(quán)值有些差異，因此對噪聲具有一定的抑制能力，但不能完全排除檢測結(jié)果中出現(xiàn)的虛假邊緣。雖然這兩個算子邊緣定位效果不錯，但檢測出的邊緣容易出現(xiàn)多像素寬度。2021/8/510Kirsch算子圖像中的每個位置都要經(jīng)過8個模板的作用，最大值被選做輸出，達(dá)到最大值的模板對應(yīng)的方向就是邊緣的方向。算法步驟：2021/8/511抗噪性能2021/8/512Rob
4、inson算子除了模板與kirsch算子不同，其余的運算輸出與kirsch算子完全一致。注意算子的對稱性(每隔四個符號相反)，可節(jié)約計算量2021/8/513抗噪性能2021/8/514二階算子檢測模板算法步驟：圖像經(jīng)模板作用后執(zhí)行跨零點檢測(該過程比較復(fù)雜)。參考文獻(xiàn)：HUERTASandMEDIONI,DetectionofIntensityChangeswithSubpixelAccuracyUsingLaplacian-GaussianMasks，19860101-410102021/8/515抗噪性能2021/8/51
5、6性能分析采用不依賴于邊緣方向的二階微分算子，對圖像中的階躍型邊緣點定位準(zhǔn)確，該算子對噪聲非常敏感，它使噪聲成分得到加強(qiáng)，這兩個特性使得該算子容易丟失一部分邊緣的方向信息，造成一些不連續(xù)的檢測邊緣，同時抗噪聲能力比較差。產(chǎn)生雙邊緣2021/8/517LOG算子基本思想：先用高斯函數(shù)對圖像濾波，然后對濾波后的圖像進(jìn)行拉普拉斯運算，算得的值等于零的點認(rèn)為是邊界點。算法步驟：(1)對圖像先進(jìn)行高斯濾波，再進(jìn)行Laplace算子運算；(2)保留一階導(dǎo)數(shù)峰值的位置記錄，然后從中尋找Laplace跨零點；(3)采用插值方法對跨零點進(jìn)行估計。
6、2021/8/518抗噪性能2021/8/519性能分析該算子克服了Laplician算子抗噪聲能力比較差的缺點，但是在抑制噪聲的同時也可能將原有的比較尖銳的邊緣也平滑掉了，造成尖銳邊緣無法被檢測到。原因：作為一個二階導(dǎo)數(shù)，拉普拉斯算子具有對噪聲無法接受的敏感性，拉普拉斯算子產(chǎn)生雙邊緣，最后拉普拉斯不能檢測邊緣的方向2021/8/520Canny算子基本思想：首先對圖像選擇一定的Gauss濾波器進(jìn)行平滑濾波，然后采用非極值抑制技術(shù)進(jìn)行處理得到最后的邊緣圖像。算法步驟：(1)用高斯濾波器平滑圖像。(2)用一階偏導(dǎo)的有限差分來計算梯
7、度的幅值和方向。(3)對梯度幅值進(jìn)行非極大值抑制。(4)用雙閾值算法檢測和連接邊緣。2021/8/521抗噪性能2021/8/522性能分析雖然是基于最優(yōu)化思想推導(dǎo)出的邊緣檢測算子，但實際效果并不一定最優(yōu)，原因在于理論和實際有許多不一致的地方(只離散了四個方向)。該算子同樣采用高斯函數(shù)對圖像作平滑處理，因此具有較強(qiáng)的抑制噪聲能力，同樣該算子也會將一些高頻邊緣平滑掉，造成邊緣丟失。2021/8/5232021/8/524
