边缘检测原理

在2-D 图像中，沿一定方向上的边缘可以用该放下剖面上的4个参数来模型化。

位置：边缘（等效的）最大灰度变化处（边缘朝向就在该变化的方向上）。
斜率：边缘在其朝向上的倾斜程度（由于采样等原因，实际图像中的边缘是倾斜的）。
均值：分属边缘两边（近邻）像素的灰度均值（由于噪声等原因，灰度有波动）。
幅度：边缘两边灰度均值之间的差（反映了不连续或者局部突变的程度）。

其中：位置最重要，它给出了相邻两区域的边界点。边缘位置处的灰度的明显变化可借助计算灰度的导数/微分来检测。

一般常借助一阶和二阶导数来检测边缘。

在边缘位置处，一阶导数的幅度值会出现初局部极值。

二阶导数的幅值会出现过零点，可以通过计算灰度导数并检测局部极值点或过零点来确定边缘的位置。

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边缘检测原理

时间： 2024-08-29 20:03:51

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