Edge-perserving tech

不同图像灰度不同，边界处一般会有明显的边缘，利用此特征可以分割图像。需要说明的是：边缘和物体间的边界并不等同，边缘指的是图像中像素的值有突变的地方，而物体间的边界指的是现实场景中的存在于物体之间的边界。有可能有边缘的地方并非边界，也有可能边界的地方并无边缘，因为现实世界中的物体是三维的，而图像只具有二维信息，从三维到二维的投影成像不可避免的会丢失一部分信息；另外，成像过程中的光照和噪声也是不可避免的重要因素。正是因为这些原因，基于边缘的图像分割仍然是当前图像研究中的世界级难题，目前研究者正在试图在边缘提取中加入高层的语义信息。

在实际的图像分割中，往往只用到一阶和二阶导数，虽然，原理上，可以用更高阶的导数，但是，因为噪声的影响，在纯粹二阶的导数操作中就会出现对噪声的敏感现象，三阶以上的导数信息往往失去了应用价值。二阶导数还可以说明灰度突变的类型。在有些情况下，如灰度变化均匀的图像，只利用一阶导数可能找不到边界，此时二阶导数就能提供很有用的信息。二阶导数对噪声也比较敏感，解决的方法是先对图像进行平滑滤波，消除部分噪声，再进行边缘检测。不过，利用二阶导数信息的算法是基于过零检测的，因此得到的边缘点数比较少，有利于后继的处理和识别工作。

各种算子的存在就是对这种导数分割原理进行的实例化计算，是为了在计算过程中直接使用的一种计算单位；

Roberts算子：边缘定位准，但是对噪声敏感。适用于边缘明显且噪声较少的图像分割。Roberts边缘检测算子是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子,Robert算子图像处理后结果边缘不是很平滑。经分析，由于Robert算子通常会在图像边缘附近的区域内产生较宽的响应，故采用上述算子检测的边缘图像常需做细化处理，边缘定位的精度不是很高。

Prewitt算子：对噪声有抑制作用，抑制噪声的原理是通过像素平均，但是像素平均相当于对图像的低通滤波，所以Prewitt算子对边缘的定位不如Roberts算子。

Sobel算子：Sobel算子和Prewitt算子都是加权平均，但是Sobel算子认为，邻域的像素对当前像素产生的影响不是等价的，所以距离不同的像素具有不同的权值，对算子结果产生的影响也不同。一般来说，距离越远，产生的影响越小。

Isotropic Sobel算子：加权平均算子，权值反比于邻点与中心点的距离，当沿不同方向检测边缘时梯度幅度一致，就是通常所说的各向同性。

在边沿检测中，常用的一种模板是Sobel 算子。Sobel 算子有两个，一个是检测水平边沿的；另一个是检测垂直平边沿的。Sobel算子另一种形式是各向同性Sobel(Isotropic Sobel)算子，也有两个，一个是检测水平边沿的，另一个是检测垂直平边沿的。各向同性Sobel算子和普通Sobel算子相比，它的位置加权系数更为准确，在检测不同方向的边沿时梯度的幅度一致。由于建筑物图像的特殊性，我们可以发现，处理该类型图像轮廓时，并不需要对梯度方向进行运算，所以程序并没有给出各向同性Sobel算子的处理方法。
由于Sobel算子是滤波算子的形式，用于提取边缘，可以利用快速卷积函数，简单有效，因此应用广泛。美中不足的是，Sobel算子并没有将图像的主体与背景严格地区分开来，换言之就是Sobel算子没有基于图像灰度进行处理，由于Sobel算子没有严格地模拟人的视觉生理特征，所以提取的图像轮廓有时并不能令人满意。在观测一幅图像的时候，我们往往首先注意的是图像与背景不同的部分，正是这个部分将主体突出显示，基于该理论，我们可以给出阈值化轮廓提取算法，该算法已在数学上证明当像素点满足正态分布时所求解是最优的。

上面的算子是利用一阶导数的信息，属于梯度算子范畴。

Laplacian算子：这是二阶微分算子。其具有各向同性，即与坐标轴方向无关，坐标轴旋转后梯度结果不变。但是，其对噪声比较敏感，所以，图像一般先经过平滑处理，因为平滑处理也是用模板进行的，所以，通常的分割算法都是把Laplacian算子和平滑算子结合起来生成一个新的模板。

Laplacian算子一般不以其原始形式用于边缘检测，因为其作为一个二阶导数，Laplacian算子对噪声具有无法接受的敏感性；同时其幅值产生算边缘，这是复杂的分割不希望有的结果；最后Laplacian算子不能检测边缘的方向；所以Laplacian在分割中所起的作用包括：（1）利用它的零交叉性质进行边缘定位；（2）确定一个像素是在一条边缘暗的一面还是亮的一面；一般使用的是高斯型拉普拉斯算子（Laplacian of a Gaussian,LoG)，由于二阶导数是线性运算，利用LoG卷积一幅图像与首先使用高斯型平滑函数卷积改图像，然后计算所得结果的拉普拉斯是一样的。所以在LoG公式中使用高斯函数的目的就是对图像进行平滑处理，使用Laplacian算子的目的是提供一幅用零交叉确定边缘位置的图像；图像的平滑处理减少了噪声的影响并且它的主要作用还是抵消由Laplacian算子的二阶导数引起的逐渐增加的噪声影响。

Edge-perserving tech相关推荐

MasteringOpenCV实战源码学习笔记章节一
所有代码都可以直接复制到VS里运行,所以就不放运行结果图了基于OpenCV 4.1.1 课本 https://github.com/MasteringOpenCV/code 没有写完!因为其他原因我 ...
流利阅读 2019.3.12 In tech race with China, U.S. universities may lose a vital edge
下载笔记版/无笔记版 pdf资料: GitHub - zhbink/LiuLiYueDu: 流利阅读pdf汇总本文为@zhbink个人学习笔记,请勿用于商业或其他用途. 本文内容全部来源于流利阅读 ...
Announcing Zuul: Edge Service in the Cloud--转
原文地址:http://techblog.netflix.com/2013/06/announcing-zuul-edge-service-in-cloud.html The Netflix stre ...
AI公开课：19.05.22 Aya Soffer—IBM AI Tech VP《Advanced, scalable, and trusted AI 》课堂笔记以及个人感悟
AI公开课:19.05.22 Aya Soffer-IBM AI Tech VP<Advanced, scalable, and trusted AI >课堂笔记以及个人感悟 Introd ...
微软官方宣布：Edge 浏览器将采用 Chromium 内核
整理自:开源中国社区.cnBeta.COM.前端之巅 https://www.oschina.net/news/102458/goodbye-edgehtml https://www.cnbeta.c ...
火狐和chrome_Firefox，Chrome和Edge都将支持WebAuthn的硬件两因素身份验证
火狐和chrome Logging into Gmail or Facebook could soon mean plugging in a USB device, potentially makin ...
语音识别(ASR)论文优选：性能测试Wav2Vec2.0 on the Edge: Performance Evaluation
声明:平时看些文章做些笔记分享出来,文章中难免存在错误的地方,还望大家海涵.搜集一些资料,方便查阅学习:http://yqli.tech/page/speech.html.语音合成领域论文列表请访问h ...
【知识积累】Edge vs Fog Computing 边缘计算和雾计算的基本介绍
前言边缘计算和雾计算都可以被定义为技术平台,使计算过程更接近数据产生和收集的地方,以下详细解释了这两个概念. 顾名思义,边缘计算发生在应用网络的"边缘".从拓扑结构上看,&quo ...
微信推出图片大爆炸功能；苹果自研 5G 芯片或已失败；微软解决导致 Edge 停止响应的 bug|极客头条...
「极客头条」-- 技术人员的新闻圈! CSDN 的读者朋友们早上好哇,「极客头条」来啦,快来看今天都有哪些值得我们技术人关注的重要新闻吧. 整理 | 梦依丹出品 | CSDN(ID:CSDNnews ...
微信推出图片大爆炸功能；苹果自研 5G 芯片或已失败；微软解决导致 Edge 停止响应的 bug|极客头条
「极客头条」-- 技术人员的新闻圈! CSDN 的读者朋友们早上好哇,「极客头条」来啦,快来看今天都有哪些值得我们技术人关注的重要新闻吧. 整理 | 梦依丹出品 | CSDN(ID:CSDNnews ...

Edge-perserving tech

Edge-perserving tech相关推荐

最新文章

热门文章