系统学习数字图像处理之图像分割
图像分割,有区域法,直接确定边界,边缘检测法,大多数算法基于灰度的不连续性(边缘检测)和相似性(阈值处理,区域生长,区域分裂,区域聚合)。
边缘分类:台阶边缘,斜坡边缘,屋顶边缘,一阶导数会产生粗边缘,二阶导数会产生精细边缘,在增强剧烈变化方面,二阶导数比一阶导数更加激进,同时二阶导的正负号反应边缘的类型(亮到暗或者暗到亮),即二阶导数有双边缘效应,二阶导的零交叉点可以确定粗边缘的中心位置。实际中,常见的都是斜坡边缘,台阶边缘更用于算法推导,例如Canny算法。而屋顶边缘常见于道路这样的特征。屋顶边缘的宽度,也叫基底是由该线的宽度和尖锐度决定。
一阶导数,可以确定一个点是否存在一个边缘,二阶导数可以确定该点是在亮侧还是暗侧。
基本的边缘检测有:
梯度,即一阶导数,梯度方向与边缘方向正交,常见算子有罗伯特交叉算子,普瑞维特算子,索贝尔算子
更先进的边缘检测技术:
即二阶导数
LOG算子
http://blog.sina.com.cn/s/blog_73428e9a0101abwb.html
canny算子
http://www.cnblogs.com/CBDoctor/archive/2011/10/21/2220331.html
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