基元检测 Primitive Detection
基元的概念
基元检测是图像分析的基础
边缘(Edge)检测
边缘是赋予单个像素的一种性质,与图像函数在该像素的一个邻域内的梯度特性相关
边缘幅值:梯度的幅值
边缘方向:梯度方向旋转-90度
边缘检测算法
斑点(Blob)检测
- 面部的雀斑
- 卫星照片中的一棵数
- 钢材X光照片中的杂质或气泡
- 医学图像中的细微肿块
斑点检测算法
【OpenCV】LoG算子:SIFT算法
【OpenCV】Blob特征检测算子
角点(Conner)检测
角点的邻域是图像中信息比较丰富的区域
角点检测方法
- 基于边缘的方法:在小邻域内有两个不同的主边缘方向,实际图像中,孤立点、线段端点也会有类似特性。缺点是:1)需要先提取边缘并编码,计算量大;2)局部变化对稳定性影响大。
- 基于灰度的方法:计算点的曲率和梯度,目前的主流
角点检测算法:
哈夫变换-几何形状检测
基本哈夫变换:直线检测
XY空间中的直线检测就等同于PQ空间的点检测
基本哈夫变换:曲线检测
广义哈夫变换:目标检测
多尺度检测
- 原子和基本粒子:普朗克常数
- 集成电路:微米、纳米
- 人、车、树、建筑:米-厘米-毫米
- 地理:千米
- 太空:光年
多分辨率 与 尺度空间
多分辨率( 图像金字塔):(低通滤波)再下采样,多级进行形成金字塔;可能出现假结构.
尺度空间(Wikin’83):用一列单参数、宽度递增的高斯滤波器将原始信号滤波而得到的一组低频信号;高斯核是实现尺度变换的唯一变换核,具有多种优良性质,不会引入假信号
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