20201021 《计算感知》第3节课 笔记
文章目录
- 边缘检测（Edge Detection）
- 边缘检测
- 一阶微分算子
- 二阶微分算子
- 立体视觉（Stereo Vision）
- 计算机视觉最难的两个问题
- 视差、外极面、外极线、外极点
边缘检测（Edge Detection）
边缘检测
- 内涵、外延
- 边缘：图像局部强度变化最显著的部分
- 图像强度不连续可分为：阶跃不连续、线条不连续
- 边缘检测四步骤：滤波、增强、检测、定位
一阶微分算子
- Roberts算子
- Sobel算子
二阶微分算子
- 二阶导数的零交叉点即为边缘点
- 拉普拉斯（Laplacian）算子：有噪声，难以应用。
0 1 0
1 4 1
0 1 0 - LoG（Marr－Hildreth）算子：加入高斯滤波进行平滑。使用高斯滤波的原因有二：①生活中比较常见；②高斯滤波的数学特性：其一二解导均为高斯函数。LoG算子可以通过两个高斯函数想减得到
0 0 -1 0 0
0 -1 -2 -1 0
-1 -2 16 -2 -1
0 -1 -2 -1 0
0 0 -1 0 0
- Canny边缘检测器：使用高斯平滑+一阶导+策略，是折中的工程实现，比LoG快，比LoG准。论文原文（1986）：《A computational approach to edge detection》
立体视觉（Stereo Vision）
计算机视觉最难的两个问题
- 分割
- 对应性求解（匹配）
视差、外极面、外极线、外极点
- 外极面为什么重要？左图像上一点在右图像的外极线与外极面交点上，这样可以由二维搜索变为一维搜索。
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