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模式识别国家重点实验室中国科学院自动化研究所图像数据的表示边缘的定义(WHAT)提取边缘的意义(WHY)提取边缘的方法(HOW)使用微分滤波器提取边缘一阶微分滤波器:梯度算子二阶微分滤波器:LoGCanny算子阶梯状边缘如何提取边缘(灰度图象)微分算子检测边缘:一维信号二阶导数的过零点:00well-posed problem 问题的解具有存在性与唯一性 数据连续变换时解也连续变换
边缘提取以及边缘增强是不少图像处理软件都具有的基本功能它的增强效果很明显在用于识别的应用中图像边缘也是非常重要的特征之一图像边缘保留了原始图像中相当重要的部分信息而又使得总的数据量减小了很多这正符合特征提取的要求在以后要谈到的霍夫变换(检测图像中的几何形状)中边缘提取就是前提步骤 这里我们只考虑灰度图像用于图像识别的边缘提取比起仅仅用于视觉效果增强的边缘提取要复杂一些要给图像的边缘下一个定
附 录Part1:对cameraman原始图像处理的仿真程序:clcclear allclose allA = imread(cameraman.bmp) 读入图像subplot(241)imshow(A)title(原图)x_mask = [1 00 -1] 建立X方向的模板y_mask = rot90(x_mask) 建立Y方向的模板I = im2double(A) 将图
目录TOC o 1-3 h u l _Toc18256 摘要 PAGEREF _Toc18256 I l _Toc14699 Abstract PAGEREF _Toc14699 II l _Toc2692 1 绪论 PAGEREF _Toc2692 1 l _Toc13297 2 设计内容与OpenCV简介 PAGEREF _Toc13297 2
Canny算子提取边缘Matlab源代码介绍function e=canny_edge(Isigma)functione=edge(Icannythreshsigma)该函数实现Canny算子提取边缘点输入图像为I标准差sigma输出为边缘图像e[mn]=size(I)Rr=2:m-1cc=2:n-1e=repmat(logical(uint8(0))mn)产生同样大小的边缘图像e初始化为1
图像边缘提取算法研究报告概述图像的边缘包含了图像最重要的信息什么是边缘一般是指图像灰度变化率最大的位置从成因上看一般图像边缘主要由四个方面的因素形成:(1)图像灰度在表面法向变化的不连续造成的边缘(2)图像对像素在空间上不一致形成的边缘(3)在光滑的表面上由于颜色的不一致形成的边缘:(4)物体的光影造成的边缘图像边缘提取的作用有:(1)改良图像质量(2)分离对象(3)理解和重构视觉场景(4)
图像边缘提取算法研究报告概述图像的边缘包含了图像最重要的信息什么是边缘一般是指图像灰度变化率最大的位置从成因上看一般图像边缘主要由四个方面的因素形成:(1)图像灰度在表面法向变化的不连续造成的边缘(2)图像对像素在空间上不一致形成的边缘(3)在光滑的表面上由于颜色的不一致形成的边缘:(4)物体的光影造成的边缘图像边缘提取的作用有:(1)改良图像质量(2)分离对象(3)理解和重构视觉场景(4)识别特
图像复原1). 针对图像水平运动所引起的图像退化给出连续函数退化模型的系统传递函数H(uv) 2). 编程用维纳滤波实现对运动模糊图像的复原解:首先将设计一个水平运动模糊滤波器对无噪的Lenna.bmp进行滤波得到模糊后的图像然后进行维纳滤波也就是逆滤波(要消除H的零点避免出现00)程序如下:A=imread(Lenna.bmp)F=fft2(A)F=fftshift(F) N=512u
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