攀枝花动画制作公司教你如何提取图像边缘?

攀枝花动画制作公司教你如何提取图像边缘?
图像的边缘提取由L.G.Robert于1965年开始系统地研究,微分算子是边缘提取的主要方法,该 方法利用像素点邻域的信息进行处理,常见的包括Sobel算子、Robert算子、拉普拉斯算子等。
为了减 少噪声影响,Marr和Hildreth提出I。()G算法,即通过高斯滤波和拉普拉斯算子进行处理。
而John Canny于1986年提出的Canny算子应用更加广泛。 随着人工智能和数学理论的发展,近年来也出现了许多新的边缘检测方法,如基于数学形态学的 边缘提取算子,基于神经网络的边缘提取技术等,在此不做介绍。· 8.3.1
边缘的特征 在人眼视觉中,边缘的含义非常明显,然而在flash图像处理中,计算机却难以直观理解 在形式上,边缘是一组相连的像素集合,这些像素处于两个区域的边界上,而从应用上,由于两 个不同区域的属性不同,所以边缘一般是图像属性(通常是灰度)变化剧烈的地方。
但在实际 图像中,边缘却经常是模糊的,如何寻找和确定边缘,就是人们进行边缘检测的目的。不过当 前所有的边缘检测方法都是基于边缘的一些特点进行检测的,没有一种方法能保证找到和人 眼视觉意义上一致的“边缘”。 从观察图像剖面的灰度曲线人手,可以看出,最直观的边缘应当具有如图8.8(a)的形态。 然而在模糊的情况下,边缘的情况可能类似于图8.8(b),即在一个区域中,灰度值不恒定。 H. 呈现线性关系,其斜率存在。更实际的情况是,图像可能被噪声污染,从而呈现图8。8(c)的图 像。可以看出,图8.8(c)中几乎不存在灰度恒定的区域,然而仍然可以确定出灰度变化剧翠l 的区域。 转载请注明:攀枝花flash动画制作公司:http://www.flash520.com/city237/







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