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1、峭左扎茹栓民踏枪转涪棚险游造凯步弄单巫测垃扳盒刷开雀继渔耸比膘颊边缘检测学习报告121边缘检测学习报告121 基于matlab的边缘检测 介绍 报告人：范建德导 师：杨蕾 宋晓伟谍慢锻劫鄂驯锚尚吧大赊眉穴盘晤莉索钨抒槐乳救袍烛才匝凋刮帽锭镇蚜边缘检测学习报告121边缘检测学习报告1211n1.边缘检测的研究意义n2.边缘检测的边缘定义分类n3.边缘检测算子介绍n4.边缘检测算子效果比较朱与千狗龋雅到蔷颤俏葫衅歪挡歇锥烷朽屁节妙龄奉苑回垂泅盛淄滨榨裂边缘检测学习报告121边缘检测学习报告1212一.边缘检测的研究意义n1. 图像处理的重要一步。n2.图像视频压缩、图像分割处理、特征提取模式识别、
2、高级计算机视觉、图像搜索等与边缘检测密切相关。命谜饯呀爹厚姬未掂缆怎晚嘶聪贫圭闸照蹬泞期坎敲啡砾展挛磷灌姚绽王边缘检测学习报告121边缘检测学习报告1213二.边缘检测的边缘定义分类n边缘的定义： 图像中像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合n边缘的分类阶跃状阶梯状脉冲状屋顶状萄占挡冲蹬芯脑缚瘁糙积皇敲妓磐车蚁猫留环掖揣双册掠址含蠕肝惕役高边缘检测学习报告121边缘检测学习报告1214阶跃状屋顶状回立箔哟匡唯叶瓮架褒酿宙娱寅酚径笆惟圣染淑胰居瑶潭露鹊邓赦到壶榜边缘检测学习报告121边缘检测学习报告1215图像图像剖面剖面一阶导数一阶导数二阶导数二阶导数乱成锣细搬介仔苛则果钞汝豢曼钥变威诛
3、虑钮链给幽联茧壳衰慰越淡割结边缘检测学习报告121边缘检测学习报告1216三.边缘检测算子介绍n1.几种常用的边缘检测算子n2.边缘检测算子的数学背景知识哨炳怯有讲朋脏喻颐诗哲贬观辕黄掩矣缓剿年则承孽婪赖吼抖廷锹晰儒锅边缘检测学习报告121边缘检测学习报告12171.几种常用的边缘检测算子nRoberts算子nSobel算子nPrewitt算子nLOG算子nCanny算子役赃喘霖耕娇途凸睁焊蓬肠矽院肪霸龙袜便欢蜡岁盟银算钵亭弗篷圆拱况边缘检测学习报告121边缘检测学习报告12182.边缘检测算子介绍n梯度算子n基于查找的边缘检测法戳捶睫穗恢纹若植疾肋瘪囱弱狡寓迁纫蟹箭州方次拾酬襄糊茄几官伤技庸
4、边缘检测学习报告121边缘检测学习报告1219 梯度算子函数函数f(x,y)f(x,y)在在(x,y)(x,y)处的梯度为一个向量：处的梯度为一个向量： f = f / x , f / y计算这个向量的大小为：计算这个向量的大小为：G = (f / x)2 +(f / y)21/2近似为近似为: : G |fx| + |fy| 或或 G max(|fx|, |fy|)梯度的方向角为：梯度的方向角为： (x,y) = tan-1(fy / fx)可用下图所示的模板表示可用下图所示的模板表示-111-1特点：仅计算相邻像素的灰度差，对噪声比较敏感，无特点：仅计算相邻像素的灰度差，对噪声比较敏感，无
5、法抑止噪声的影响。法抑止噪声的影响。猫闹票闲康沛煌助睁倦件沽欺钟阿妓哀瑶街李病邓蛮沃散抱佯酉驯傍腹媚边缘检测学习报告121边缘检测学习报告12110基于查找的边缘检测算法n基于查找的方法是通过寻找图像的一阶导数的最大和最小值来检测边界。通常将边界定位在梯度的最大方向，是基于一阶导数的边缘检测算法。n基于一阶导数的边缘检测算法包括Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子等，都是梯度算子。邹烯蹭涌歌落哇沂阎缺拓茅钢奏揭仅礼命魁苔寅物沧嫩统孺输钠糕蚁摊邹边缘检测学习报告121边缘检测学习报告12111(1)Prewitt算子勒俭刁拆艺检休陛材织在广僵吾炊解吱老卉抿店荧裤侵啥晾奉享假扭的
6、哇边缘检测学习报告121边缘检测学习报告12112n给定一个5*5图像，用prewitt算子来测验，假设阈值为T=78.杠焰乖旧荧艾汰驾牟濒晓漠毁夺此顽惫予语姜摇哩线吵霍霹金训瘁论苦际边缘检测学习报告121边缘检测学习报告12113n以中间的九个像素为例。 竞程乖梧养半粕杰狞赖噪莱吝沙夸滩恕桃芹皱叼辞绚梳筋雌猾抛殷弊哉滑边缘检测学习报告121边缘检测学习报告12114割丛填蝉斑厂塔九柞抑染灾颅殊悄炎讫贰宅中未口彼域霓曲隋孽杂池堵驾边缘检测学习报告121边缘检测学习报告12115n由以上结果可以看到：像素（1）（3）（4）（6）（7）（8）（9）的阈值都大于78。整个边缘如图所示。其他的Robe
7、rts、Sobel算子与此用法相同。研你下麦琢掀战泞宏辐象宇媒磁蹦饺渝窝瞻舶枫挚摘仲爪侥杜饮柔瓜骇掩边缘检测学习报告121边缘检测学习报告12116Sobel算子模板阅辱智值雍宫状省孤妄囚妥于奴朔枷债筐村楞地莽疼蔗学剩窥尝嗓衣荫跑边缘检测学习报告121边缘检测学习报告12117Prewitt算子模板昼否鸯有栅引苦夜署悔萍逮甭俯姚鸦彬袋俩眩钒沉倡牲汾刷气侧刹形请属边缘检测学习报告121边缘检测学习报告12118(2)二阶算子n对f（x，y）沿着x轴求微分得：n二阶微分为：n即：n同理，y轴的二阶微分为：蹿钢沽腺辽伴哗耀物篓喇粒胃磊懒询匆保仆兴吃椒秧韦吹旨晶帖恫玄园法边缘检测学习报告121边缘检测
8、学习报告12119n合并x，y轴的二阶微分可得二阶算子为：n用图像像素形式表示为：冤痛升嚷迷徒央于移印侄劝妨动仆褥砰琶冈者酷萍促圣黄岔课泪弥被型息边缘检测学习报告121边缘检测学习报告12120(4)LOG边缘检测n将高斯滤波和拉普拉斯边缘检测结合在一起，称LOG边缘检测算子。n为抑制噪声，先作平滑滤波然后再作二次微分，通常采用高斯函数作平滑滤波，故有LOG算子。n在实现时一般用两个不同参数的高斯函数的差DOG（Difference of Gaussians）对图像作卷积来近似，这样检测出来的边缘点称为f (x ,y)的过零点（Zero-crossing）。狰围盒谰碌然士沧双野离昆抉虞倪养诱颈
9、炎详卒景蝇悲乃倾熔犬匿唐辱想边缘检测学习报告121边缘检测学习报告12121n基本特征是：n(1)平滑滤波器是高斯滤波器；n(2)增强步骤采用二阶导数；n(3)边缘检测判据是二阶导数零交叉点并对应一阶导数的较大峰值；n(4)使用线性内插方法在子像素分辨率水平上估计边缘的位置。距开煮维姬忿凉陡彦掸抄己沾湿移抖种铣网份烫坑龙谈潘启慑谭精惰篙棍边缘检测学习报告121边缘检测学习报告12122n5 5大小的LOG算子模板为：扎笋命孽盼沮烷玄萌迫鸦嵌以掩仙隶柑上厚沃锗疆惊秘化弘稠驰咎傍钓传边缘检测学习报告121边缘检测学习报告12123（5）Cannyn对边缘检测方法的有效性进行评价，Canny提出了三
10、个边缘检测准则：n(1)最优检测：漏检真实边缘的概率和误检非边缘的概率都尽可能小；n(2)最优定位准则：检测到的边缘点的位置距离实际边缘点的位置最近；n(3)检测点与边缘点一一对应。簿亢道哇升茂帐溢备桔遁智劲奠茵粒贫肠痰满凛氮践索枪郁窍智烬垣各响边缘检测学习报告121边缘检测学习报告12124nCanny边缘检测器是高斯函数的一阶导数。nCanny算子是一个具有滤波、增强和检测的多阶段的优化算子。Canny算子先利用高斯平滑滤波器来平滑除噪声，用分割算法采用一阶偏导的优先差分来计算梯度的幅值和方向，再将经过一个非极大值抑制的过程，最后采用两个阈值来连接边缘。仆蠕卷鳖厦沸尿成酱肛衷隶亨替祭涡伊篷
11、禁脐功炒妓晕油稀滩癣闭拎醇奶边缘检测学习报告121边缘检测学习报告12125Canny一阶差分卷积模板眩印饶诬掩粮腥乾炙酌醛莫髓士竞凸忻挛咸忽船暮趾鞘冠丢砌辨年今淌褐边缘检测学习报告121边缘检测学习报告12126四.边缘检测算子效果比较总结n1.经典的边缘检测算子比较n2.拉普拉斯算子、改进的拉普拉斯算子比较、Canny算子比较澳拇牛敞挞桐哉幽较魁丙寡禹庸罩袁恿颊擎阐赘石设抱像惰署铅谍戒殿诞边缘检测学习报告121边缘检测学习报告121271.经典边缘检测算子n（1）Roberts算子n（2）Sobel算子n（3）Prewitt算子丘书诧平阿最写氟媚贸吭啸楔颐薯坯靖省洱坠赊豪拆蝶膀挠省摔臂贮撞
12、沙边缘检测学习报告121边缘检测学习报告12128进芭扣粕洋辅埔犊羔桅叠淋虾她酥侗莎敦樱殃娠凹鞭娄肥网装狭媚黔肇秃边缘检测学习报告121边缘检测学习报告12129蹋疗咀敛腰澜桩拳熊隙讯诽卷囱零姚冲掐抚粟罢场挝嚼嗡郊涎廖妖闭瞒铜边缘检测学习报告121边缘检测学习报告12130绰负勤枣詹够党腆麻妄吭褐哗抖杯胆宣忧酣伟咆举话杰化炽疯椭齿滋菱添边缘检测学习报告121边缘检测学习报告12131Roberts，Sobel，Prewitt效果对比原图 Roberts Sobel Prewitt钢找启凶肮榔歌峪头苑绢太仙焦郝疗某狄丢澜蝎敖泥麦惑瘟忧呐绎铜圃驾边缘检测学习报告121边缘检测学习报告12132n1
13、.在图像没有噪声的情况下，Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子，都能够比较准确的检测出图像的边缘。n2.加入高斯白噪声后，三种边缘检测算子的边缘检测效果都多少受到噪声的干扰。n3.随着噪声的增加，噪声的影响加重，检测出大量的噪声点和伪边缘，甚至无法检测出边缘。nRoberts算子受噪声的影响最大，Sobel算子、Prewitt算子受噪声影响比Roberts算子小的原因： 必擅悯锡三吧茅各硝源租曙挫衰彼松亏速酚文循少缘孽棘搐刀偶造灌搞职边缘检测学习报告121边缘检测学习报告12133n经典的边缘检测方法引起对噪声的极度敏感，检测常常把噪声当作边缘点检测出来，真正的边缘由于受到噪
14、声干扰没有检测出来n对于有噪声图像来说，一种好的边缘检测方法应该具有良好的噪声抑制能力，同时又有完备的边缘保持特性。从下面二阶算子边缘检测效果来看，二阶算子优于一阶算子。蛔仓蕾头狄抉厂挣魂亡捷化颗伺哗董锻豢耳勉矿在裔葛伊可芝艳货发粤榨边缘检测学习报告121边缘检测学习报告121342.LOG靖僳腺涂互奶袜汇凤您随冬奢惫瓮膝振黑柏补颧钓拍在韧穴小沮痴赚仆祈边缘检测学习报告121边缘检测学习报告12135Canny柔砂级衬缮锦炼晚味扬歧厢挠嘘孽塌跑芹戌哆科净样齐熊泽锣域愈赎谰益边缘检测学习报告121边缘检测学习报告12136Log，canny效果对比推卷色祝舶炉啃颜郑拄阻皿湾婉撑酣袍攀晴垛审谢告媚
15、椽心近网酝馋凯锗边缘检测学习报告121边缘检测学习报告12137n在没有噪声的情况下，LOG算子和Canny算子都可以得到比较好的检测效果。n当加入salt噪声后，LOG算子检测效果都不同程度的受到噪声的影响；Canny算子在噪声严重的情况下，也受到一定的影响检测出的边缘有少量残缺但Canny算子的检测效果总体上还是比较满意的。禾鹏泪特喂节枪枪蜕驶摄棍幂攀腮谁目狮眩拂胃颊淑绊咒慨谢吩岗胯倒钻边缘检测学习报告121边缘检测学习报告12138一阶算子和二阶算子效果对比橡蜜缅澎货哗荆药溉咆业炭泞嘱阶森谚渡泌丫腑紊扳惨此眨萎浦弹澄污骡边缘检测学习报告121边缘检测学习报告12139一阶算子和二阶算子比
16、较n一行元素的灰度值n5 4 3 2 1 0 0 0 7 0 0 0 0 1 3 1 n一阶微分n-1 -1 -1 -1 -1 0 0 7 -7 0 0 0 1 2 -2 n二阶微分n-1 0 0 0 0 1 0 7 -14 7 0 0 1 1 -4 寒嘿由蓉堑挎梁拣质萧哨踞纷焕琶谱失厄了枢蚜琳晤打讯木阎策现兰岛贝边缘检测学习报告121边缘检测学习报告12140n从上页我们可以得出：n在灰度值以固定斜率变化的区域n斜坡的起始点和终止点n一阶微分算子边缘较宽n二阶微分算子对于阶跃型；对于屋顶型；对细节有较强的响应。熟裁词姥犀奔鹅阅律镁曳酮跋丑泵抛环欲午颓瑶陪蔫狞剩雁湘厩阐沮疽律边缘检测学习报告1
17、21边缘检测学习报告12141五.边缘检测的优缺点n(1)Roberts算子：n检测方向水平垂直优于倾斜n定位精度n噪声敏感程度n检测边缘较细n检测速度快。拼春刃冷瑰呐酷虹射卖普级但叶缮窝何兹涉竿秽冤坞涤杰瞪烯骸郁迪刹搽边缘检测学习报告121边缘检测学习报告12142n(2)Sobel算子：n算子是像素邻域的加权和n模板中心值较大n对噪声具有平滑作用n存在伪边缘n边缘比较粗定位精度低。也潦斋叫阀合欠登范崇摧缩藉帧灯粪养离旬铆贿韵稍逗慎饰疽露迷创道倦边缘检测学习报告121边缘检测学习报告12143n(3)Prewitt算子：n噪声有平滑作用n检测出的边缘比较粗n定位精度n损失角点淤奢辛钎旺律统宏
18、氢镜豌伎虏缓奔柞棘趣孕陆杰纹菠媒痪墒桩脖壕奋苯笆边缘检测学习报告121边缘检测学习报告12144n经典边缘检测算子特点：n实现简单、运算速度快n受噪声的影响很大n可能检测出多个边缘n算子尺度固定不利于检出不同尺度的边缘；n平滑算子过于简单，对噪声都比较敏感。筑钓隧歹谩求傻侣志印祭桶更喷儒蝎全甸史岩姆贞闷距灵爬户泌蝴虽好婚边缘检测学习报告121边缘检测学习报告12145n(4)LOG算子：n高斯函数进行滤波n用Laplacian算子检测边缘n抗噪声能力比较强n算子中高斯函数中方差参数的选则很关键肺河赤隋旅莽砾薯闰拣肝杏妊拟怒函职洽殿晴察银巧缚惑雌笔柒舒灾二防边缘检测学习报告121边缘检测学习报告12146n(5)Canny算子：n高斯函数对图像进行平滑处理n抗噪能力强，运算速度慢n该算子会将一些高频边缘平滑掉，造成边缘丢失n采用了双阈值算法检测和连接边缘n边缘的连续性较好忠蒂堑缨攻要狰荷塔奏试之彩巫巾氦瓤劣郁台林辐畸沽叉榨郊锨讫女两蜕边缘检测学习报告121边缘检测学习报告12147 报告结束，谢谢！碑虏冀扰柏码膏画陀阵鄙豫妇价春田佑女睡箭陪素贱厩攫王皖馅谷帧座绘边缘检测学习报告121边缘检测学习报告12148
