计算机视觉|边缘检测

摘要 边缘检测是视觉中比较基础任务。通过边缘可以更容易的对图像中的事物进行认知，或者说边缘是图像语义的压缩表示。 检测方法 对于图像边缘，边缘两侧的像素值相差较大。那么可以通过导数来确定边缘位置。 导数定义如下，对于离散的像素点，$\delta x$可以简单表示为1个像素。 进一步可以使用卷积操作来实现横向/纵向边缘的提取，如下图所示。 关于边缘检测算子，有prewitt、sobel、roberts.prewitt比较经典，sobel算子其实是高斯模糊与边缘检测的叠加操作($[1 2 1]^T[-1 0 1]$)，roberts算子则检查斜向的边缘。 我们得到了横向、纵向的偏导，其实就可以确定某个像素点的实际梯度方向。这个梯度方向和边缘线保持垂直，所以也可以得到边缘线的方向，这在之后的拟合hough变换会用到。对梯度取模，可以使边缘现象更加明显。 高斯偏导模板 刚刚提到的sobel算子可以拆解成高斯模糊和边缘检测(偏导)的操作，高斯模糊可以去除一部分噪声，从而使边缘检测更准确。根据求导法则，可以先对高斯核求导，再使用求导后的高斯核进行卷积。求导后的高斯核叫做高斯偏导模板。

计算机视觉 · 2023-07-04 · 443 人浏览
计算机视觉|边缘检测
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