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张海英. 图像边缘检测算法的比较与分析[J].菏泽学院学报.2010(03

来源:未知作者:admin 更新时间:2018-04-19 16:09
:目的边沿检测是高速公路目的辨识的关键技术。固然现在有多种边沿检测算法,但是分歧算法有着各自的适用领域,经由进程比较Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子和Canny算子等算子,并以高速公路高清监控收集的视频截图作为样本,采用分歧边沿检测算法对车

  :目的边沿检测是高速公路目的辨识的关键技术。固然现在有多种边沿检测算法,但是分歧算法有着各自的适用领域,经由进程比较Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子和Canny算子等算子,并以高速公路高清监控收集的视频截图作为样本,采用分歧边沿检测算法对车辆、护栏等高速公路上的主要目的停止比较分析。计算结果剖明,对付高速公路上的主要目的辨认而言,Prewitt算子具备绝对较好的边沿检测结果。

  择要:目的边沿检测高速公路目的辨识的关键技术。固然现在有多种边沿检测算法,但是分歧算法有着各自的适用领域,经由进程比较Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子和Canny算子等算子,并以高速公路高清监控收集的视频截图作为样本,采用分歧边沿检测算法对车辆、护栏等高速公路上的主要目的停止比较分析。计算结果剖明,对付高速公路上的主要目的辨认而言,Prewitt算子具备绝对较好的边沿检测结果。众购彩票网注册登录

  边沿检测是比力基本的图象处置方法之一,可以或许用来处置很多计算机中具备的视觉成绩[1]。边沿检测得以实现的主要缘由是图象背景和目的物体在某种特性上具备着一些细小的差异。差异有颜色、灰度值和纹理。边沿检测的目的是找到其中目的物最相干的边沿。这些边沿被毗连在一起组成界限,从而将目的图朋分红各个分歧的特性地区。边沿被界说为两个在某种特性上有显著特色的图象之间的界限。界限实在便是一个特性地区逐步过渡到另一个特性地区的界限,因此,其朋分所组成地区的属性和外部地区是分歧的[2]。

  在研讨中主要斟酌的是灰度图象的边沿,其经常受强度函数锐利变更的影响。不过咱们还是必要体会理想边沿与斜坡边沿的分歧。由于恍忽和噪声的具备,检测到的界限很能够因其而出现部分断点或变宽。

  1)噪声消减:由于二阶导数和一阶导数极易受噪声影响,最幸亏检测前先对图象停止去噪处置;

  2)检测边沿点:应用部分算子来检测边沿,一样平常部分算子都应只对边沿有较强相应,从而得到输出图象;

  3)边沿定位:对得到的结果停止后续处置,使其成为一条故意义的线,便于人眼观察。

  数学中对于边沿检测的算子有Prewitt算子、Sobel算子、Roberts算子、Canny算子、Kirsch算子、Robinson算子、Laplace算子和Laplace-Gaussian算子[3]。Laplace算子和Laplace-Gaussian边沿检测算子可以或许用于边沿检测,但是它们的应用实在不普及[4]。Laplace算子不依附边沿标的目的,可以或许准确地探求到边沿点的详细地位并把他们提取进去,但是由于Laplace算子素质上是二阶导数,其对噪声有着极强的辨认才能,使得图象中的噪声有着不降反增的趋势,构成为了边沿的不持续性。Laplace-Gaussian算子处置了Laplace算子较差的抗噪声才能的成绩,但实际上因此平滑掉原有的较锐利的边沿为价钱,最后能够招致的效果便是结果中绝对来声名显不圆滑的边沿将很有能够不被计算机提取整合进去,具备界限偏差大、定位精度低的成绩。在实际分析中,Prewitt算子、Canny算子、Roberts算子和Sobel算子是常用的算子,下面对其停止研讨。彩票告发有奖吗

  边沿检测最简单的编制是经由进程估计一个像素内的灰度梯度来得到,同时可以或许用一阶导数来代替梯度,比方

  Roberts算子可以或许由上式中的一阶导数类似得到[5]。Roberts算子是把持部分差分算子来探求边沿的算子,其在处置有着陡峭低噪声的目的图象方面有着很强的才能,它的2×2的矩阵标记表示为:

  Prewitt算子称为最简单的核对,其在处置灰度突变和噪声较多的图象时结果较好[6]。其对应系数矩阵以下:

  Sobel算子是一种与Prewitt算子极端相同的核对算子[7],不过分歧是它更侧重于轴上的像素,其在处置灰度突变和噪声较多的图象时得到的结果看起来较好,以下式:

  Canny算子是现在应用至多,最有效且应用领域最广的边沿检测算子之一[8]。Canny算子是用高斯滤波器计算进去导数来计算图象中的梯度,实在际上便是探求测试图象外面计算梯度的部分极大值。Canny算子在检测弱边沿和强边沿时,应用两个分歧的阈值来实现,并且弱边沿的输出只在强边沿与弱边沿串联在一起的时刻才会产生,故其受噪声的滋扰较少,可以或许用来检测那些弱边沿,但其终极结果中的界限连贯性较差。它的详细算法可以或许正文为:

  1)用高斯低通滤波器来对输出的目的图象停止平滑处置把持的时刻,要先指定一个适合的σ值,消除较大噪声可以或许采用大的σ值,不过因此减弱能够相干的边沿为价钱来实现的;

  3)由第二步得到的边沿点可以或许构成宽的山脊。把持一些算法将这些山脊细化,用非最大消除法保留下各个山脊中颠峰的像素;

  4)用Tlow和Thigh两个阈值将山脊像素阈值化,这个进程被称为滞后阈值化。弱边沿像素可以或许被认为是在Tlow和Thigh两个阈值之间的山脊像素;

  除上述四种算法外,另有一种零穿插方法,是先用指定的滤波器来滤波,而后再将零穿插点做出输出的边沿。

  上述边沿检测方法都有分歧的适用领域,这里选取某高速公路高清视频的截图作为原图象,用于比较分析,如图1所示。该高清视频的分辩率为200万像素,彩票中奖怎样领奖细节视频为上午10点多录制,画面品质绝对较好。

  分袂对图1所示图象应用Canny算子、Sobel算子、Prewitt算子和Roberts算子停止边沿检测把持。

  采用Canny算子计算的图象边沿如图2所示。固然Canny算子是在最优化思惟的基本上提出的,但是由于实践与实际具备着很大差距,因此终极得到的实际结果实在不必定可以或许到达最优化。该算子会将一些绝对其余边沿频次较高的边沿也一起平滑掉,会招致一些边沿的丢失,同时该算子由于应用的是高斯函数,并以此来对图象停止的一个平滑处置把持,故其可以或许更有效地遏止噪声。Canny算子采用的是双阈值法来停止边沿的检测和将边沿按序按依次完满地组合起来,同时因其采用了标的目的性搜索和多尺度检测从而使其自己性能优于LoG算子。

  采用Sobel算子所计算的图象边沿如图3所示。Sobel算子因其对图象中像素对与边沿地位的影响采用了一系列的加权处置,故所得结果的边沿恍忽水平得以低落,并且结果很好。由于Sobel算子因此滤波算子为情势的,当其用于边沿提取时,可以或许较快调取卷积函数并应用,到达既方便又准确的好处,故其应用领域较为广泛。但是由于其并未把图象的主体和背景辨别开来,不适合人视觉习气,从而提取到的表面结果尚不足清楚。

  采用Prewitt算子所计算的图象边沿如图4所示。Prewitt算子首先会对目的图象停止一个加权平滑的把持,而后再对其做微分处置,固然Sobel算子也会就目的图停止一个加权平滑的把持进程,但是它们在加权部分的权值还是具备分歧的。因此其可以或许有效遏止图象中的噪声身分,固然咱们已经就这个成绩做了大批的事情,但是还是会具备一些差错的边沿出现在终极检测结果中。

  比较图3和图4可以或许觉察,固然Prewitt算子与Sobel算子都可以或许准确地停止边沿查找事情,但是图象边沿具备像素宽度异常的成绩。

  采用Roberts算子所计算的图象边沿如图5所示。Roberts算子是经由进程计算图象中一些部分的差分算子进而来找到物体的边沿,所以他可以或许准确地肯定边沿点所在的地位,不过它又较易疏忽一些边沿的差错错误,并且由于它并未对图象停止平滑的把持,故不克不迭遏止噪声。该算子最适适用于噪声低且边沿陡峭的图象中。

  经由进程仿真计算,比较上述边沿检测算法得到的图象可以或许看出,Prewitt算子检测得到的图象线条清楚、画面整齐、噪点较少,声名该算法更适用于高速公路高清视频所收集的图象的边沿检测。

  别的,将Prewitt算子用于动漫图象的边沿检测时,计算结果较差,剖明在选用边沿检测算法时应连络适当的应用背景。

  固然每一个边沿检测算子都有着自己的优势,但在屡次对分歧图象停止仿真进程中,依据边沿检测得到的图象结果可以或许断定,Prewitt算子对高速公路监控视频的边沿检测结果优于别的算子,检测进去的结果线条更加清楚明了,便于肉眼观察和后续计算,远处的车辆表面也可以或许清楚地看到,并且很容易辨别车辆的范例,其中轿车和大卡车尤其较着。对付高速公路的高清视频监控而言,边沿检测结果从好到差的排序按序是Prewitt算子、Sobel算子、Roberts算子和Canny算子。

  [1] 李安安. 几种图象边沿检测算法的比力与展望[J].大众科技.2009(12)

  [4] 吴曦. 基于MATLAB的图象边沿检测算法的研讨和实现[D].吉林大学.2014

  [5] 王静,李竹林,贺东霞,王蓓,李智. 基于边沿检测的各种算子及其特色[J]. 延安大学学报(自然迷信版).2014(01)

  [6] 孙红艳,张海英. 图象边沿检测算法的比力与分析[J].菏泽学院学报.2010(03)

  [7] 何春华,张雪飞,胡迎春. 基于改进Sobel算子的边沿检测算法的研讨[J]. 光学技术.2012(03)

  本文来源于中国科技核心期刊《电子产物世界》2016年第4期第48页,招待您写论文时引用,并阐明来由。

 

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