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【连载7.4.1】边缘检测算法介绍

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所谓边缘是指其周围像素灰度急剧变化的那些象素的集合,它是图像最基本的特征。边缘存在于目标、背景和区域之间,所以,它是图像分割所依赖的最重要的依据。由于边缘是位置的标志,对灰度的变化不敏感,,因此,边缘也是图像匹配的重要的特征。

边缘检测和区域划分是图像分割的两种不同的方法,二者具有相互补充的特点。在边缘检测中,是提取图像中不连续部分的特征,根据闭合的边缘确定区域。而在区 域划分中,是把图像分割成特征相同的区域,区域之间的边界就是边缘。由于边缘检测方法不需要将图像逐个像素地分割,因此更适合大图像的分割。
 边缘大致可以分为两种,一种是阶跃状边缘,边缘两边像素的灰度值明显不同;另一种为屋顶状边缘,边缘处于灰度值由小到大再到小的变化转折点处。

边缘检测的主要工具是边缘检测模板。

边缘检测的有很多,典型的有索贝尔算子,普里维特算子,罗伯茨交叉边缘检测等边缘检测技术,在Matlab中有现成的IPT函数,提供边缘检测,如下,Sobel边缘检测:

3.jpg

备注:没忍住还是使用了Lena的原图,尊重花花公子原创哈。

但效果不佳,灵活性也不高,同时性能太低了啊!!!富有强迫症的Bingo实在是无法忍受,HDL-VIP边缘检测的实现势在必行!!!