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怎样对边缘图像(即模板图像)求其法线方向,求一幅图像的导数
binghuahen
2008-10-21 08:43:00
图像每点的法线方向应该是tana=1/f'
我的问题转化为怎么求一幅离散图像的导数
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怎样对边缘图像(即模板图像)求其法线方向,求一幅图像的导数
图像每点的法线方向应该是tana=1/f' 我的问题转化为怎么求一幅离散图像的导数
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【老生谈算法】matlab实现
图像
锐化处理及
边缘
检测算法源码——
图像
锐化处理及
边缘
检测
1
图像
边缘
锐化的基本方法物体的
边缘
是以
图像
局部特性不连续性的形式出现。本质上
边缘
常意味着一个区域的终结和另一个区域的开始。
图像
边缘
信息在
图像
分析和人的视觉中都是十分重要的,是
图像
识别中提取
图像
特征的一个重要特性。
图像
的
边缘
有
方向
和幅度两个特性。通常,延
边缘
走向的像素变化平缓,而垂直于
边缘
走向的像素变化剧烈。
边缘
的描述包含以下几个方面: (1)
边缘
点——它两边像素的灰度值有显著的不同。
边缘
点也存在于这样一对邻点之间即一个在较亮的区域内部,另一个在外部。 (2)
边缘
法线
方向
——在某点灰度变化最剧烈的
方向
,与
冈萨雷斯 数字
图像
处理 第十章
图像
分割(点、线和
边缘
检测,
边缘
连接,全局阈值检测,Otsu最值阈值检测,区域生长
图像
分割)附代码
一、定义
图像
分割算法主要基于灰度值的两个基本性质:不连续性和相似性。 第一种不连续性:是基于灰度突变为基础进行
图像
分割,比如
图像
的
边缘
; 第二种相似性:是根据一组预定义的准则将
一幅
图像
分割为相似的区域,比如 阈值处理、区域生长、区域分裂、区域聚合。 10.2 间断检测(点、线和
边缘
检测) 有如下结论: (1)一阶
导数
通常在
图像
中产生较粗的
边缘
;. (2)二阶
导数
对精细细节。如细线、孤立点和噪声有较强的相映; (3)二阶
导数
在灰度斜坡和灰度台阶过度处会产生双
边缘
响应; (4)二阶
导数
的符号可用于确定
边缘
的过
【老生谈算法】matlab实现
图像
锐化处理及
边缘
检测——
边缘
检测
本算法已经整理成文档如下,有需要的朋友可以点击进行下载更多matlab算法原理及源码详解可点击下方文字直达:500例精选matlab算法原理及源码详解——老生谈算法1
图像
边缘
锐化的根本方法物体的
边缘
是以
图像
局部特性不连续性的形式出现。本质上
边缘
常意味着一个区域的终结和另一个区域的开场。
图像
边缘
信息在
图像
分析和人的视觉中都是十分重要的,是
图像
识别中提取
图像
特征的一个重要特性。
图像
的
边缘
有
方向
和幅度两个特性。通常,延
边缘
走向的像素变化平缓,而垂直于
边缘
走向的像素变化剧烈。
边缘
的描述包含以下几个方面: 〔1〕
边缘
检测
边缘
检测: 在视觉计算理论框架中,抽取二维
图像
上的
边缘
、角点、纹理等基本特征,是整个系统框架中的第一步。这些特征所组成的图称为基元图。 在不同“尺度”意义下的
边缘
点,在一定条件下包含了原
图像
的全部信息。 定义: •目前,具有对
边缘
的描述性定义,即两个具有不同灰度的均匀
图像
区域的边界,即边界反映局部的灰度变化。 •局部
边缘
是
图像
中局部
《机器视觉》笔记—视觉
图像
特征信息提取
3.1
图像
边缘
与
图像
平滑 3.1.1
图像
边缘
阶跃
边缘
阶跃
边缘
表现为
图像
亮度在不连续处的两边的像素灰度值有明显差异,在实际
图像
中,阶跃
边缘
变成斜坡形
边缘
。如图(a)中的第三幅图,阶跃
边缘
图像
亮度的一阶
导数
的幅度在阶跃
边缘
上非常大,而在非
边缘
上为零。而二阶
导数
值为零,但其左右分别有一正一负两个峰值。 线条
边缘
线条
边缘
边线为
图像
亮度从一个灰度变化到另一个灰度,之后又很快返回原来的灰度。现实中,线条
边缘
呈屋顶形,其
图像
亮度一阶
导数
为零,二阶
导数
的幅度最大。 3.1.2
图像
平滑滤波
图像
滤波是通过
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