文档介绍：案例10 图像边缘检测
崔丽
灰度和颜色,可以基于统计量进行特征提取
均值,方差,矩统计量,灰度直方图等
图像的形状特征——立体结构
图像的边缘,相当于降维,面线
图像的纹理特征,内部边界区分,现在仍是开放课题
图像特征刻画
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figure(1)
imshow(X,map);
[m,n] = size(X);
[XX,YY] = meshgrid(1:m,1:n);
figure(2)
plot3(XX,YY,X);
图像三维结构示例
一维信号的特征
边缘,即是奇异点
二维图像的特征
图像边缘是对图像的一种特征提取
二维降到一维
图像边缘对应的二维奇异点的连线,找寻“沟壑”
图像边缘的理解
1. 各种滤波器的方法,
Matlab命令edge,介绍了各种算子
现在大家尝试一下,进行研究
2. 基于小波的方法——找奇异点
二维的模极大值方法
二维小波变换得到高频信息的重组
如何连接奇异点,边缘连接——四连通,八连通
边缘检测的办法
I = imread('');
BW1 = edge(I,'prewitt');
BW2 = edge(I,'canny');
figure, imshow(BW1)
figure, imshow(BW2)
各种算子意义和原理
Matlab 边缘检测
H = FSPECIAL(TYPE) creates a two-dimensional filter H of the specified type. Possible values for TYPE are:
'average' averaging filter
'disk' circular averaging filter
'gaussian' Gaussian lowpass filter
'laplacian' filter approximating the 2-D Laplacian operator
'log' Laplacian of Gaussian filter
'motion' motion filter
'prewitt' Prewitt horizontal edge-emphasizing filter
'sobel' Sobel horizontal edge-emphasizing filter
'unsharp' unsharp contrast enhancement filter
Matlab滤波器滤波
第六章小波应用
模极大值法得到图像边缘——奇异点
边缘连接
小波分解后利用高频信息组成边缘
1. 小波分解
2. 高频信息重构
3. 边缘连接
基于小波的边缘提取