文档介绍：边缘与轮廓边缘是不同区域的分界线,是图像局部强度变化最显著的那些像素的集合。图像强度的显著变化可分为:(1)阶跃变化(函数),即图像强度在不连续处的两边的像素灰度值有着显著的差异;(2)线条(屋顶)变化(函数),即图像强度突然从一个值变化到另一个值,、目标与背景、区域与区域(包括不同色彩)之间,边缘检测当人看一个有边缘的物体时,,,也是另一个区域的开始,,而实际物体是三维的,从三维到二维的投影必然会造成信息的丢失,再加上成像过程中光照的不均和噪声等因素的影响,使得有边缘的地方不一定能被检测出来,,沿边缘方向像素变化平缓,,::::::从图像中抽取边缘集合的算法实现边缘检测有两种方法 一阶导数法:用梯度算子来计算 二阶导数法:.(1)对图像中的每条边缘二阶导数生成两个值(2)(a)阶跃函数(b)线条(屋顶)函数理论曲线实际曲线一阶导数二阶导数图像水平方向剖面一阶导数二阶导数阶梯状-处于图像中2个具有不同灰度值的相邻区域之间脉冲状-对应细条状的灰度值突变区域屋顶状-上升下降沿都比较缓慢一阶导数在图像由暗变明的位置处有1个向上的阶跃,而其它位置都为0,这表明可用一阶导数的幅度值来检测边缘的存在,幅度峰值一般对应边缘位置二阶导数在一阶导数的阶跃上升区有1个向上的脉冲,而在一阶导数的阶跃下降区有1个向下的脉冲,在这两个脉冲之间有1个过0点,它的位置正对应原图像中边缘的位置,所以可用二阶导数的过0点检测边缘位置,而用二阶导数在过0点附近的符号确定边缘象素在图像边缘的暗区或明区对(a、b)而言基本思想:,二阶导数的过零点一般过程:去噪增强检测定位边缘检测