计算机视觉教程 教学课件 ppt 作者 章毓晋 CCV05
27页1、第5章 基元检测,5.1 边缘检测 5.2 SUSAN算子 5.3 哈夫变换 5.4 位置直方图技术,5.1 边缘检测,5.1.1 检测原理 5.1.2 一阶导数算子 5.1.3 二阶导数算子 5.1.4 边界闭合,5.1.1 检测原理,阶梯状边缘,脉冲状边缘,屋顶状边缘,5.1.2 一阶导数算子,一阶微分算子给出梯度,所以也称梯度算子 它分别计算沿X和Y方向的两个偏导分量 罗伯特交叉算子,蒲瑞维特算子,索贝尔算子,5.1.2 一阶导数算子,5.1.3 二阶导数算子,1. 拉普拉斯算子 模板的基本要求是对应中心像素的系数应是正的,而对应中心像素邻近像素的系数应是负的,且所有系数的总和应该是零,5.1.3 二阶导数算子,2. 马尔算子 在每个分辨率上进行如下计算 (1) 用一个2-D的高斯平滑模板与原图像卷积 (2) 计算卷积后图像的拉普拉斯值 (3) 检测拉普拉斯图像中的过零点作为边缘点 高斯加权平滑函数,5.1.3 二阶导数算子,3. 坎尼算子 (1) 信噪比准则 (2) 定位精度准则 (3) 单边缘响应准则,5.1.4 边界闭合,边缘像素连接的基础是它们之间有相似性 梯度幅度 梯度
2、方向,5.2 SUSAN算子,5.2.1 USAN原理 5.2.2 角点和边缘检测,5.2.1 USAN原理,核同值区域(uni-value segment assimilating nucleus,USAN),即与核有相同值的区域,可简称为核同值区,5.2.2 角点和边缘检测,1. 角点检测 圆形模板 将模板内每个像素的灰度值与核的灰度值进行比较,5.2.2 角点和边缘检测,1. 角点检测 输出的游程和 边缘响应R(x0, y0) 将游程和S与一个固定的几何阈值G进行比较,5.2.2 角点和边缘检测,1. 角点检测 更稳定的计算C(. ; .)的公式,5.2.2 角点和边缘检测,2. 边缘方向检测 边缘分两类 区域A和B都对应边缘都通过USAN区域的重心,5.2.2 角点和边缘检测,3. SUSAN算子的特点 进行检测时不需要计算微分,这可帮助解释为什么在有噪声时SUSAN算子的性能会较好 对边缘的响应将随着边缘的平滑或模糊而增强 SUSAN检测算子能提供不依赖于模板尺寸的边缘精度 控制参数的选择很简单,且任意性较小,5.3 哈夫变换,5.3.1 基本哈夫变换原理 5.3.2 广义哈
3、夫变换原理 5.3.3 完整广义哈夫变换,5.3.1 基本哈夫变换原理,点线对偶性 (1) 对参数空间中参数p和q的可能取值范围进行量化,根据量化结果构造一个累加数组A(pmin: pmax , qmin: qmax),并初始化为零 (2) 对每个XY空间中的给定点让p取遍所有可能值,用式(5.3.2)计算出q,根据p和q的值累加A,即A(p, q) = A(p, q) + 1。 (3) 根据累加后A中最大值所对应的p和q,由式(5.3.1)确定出XY中的一条直线,5.3.2 广义哈夫变换原理,利用表格建立曲线或轮廓点与参考点间的关系 参考点的坐标可由轮廓点的坐标算出来,5.3.2 广义哈夫变换原理,广义哈夫变换计算示例 设正方形的中点为参考 点,则从各轮廓点向参考点所 引矢量的矢径和矢角如表5.3.2 所示,5.3.2 广义哈夫变换原理,5.3.3 完整广义哈夫变换,不仅要考虑轮廓的平移,而且要考虑轮廓的放缩、旋转,此时参数空间会从2-D增加到4-D 完整广义哈夫变换计算示例,5.3.3 完整广义哈夫变换,5.4 位置直方图技术,1. 检测原理 位置直方图是将图像向多个轴投影,并对像素灰度求和而得到的直方图, 也称横向直方图 从这两个直方图向目标 区域进行反投影,就可方便 地确定出各个目标的位置,5.4 位置直方图技术,2. 计算量分析 完整的检测算法所需的操作数为 直接使用模板匹配 使用位置直方图的提速约为20倍,教程作者(章毓晋)联系信息,通信地址:北京清华大学电子工程系 邮政编码:100084 办公地址:清华大学东主楼,9区307室 办公电话:(010)62781430 传真号码:(010)62770317 电子邮件:zhang- 个人主页: (下载更新的讲稿和教程修改表),
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