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计算机视觉教程 教学课件 ppt 作者 章毓晋 CCV05

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  • 卖家[上传人]:E****
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  • 上传时间:2019-05-25
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    • 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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