图像计算边缘图-图像的边缘检测算法有哪些

接下来为大家讲解图像计算边缘图，以及图像的边缘检测算法有哪些涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

文章信息一览：

• 1、求图像边缘检测的流程图
• 2、图像边缘提取是什么意思?
• 3、形态学算法

求图像边缘检测的流程图

1、光学镜头校正 校正镜头偏差，如桶形和枕形失真、色差和镜头晕影。 使用滤镜网格方便地校正图像***。 （请参阅镜头校正滤镜。）减少杂色 减少数字图像杂色、JPEG 不自然感以及扫描的胶片颗粒。 （请参阅减少图像杂色。）智能锐化滤镜 使用新的算法来锐化图像，以获得更好的边缘检测并减少锐化晕圈。

2、每一行都按着这个过程，把左右边界的点分别存储，有了点根据两点确定一条直线可以得到两条白色斜线。 最下面一行的白色左边缘点 与右边缘点的差值即为间距。

3、经典的边缘检测算法是利用边缘处的一阶导数取极值、二阶导数在阶梯状边缘处呈零交叉或在屋顶状边缘处取极值的微分算法。图像边缘检测一直是图像处理中的热点和难点。 近年来，随着数学和人工智能技术的发展，各种类型的边缘检测算法不断涌现，如神经网络、遗传算法、数学形态学等理论运用到图像的边缘检测中。

4、图1体积测量方案流程图1为体积测量方案流程。本文首先用Kinect 0***集深度图像及其对应的点云数据矩阵，然后***用漫水填充的方法增强图像初步去噪突出目标物体，并经过图像二值化、Canny边缘检测提取物体轮廓，图像填充提取目标物体。

5、图1 常规研究流程 Fig.1 Conventional research process 结合不同地球物理软件系统的技术特色、特点和上述研究思路中所涉及的研究工作，将各软件系统的技术进行搭接和匹配。

图像边缘提取是什么意思?

边缘是图像中的重要的结构性特征，边缘往往存在于目标和背景之间，不同的区域之间，因此它可以作为图像分割的重要依据。在边缘检测中，它提取的是图像中不连续部分的特征，将闭合的边缘提取出来便可以作为一个区域。

尺寸测量也就是特征提取，面积可以用扫描法计算区域的像素值，如 sum=0；for i=30：480 for j=5：505 if j2（i，j）=0.5 （j2为处理图像）sum=sum+1；end如果是计算轮廓长度，用边缘提取的计算再用扫描法计算像素值点。

处理图像边界的方法有很多种，最常见的方法是在边界像素的外部进行扩充。我们可以将最外层像素***若干次，从而扩充图像尺寸，这样在处理时就可以将边界看作是普通像素进行处理。除此之外，还可以在处理时对边界像素进行单独处理，如设置固定值、进行插值或者使用边缘检测算法来提取边缘等。

由于Sobel算子在计算相对较小的核的时候，其近似计算导数的精度比较低，比如一个33的Sobel算子，当梯度角度接近水平或垂直方向时，其不精确性就越发明显。

边缘检测是图像处理和计算机视觉中，尤其是特征提取中的一个研究领域。除非场景中的物体非常简单并且照明条件得到了很好的控制，否则确定一个用来判断两个相邻点之间有多大的亮度变化才算是有边界的阈值，并不是一件容易的事。实际上，这也是为什么边缘检测不是一个微不足道问题的原因之一。

形态学算法

形态学二值运算包括膨胀，腐蚀，开运算和闭运算基本方法，如下图所示，膨胀运算和闭运算的效果总体上对图像而言是一个区域增长的过程，而腐蚀和开运算是一个区域减少的运算。

数学形态学（mathematical morphology）是数字图像处理领域中的一门新兴学科，它是研究数字图像影像结构特征与快速并行处理方法的理论。数学形态学是建立在***论的基础上，并溶入了积分几何理论。其主要思想是通过使用一种称为结构元素的已知结构小影像特征***与影像目标相比较来完成各种复杂的运算——形态变换。

灰度形态学膨胀，在数学上的定义，可以用如下公式表示： 其中， 表示原始图像，而 表示对原始图像进行膨胀运算的结构化要素，为了与二值化膨胀的运算符号加以区别，我们用 表示灰度形态学膨胀运算。

可以通过以下几个步骤来实现数学形态学算法对数字图像的处理：步骤 提取图像的几何结构特征，也就是针对所要处理的图像找出相应的 几何结构模式。

Hit-miss算法步骤（两次腐蚀，求交集）：击中击不中变换是形态学中用来检测特定形状所处位置的一个基本工具。

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