1.滤波:边缘检测算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数,但导数的计算对噪声很敏感,因此必须使用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。需要指出,大多数滤波器在降低噪声的同时也导致了边缘强度的损失,因此,增强边缘和降低噪声之间需要折中。
2.增强:增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的变化值。增强算法可以将邻域(或局部)强度值有显著变化的点突显出来。边缘增强一般是通过计算梯度幅值来完成的。
3.检测:在图像中有许多点的梯度幅值比较大,而这些点在特定的应用领域中并不都是边缘,所以应用用某种方法来确定哪些点是边缘点。最简单的边缘检测判据是梯度幅值阈值判据。
4.定位:如果某一应用场合要求确定边缘的位置,则边缘的位置可在子像素分辨率上来估计,边缘的方位也可以被估计出来。
在边缘检测算法中,前三个步骤用得十分普遍。这是因为大多数场合下仅仅需要边缘检测器指出边缘出现在图像某一像素点的附近,而没有必要指出边缘的精确位置或方向。边缘检测误差通常是指边缘误分类误差,即把假边缘判别成边缘而保留,而把真边缘判别成假边缘去掉。
编辑:jq
声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。
举报投诉
-
噪声
+关注
关注
13文章
1164浏览量
49558 -
滤波
+关注
关注
10文章
714浏览量
58146 -
边缘检测
+关注
关注
0文章
94浏览量
18727
原文标题:关于边缘检测算法的四个步骤
文章出处:【微信号:gh_9d70b445f494,微信公众号:FPGA设计论坛】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。
发布评论请先 登录
相关推荐
热点推荐
USB RFID读写器的四个常见应用
任何需要小型、低成本读卡器的应用,都值得考虑USB RFID读写器。USB读写器具备大部分大型同类的基本功能,只是功率稍低一些。如果你有一款非常适合RFID的应用,但又想控制预算,可以看看斯科的USB桌面读写器。为了让你了解USB读写器的功能,我在下面列出了四个常见应用。
PCBA生产过程的四个主要环节?
PCBA生产过程的四个主要环节 PCBA(Printed Circuit Board Assembly)生产过程是将电子元器件组装到印刷电路板(PCB)上,形成完整电子产品的过程。虽然直接参考资料
合科泰MOSFET选型的四个核心步骤
面对数据手册中繁杂的参数,如何快速锁定适合应用的 MOSFET?遵循以下四个核心步骤,您能系统化地完成选型,避免因关键参数遗漏导致的设计风险。
Melexis推出针对FIR阵列的免费版人员检测算法
全球微电子工程公司Melexis宣布,重磅推出专为MLX90642(FIR) 32×24热传感器阵列设计的新型人员检测算法,可实现人员检测、精确计数以及位置定位。与传统摄像头相比,该解决方案在保护
基于级联分类器的人脸检测基本原理
本次分享的内容是基于级联分类器的人脸检测基本原理
1) 人脸检测概述
关于人脸检测算法,目前主流方法分为两类,一类是基于知识,主要方法包括模板匹配,人脸特征,形状和
发表于 10-30 06:14
国密系列算法简介及SM4算法原理介绍
对128位原始密钥进行异或,然后将结果分为K0、K1、K2和K3四个32位数据。用32位固定参数Rcon对K0、K1和K2进行异或,然后将结果分成4个8位数据,分别输入到4个S盒中。将4个
发表于 10-24 08:25
工业视觉网关:RK3576赋能多路检测与边缘AI
IPC+独显的组合。
二、方案核心:多路检测 + 编解码 + 边缘AI + MES对接多路并发采集RK3576 提供 3×4-lane MIPI-CSI,配合视频转换模块可并发接入 12路
发表于 10-16 17:56
机器视觉检测PIN针
角度,凸显Pin针轮廓、高度差异及表面缺陷(如划痕、异物)。精密运动平台(可选):用于多角度成像或定位被测连接器。核心检测算法:定位与计数: 模板匹配或Blob分析快速定位连接器及所有Pin针,确保数量
发表于 09-26 15:09
有哪些常见的AI算法可以用于装置数据的异常检测?
(如边缘 / 云端)。以下按 算法类型分类 ,详细介绍常见 AI 算法的原理、适用场景、优缺点及装置数据适配性: 一、无监督式异常检测算法(主流选择) 装置数据多为 无标注数据 (仅记
YOLO + OpenPLC + ARMxy:工业智能化视觉识别、边缘计算、工业控制的“三位一体”解决方案
深圳市钡铼技术有限公司推出 ARMxy 系列工业计算机,结合 YOLO 目标检测算法与 OpenPLC 开源控制平台,实现工业现场视觉识别、边缘计算与自动化控制一体化。广泛应用于产线缺陷检测、智能仓储、机器人导航、能源巡检、智能
基于FPGA的SSD目标检测算法设计
。有名的LeNet-5手写数字识别网络,精度达到99%,AlexNet模型和VGG-16模型的提出突破了传统图像识别算法,GooLeNet和ResNet推动了卷积神经网络的应用。
简述关于边缘检测算法的四个步骤
评论