【正文】 據(jù)，其構(gòu)成不是區(qū)域的邊緣（區(qū)分一個圖像區(qū)域和另一個區(qū)域的像素集）就是其區(qū)域本身的所有點(diǎn)。無論哪種情況，把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成適合計 算機(jī)處理的形式都是必要的。首先，必須確定數(shù)據(jù)是應(yīng)該被表現(xiàn)為邊界還是整個區(qū)域。當(dāng)注意的焦點(diǎn)是外部形狀特性（如拐角和曲線）時，則邊界表示是合適的。當(dāng)注意的焦點(diǎn)是內(nèi)部特性（如紋理或骨骼形狀）時，則區(qū)域表示是合適的。則某些應(yīng)用中，這些表示方法是互補(bǔ)的。選擇一種表現(xiàn)方式僅是解決把原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合計算機(jī)后續(xù)處理的形式的一部分。為了描述數(shù)據(jù)以使感興趣的特征更明顯，還必須確定一種方法。描述也叫特征選擇，涉及提取特征，該特征是某些感興趣的定量信息或是區(qū)分一組目標(biāo)與其他目標(biāo)的基礎(chǔ)。 識別是基于目標(biāo)的描述給目標(biāo)賦以符號的過程。 如上文詳細(xì)討論的那樣，我們用識別個別目標(biāo)方法的開發(fā)推出數(shù)字圖像處理的覆蓋范圍。 到目前為止，還沒有談到上面圖 2 中關(guān)于先驗(yàn)知識及知識庫與處理模塊之間的交互這部分內(nèi)容。關(guān)于問題域的知識以知識庫的形式被編碼裝入一個圖像處理系統(tǒng)。這一知識可能如圖像細(xì)節(jié)區(qū)域那樣簡單，在這里，感興趣的信息被定位，這樣，限制性的搜索就被引導(dǎo)到尋找的信息處。知識庫也可能相當(dāng)復(fù)雜，如材料檢測問題中所有主要缺陷的相關(guān)列表或者圖像數(shù)據(jù)庫（該庫包含變化檢測應(yīng)用相關(guān)區(qū)域的高分辨率衛(wèi)星圖像）。除了引導(dǎo)每一個處理模塊的操作，知識庫還要控制模塊間的交互。 這一特性上面圖 2中的處理模塊和知識庫間用雙箭頭表示。相反單頭箭頭連接處理模塊。 邊緣檢測 邊緣檢測 是 圖像處理 和 計算機(jī)視覺 中的術(shù)語，尤其在特征檢測和特征抽取領(lǐng)域，是一種用來識別數(shù)字圖像亮度驟變點(diǎn)即不連續(xù)點(diǎn)的算法。盡管18 Chapter 1 ■ Introduction 在任何關(guān)于分割的討論中，點(diǎn)和線檢測都是很重要的，但是邊緣檢測對于灰度級間斷的檢測是最為普遍的檢測方法。 雖然某些文獻(xiàn)提過理想的邊緣檢測步驟，但自然界圖像的邊緣并不總是理想的階梯邊緣。相反，它們通常受到一個或多個下面所列因素的影響： 場景深度 帶來的聚焦模糊； 半影模糊 ； 陰影 ； 鏡面反射 或者 漫反射 。 一個典型的邊界可能是（例如）一塊紅色和一塊黃色之間的邊界；與之相反的是 邊線 ， 可能是在另外一種不變的背景上的少數(shù)不同顏色的點(diǎn)。在邊線的每一邊都有一個邊緣。 在對數(shù)字圖像的處理中，邊緣檢測是一項非常重要的工作。如果將邊緣認(rèn)為是一定數(shù)量點(diǎn)亮度發(fā)生變化的地方，那么邊緣檢測大體上就是計算這個亮度變化的導(dǎo)數(shù)。為簡化起見，我們可以先在一維空間分 析邊緣檢測。在這個例子中，我們的數(shù)據(jù)是一行不同點(diǎn)亮度的數(shù)據(jù)。例如，在下面的 1維數(shù)據(jù)中我們可以直觀地說在第 4 與第 5 個點(diǎn)之間有一個邊界： 5 7 6 4 152 148 149 如果光強(qiáng)度差別比第四個和第五個點(diǎn)之間小，或者說相鄰的像素點(diǎn)之間光強(qiáng)度差更高，就不能簡單地說相應(yīng)區(qū)域存在邊緣。而且，甚至可以認(rèn)為這個例子中存在多個邊緣。除非場景中的物體非常簡單并且照明條件得到了很好的控制，否則確定一個用來判斷兩個相鄰點(diǎn)之間有多大的亮度變化才算是有邊界的閾值，并不是一件容易的事。實(shí)際上，這也是 為什么邊緣檢測不是一個簡單問題的原因之一。 有許多用于邊緣檢測的方法，它們大致可分為兩類：基于搜索和基于零交叉 .基于搜索的邊緣檢測方法首先計算邊緣強(qiáng)度，通常用一階導(dǎo)數(shù)表示 ， 例如 梯度 模；然后，用計算估計邊緣的局部方向，通常采用梯度的方向，并利用此方向找到局部梯度模的最大值?；诹憬徊娴姆椒ㄕ业接蓤D像得到的二階導(dǎo)數(shù)的零交叉點(diǎn)來定位邊緣。通常用 拉普拉斯算子 或 非線性微分方程 的零交叉點(diǎn)，我們將在后面的小節(jié)中描述 .濾波 做為邊緣檢測的預(yù)處理通常是必要的，通常采用 高斯濾波 。 已發(fā)表的邊緣檢測方法應(yīng)用計算邊界強(qiáng)度的度量， 這與平滑濾波有本質(zhì)的不同 . 正如許多邊緣檢測方法依賴于圖像梯度 的計算， 他們用不同種類的濾波器來估計 x方向和 y方向的梯度 . 一旦我們計算出導(dǎo)數(shù)之后，下一步要做的就是給出一個閾值來確定哪里是邊緣位置。閾值越低，能夠檢測出的邊線越多，結(jié)果也就越容易受到圖片噪聲 的影響，并且越容易從圖像中挑出不相關(guān)的特性。與此相反，一 個高的閾值將會遺失細(xì)的或者短 的線段。 如果邊緣閾值應(yīng)用于正確的的梯度幅度圖像，生成的邊緣一般會較厚，某些形式的邊緣變薄處理是必要的。然而非最大抑制的邊緣檢測，邊緣曲線的定義十分模糊，邊緣像素可能成為邊緣多邊形通過一個邊緣連接（邊緣跟蹤）的過程。在一個離散矩陣中，非最大抑制階梯能夠通過一種方法來實(shí)現(xiàn)，首先預(yù)測一階導(dǎo)數(shù)方向、然后把它近似到 45 度的倍數(shù)、最后在預(yù)測的梯度方向比較梯度幅度。 一個常用的這種方法是帶有 滯后作用 的 閾值選擇 。這個方法使用不同的閾值去尋找邊緣。首先使用一個閾值上限去尋找邊線開始的地方。一旦找到了一個開始點(diǎn)，我們在圖像上逐點(diǎn)跟蹤邊緣路徑，當(dāng) 大于門檻下限時一直紀(jì)錄邊緣位置，直到數(shù)值小于下限之后才停止紀(jì)錄。這種方法假設(shè)邊緣是連續(xù)的界線，并且我們能夠跟蹤前面所看到的邊緣的模糊部分，而不會將圖像中的噪聲點(diǎn)標(biāo)記為邊緣。 但是，我們 仍然存在 選擇適當(dāng)?shù)拈撝祬?shù) 的問題 ， 而且不同圖像的 閾值 差別也很大 。 其它一些邊緣檢測操作是基于亮度的二階導(dǎo)數(shù)。這實(shí)質(zhì)上是亮度梯度的 變化率 。在理想的連續(xù)變化情況下，在二階導(dǎo)數(shù)中檢測過零點(diǎn)將得到梯度中的局部最大值。另一方面，二階導(dǎo)數(shù)中的峰值檢測是邊線檢測，只要圖像操作使用一個合適的尺度表示。如上所述，邊線是雙重邊緣，這樣我們就可以在邊線的一邊看到一個亮度梯度，而在另一邊看到相反的梯度。這樣如果圖像中有邊線出現(xiàn)的話我們就能在亮度梯度上看到非常大的變化。為了找到這些邊線，我們可以在圖像亮度梯度的二階導(dǎo)數(shù)中尋找過零點(diǎn)。 總之，為了對有意義的邊緣點(diǎn)進(jìn)行分類，與這個點(diǎn)相聯(lián)系的灰度級變換必須比在這一點(diǎn)的背景 上變換更為有效。由于我們用局部計算進(jìn)行處理，決定一個值是否有效的選擇方法就是使用門限。因此，如果一個點(diǎn)的二維一階導(dǎo)數(shù)比指定的門限大，我們就定義圖像中的此點(diǎn)是一個邊緣點(diǎn)。術(shù)語“邊緣線段”一般在邊緣與圖像的尺寸比起來很短時才使用。分割的關(guān)鍵問題是如何將邊緣線段組合成更長的邊緣。如果我們選擇使用二階導(dǎo)數(shù)，則另一個可用的定義是將圖像中的邊緣點(diǎn)定義為它的二階導(dǎo)數(shù)的零交叉點(diǎn)。此時，邊緣的定義同上面講過的定義是一樣的。應(yīng)注意，這些定義并不能保證在一幅圖像中成功地找到邊緣，它們只是給了我們一個尋找邊緣的形式體系。圖像中的一 階導(dǎo)數(shù)用梯度計算，二階導(dǎo)數(shù)使用拉普拉斯算子得到。 20 Chapter 1 ■ Introduction 指導(dǎo)老師： 吳自力 03072021 馬維華 e馬 , 陪 F?l m 嫄 W壙獑 ??N€?)? 0?q??3 拞屓 ??p勌 m :b5a漬 璺 1疆 l v~0瘩艌 v€??` @2屘 b瘌 〆妋 4U~K 袢 , 疀薤 ` , A6 玭 $? $ 徤 ?| ッ ?罪 =T ?G駁 op1尚懇袹戦疈 u圻 ?賡 O?a?*{p懡 0L ) w懱 拽 ?E???/ 扢 ] ?9镃 /潺 hRＱ烞 b蔔 Ye 嚁劑 Bb?捚 ?慳曥 T?UF UZ ! 醋 M[ M蘇 g壺鰷伸 ?? ?qf g%厧 139。 t? € 戯 憤焿驆罳騙 ^萡 P ? 躀 cP縮蒕 \ ?nP砫 }?C?Z豸值 ? 箾殶竛吐 K?M轂 ?藑琶 q@v栃 ?? 譇 橒 忋喏曚 NI 耔 nENB峢 mT鸏 s眑 +? 該Ζ |紖 ? ! 汩 ?膾 f 抙氄宨澻 S箔 X M竴玐訨 ?V?腡 ?, B衹絵 2n吞 輷匽 e馬 e馬 ,陪 F?lm 嫄 W壙獑 ??N€?)? 0?q??3 拞屓 ??p勌 m :b5a漬 璺 1疆 l v~0瘩艌 v€ ??` @2屘 b瘌 〆妋 4U~K 袢 , 疀薤 ` , A6 玭 $? $ 徤 ?| ッ ?罪 =T ?G駁 op1尚懇袹戦疈 u圻 ?賡 O?a?*{p懡 0L ) w懱 拽 ?E??/ 扢 ] ?9镃 / 潺 hRＱ烞 b蔔 Ye 嚁劑 Bb?捚 ?慳曥 T羈 8? p~蟇 7硏楓 {pg裋 .1瑡 2陹 ?泝 Z祘 ?$賕 ?諑矽 ?| D 蚈 / 盰 , vDl E 嵮禋 T? 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