數(shù)字圖像處理第9章(參考版)
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【正文】 LOG算子 （ 9 9模板 ） ： ??????????????????????????????????????244424080448*24844080424442第九章 圖像分割與邊緣檢測 本章重點 ? 圖像分割的基本概念 ? 區(qū)域生成的概念 ? 邊緣檢測的概念和方法 ? 邊緣檢測算子 。 第九章 圖像分割與邊緣檢測 Kirsch算子邊緣檢測結(jié)果 第九章 圖像分割與邊緣檢測 拉普拉斯 (LOG)算子 噪聲點對邊緣檢測有較大的影響 ， 效果更好的邊緣檢測器是高斯 拉普拉斯 (LOG)算子 。由于物體表面某一部分被另一物體遮擋，使它得不到光源的照射或照射不充分，從而引起邊緣點兩側(cè)灰度值有較大的差異。 (4) 陰影引起的邊緣。 (3) 不同材料組成的邊緣線。 (2) 物體與背景的分界線。 ? 如圖 98所示，圖像上的邊緣點包括以下幾種情況： 第九章 圖像分割與邊緣檢測 圖 98 圖像中的邊緣點 AC CAC ′BDC ′C ′第九章 圖像分割與邊緣檢測 邊緣點的幾種情況： (1) 空間曲面上的不連續(xù)點。 第九章 圖像分割與邊緣檢測 ? 一般認為沿邊緣方向的灰度變化比較平緩，而邊緣法線方向的灰度變化比較劇烈。這種局部變化可用一定窗口運算的邊緣檢測算子來檢測。 第九章 圖像分割與邊緣檢測 ? 目前，具有對邊緣的描述性定義，即兩個具有不同灰度的均勻圖像區(qū)域的邊界，即邊界反映局部的灰度變化。 第九章 圖像分割與邊緣檢測 物體邊緣的作用 圖 97 物體邊緣的作用 第九章 圖像分割與邊緣檢測 邊緣的類型 ? 盡管邊緣在數(shù)字圖像處理和分析中具有重要作用，但是到目前為止，還沒有關(guān)于邊緣的被廣泛接受和認可的精確的數(shù)學(xué)定義。 在不同 “ 尺度 ” 意義下的邊緣點 ， 在一定條件下包含了原圖像的全部信息 。 起始： 區(qū)域生長的過程 3333382279846855 第二步 33333822798468553333382279846855 第三步 第九章 圖像分割與邊緣檢測 2. 邊 緣 檢 測 在視覺計算理論框架中 ， 抽取二維圖像上的邊緣 、 角點 、 紋理等基本特征 ， 是整個系統(tǒng)框架中的第一步 。 第九章 圖像分割與邊緣檢測 圖 95 區(qū)域生長示例 從滿足檢測準則的點開始 (或者已知點 )在各個方向上生長出區(qū)域 。 此例的 相似性準則是鄰近點的灰度級與物體的平均灰度
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