機(jī)器視覺中的邊緣檢測(cè)方法主要包括以下幾種:
1. 基于一階導(dǎo)數(shù)的方法:
這種方法首先計(jì)算邊緣強(qiáng)度,通常用一階導(dǎo)數(shù)表示,例如梯度模。然后,利用此方向找到局部梯度模的最大值來檢測(cè)邊界。常見的一階導(dǎo)數(shù)邊緣檢測(cè)算子有:Roberts Cross算子、Prewitt算子、Sobel算子、Kirsch算子和羅盤算子。
其中,Sobel算子特別關(guān)注圖像中的強(qiáng)度變化,利用卷積核進(jìn)行水平和垂直方向的檢查,以計(jì)算梯度并確定邊緣。
2. 基于二階導(dǎo)數(shù)的方法:
這種方法通過尋找圖像二階導(dǎo)數(shù)的零穿越點(diǎn)來尋找邊界,通常是Laplacian過零點(diǎn)或者非線性差分表示的過零點(diǎn)?;诙A導(dǎo)數(shù)的邊緣檢測(cè)算子有:Marr-Hildreth、在梯度方向的二階導(dǎo)數(shù)過零點(diǎn)、Canny算子和Laplacian算子。
3. 其他方法:
在進(jìn)行邊緣檢測(cè)時(shí),通常還需要進(jìn)行濾波以增強(qiáng)邊緣并降低噪聲的影響。濾波是邊緣檢測(cè)算法的一個(gè)重要步驟,因?yàn)閷?dǎo)數(shù)的計(jì)算對(duì)噪聲很敏感。
增強(qiáng)邊緣通常是通過計(jì)算梯度幅值來完成的,而檢測(cè)步驟則是確定哪些點(diǎn)是邊緣點(diǎn),最簡(jiǎn)單的邊緣檢測(cè)判據(jù)是梯度幅值閾值判據(jù)。
機(jī)器視覺中的邊緣檢測(cè)方法多種多樣,主要基于一階和二階導(dǎo)數(shù),同時(shí)結(jié)合濾波、增強(qiáng)和檢測(cè)等步驟來提高邊緣檢測(cè)的準(zhǔn)確性和效率。