圖像分割的重要步驟之——邊緣檢測

邊緣檢測

邊緣：一組相連的像素集合，兩個區域的邊界；
確切的說，邊緣須要有以某種有意義的方式測量灰度級躍變的能力。

一階導數能夠檢測點是不是邊緣點；
二階導數可判斷邊緣像素是在亮的一邊仍是暗的一邊。

二階導數對於噪聲更爲敏感

計算方法

• 一階導數=>梯度算子
• 二階導數=>Laplace算子

對比

• Prewitt算子--->更簡單
• Sobel算子--->抑制噪聲

計算梯度

方法一：
a(x,y)=arctan|G_y/G_x|，f^{'}=mag(f^{'})=|G_x^{2} + G_y^{2}|^{1/2}
方法二：
f^{'}=|G_y|+|G_x|
理解：先進行取均值的平滑處理以後，全部的邊緣相應會被削弱。

Laplace算子在分割中所起的做用

利用他的零交叉性質進行邊緣定位，肯定一個像素是在暗的一邊仍是亮的一邊。
LOG算子的做用至關於Gauss卷積加上Laplace算子

Sobel與Laplace的差別

• Laplace中的邊緣比Sobel的細；
• Laplace會產生許多相似空心粉的閉合環。

邊緣鏈接

局部處理的邊緣點鏈接：
基於幅度：對邊緣算子的相應強度；
基於方向：亮度躍階方向，即arctan|G_y/G_x|