chp7 边沿检测与提取,轮廓跟踪.doc

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chp7 边沿检测与提取,轮廓跟踪

第7章 边沿检测与提取,轮廓跟踪 我们在第三章介绍平滑与锐化时引入了模板操作,今天还要用到它。 7.1 边沿检测 我们给出一个模板 和一幅图象 。不难发现原图中左边暗,右边亮,中间存在着一条明显的边界。进行模板操作后的结果如下: 。 可以看出,第3、4列比其他列的灰度值高很多,人眼观察时,就能发现一条很明显的亮边,其它区域都很暗,这样就起到了边沿检测的作用。 为什么会这样呢?仔细看看那个模板就明白了,它的意思是将右邻点的灰度值减左邻点的灰度值作为该点的灰度值。在灰度相近的区域内,这么做的结果使得该点的灰度值接近于0;而在边界附近,灰度值有明显的跳变,这么做的结果使得该点的灰度值很大,这样就出现了上面的结果。 这种模板就是一种边沿检测器,它在数学上的涵义是一种基于梯度的滤波器,又称边沿算子,你没有必要知道梯度的确切涵义,只要有这个概念就可以了。梯度是有方向的,和边沿的方向总是正交(垂直)的,例如,对于上面那幅图象的转置图象,边是水平方向的,我们可以用梯度是垂直方向的模板 检测它的边沿。 例如,一个梯度为45度方向模板 ,可以检测出135度方向的边沿。 1.???????? Sobel算子 在边沿检测中,常用的一种模板是Sobel 算子。Sobel 算子有两个,一个是检测水平边沿的 ;另一个是检测垂直平边沿的 。与 和 相比,Sobel算子对于象素的位置的影响做了加权,因此效果更好。 Sobel算子另一种形式是各向同性Sobel(Isotropic Sobel)算子,也有两个,一个是检测水平边沿的 ,另一个是检测垂直平边沿的 。各向同性Sobel算子和普通Sobel算子相比,它的位置加权系数更为准确,在检测不同方向的边沿时梯度的幅度一致。 下面的几幅图中,图7.1为原图;图7.2为普通Sobel算子处理后的结果图;图7.3为各向同性Sobel算子处理后的结果图。可以看出Sobel算子确实把图象中的边沿提取了出来。 图7.1???? 原图 图7.2???? 普通Sobel算子处理后的结果图 图7.3???? 各向同性Sobel算子处理后的结果图 在程序中仍然要用到第3章介绍的通用3×3模板操作函数TemplateOperation,所做的操作只是增加几个常量标识及其对应的模板数组,这里就不再给出了。 2.???????? 高斯拉普拉斯算子 由于噪声点(灰度与周围点相差很大的点)对边沿检测有一定的影响,所以效果更好的边沿检测器是高斯拉普拉斯(LOG)算子。它把我们在第3章中介绍的高斯平滑滤波器和拉普拉斯锐化滤波器结合了起来,先平滑掉噪声,再进行边沿检测,所以效果会更好。 常用的LOG算子是5×5的模板,如下所示 。到中心点的距离与位置加权系数的关系用曲线表示为图7.4。是不是很象一顶墨西哥草帽?所以,LOG又叫墨西哥草帽滤波器。 图7.4???? LOG到中心点的距离与位置加权系数的关系曲线 图7.5为图7.1用LOG滤波器处理后的结果。 图7.5???? 图7.1用LOG滤波器处理后的结果图 LOG的算法和普通模板操作的算法没什么不同,只不过把3×3改成了5×5,这里就不再给出了。读者可以参照第3章的源程序自己来完成。 7.2 Hough变换 Hough变换用来在图象中查找直线。它的原理很简单:假设有一条与原点距离为s,方向角为θ的一条直线,如图7.6所示。 图7.6??? 一条与原点距离为s,方向角为θ的一条直线 直线上的每一点都满足方程 (7.1) 利用这个事实,我们可以找出某条直线来。下面将给出一段程序,用来找出图象中最长的直线(见图7.7)。找到直线的两个端点,在它们之间连一条红色的直线。为了看清效果,将结果描成粗线,如图7.8所示。 图7.7 原图 图7.8 Hough变换的结果 可以看出,找到的确实是最长的直线。方法是,开一个二维数组做为计数器,第一维是角度,第二维是距离。先计算可能出现的最大距离为 ,用来确定数组第二维的大小。对于每一个黑色点,角度的变化范围从00到1780(为了减少存储空间和计算时间,角度每次增加20而不是10),按方程(7.1)求出对应的距离s来,相应的数组元素[s][ ]加1。同时开一个数组Line,计算每条直线的上下两个端点。所有的象素都算完后,找到数组元素中最大的,就是最长的那条直线。直线的端点可以在Line中找到。要注意的是,我们处理的虽然是二值图,但实际上是256级灰度图,不过只用到了0和255两种颜色。 BOOL Hough(HWND hWnd) { //定义一个自己的直线结构 ??? typedef struct{ ??? ???????????????????? ??int topx; //最高点的x坐标 ?? ????????????????????? ??int topy;

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