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【youcans 的 OpenCV 例程200篇】149. 圖像分割之邊緣模型

2. 點、線和邊緣檢測

本節(jié)基于圖像灰度的不連續(xù)性，討論根據(jù)灰度的突變檢測邊界，以此為基礎(chǔ)進(jìn)行圖像分割。

• 邊緣像素是圖像中灰度突變的像素，而邊緣是相連邊緣像素的集合。
• 線是一條細(xì)邊緣線段，其兩側(cè)的背景灰度與線段的像素灰度存在顯著差異。
• 孤立的點是一個被背景像素圍繞的前景像素，或一個被前景像素圍繞的背景像素。

導(dǎo)數(shù)可以用來檢測灰度的局部突變：

• 一階導(dǎo)數(shù)通常產(chǎn)生粗邊緣；
• 二階導(dǎo)數(shù)對精細(xì)細(xì)節(jié)（如細(xì)線、孤立點和噪聲）的響應(yīng)更強；
• 二階導(dǎo)數(shù)在灰度斜坡和臺階過渡處會產(chǎn)生雙邊緣響應(yīng)，即二階導(dǎo)數(shù)在進(jìn)入和離開邊緣時的符號相反；
• 二階導(dǎo)數(shù)的符號可用于確定邊緣的過渡是從亮到暗還是從暗到亮。

計算圖像中每個像素位置的一階導(dǎo)數(shù)和二階導(dǎo)數(shù)的方法是空間卷積。對一個 3*3 模板，計算模板區(qū)域內(nèi)灰度值與模板系數(shù)的卷積。

2.3 邊緣模型

邊緣是圖像的基本特征。邊緣檢測是根據(jù)灰度突變來分割圖像的常用方法。邊緣檢測可以大幅度的減少數(shù)據(jù)量，剔除不相關(guān)、非關(guān)鍵的信息，保留圖像中最重要的結(jié)構(gòu)特征。

圖像的邊緣一般指局部不連續(xù)的的圖像特征，邊緣點是灰度階躍變化的像素點，即灰度值變化顯著，導(dǎo)數(shù)較大或極大的地方。

邊緣模型可以根據(jù)灰度剖面來分類：

• 臺階模型，對應(yīng)于階躍信號，邊緣模型是灰度級在相鄰像素點發(fā)生垂直的臺階突變；
• 斜坡模型，對應(yīng)于斜變信號，邊緣模型是灰度級變化的斜坡；
• 屋頂模型，是線的模型，用于細(xì)特征的建模。

考察一階導(dǎo)數(shù)與邊緣的關(guān)系：從暗到亮過渡時，在恒定灰度區(qū)域一階導(dǎo)數(shù)為零，二階導(dǎo)數(shù)為零；斜坡上的一階導(dǎo)數(shù)為正；在斜坡開始處二階導(dǎo)數(shù)為正，在斜坡結(jié)束處二階導(dǎo)數(shù)為負(fù)。

因此：（1）一階導(dǎo)數(shù)的幅度可以檢測圖像中的某個點處是否存在一個邊緣；（2）二階導(dǎo)數(shù)的符號可以確定像素處于邊緣的暗側(cè)還是亮側(cè)；（3）二階導(dǎo)數(shù)的過零點可以定位粗邊緣的中心位置。

但是，實際圖像的邊緣不一定是理想模型，導(dǎo)數(shù)曲線往往都含有噪聲，二階導(dǎo)數(shù)對于噪聲更加敏感。因此，通常的邊緣檢測步驟是：原始圖像–>平滑圖像–>銳化圖像–>邊緣判定–>二值化–>邊緣連接–>邊緣圖像。

（1）平滑濾波：梯度計算容易受噪聲影響，先使用濾波平滑圖像去除噪聲；
（2）銳化濾波：銳化突出了灰度變化的區(qū)域，便于檢測邊界；
（3）邊緣判定：通過閾值或灰度變換，剔除干擾噪聲，獲得邊緣點；
（4）邊緣連接：將間斷的邊緣連接成有意義的完整邊緣，同時去除假邊緣。

例程 11.3：圖像的邊緣模型

# 11.3 圖像的邊緣模型h ,w = 100, 600onesW = np.ones((h, 1), dtype=np.int)x = range(w)# 臺階模型 (step edge)imgStep = np.zeros((h, w), np.uint8)imgStep[:, 300:600] = 255print(imgStep.max(), imgStep.min())# 斜坡模型 (ramp edge)imgRamp = np.zeros((h,w), np.uint8)for i in range(200, 400):imgRamp[:, i] = 255 * (i-199) / 200imgRamp[:, 400:] = 255# 屋頂模型 (roof edge)imgRoof = np.zeros((h,w), np.uint8)for i in range(250, 300):imgRoof[:, i] = 255 * (i-249) / 50for i in range(300, 350):imgRoof[:, i] = 255 - 255 * (i-299) / 50imgRoof[:, 350:] = 0plt.figure(figsize=(9, 5))plt.subplot(231), plt.axis('off'), plt.title("Step edge")plt.imshow(imgStep, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)plt.subplot(232), plt.axis('off'), plt.title("Ramp edge")plt.imshow(imgRamp, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)plt.subplot(233), plt.axis('off'), plt.title("Roof edge")plt.imshow(imgRoof, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)plt.subplot(234), plt.axis('off'), plt.plot(x, imgStep[0,:])plt.subplot(235), plt.axis('off'), plt.plot(x, imgRamp[0,:])plt.subplot(236), plt.axis('off'), plt.plot(x, imgRoof[0,:])plt.tight_layout()plt.show()

（本節(jié)完）

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youcans@xupt 原創(chuàng)作品，轉(zhuǎn)載必須標(biāo)注原文鏈接：(https://blog.csdn.net/youcans/article/details/124073104)

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【youcans 的 OpenCV 例程200篇】149. 圖像分割之邊緣模型

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【youcans 的 OpenCV 例程200篇】149. 图像分割之边缘模型的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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