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标题: canny算法 [打印本页]

作者: wx_o19nT8nV 时间: 2018-1-28 08:29
标题: canny算法
想问一下大佬canny算法第一步，高斯滤波，它的边缘点如何处理

作者: wx_o19nT8nV 时间: 2018-1-28 16:13
自顶...............

作者: eagle丶 时间: 2018-1-29 00:49
1）滤波：边缘检测的算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数，但导数通常对噪声很敏感，因此必须采用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。常见的滤波方法主要有高斯滤波，即采用离散化的高斯函数产生一组归一化的高斯核（具体见“高斯滤波原理及其编程离散化实现方法”一文），然后基于高斯核函数对图像灰度矩阵的每一点进行加权求和（具体程序实现见下文）
2）增强：增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的变化值。增强算法可以将图像灰度点邻域强度值有显著变化的点凸显出来。在具体编程实现时，可通过计算梯度幅值来确定。
3）检测：经过增强的图像，往往邻域中有很多点的梯度值比较大，而在特定的应用中，这些点并不是我们要找的边缘点，所以应该采用某种方法来对这些点进行取舍。实际工程中，常用的方法是通过阈值化方法来检测。

出处：http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/25560901

之前对摄像头感兴趣了看到的，下面是自己的理解，若有不对，请各位车友指正：
在赛道这个简单的图像中的边缘点处理，一》滤波，自己喜欢的简单方式，去除偶然噪声。总归实用最有效/ 二》增强主要是放大跳变的特征在实际赛道图像中，可以做边缘锐化，测试有效。三》检测其实就是验证边缘正确是否可取

作者: wx_o19nT8nV 时间: 2018-1-29 09:41

eagle丶发表于 2018-1-29 00:49
1）滤波：边缘检测的算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数，但导数通常对噪声很敏感，因此必须采用滤波 ...

大佬谢了。

作者: viva 时间: 2018-2-4 03:29
你是在用的灰度图做二值化吗？

作者: 飞卡小子 时间: 2018-3-9 21:23
楼主，能谈谈灰度代替二值化的应用么？

作者: wx_o19nT8nV 时间: 2018-3-9 22:29

飞卡小子发表于 2018-3-9 21:23
楼主，能谈谈灰度代替二值化的应用么？

我现在用的二值化，动态阈值（大津法），尝试了感觉canny算法，运算量很大。

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