計算機視覺漫談6
學(xué)號:14020199025
姓名:徐銘晟
【嵌牛導(dǎo)讀】：上一次我們簡略地聊了opencv庫，并用了個邊緣提起的小例子做了闡述，這次我們講講圖像的邊緣提取。
【嵌牛鼻子】：邊緣提取
【嵌牛正文】：
邊緣提取，指數(shù)字圖像處理中，對于圖片輪廓的一個處理。對于邊界處，灰度值變化比較劇烈的地方，就定義為邊緣。也就是拐點，拐點是指函數(shù)發(fā)生凹凸性變化的點。二階導(dǎo)數(shù)為零的地方。并不是一階導(dǎo)數(shù)，因為一階導(dǎo)數(shù)為零，表示是極值點。邊緣(edge)是指圖像局部強度變化最顯著的部分。主要存在于目標與目標、目標與背景、區(qū)域與區(qū)域(包括不同色彩)之間，是圖像分割、紋理特征和形狀特征等圖像分析的重要基礎(chǔ)。
邊緣定義：圖像灰度變化率最大的地方（圖像灰度值變化最劇烈的地方）。圖像灰度在表面法向變化的不連續(xù)造成的邊緣。一般認為邊緣提取是要保留圖像的灰度變化劇烈的區(qū)域，這從數(shù)學(xué)上看，最直觀的方法就是微分(對于數(shù)字圖像來說就是差分)，在信號處理的角度來看，也可以說是用高通濾波器，即保留高頻分量。
圖像的邊緣有方向和幅度兩個屬性,沿邊緣方向像素變化平緩,垂直于邊緣方向像素變化劇烈.邊緣上的這種變化可以用微分算子檢測出來,通常用一階或二階導(dǎo)數(shù)來檢測邊緣。這節(jié)中我們利用sobel算子做邊緣提取。
sobel算子有兩種形式：一個為水平方向，一個為垂直方向。
左邊很顯然是垂直方向sobel算子，右邊也很顯然是水平方向sobel算子。在技術(shù)上，sobel算子是一個離散的一階差分算子，用來計算圖像亮度函數(shù)的一階梯度之近似值。在圖像的任何一點使用此算子，將會產(chǎn)生該點對應(yīng)的梯度矢量或是其法矢量。我們來看一下它的效果：
