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發(fā)布時(shí)間：2023-07-27 12:00:23 作者：學(xué)術(shù)小編 來源：m.derer.cn
在介紹完濾波的知識(shí)后，學(xué)習(xí)基本邊緣檢測(cè)算法是一件很輕松的事情，因?yàn)檫吘墮z測(cè)本質(zhì)上就是一種濾波算法，區(qū)別在于 濾波器的選擇 ，濾波的規(guī)則是完全一致的 為了更好理解邊緣檢測(cè)算子，我們引入 梯度 (gradient) 這一概念，梯度是 人工智能 (artificial intelligence) 非常重要的一個(gè)概念，遍布 機(jī)器學(xué)習(xí) 、 深度學(xué)習(xí) 領(lǐng)域，學(xué)過微積分的同學(xué)應(yīng)該知道一維函數(shù)的一階微分基本定義為：
最簡(jiǎn)單的邊緣檢測(cè)判據(jù)是梯度幅值閾值判據(jù)。 ④定位：如果某一應(yīng)用場(chǎng)合要求確定邊緣位置，則邊緣的位置可在子像素分辨率上來估計(jì)，邊緣的方位也可以被估計(jì)出來。 在邊緣檢測(cè)算法中，前三個(gè)步驟用得十分普遍。 這是因?yàn)榇蠖鄶?shù)場(chǎng)合下，僅僅需要邊緣檢測(cè)器指出邊緣出現(xiàn)在圖像某一像素點(diǎn)的附近，而沒有必要指出邊緣的精確位置或方向。 1.導(dǎo)數(shù) ，連續(xù)函數(shù)上某點(diǎn)斜率，導(dǎo)數(shù)越大表示變化率越大，變化率越大的地方就越是“邊緣”，但是在計(jì)算機(jī)中不常用，因?yàn)樵谛甭?0度的地方，導(dǎo)數(shù)無窮大，計(jì)算機(jī)很難表示這些無窮大的東西。 2.微分 ，連續(xù)函數(shù)上x變化了dx，導(dǎo)致y變化了dy，dy值越大表示變化的越大，那么計(jì)算整幅圖像的微分，dy的大小就是邊緣的強(qiáng)弱了。
圖像處理 中有多種 邊緣檢測(cè) （梯度）算子，常用的包括普通一階差分，Robert算子（交叉差分），Sobel算子等等，是基于尋找梯度強(qiáng)度。 拉普拉斯算子（二階差分）是基于過零點(diǎn)檢
