计算机视觉 特征检测与匹配 边缘检测

本文详细探讨了计算机视觉中的边缘检测技术,包括边缘检测的重要性、尺度选择、模糊估计、颜色边缘检测和结合多种特征线索。介绍了Canny算法、高斯拉普拉斯算子、DoG算子等,并讨论了在不同尺度、颜色空间和特征融合下的边缘检测策略,还提供了OpenCV中实现边缘检测的代码参考。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1、边缘检测综述

        虽然兴趣点对于查找可以在2D中准确匹配的图像位置很有用,但边缘点要丰富得多,并且通常带有重要的语义关联。例如,对象的边界也对应于 3D 中的遮挡事件,通常有可见轮廓。其他类型的边缘对应于阴影边界或折痕边缘,其中表面方向快速变化。孤立的边缘点也可以分组为更长的曲线或轮廓,以及直线段。

        给定图像,我们如何找到显着边缘?考虑下图中的彩色图像。如果有人让你指出最“显着”或“最强”的边缘或对象边界,你会追踪哪些?你的感知与下图中显示的边缘图像有多接近?

人为边界识别

        边缘出现在不同颜色、强度或纹理的区域之间的边界处。不过将图像分割成连贯区域是一项艰巨的任务。通常,最好只使用纯局部信息来检测边缘。

        在这种情况下,合理的方法是将边缘定义为快速强度或颜色变化的位置。将图

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