数字图像处理：（5）非微分算子在数字图像处理中的应用

最新推荐文章于 2022-11-23 13:59:07 发布
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本文详细介绍了非微分边缘检测算子Canny算子的原理及应用，包括Canny算子的基本原理、算法步骤，以及Python实现。通过高斯滤波消除噪声，计算梯度和方向，非极大值抑制细化边缘，最后使用双阈值检测和连接边缘。Canny算子在图像处理中表现出色，但实现过程相对复杂。

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本节是非微分边缘检测算子——Canny算子

边缘是图像中灰度有阶跃变化，或屋顶变化的像素的结合。

 

 1、  Canny算子边缘检测基本原理

        该算子功能比前面几种都要好，但是它实现起来较为麻烦，Canny算子是一个具有滤波，增强，检测的多阶段的优化算子，在进行处理前，Canny算子先利用高斯平滑滤波器来平滑图像以除去噪声，Canny分割算法采用一阶偏导的有限差分来计算梯度幅值和方向ÿ

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数字图像处理：（3）一阶微分算子在图像处理中的应用
m0_37957160的博客
07-30 4409
1、数学基础 函数一阶导数对应的微分称为一阶微分; 一阶微分的微分称为二阶微分; 二阶微分及以上的微分称为高阶微分； 首先，图像是离散的数据，若求其导数就要用差分的方法，常用的差分方法是前向差分（forward differencing）与中心差分（central differencing）。一阶导本质上求的是斜率，二阶导求的是拐点。 2、图像微分知识： 一阶导数： 图像梯度： 二阶导数： 3、滤波器 平滑滤波器（低通滤波器），是用来平滑图像和抑制噪声的；而锐化空间滤...
数字图像处理(20): 边缘检测算子(Canny算子)
TechArtisan6的博客
05-12 6万+
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算子优缺点
m0_55208684的博客
08-08 2849
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python Canny边缘检测
qq_40107571的博客
11-23 4212
python Canny边缘检测
Python下opencv使用笔记（五）（图像的平滑与滤波）
我爱智能
07-10 5万+
对于图形的平滑与滤波，但从滤波角度来讲，一般主要的目的都是为了实现对图像噪声的消除，增强图像的效果。 首先介绍二维卷积运算，图像的滤波可以看成是滤波模板与原始图像对应部分的的卷积运算。关于卷积运算，找到几篇相关的博客：图像处理：基础(模板、卷积运算) 图像处理-模板、卷积的整理对于2D图像可以进行低通或者高通滤波操作，低通滤波（LPF）有利于去噪，模糊图像，高通滤波（HPF）有利于找到图像边
利用python对图像进行傅里叶变换_(九)OpenCV-Python学习—图像傅里叶变换
weixin_39535752的博客
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对于二维图片，可以对其进行傅里叶变换，获取图片的频谱信息。频谱有很多应用，包括显著性检测，卷积定理，频率域滤波等，下面是图片傅里叶变换的一些基本概念：1. 图像傅里叶变换对于M行N列的图像矩阵f(x,y)，f(x, y)表示第x行y列的像素值，则存在复数矩阵F，有以下公式：F(u,v)称为f(x, y)的傅里叶变换，f(x,y)称为F(u,v)的傅里叶逆变换opencv提供函数dft()可以对图像...
作业5程永鑫21934169_数字图像处理matlab_一阶微分锐化_
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第六章 Canny算子
qq_16968451的博客
10-11 809
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计算机视觉中Canny算子详解
qq_44736333的博客
10-18 2万+
文章目录前言一、Canny的实现步骤二、具体实现1.高斯平滑滤波2.计算梯度大小和方向总结 前言 Canny边缘检测是一种非常流行的边缘检测算法，是John Canny在1986年提出的。它是一个多阶段的算法，即由多个步骤构成。本文主要讲解了Canny算子的原理及实现过程。 一、Canny的实现步骤 通常情况下边缘检测的目的是在保留原有图像属性的情况下，显著减少图像的数据规模。有多种算法可以进行边缘检测，虽然Canny算法年代久远，但可以说它是边缘检测的一种标准算法，而且仍在研究中广泛使用。 应.
彻底理解数字图像处理中的卷积——以Sobel算子为例
好习惯成就伟大
11-13 4725
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Numpy属性dtype的转换(数据类型转换):unit8和float32转换
小峥嵘(〃'▽'〃)=>猪头代码
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查看数据类型 print(image.dtype) unit8 转换成 float32 先将图片转化为float32类型，再除以255，得到0-1之间的数 import numpy as np image = image.astype(np.float32) / 255 float32 转换成 uint8 每个数乘以255，再转化为uint8 import numpy as np image = (image * 255).astype(np.uint8) ...
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高斯滤波是一种线性平滑滤波，对于除去高斯噪声有很好的效果。在其官方文档中形容高斯滤波为”Probably the most useful filter”，同时也指出高斯滤波并不是效率最高的滤波算法。高斯算法在官方文档给出的解释是高斯滤波是通过对输入数组的每个点与输入的高斯滤波模板执行卷积计算然后将这些结果一块组成了滤波后的输出数组，通俗的讲就是高斯滤波是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值
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u011559236的博客
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