边缘连接

最新推荐文章于 2024-05-20 11:59:56 发布

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最新推荐文章于 2024-05-20 11:59:56 发布 · 5.2k 阅读

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边缘连接是图像处理中的关键步骤，用于从边缘点形成轮廓。文章介绍了局部处理、区域处理和霍夫变换局部处理三种方法。局部处理通过比较像素点周围幅度和角度差值来确定边缘点；区域处理利用排序序列和阈值连接边缘点；霍夫变换局部处理则在ρ-θ空间中找到直线，实现多点共线判断。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

边缘连接指的是将已有的离散点连成轮廓的意思。通常我们将图像用边缘微分算子进行卷积后，我们会得到由微分算子响应的点，通过阈值排除，得到最后的边缘点，即像素突变点，然后再由这些边缘点通过边缘连接得到最后的轮廓图。

1.局部处理

这个很好理解，就是检测一个点的周围点，通过比较幅度与角度的差值，在一定的范围内就认定是一条边缘上的点。

过程如下：

设定待检测点位(x,y),(s,t)为其周围像素点。

计算M(x,y),M(s,t),α(x,y),α(s,t)。

其中 $M(x,y)=\sqrt{g_{x}^{2}+g_{y}^{2}}$ ， $g_{x},g_{y}$ 为x，y方向上的梯度。

$\alpha (x,y)=arctan\left [ \frac{g_{y}}{g_{x}} \right ]$ ，

热后判断 $M(x,y)-M(s,t)$ 与

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