计算机视觉大作业之边缘提取

最新推荐文章于 2022-05-16 19:38:08 发布

原创

最新推荐文章于 2022-05-16 19:38:08 发布 · 1.5k 阅读

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这篇博客介绍了作者在计算机视觉大作业中应用的边缘提取算法，包括Kirsch、Sobel和Roberts算子的实现。内容来源于优快云上的资料，虽然对Canny算子的理解还不够深入，但作者计划后续继续研究。博客还讨论了图像二值化和选择阈值的问题，提供了一些资源链接以帮助读者深入理解。

说白了就是各种边缘提取算子的应用:本人写了 kirsch, Sobel, Roberts, Canny没有完成的很好，还需要以后研究...

基础知识，都是优快云上找的，没有查书，总感觉有点小问题，列一下我觉得比较好的讲解

[图像]Canny检测的Matlab实现(含代码)

Roberts边缘检测算子

sobel算子

彻底理解数字图像处理中的卷积-以Sobel算子为例

感觉看完以后还是挺清楚的，就动手写了。不过以后打算再把书上的权威解释看一下.还有到底要不要确定一个阈值，把图像二值化...待研究

Sobel

function newImg = Sobel(img, t)
[width, length] = size(img);
baseImg = zeros(width+2, length+2);  
baseImg(2:width+1, 2:length+1) = img;  % add zeros to the picture
for i = 2:width+1
    for j = 2:length+1
        Gy = -1*baseImg(i-1,j-1) + -2*baseImg(i-1,j) + -1*baseImg(i-1,j+1) + baseImg(i+1,j-1) + baseImg(i+1,j)*2 + baseImg(i