《計(jì)算機(jī)視覺 邊緣以及邊特征提取PPT課件》由會(huì)員分享，可在線閱讀，更多相關(guān)《計(jì)算機(jī)視覺 邊緣以及邊特征提取PPT課件（51頁(yè)珍藏版）》請(qǐng)?jiān)谘b配圖網(wǎng)上搜索。

1、線特征提取算子線特征提取算子 線特征是指圖像的線特征是指圖像的“邊緣邊緣”與與“線線” “邊緣”可定義為圖像局部區(qū)域特征不相同的那些區(qū)域間的分界線，而“線”則可以認(rèn)為是具有很小寬度的其中間區(qū)域具有相同的圖像特征的邊緣對(duì)常用方法有差分算子、拉普拉斯算手、常用方法有差分算子、拉普拉斯算手、LOG算子算子等等 第1頁(yè)/共51頁(yè)邊緣（線）的灰度特征邊緣（線）的灰度特征第2頁(yè)/共51頁(yè)第3頁(yè)/共51頁(yè)一、微分算子一、微分算子1梯度算子梯度算子第4頁(yè)/共51頁(yè)差分算子差分算子 2121,2, 1,)(jijijijijiggggG1, 1,jijijijijiggggG對(duì)于一給定的閾值對(duì)于一給定的閾值T，

2、當(dāng)大于，當(dāng)大于T時(shí)，時(shí)，則認(rèn)為像素（則認(rèn)為像素（i，j）是邊緣上的點(diǎn)。）是邊緣上的點(diǎn)。 近似近似-11-111111xG1111yG 第5頁(yè)/共51頁(yè)Roberts梯度算子vurggvgugyxgG),(2122)(),(vurggyxG2121,2, 1,)(jijijijijiggggG-11-11第6頁(yè)/共51頁(yè) Sobel算子算子)1, 1(), 1(2) 1, 1() 1, 1(), 1(2) 1, 1(), (jigjigjigjigjigjigjiS考察它上下、左右鄰點(diǎn)灰度的加權(quán)差。與考察它上下、左右鄰點(diǎn)灰度的加權(quán)差。與之接近的鄰點(diǎn)的權(quán)大：之接近的鄰點(diǎn)的權(quán)大：)1, 1() 1,

3、 (2) 1, 1() 1, 1() 1, (2) 1, 1(jigjigjigjigjigjig121000121101202101yxGGi, j第7頁(yè)/共51頁(yè)-101-101-101-1-1-1000111Prewitt算子與算子與Sobel算子算子-101-202-101-1-21-101-121加大模扳抑制噪聲Prewitt算子算子Sobel 算子第8頁(yè)/共51頁(yè)二二. . 二階差分算子二階差分算子第9頁(yè)/共51頁(yè)二階差分算子二階差分算子1方向二階差分算子 121121)()(, 1, 1, 1, 1 ijjij ijijij ij ijiijgggggggggi, j 12112

4、1)()(1,1,1,1ijjijijijijijijiijgggggggggi, j第10頁(yè)/共51頁(yè)1111811111211210101410101D010141010121121D方向二階差分算子方向二階差分算子i, j第11頁(yè)/共51頁(yè)拉普拉斯算子（拉普拉斯算子（Laplace） 22222ygxggjijijijijijijijijijijijijiijgggggggggggggg,1,1,1,11,1,1,124)()()()(010141010i, j1414204141第12頁(yè)/共51頁(yè)010141010拉普拉斯算子（拉普拉斯算子（Laplace） 卷積核卷積核掩膜掩膜 取其

5、符號(hào)變化的點(diǎn)，即取其符號(hào)變化的點(diǎn)，即通過零的點(diǎn)為邊緣點(diǎn)，通過零的點(diǎn)為邊緣點(diǎn)，因此通常也稱其為零交因此通常也稱其為零交叉（叉（zero-Crossing）點(diǎn)）點(diǎn) 第13頁(yè)/共51頁(yè)拉普拉斯算子（拉普拉斯算子（Laplace） 2222288888222228888822222888882222288888222228888822222888880 006-6 0002222258888222225888822222588882222258888222225888822222588880 0030-300第14頁(yè)/共51頁(yè)高斯一拉普拉斯算子（高斯一拉普拉斯算子（LOG） 首先用高斯函數(shù)先進(jìn)行低通濾

6、波，然后利用拉普拉首先用高斯函數(shù)先進(jìn)行低通濾波，然后利用拉普拉斯算子進(jìn)行高通濾波并提取零交叉點(diǎn)，斯算子進(jìn)行高通濾波并提取零交叉點(diǎn)， )2exp(),(222yxyxf),(),(),(yxgyxfyxG),(*),(),(2yxgyxfyxG高斯函數(shù)高斯函數(shù)低通濾波低通濾波邊緣提取邊緣提取第15頁(yè)/共51頁(yè)),(),(),(2yxgyxfyxG)2exp(2),(42222222yxyxyxf高斯一拉普拉斯算子（高斯一拉普拉斯算子（LOG） 以以LOG算子為卷積核，對(duì)原灰度函數(shù)算子為卷積核，對(duì)原灰度函數(shù)進(jìn)行卷積運(yùn)算后提取零交叉點(diǎn)為邊緣進(jìn)行卷積運(yùn)算后提取零交叉點(diǎn)為邊緣 ),(*),(),(2yx

7、gyxfyxG第16頁(yè)/共51頁(yè)LoG邊緣檢測(cè)算法邊緣檢測(cè)算法基本特征：基本特征：平滑濾波器是高斯濾波器平滑濾波器是高斯濾波器采用拉普拉斯算子計(jì)算二階導(dǎo)數(shù)采用拉普拉斯算子計(jì)算二階導(dǎo)數(shù)邊緣檢測(cè)判據(jù)是二階導(dǎo)數(shù)零交叉點(diǎn)并對(duì)應(yīng)一階導(dǎo)數(shù)的邊緣檢測(cè)判據(jù)是二階導(dǎo)數(shù)零交叉點(diǎn)并對(duì)應(yīng)一階導(dǎo)數(shù)的較大峰值較大峰值使用線性內(nèi)插方法在子像素分辨率水平上估計(jì)邊緣的使用線性內(nèi)插方法在子像素分辨率水平上估計(jì)邊緣的位置位置 （Marr & Hildreth）第17頁(yè)/共51頁(yè)墨西哥草帽算子：LoG邊緣檢測(cè)算法邊緣檢測(cè)算法5X5拉普拉斯高斯模板拉普拉斯高斯模板 第18頁(yè)/共51頁(yè)Canny 邊緣檢測(cè)器(1986,PAMI)算法步驟

8、：算法步驟：1. 用高斯濾波器平滑圖像用高斯濾波器平滑圖像2. 用一階偏導(dǎo)有限差分計(jì)算梯度幅值和方向用一階偏導(dǎo)有限差分計(jì)算梯度幅值和方向.3. 對(duì)梯度幅值進(jìn)行非極大值抑制對(duì)梯度幅值進(jìn)行非極大值抑制 4. 用雙閾值算法檢測(cè)和連接邊緣用雙閾值算法檢測(cè)和連接邊緣 為什么用高斯濾波器？為什么用高斯濾波器？ 平滑去噪和邊緣檢測(cè)是一對(duì)矛盾，應(yīng)用高斯函數(shù)平滑去噪和邊緣檢測(cè)是一對(duì)矛盾，應(yīng)用高斯函數(shù)的一階導(dǎo)數(shù)，在二者之間獲得最佳的平衡。的一階導(dǎo)數(shù)，在二者之間獲得最佳的平衡。第19頁(yè)/共51頁(yè)2/)1, 1 1, 1,(,2/), 1 1, 1, 1,(,jiSjiSjiSjiSjiQjiSjiSjiSjiSji

9、P 步3. 計(jì)算梯度幅值與方向角:22,jiQjiPjiM) ,/ ,(arctan,jiPjiQji,;,jiIjiGjiS步2. 使用一階有限差分計(jì)算偏導(dǎo)數(shù)陣列P與Q：步步1. 圖像與高斯平滑濾波器卷積圖像與高斯平滑濾波器卷積: 第20頁(yè)/共51頁(yè)步4. 4. 非極大值抑制（NMS ） ： 去掉幅值局部變化非極大的點(diǎn) * 將梯度角離散為圓周的四個(gè)扇區(qū)之一，以便用33的窗口 作抑制運(yùn)算* 方向角離散化：* 抑制，得到新幅值圖：j)i,Sector(,ji) ,NMS(,jijiMjiN第21頁(yè)/共51頁(yè)步5. 閾值化 取高低兩個(gè)閾值作用于幅值圖Ni,j，得到兩個(gè)邊緣圖：高閾值和低閾值邊緣圖。

10、連接高閾值邊緣圖，出現(xiàn)斷點(diǎn)時(shí)，在低閾值邊緣圖中的8鄰點(diǎn)域搜尋邊緣點(diǎn)。Why? * 閾值太低假邊緣; * 閾值太高部分輪廊丟失. * 選用兩個(gè)閾值: 更有效的閾值方案 第22頁(yè)/共51頁(yè)邊緣檢測(cè)算子比較結(jié)果邊緣檢測(cè)算子比較結(jié)果第23頁(yè)/共51頁(yè)第24頁(yè)/共51頁(yè)第25頁(yè)/共51頁(yè)第26頁(yè)/共51頁(yè)邊緣提取只能在灰度空間下嗎邊緣提取只能在灰度空間下嗎? ?第27頁(yè)/共51頁(yè)第28頁(yè)/共51頁(yè)三三. 基于邊緣檢測(cè)的邊界提取方法基于邊緣檢測(cè)的邊界提取方法 利用利用LOG算子算子,Canny邊緣檢測(cè)器等完成邊緣邊緣檢測(cè)器等完成邊緣檢測(cè)檢測(cè).如果圖像中存在噪聲時(shí)，用算子得到的邊緣如果圖像中存在噪聲時(shí)，用算

11、子得到的邊緣常常是孤立的或者非連續(xù)的常常是孤立的或者非連續(xù)的.采用邊緣閉合的方法進(jìn)行處理，得到各個(gè)采用邊緣閉合的方法進(jìn)行處理，得到各個(gè)區(qū)域的邊界，實(shí)現(xiàn)圖像分割區(qū)域的邊界，實(shí)現(xiàn)圖像分割. .第29頁(yè)/共51頁(yè)邊界跟蹤邊界跟蹤方法方法: :從灰度圖像中的一個(gè)邊緣出發(fā)從灰度圖像中的一個(gè)邊緣出發(fā), ,依次搜索依次搜索并連接相鄰邊緣點(diǎn)并連接相鄰邊緣點(diǎn), ,從而逐步檢測(cè)出邊界從而逐步檢測(cè)出邊界步驟步驟: :1.1.確定搜索的起始點(diǎn)確定搜索的起始點(diǎn)2.2.采取合適的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和搜索機(jī)理采取合適的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和搜索機(jī)理, ,確定新邊確定新邊界界3.3.確定搜索終結(jié)準(zhǔn)則或停止條件確定搜索終結(jié)準(zhǔn)則或停止條件方法方法:8

12、:8鄰域搜索法鄰域搜索法, ,跟蹤蟲搜索法跟蹤蟲搜索法, ,邊界分段擬邊界分段擬和和第30頁(yè)/共51頁(yè)跟蹤蟲搜索算法跟蹤蟲搜索算法第31頁(yè)/共51頁(yè)四.Hough變換 用于檢測(cè)圖像中直線、圓、拋物線、橢圓等用于檢測(cè)圖像中直線、圓、拋物線、橢圓等 sincosyx圖像空間第32頁(yè)/共51頁(yè)對(duì)于圖像空間直線上任一點(diǎn)對(duì)于圖像空間直線上任一點(diǎn)(x(x，y y）變換將其映射到參數(shù)空間變換將其映射到參數(shù)空間( ( ， ) )的的一條正弦曲線上一條正弦曲線上 sincosyx第33頁(yè)/共51頁(yè)弦映射弦第34頁(yè)/共51頁(yè)Hough變換步驟 對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理提取特征并計(jì)算其梯度方向. 將( ， )參數(shù)平面量化，

13、設(shè)置二維累計(jì)矩陣H( i， j). 邊緣細(xì)化，即在邊緣點(diǎn)的梯度方向上保留極值點(diǎn)而剔除那些非極值點(diǎn). 對(duì)每一邊緣點(diǎn)，以其梯度方向 為中心，設(shè)置一小區(qū)間 - o， + o.在此小區(qū)間內(nèi)的 量化值計(jì)算相應(yīng)的 值，并給相應(yīng)的累計(jì)矩陣元素加一個(gè)單位值第35頁(yè)/共51頁(yè)（ ， ）取累計(jì)矩陣中備選點(diǎn)取累計(jì)矩陣中備選點(diǎn)中的極大值點(diǎn)為所需的中的極大值點(diǎn)為所需的峰值點(diǎn)，即所檢測(cè)直線峰值點(diǎn)，即所檢測(cè)直線的參數(shù)。的參數(shù)。Hough變換變換 對(duì)累計(jì)矩陣進(jìn)行閾對(duì)累計(jì)矩陣進(jìn)行閾值檢測(cè)，將大于閾值值檢測(cè)，將大于閾值的點(diǎn)作為備選點(diǎn)的點(diǎn)作為備選點(diǎn).第36頁(yè)/共51頁(yè)五五 消失線消失線第37頁(yè)/共51頁(yè)第38頁(yè)/共51頁(yè)(0,0,

14、0)投影平面投影平面 齊次坐標(biāo)系 用于表示無(wú)窮遠(yuǎn)處的點(diǎn)，即消失點(diǎn) 消失點(diǎn)具有單應(yīng)性 圖像中的一個(gè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)于投影空間的一條射線(sx,sy,s) 圖像平面上每個(gè)點(diǎn) (x,y) 對(duì)應(yīng)于一條射線 (sx,sy,s) 射線上所有點(diǎn)在齊次坐標(biāo)系下是等價(jià)的: (x, y, 1) (sx, sy, s)image plane(x,y,1)yxz第39頁(yè)/共51頁(yè)直線的投影直線的投影 圖像中的一條直線對(duì)應(yīng)于投影空間中的什么呢？ 直線對(duì)應(yīng)于一個(gè)通過初始直線的平面（由無(wú)數(shù)條射線構(gòu)成） 每條射線 (x,y,z)滿足: ax + by + cz = 0zyxcba0 :notationvectorin 一條直線也可以表

15、示為一個(gè)三維向量 llp第40頁(yè)/共51頁(yè)l點(diǎn)與直線的二元性質(zhì)點(diǎn)與直線的二元性質(zhì) 直線l 是一個(gè)齊次的三維向量 它 于直線上的每個(gè)點(diǎn)（射線）p : l p=0p1p2假設(shè)有兩條直線 l1 and l2 ，其交點(diǎn)對(duì)應(yīng)于平面內(nèi)一點(diǎn)P p 于 l1 和 l2 p = l1 l2所以，點(diǎn)和直線在投影空間內(nèi)具有二元性l1l2p可以得出結(jié)論： l 于 p1 和 p2 l = p1 p2 l 是平面的法線第41頁(yè)/共51頁(yè)理想的點(diǎn)和直線理想的點(diǎn)和直線 理想點(diǎn) (“無(wú)窮遠(yuǎn)處的點(diǎn)”) p (x, y, 0) 平行于圖像平面 坐標(biāo)無(wú)窮大(sx,sy,0)yxzimage plane理想直線 l (a, b, 0)

16、 平行于圖像平面(a,b,0)yxzimage plane 對(duì)應(yīng)于圖像中的一條直線 (坐標(biāo)空間有限)第42頁(yè)/共51頁(yè)消失點(diǎn)消失點(diǎn) 消失點(diǎn) 無(wú)窮遠(yuǎn)點(diǎn)在圖像平面上的投影 由理想直線引起image planecameracenterground planevanishing point第43頁(yè)/共51頁(yè)消失點(diǎn)（消失點(diǎn)（2D）image planecameracenterline on ground planevanishing point第44頁(yè)/共51頁(yè)消失點(diǎn)消失點(diǎn) 性質(zhì)性質(zhì) 兩條平行線具有同一個(gè)消失點(diǎn)兩條平行線具有同一個(gè)消失點(diǎn) 由由 C C點(diǎn)到點(diǎn)到v v點(diǎn)的射線平行于地平面上的直線點(diǎn)的射線平行

17、于地平面上的直線 一幅圖像可能含有多個(gè)消失點(diǎn)一幅圖像可能含有多個(gè)消失點(diǎn)image planecameracenterCline on ground planevanishing point Vline on ground plane第45頁(yè)/共51頁(yè)消失線消失線 多個(gè)消失點(diǎn)多個(gè)消失點(diǎn) 平面上每組平行線定義一個(gè)消失點(diǎn)平面上每組平行線定義一個(gè)消失點(diǎn) 所有消失點(diǎn)的集合構(gòu)成地平線，也就是消失線所有消失點(diǎn)的集合構(gòu)成地平線，也就是消失線 不同的平面定義了不同的消失線不同的平面定義了不同的消失線v1v2第46頁(yè)/共51頁(yè)消失線消失線 多個(gè)消失點(diǎn)多個(gè)消失點(diǎn) 平面上每組平行線定義一個(gè)消失點(diǎn)平面上每組平行線定義一

18、個(gè)消失點(diǎn) 所有消失點(diǎn)的集合構(gòu)成地平線，也就是消失線所有消失點(diǎn)的集合構(gòu)成地平線，也就是消失線 不同的平面定義了不同的消失線不同的平面定義了不同的消失線第47頁(yè)/共51頁(yè)計(jì)算消失點(diǎn)計(jì)算消失點(diǎn) Properties P is a point at infinity, v is its projection They depend only on line direction Parallel lines P0 + tD, P1 + tD intersect at PVDPPt00/1/1ZYXZZYYXXZZYYXXtDDDttDtPDtPDtPtDPtDPtDPPP PvP0D第48頁(yè)/共51頁(yè)計(jì)

19、算消失線計(jì)算消失線 Properties l is intersection of horizontal plane through C with image plane Compute l from two sets of parallel lines on ground plane All points at same height as C project to l points higher than C project above l Provides way of comparing height of objects in the sceneground planelC第49頁(yè)/共51頁(yè)第50頁(yè)/共51頁(yè)感謝您的觀看。第51頁(yè)/共51頁(yè)