图像的傅立叶变换和边缘提取
图像傅里叶变换详解
图像傅里叶变换冈萨雷斯版<图像处理>里面的解释非常形象：一个恰当的比喻是将傅里叶变换比作一个玻璃棱镜。
棱镜是可以将光分解为不同颜色的物理仪器，每个成分的颜色由波长（或频率）来决定。
傅里叶变换可以看作是数学上的棱镜，将函数基于频率分解为不同的成分。
当我们考虑光时,讨论它的光谱或频率谱。
同样, 傅立叶变换使我们能通过频率成分来分析一个函数。
Fourier theory讲的就是：任何信号（如图像信号）都可以表示成一系列正弦信号的叠加，在图像领域就是将图像brightness variation 作为正弦变量。
比如下图的正弦模式可在单傅里叶中由三个分量编码：频率f、幅值A、相位γ这三个value可以描述正弦图像中的所有信息。
1.frequencyfrequency在空间域上可由亮度调节，例如左图的frequency比右图的frequency 低……2.幅值magnitude（amplitude）sin函数的幅值用于描述对比度，或者说是图像中最明和最暗的峰值之间的差。
（一个负幅值表示一个对比逆转，即明暗交换。
）3.相位表示相对于原始波形，这个波形的偏移量（左or右）。
=================================================================一个傅里叶变换编码是一系列正弦曲线的编码，他们的频率从0开始（即没有调整，相位为0，平均亮度处），到尼奎斯特频率（即数字图像中可被编码的最高频率，它和像素大小、resolution有关）。
傅里叶变换同时将图像中所有频率进行编码：一个只包含一个频率f1的信号在频谱上横坐标f为f1的点处绘制一个单峰值，峰值高度等于对应的振幅amplitude，或者正弦曲线信号的高度。
如下图所示。
DC term直流信号对应于频率为0的点，表示整幅图像的平均亮度，如果直流信号DC=0就表示整幅图像平均亮度的像素点个数=0，可推出灰度图中，正弦曲线在正负值之间交替变化，但是由于灰度图中没有负值，所以所有的真实图像都有一个正的DC term，如上图所示。
傅里叶变换的例子
傅里叶变换的例子介绍傅里叶变换是一种数学工具，用于将一个函数或信号表示为一组正弦和余弦函数的和。
它在信号处理、图像处理、物理学等领域中被广泛应用。
本文将通过几个例子来说明傅里叶变换的应用。
例子1：音频信号处理1.1 音频信号的频谱分析音频信号可以表示为一个时间域的波形，但傅里叶变换可以将其转换为频域的表示。
通过傅里叶变换，我们可以获得音频信号的频谱信息，即不同频率成分的强度。
1.2 使用傅里叶变换进行降噪处理傅里叶变换可以将信号分解为不同频率成分，因此可以通过滤除不需要的频率成分来对信号进行降噪处理。
这在音频处理中非常有用，可以去除环境噪音或其他干扰。
1.3 声音合成傅里叶变换还可以用于声音合成。
通过合成不同频率的正弦波，可以生成具有不同音高和音色的声音。
例子2：图像处理2.1 图像压缩傅里叶变换在图像压缩中起着重要的作用。
通过将图像转换到频域，可以去除高频成分，从而减小图像的大小。
这在JPEG图像压缩算法中被广泛使用。
2.2 边缘检测傅里叶变换也可以用于边缘检测。
边缘通常表示为图像中灰度变化较大的区域，而傅里叶变换可以提取出这些频域上的高频成分，从而定位图像的边缘。
2.3 图像滤波傅里叶变换还可以用于图像滤波。
通过在频域对图像进行滤波操作，可以实现对图像的模糊、锐化、增强等效果。
2.4 图像恢复当图像受到噪声或其他损坏时，傅里叶变换可以帮助我们恢复原始图像。
通过滤波和反变换操作，可以去除噪声或修复损坏的部分。
例子3：物理学应用3.1 信号分析傅里叶变换在物理学中常用于信号分析。
例如，通过对光谱信号进行傅里叶变换，可以分析出不同频率的光型，从而研究物质的光学特性。
3.2 波动方程求解傅里叶变换还可以用于求解波动方程。
通过将波动方程转换为频域，可以简化求解过程，从而得到波动方程的解析解。
3.3 反射和折射傅里叶变换也可以分析光线在不同介质中的反射和折射行为。
通过将光线的波动特性表示为频域上的分布，可以研究光在界面上的反射和透射规律。
二阶梯度算子的傅里叶变换
二阶梯度算子的傅里叶变换傅里叶变换是一种重要的信号处理工具，可以将一个信号从时域转换到频域。
在图像处理中，傅里叶变换广泛应用于图像增强、图像压缩、图像分析等领域。
而二阶梯度算子是一种常用的图像边缘检测算法，用于提取图像的边缘信息。
本文将介绍二阶梯度算子的傅里叶变换，并探讨其在图像处理中的应用。
我们来了解一下二阶梯度算子。
二阶梯度算子是一种基于拉普拉斯算子的边缘检测算法，通过计算图像的二阶导数来提取图像的边缘信息。
常见的二阶梯度算子有拉普拉斯算子、Sobel算子等。
这些算子可以通过卷积操作来实现，从而得到图像的二阶导数。
接下来，我们将二阶梯度算子的傅里叶变换引入到图像处理中。
傅里叶变换可以将一个信号从时域转换到频域，对于图像来说，可以将其从空域转换到频域。
频域中的低频分量对应于图像的平滑区域，高频分量对应于图像的边缘和细节。
因此，通过对图像进行傅里叶变换，我们可以将图像的边缘信息从频域中提取出来。
在二阶梯度算子的傅里叶变换中，我们首先对图像进行二阶梯度计算，得到图像的二阶导数。
然后，将得到的二阶导数进行傅里叶变换，得到图像的频域表示。
通过对频域表示进行逆傅里叶变换，我们可以得到图像的边缘信息。
这种方法可以有效地提取图像的边缘信息，对于图像增强和图像分析等任务具有重要的意义。
除了边缘检测之外，二阶梯度算子的傅里叶变换还可以应用于其他图像处理任务。
例如，在图像压缩中，我们可以利用傅里叶变换将图像从空域转换到频域，然后对频域表示进行压缩，从而实现对图像的高效编码。
在图像分析中，我们可以利用傅里叶变换提取图像的频域特征，用于图像分类、目标识别等任务。
总结起来，二阶梯度算子的傅里叶变换是一种将图像从空域转换到频域的方法，可以用于提取图像的边缘信息。
通过对图像进行二阶梯度计算和傅里叶变换，我们可以得到图像的频域表示，从而实现对图像的边缘检测、图像增强、图像压缩等图像处理任务。
这种方法具有较好的效果和广泛的应用前景，在图像处理领域有着重要的意义。
医学图像处理中的特征提取方法综述
医学图像处理中的特征提取方法综述医学图像处理是指利用计算机技术对医学图像进行数字化处理，以提取有用的信息。
在医学图像处理中，特征提取是一个非常重要的环节，它负责将原始图像转化为具有可计算特性的数据，以便于后续步骤的分析和处理。
本文将对当前常用的医学图像处理中的特征提取方法进行综述，并对其优缺点进行简单的评述。
1. 矩阵特征矩阵特征是一种有效的特征提取方法，该方法将多维的医学图像转换为一个矩阵形式，然后利用矩阵的特征值和特征向量进行特征提取。
该方法的优点在于可以提取医学图像中的全局和局部信息，但是在处理高维矩阵时会遇到计算复杂度较高的问题。
2. 灰度共生矩阵特征灰度共生矩阵特征是一种常用的局部特征提取方法，该方法可以提取医学图像中灰度值相邻的像素之间的空间关系。
它的优点在于可以提取到医学图像中的纹理和形状信息，但是在处理过程中会受到噪声的影响，对图像质量的要求较高。
3. 小波变换特征小波变换是一种频率域分解方法，能够将图像转换为频域表示，提取医学图像中的局部特征。
该方法能够更好地处理噪声干扰，具有局部性和多分辨率的优点。
但是，该方法只能提取医学图像中的纹理信息，不能提取其他形状等特征。
4. 傅里叶变换特征傅里叶变换是一种基于频率的分析方法，可以将医学图像转换为频域表示，提取图像中的全局特征。
该方法具有精度高、计算速度快等优点，但是在处理局部特征时表现不佳，很难提取医学图像中的纹理信息。
5. 边缘检测特征边缘检测是一种将医学图像中图像边缘提取出来的方法，该方法可以提取医学图像中的轮廓和形状信息。
边缘检测方法包括Sobel算子、Canny算子、Laplacian算子等，但是在实际应用中会受到噪声干扰的影响。
综上所述，不同的特征提取方法在医学图像处理中具有不同的优缺点。
对于不同的医学图像，需要选择不同的特征提取方法以获取更为准确的特征信息。
同时，多种特征提取方法的综合应用也会提高医学图像处理的效果。
图象处理-机器视觉-基础知识
1 .什么是机器视觉技术试论述其基本概念和目的。
答：机器视觉技术是是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。
机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。
机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。
机器视觉是用机器代替人眼来完成观测和判断，常用于大批量生产过程汇总的产品质量检测，不适合人的危险环境和人眼视觉难以满足的场合。
机器视觉可以大大提高检测精度和速度，从而提高生产效率，并且可以避免人眼视觉检测所带来的偏差和误差。
2 .机器视觉系统一般由哪几部分组成试详细论述之。
答：机器视觉系统主要包括三大部分：图像获取、图像处理和识别、输出显示或控制。
图像获取：是将被检测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据。
该部分主要包括，照明系统、图像聚焦光学系统、图像敏感元件（主要是CCD和CMOS）采集物体影像。
图像处理和识别：视觉信息的处理主要包括滤波去噪、图像增强、平滑、边缘锐化、分割、图像识别与理解等内容。
经过图像处理后，图像的质量得到提高，既改善了图像的视觉效果又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。
输出显示和控制：主要是将分析结果输出到显示器或控制机构等输出设备。
3 .试论述机器视觉技术的现状和发展前景。
答：。
机器视觉技术的现状：机器视觉是近20〜30年出现的新技术，由于其固有的柔性好、非接触、快速等特点，在各个领域得到很广泛的应用，如航空航天、工业、军事、民用等等领域。
发展前景：随着光学传感器、信息技术、信号处理、人工智能、模式识别研究的不断深入和计算机性价比的不断提高，机器视觉技术越来越成熟，特别是市面上已经有针对机器视觉系统开发的企业提供配套的软硬件服务，相信越来越多的客户会选择机器视觉系统代替人力进行工作，既便于管理又节省了成本。
价格持续下降、功能逐渐增多、成品小型化、集成产品增多。
图像处理中的傅里叶变换
FFT是DFT的一种高效实现，它广 泛应用于信号处理、图像处理等 领域。
频域和时域的关系
频域
频域是描述信号频率特性的区域，通过傅里叶变换可以将 时域信号转换为频域信号。在频域中，信号的频率成分可 以被分析和处理。
时域
时域是描述信号时间变化的区域，即信号随时间的变化情 况。在时域中，信号的幅度和时间信息可以被分析和处理。
其中n和k都是整数。
计算公式
X(k) = ∑_{n=0}^{N-1} x(n) * W_N^k * n，其中W_N=exp(-
2πi/N)是N次单位根。
性质
DFT是可逆的，即可以通过DFT 的反变换将频域信号转换回时域
信号。
快速傅里叶变换（FFT）
定义
快速傅里叶变换（FFT）是一种高 效计算DFT的算法，它可以将DFT 的计算复杂度从O(N^2)降低到 O(NlogN)。
通过傅里叶变换，我们可以方便地实现图像的滤波操作，去除噪声或突出某些特 征。同时，傅里叶变换还可以用于图像压缩，通过去除高频成分来减小图像数据 量。此外，傅里叶变换还可以用于图像增强和图像识别，提高图像质量和识别准 确率。
PART 02
傅里叶变换的基本原理
离散傅里叶变换（DFT）
定义
离散傅里叶变换（DFT）是一种 将时域信号转换为频域信号的方 法。它将一个有限长度的离散信 号x(n)转换为一个复数序列X(k)，
傅里叶变换的物理意义是将图像中的每个像素点的灰度值表 示为一系列正弦波和余弦波的叠加。这些正弦波和余弦波的 频率和幅度可以通过傅里叶变换得到。
通过傅里叶变换，我们可以将图像中的边缘、纹理等高频成 分和背景、平滑区域等低频成分分离出来，从而更好地理解 和处理图像。
傅里叶变换 边缘检测
傅里叶变换边缘检测傅里叶变换边缘检测傅里叶变换是一种重要的数学工具，广泛应用于信号处理和图像处理领域。
边缘检测是图像处理中的一项基本任务，用于检测图像中的边缘信息。
本文将介绍傅里叶变换在边缘检测中的应用。
傅里叶变换是将一个信号分解成一系列正弦和余弦函数的和的过程。
在图像处理中，傅里叶变换可以将一个图像分解成不同频率的正弦和余弦函数。
这种分解过程可以提取出图像中的频率信息，从而实现对图像的分析和处理。
边缘是图像中颜色、亮度或纹理等发生突变的位置。
边缘检测的目的是找到图像中的这些边缘信息。
傅里叶变换在边缘检测中的应用主要是通过分析图像的频谱信息来实现的。
在傅里叶变换中，频率越高的分量对应的是图像中变化越快的部分。
而边缘信息正是图像中变化较快的部分。
因此，通过分析图像的频谱信息，我们可以找到图像中的边缘信息。
具体来说，傅里叶变换可以将图像从空间域转换到频率域。
在频率域中，我们可以通过滤波的方式来提取图像中的边缘信息。
常见的滤波器有高通滤波器和低通滤波器。
高通滤波器可以增强图像中的高频分量，从而提取出边缘信息。
低通滤波器则可以抑制图像中的高频分量，从而平滑图像并减少噪声。
在实际应用中，我们可以通过将图像进行傅里叶变换，然后使用合适的滤波器来提取边缘信息。
常用的滤波器有Sobel滤波器、Prewitt滤波器和Canny滤波器等。
这些滤波器可以根据图像的特点来选择，以获得更好的边缘检测效果。
傅里叶变换边缘检测的优点是可以提取图像中的高频分量，从而准确地检测出边缘信息。
然而，傅里叶变换也存在一些问题。
首先，傅里叶变换是一种全局变换，对图像中的所有像素都进行处理，可能会导致处理速度较慢。
其次，傅里叶变换对图像中的噪声比较敏感，可能会将噪声误认为边缘信息。
为了解决这些问题，人们提出了许多改进的方法。
例如，快速傅里叶变换（FFT）可以加快傅里叶变换的速度。
小波变换可以提高对边缘的定位精度。
自适应滤波器可以减少噪声对边缘检测的影响。
图像处理中的图像特征提取方法与技巧
图像处理中的图像特征提取方法与技巧图像处理是一门研究数字图像的领域，其目标是通过一系列的处理步骤来改善图像的质量或提取出其中的有用信息。
其中，图像特征提取是图像处理中的重要环节之一。
本文将介绍一些常用的图像特征提取方法和技巧。
1. 灰度特征提取灰度特征提取是图像处理中最基本的特征提取方法之一。
通过将彩色图像转换为灰度图像，可以提取出图像的亮度信息。
常用的灰度特征包括图像的平均灰度值、灰度直方图、对比度等。
这些特征可以反映出图像的整体明暗程度和灰度分布情况，对于一些亮度信息相关的任务，如人脸识别、目标检测等，具有重要意义。
2. 形态学特征提取形态学特征提取通过对图像进行形态学运算，如腐蚀、膨胀、开闭运算等，来提取出图像的形态信息。
比如，利用腐蚀和膨胀运算可以提取出图像的边缘信息，通过开闭运算可以获取到图像的拐点信息和孤立点信息。
形态学特征提取在图像的边缘检测、形状分析等领域中得到广泛应用。
3. 纹理特征提取纹理特征提取是指从图像中提取出具有纹理信息的特征。
图像的纹理是指图像中像素之间的空间关系，比如纹理的平滑度、粗糙度、方向等。
常见的纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵（GLCM）、灰度差值矩阵（GLDM）等。
这些方法通过统计邻近像素之间的灰度差异来描述图像的纹理特征，对于物体识别、纹理分类等任务非常有用。
4. 频域特征提取频域特征提取是指通过对图像进行傅里叶变换或小波变换，从频域角度分析图像的特征。
对于傅里叶变换，可以得到图像的频谱图，从中提取出一些频域特征，如频谱能量、频谱密度等。
而小波变换则可以提取出图像的频率和幅度信息。
频域特征提取在图像压缩、图像识别等领域具有广泛应用。
5. 尺度空间特征提取尺度空间特征提取是指通过在不同的尺度下分析图像的特征，提取出图像的空间尺度信息。
常用的尺度空间特征提取方法包括拉普拉斯金字塔、高斯金字塔等。
这些方法可以从图像的多个尺度下提取出不同的特征，对于物体的尺度不变性分析、尺度空间关系分析等任务非常有用。
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实验五图像的傅立叶变换和边缘提取兰州大学信息学院 0级通信工程一班赵军伟第一部分图像的傅立叶变换一、实验目的1.了解图像变换的意义和手段；2. 熟悉傅里叶变换的基本性质；3. 熟练掌握FFT的方法及应用；4. 通过实验了解二维频谱的分布特点；5. 通过本实验掌握利用MATLAB编程实现数字图像的傅立叶变换。
二、实验原理1．应用傅立叶变换进行图像处理傅里叶变换是线性系统分析的一个有力工具，它能够定量地分析诸如数字化系统、采样点、电子放大器、卷积滤波器、噪音和显示点等的作用。
通过实验培养这项技能，将有助于解决大多数图像处理问题。
对任何想在工作中有效应用数字图像处理技术的人来说，把时间用在学习和掌握博里叶变换上是很有必要的。
b5E2RGbCAP2．傅立叶<Fourier）变换的定义对于二维信号，二维Fourier变换定义为：二维离散傅立叶变换为：三、实验步骤1.打开计算机，安装和启动MATLAB程序；程序组中“work”文件夹中应有待处理的图像文件；2.利用MatLab工具箱中的函数编制FFT频谱显示的函数。
3. a>调入、显示三张不同的图像；b>对这三幅图像做FFT并利用自编的函数显示其频谱。
c>讨论不同的图像内容与FFT频谱之间的对应关系。
4．记录和整理实验报告。
四、实验仪器1计算机， MATLAB软件；3移动式存储器<软盘、U盘等）。
4记录用的笔、纸。
五、实验结果及程序1.程序I1=imread('F:\MATLAB学习\实验\picture\LENA.TIF'>。
%读入原图像文件p1EanqFDPwI2=imread('F:\MATLAB学习\实验\picture\cell.tif'>。
%读入原图像文件DXDiTa9E3dI3=imread('cameraman.tif'>。
%读入原图像文件subplot(3,2,1>。
imshow(I1>。
%显示原图像fftI1=fft2(I1>。
%二维离散傅立叶变换sfftI1=fftshift(fftI1>。
%直流分量移到频谱中心RR1=real(sfftI1>。
%取傅立叶变换的实部II1=imag(sfftI1>。
%取傅立叶变换的虚部A1=sqrt(RR1.^2+II1.^2>。
%计算频谱幅值A1=(A1-min(min(A1>>>/(max(max(A1>>-min(min(A1>>>*225。
%归一化RTCrpUDGiTsubplot(3,2,2>。
imshow(A1>。
%显示原图像的频谱subplot(3,2,3>。
imshow(I2>。
%显示原图像fftI2=fft2(I2>。
%二维离散傅立叶变换sfftI2=fftshift(fftI2>。
%直流分量移到频谱中心RR2=real(sfftI2>。
%取傅立叶变换的实部II2=imag(sfftI2>。
%取傅立叶变换的虚部A2=sqrt(RR2.^2+II2.^2>。
%计算频谱幅值A2=(A2-min(min(A2>>>/(max(max(A2>>-min(min(A2>>>*225。
%归一化5PCzVD7HxAsubplot(3,2,4>。
imshow(A2>。
%显示原图像的频谱subplot(3,2,5>。
imshow(I3>。
%显示原图像fftI3=fft2(I3>。
%二维离散傅立叶变换sfftI3=fftshift(fftI3>。
%直流分量移到频谱中心RR3=real(sfftI3>。
%取傅立叶变换的实部II3=imag(sfftI3>。
%取傅立叶变换的虚部A3=sqrt(RR3.^2+II3.^2>。
%计算频谱幅值A3=(A3-min(min(A3>>>/(max(max(A3>>-min(min(A3>>>*225。
%归一化jLBHrnAILgsubplot(3,2,6>。
imshow(A3>。
%显示原图像的频谱2.结果六、思考题1．傅里叶变换有哪些重要的性质?线性、时频对偶性、展缩性、时移性、时域和频域的微分性等。
第二部分图像边缘提取一．实验目的：掌握图像边缘提取的常用算子的特点和程序实现。
二．实验原理：边缘就是图像中包含的对象的边界所对应的位置。
物体的边缘以图像局部特性的不连续性的形式出现的，例如，灰度值的突变，颜色的突变，纹理结构的突变等。
从本质上说，边缘就意味着一个区域的终结和另外一个区域的开始。
图像边缘信息在图像分析和人的视觉中十分重要，是图像识别中提取图像特征的一个重要属性。
xHAQX74J0X边缘检测<edge detection）在图像处理和对象识别领域中都是一个重要的基本问题。
由于边缘的灰度不连续性，可以使用求导数的方法检测到。
最早的边缘检测方法都是基于像素的数值导数的运算。
现在使用的边缘检测算法大致可以归纳为两类：梯度<gradient）算子和拉普拉斯(Laplacian>算子。
LDAYtRyKfE三．实验内容：编制一个通用的边缘提取函数。
通过输入不同的参数，能够实现Sobel算子、Prewitt算子、Roberts算子、Laplace算子和Canny 边缘检测,并比较不同算子处理后的边缘图像的特点。
(实验图像任选>Zzz6ZB2LtkMATLAB图像处理工具箱提供的edge函数可以实现检测边缘的功能,详细的使用语法可以在MATLAB命令窗口键入”help edge.m”获得帮助。
该函数只能应用于灰度图像，其基本原理就是识别图像中灰度值变化较大的像素点。
dvzfvkwMI1四．实验步骤：a、读入图像对图像依次进行Sobel算子，Prewitt算子,Roberts算子，Laplace算子和Canny算子运算，比较处理结果。
rqyn14ZNXI 五．实验仪器1计算机；2 MATLAB软件；3移动式存储器<软盘、U盘等）。
4记录用的笔、纸。
六、实验结果及程序1.程序I=imread('cameraman.tif'>。
subplot(2,3,1>。
imshow(I>。
title('<a）原始图像'>。
subplot(2,3,2>。
I1=edge(I,'sobel'>。
imshow(I1>。
title('<b）Sobel算子'>。
subplot(2,3,3>。
I2=edge(I,'prewitt'>。
imshow(I2>。
title('<c）Prewitt算子'>。
subplot(2,3,4>。
I3=edge(I,'robert'>。
imshow(I3>。
title('<d）Robert算子'>。
subplot(2,3,5>。
I4=edge(I,'log'>。
imshow(I4>。
title('<e）Laplace算子'>。
subplot(2,3,6>。
I5=edge(I,'canny'>。
imshow(I5>。
title('<f）Canny算子'>。
2.实验结果3.实验结果分析由于Robert s 算子是利用图像的两个对角线的相邻像素之差进行梯度幅值的检测,所以求得的是在差分点处梯度幅值的近似值,并且检测水平和垂直方向边缘的性能好于斜线方向的边缘, 检测精度比较高, 但容易丢失一部分边缘, 同时由于没经过图像平滑计算,因此不能抑制噪声,该算子对具有陡峭的低噪声图像响应最好。
EmxvxOtOcoPrewit t 算子和Sobel 算子都是对图像进行差分和滤波运算,仅在平滑部分的权值选择上有些差异, 因此两者均对噪声具有一定的抑制能力, 但这种抗噪能力是通过像素平均来实现的, 所以图像产生了一定的模糊, 而且还会检测出一些伪边缘, 所以检测精度比较低, 该类算子比较适用于图像边缘灰度值比较尖锐,且图像噪声比较小的情况。
SixE2yXPq5Laplace算子首先通过高斯函数对图像进行平滑处理, 因此对噪声的抑制作用比较明显, 但同时也可能将原有的边缘也平滑了, 造成某些边缘无法检测到,。
此外高斯分布因子σ的选择对图像边缘检测效果有较大的影响。
σ越大, 检测到的图像细节越丰富, 但抗噪能力下降, 从而出现伪边缘, 反之则抗噪能力提高, 但边缘检测精度下降, 易丢失许多真边缘, 因此, 对于不同图像应选择不同参数。
6ewMyirQFLCanny 算子也采用高斯函数对图像进行平滑处理, 因此具有较强的去噪能力, 但同样存在容易平滑掉一些边缘信息, 其后所采用的一阶微分算子的方向性较Laplace算子要好,因此边缘定位精度较高。
该算子与其它边缘检测算子的不同之处在于, 它使用2 种不同的阈值分别检测强边缘和弱边缘, 并且仅当弱边缘与强边缘相连时才将弱边缘包含在输出图像中, 因此这种方法较其它方法而言不容易被噪声“填充”,更容易检查出真正的弱边缘。
通过实验结果可以看出,该算子在上述几种边缘检测算子当中效果最好。
kavU42VRUs <参考文档：基于MATLAB的遥感图像边缘检测算子的实验比较分析）申明：所有资料为本人收集整理，仅限个人学习使用，勿做商业用途。