第12章 图像边缘检测器的设计与
图像边缘检测ppt课件

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❖ Laplacian算子提取边缘的形式,即二阶偏导 数的和,它是一个标量,属于各向同性的运 算,对灰度突变敏感。在数字图像中,可用 差分来近似微分运算,其离散计算形式为:
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改进的Laplacian算法
❖ 原来的方向外,又增加了8个方向,共有16个方向 上进行检测的模板,
❖ 增强:增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的 变化值。增强算法可以将邻域(或局部)强度值有显 著变化的点突显出来。边缘增强一般是通过计算梯 度幅值来完成的。
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❖ 检测:在图像中有许多点的梯度幅值比较大,而这 些点在特定的应用领域中并不都是边缘,所以应该 用某种方法来确定哪些点是边缘点。最简单的边缘 检测判据是梯度幅值阈值判据。
❖ Sobel边缘检测算子也检测出了一些伪边缘,使得 边缘比较粗,降低了检测定位精度。在检测定位精 度要求不是很高的情况下,Sobel算子是比较常用 的边缘检测算子。
❖ (3)Prewitt边缘检测算子是一种类似Sobel边缘检测 算子的边缘模板算子,它同样对噪声有平滑作用。
❖ 与Sobel边缘检测算子一样,它检测出的边缘比较 粗,定位精度比较低,容易损失如角点这样的边缘 信息。
❖ The basic idea is to detect the difference of intensity.
symmetric difference has less space resolution
than forward difference.
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❖ 边缘存在于目标与背景、目标与目标、区域与区域 之间,是图像最基本的特征之一为人们描述或识别 目标以及解释图像提供了一个重要的特征参数。
《图像的边缘检测》课件

图像边缘检测的方法与原理
基于梯度的边缘检测方 法
通过计算图像像素深度梯度 来获取边缘信息,常用的算 法包括Sobel、Prewitt、 Canny等。
基于模板的边缘检测方 法
基于深度学习的边缘检 测方法
将模板与图像进行匹配,当 模板与图像出现相似区域时, 就可以识别为边缘。一些经 典的算法包括Laplacian、LoG 等。
图像的边缘检测
欢迎来到本次PPT课件,本次课程将带你深入探索图像边缘检测的定义、方法、 经典算法,以及基于梯度、模板和深度学习等不同方法
图像边缘检测的定义与意义
定义
图像边缘是图像中像素值变化剧烈的位置。边缘检测就是在图像中找到这些位置的过程。
意义
边缘检测可以用于图像分割、物体识别等多个领域,是计算机视觉中极其重要的技术之一。
在机器人产品中,边缘检 测可以帮助机器人准确地 掌握工件的位置、方向等 信息,实现高效作业。
总结
图像边缘检测是图像处理中的重要技术, 不同的检测方法有着不同的适用场景,应 用广泛、价值巨大。
希望今天的讲解能帮助大家了解图像边缘 检测的概念、算法及应用领域,并对相关 技术有更深入的了解。
使用深度学习算法,通过训 练模型来实现边缘检测,常 用的算法包括U-Net、FCN等。
经典的边缘检测算法
1 Canny算子
2 Sobel算子
是一种经典的基于梯 度的边缘检测算法, 能够有效地消除噪声, 得到高质量的边缘信 息。
也是一种基于梯度的 边缘检测算法,对于 简单场景的边缘检测 效果不错。
3 Laplacian算子
是一种基于模板的边 缘检测算法,对于图 像中高频部分的边缘 较为敏感。
图像边缘检测的应用
自动驾驶
图像边缘检测器的设计与实现PPT83页

25、学习是劳动,是充满思想的劳动。——乌申斯基谢谢!源自图像边缘检测器的设计与实现
61、辍学如磨刀之石,不见其损,日 有所亏 。 62、奇文共欣赞,疑义相与析。
63、暧暧远人村,依依墟里烟,狗吠 深巷中 ,鸡鸣 桑树颠 。 64、一生复能几,倏如流电惊。 65、少无适俗韵,性本爱丘山。
21、要知道对好事的称颂过于夸大,也会招来人们的反感轻蔑和嫉妒。——培根 22、业精于勤,荒于嬉;行成于思,毁于随。——韩愈
图像边缘检测系统的设计与实现

(3)重新加载模块
当图片进行操作改动后(错误的操作以及是对某图像进行边缘检测),可以恢复到刚刚读取图片到工作区域的状态或者最近保存后的状态。
(4)24位图转化模块
本文第一章引言对全文进行叙述;第二章对图像的边缘系统进行了一个一般的描述;接着,在第三章中先介绍了比较经典的检测算子;在第四章中,对第三章的经典边缘检测算法进行编程实现,通过原图像在加入噪声和没有加入噪声的情况下进行边缘检测对比,然后得出结论;第五章对全文进行总结。
相信本文的论述对图像处理中的边缘检测方法研究以及应用具有一定的参考价值。
1.4
第1章绪论:介绍选题背景和意义、边缘检测的应用、噪声的影响以及论文的结构安排。在本章中主要介绍边缘检测背景以及作用。
第2章系统分析:对系统需求以及功能进行描述,还对系统的工作流程做了一些介绍。
第3章系统设计:对边缘检测的概要设计以及详细设计的介绍,简单介绍五种边缘检测算法。在算法的基础上设计边缘检测系统并给出系统的界面效果图。
This paper first chapteris a preface to all content.The second chapter to image edges made a general overview,Then, in the third chapter first introduced more classic detection operators,In the fourth chapter, for the third chapter of classic edge detection algorithm to the programming.Through the original image noise and did not join in to join the noise under the condition of edge detection contrast, then draw the conclusion,The fifth chapter of full-text were summarized in this paper.
图像边缘检测原理及方法.docx

图像边缘检测原理及方法像边缘检测原理边缘是图像上灰度变化瑕明显的地方,传统边缘检测利用此特点,对图像各像素点进行求微分或二阶微分來定位边缘像素点。
由灰度变化特点,可将边缘类熨分为阶梯状、脉冲状和屋顶状三种⑴。
对丁•阶梯状,图像边缘点对应一阶微分图像的蜂值和二阶微分图像的零交义处:对于脉冲状和屋顶状边缘,边缘点对应一阶导数的零交叉和二阶导数的峰值。
如图所示【兔三种不同类型的灰度图像:■对应的灰度变化曲红:灰度变化曲线的一阶导数:—A—灰度变化曲线的二阶导数:——V—(a)阶梯状(b)脉冲状(c)屋顶状图1-1三种不同类熨的边缘和对应的曲线根据数字图像特点,处理图像时常采用差分代替导数运算。
对丁图像的简单一阶导数运算,由丁•具有固定的方向性,只能检测特定方向的边缘,所以不具有普遍性。
为了克服一阶导数的缺点,我们定义图像的梯度为梯度算子,它是图像处理中最常用的一阶微分算法。
图像梯度的故巫要性质是梯度的方向是在图像灰度最大变化率上,它恰好可以反映出图像边缘上的灰度变化。
边缘检测笄子是利用图像边缘的突变性质來检测边缘的。
主耍分为两种类型⑶:一种是以一阶导数为基础的边缘检测算子,通过计算图像的梯度值來检测图像边缘,如:差分边缘检测、Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子:一种是以二阶导数为棊冊i的边缘检测算子,通过寻求二阶导数中的过零点來检测边缘,如:Laplacian算子、LOG算子、Caimy算子。
1、差分边缘检测在处理数字图像的离散域时,可用图像的一阶差分苴接代替图像函数的导数。
二维离散图像函数在x方向的一阶差分定义为:/(x+l,y)-/(x,y),在y方向的一阶差分定义为:/(x,y + l)-/(x,)9[41o差分边缘检测通过求图像灰度迅速变化处的一阶导数算子的极值來检测奇异点。
某一点的值则代表该点的“边缘强度”,通过对这些值设定阈值进一步得到边缘图像。
同时,差分边缘检测要求差分方向与边缘方向垂苜•,此时霊对图像不同方向进行差分运算。
图像边缘检测课程设计报告

图像边缘的检测提取设计(陕西理工学院物理与电信工程学院通信1102班,陕西汉中 723003)指导教师:陈莉【摘要】边缘是图像最基本的特征,包含图像中用于识别的有用信息,边缘检测是数字图像处理中基础而重要的内容。
该课程设计具体考察了五种最常用的边缘检测算子并运用MATLAB进行图像处理比较。
梯度算子简单有效,LOG算法和canny边缘检测器能产生较细的边缘。
【关键字】:MATLAB、边缘检测、图像处理Image edge detection to extract the design(Grade11,Class2,Major of Communication Engineering,School of Physics and telecommunication Engineering of Shaanxi University of Technology, Hanzhong 723003,China)Tutor:chen li[Abstract]the basic features of the image edge, contains useful information in the image recognition, edge detection is a basicand important content of digital image processing. Thecurriculum design of the specific study of the five most commonedge detection operator and the use of MATLAB for comparison of image processing. Gradient operator is simple and effective,the LOG algorithm and the canny edge detector can producethinner edges.[keyword]: MATLAB, edge detection, image processing目录1绪论 (1)1.1边缘检测的背景 (1)1.2边缘检测的定义 (1)1.3图像边缘检测算法的研究内容 (2)1.4边缘检测的发展趋势 (3)2边缘检测的算法分析与描述 (3)2.1 Roberts算子 (3)2.2 Prewitt算子 (4)2.3 Sobel算子 (5)2.4 Laplacian算子 (6)2.5 Canny算子 (7)3算子性能分析比较 (8)4 算法的选择和实现 (9)4.1s sobel算子 (10)4.2sobel算子 (10)4.3prewitt算子 (11)设计总结 (12)致谢 (13)参考资料 (14)1绪论1.1边缘检测的背景在实际图像处理问题中,图像的边缘作为图像的一种基本特征,经常被应用到较高层次的图像应用中去。
图像处理中的边缘检测与图像增强技术

图像处理中的边缘检测与图像增强技术边缘检测是图像处理领域中的重要技术,它主要用于提取图像中的边缘信息,帮助我们分析和理解图像。
图像增强则是通过改变图像的亮度、对比度等参数,使得图像更加明亮和清晰。
本文将介绍边缘检测和图像增强的原理、常用算法和应用领域。
一、边缘检测技术边缘是图像中灰度变化比较大的区域,通常表示物体边界或者纹理的边界。
边缘检测的目标是在图像中找到这些边缘,并将其提取出来。
常见的边缘检测算法有Sobel算子、Prewitt算子、Roberts算子和Canny算子。
1. Sobel算子Sobel算子是一种最简单和最常用的边缘检测算法之一。
它通过在图像中进行卷积运算,通过计算像素点与其邻域像素点之间的差异来作为边缘的强度。
Sobel算子有水平和垂直两个方向的算子,通过计算两个方向上的差异来得到最终的边缘值。
2. Prewitt算子Prewitt算子也是一种常用的边缘检测算法,它与Sobel算子类似,也是通过计算像素点与其邻域像素点之间的差异来作为边缘的强度。
不同之处在于Prewitt算子使用了不同的卷积核,其结果可能会略有差异。
3. Roberts算子Roberts算子是一种简单的边缘检测算法,它使用了一个2x2的卷积核。
通过计算相邻像素点之间的差异,Roberts算子可以提取图像中的边缘信息。
然而,Roberts算子相对于其他算法来说,其结果可能会较为粗糙。
4. Canny算子Canny算子是一种边缘检测的经典算法,由于其较好的性能和效果,被广泛应用于边缘检测领域。
Canny算子主要包括以下几步:首先,对图像进行高斯滤波,以平滑图像;其次,计算图像的梯度和边缘方向;然后,通过非极大值抑制去除不是边缘的像素;最后,通过双阈值算法将边缘连接为一条连续的线。
二、图像增强技术图像增强是指通过改变图像的亮度、对比度等参数,使得图像更加明亮和清晰。
图像增强可以提高图像的质量,使得图像更适合用于后续的分析和处理。
《图像边缘检测》课件

一种基于图像的梯度计算方法,可用于检测图像中的边缘。
2 Prewitt算子
另一种基于图像梯度的边缘检测算法,与Sbel算子类似。3 Canny算子
一种更复杂的边缘检测算法,能够检测到更细微的边缘。
边缘检测的应用
物体识别
边缘检测可以帮助识别图像中的物体,从而实现自动目标识别和分类。
图像增强
通过突出边缘,可以增强图像的清晰度和对比度,使图像更加生动。
计算机视觉
边缘检测是计算机视觉中基础且关键的技术,用于解决人机交互、图像分析等问题。
图像处理中的挑战
在图像处理中,边缘检测面临一些挑战,如噪声干扰、光照变化和边缘连接性等问题。需要采用合适的算法和 技术来克服这些挑战。
结论和要点
《图像边缘检测》PPT课 件
图像边缘检测是一种通过识别图像中物体边缘的技术。本课件将介绍边缘检 测的定义、常用的边缘检测算法以及边缘检测的应用。
图像边缘检测的定义
图像边缘检测是一种分析图像中不同区域之间的边界或过渡区域的技术。它对于物体检测、图像分割和目标识 别等任务非常重要。
常用的边缘检测算法
通过本课件的学习,你应该对图像边缘检测有了更深入的了解。边缘检测是图像处理中的重要步骤,它可以帮 助我们更好地理解和分析图像。
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图12.2 图像处理系统接口关系图
第12章
图像边缘检测器的设计与分析
12.2 系统设计方案
12.2.1 算法选择 图像处理经常用于在连续图像中跟踪移动物体。 它从传感器接收图像的连续流,根据输入图像的数据 选择跟踪物体。初始图像不断被加强,然后进行分割, 以定位物体或找出感兴趣的区域。定位物体或区域后,
像的边界处理。 MAGOUT:像素边界判别信号输出,MAGOUT
为1时,表示当前像素为边界像素,为0表示为非边界
像素。
第12章
图像边缘检测器的设计与分析
CCD
Driver
D8~D15
D0~D7 WR
INT0
DATA WR READY FLEX10K20 CLK T_D CS MAGOUT
TMS320C5402 CLKOUT Executor (Buffered Serial Port) BSP A14 A15
拟选用FIFO,堆栈空时向主机发出准备好信号,主机
检测到它的数据传输请求时,传送一帧数据,由于 FIFO的大小与一帧图像的大小是一致的,所以接收完
毕后,堆栈满,Sobel处理器启动边缘检测进程,处理
完一帧数据后,堆栈重新变为空,为下一帧数据处理 作准备。其内部结构如图12.6所示。
第12章
图像边缘检测器的设计与分析
帧窗口接收模块(FIFO)负责接收DSP传送过来的一
个帧窗口的数据,其本质为一个双端口先入先出栈 FIFO,其数据宽度为8,深度等于一个帧窗口内的像素
点个数(600×3=1800)。
第12章
图像边缘检测器的设计与分析
串入并出模块(SIPO)负责把FIFO内的数据转换成 为像素处理窗口的列像素向量,便于像素处理窗口的
数据刷新处理。
像素窗口刷新模块(REFRESH)实现对需要处理的 像素数据的刷新。
数据处理模块(PROCESSOR)是本图形边缘处理器
的核心部分,主要是实现Sobel算法,其性能的好坏对 整个设计的成败有着关键的作用。
第12章
图像边缘检测器的设计与分析
REG1 T_D DATA 8 WR CLK FIFO DATA REG2 WR READY Q SIPO PIXEL CLK QA QB QC REFRESH Q0 Q1 DATA0 Q2 DATA1 Q3 Q5 DATA2 Q6 Q7 CLK Q8 PROCESSOR THRESHOLD Q0 Q1 Q2 Q3 MAGOUT Q5 Q6 Q7 Q8 CLK
READY
CLK PROCESS_EN CNT3 CO CLK
MAGOUT
图12.5 图像边缘检测器总体结构图
第12章
图像边缘检测器的设计与分析
12.2.4 主要功能模块的设计
1. 帧窗口接收模块FIFO 由于高速设备与慢速设备之间处理速度的差别, 它们之间的数据传输一般采用查询方式或中断方式, 而数据同步传输则选择了帧同步方式。存储器的类型
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图像边缘检测器的设计与分析
DATA0 D
Q
D
Q
D
Q
DATA1 D
Q
D
Q
D
Q
DATA2 D
Q
D
Q
D
Q
CLK Q2 Q1Q0 Q5 Q3 Q8Q7Q6
图12.8 像素刷新模块REFRESH的内部结构图
第12章
图像边缘检测器的设计与分析
4.滤波模块FILTER
对于Sobel算法的各个滤波器,H、V、DR、DL经 变换后可得到: H=(Q0+Q3+Q3+Q6) ? (Q2+Q5+Q5+Q8); V=(Q0+Q1+Q1+Q2) ? (Q6+Q7+Q7+Q8) DR=(Q1+Q0+Q0+Q3)?(Q5+Q8+Q8+Q7); DL=(Q1+Q2+Q2+Q5)? (Q3+Q6+Q6+Q7) 因此我们对于滤波模块FILTER的设计可采用两级
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图像边缘检测器的设计与分析
Q0 Q3 Q6 Q2 Q5 Q8 Q0 Q1 Q2 Q6 Q7 Q8 Q1 Q0 Q3 Q5 Q8 Q7 Q1 Q2 Q5 Q3 Q6 Q7
V=(Q0+2Q1+Q2) ? (Q6+2Q7+Q8) DR=(Q1+2Q0+Q3) ? (Q5+2Q8+Q7); DL=(Q1+2Q2+Q5) ? (Q3+2Q6+Q7) Magnitude=Max(H, V, DR, DL)
第12章
图像边缘检测器的设计与分析
为了减少设计的复杂度,上面式子中的乘法运算 可以改写成加法运算: H=(Q0+Q3+Q3+Q6) ? (Q2+Q5+Q5+Q8); V=(Q0+Q1+Q1+Q2) ? (Q6+Q7+Q7+Q8) DR=(Q1+Q0+Q0+Q3)?(Q5+Q8+Q8+Q7);
FIFO WR DATA WR Data_ o u t RD Emp ty Data_ in CLK* 2 CLK CLKCO COUNTER2 CLK Fu ll Q
VCC DCLR Q CLK
READY
PROCESS_ EN
图12.6 帧窗口接收模块FIFO的内部结构图
第12章
图像边缘检测器的设计与分析
DL=(Q1+Q2+Q2+Q5)? (Q3+Q6+Q6+Q7)
第12章
图像边缘检测器的设计与分析
12.2.3 总体设计方案 根据图像处理的知识及分析,我们可得到此边缘检
测处理器的工作流程如图12.4所示。首先,DSP将从图
像传感器中获取的灰度图(800×600)按照每三列划分为 一帧的原则进行帧窗口划分。帧窗口的图形数据又按照
每三行划分为一个像素处理窗口的原则逐一进器的设计与分析
…
水平滤波器 存储器 缓 冲 像素处 理窗口 垂直滤波器 左斜角滤波器 右斜角滤波器 输出处 理模块
图12.4 图像处理流程示意图
…
第12章
图像边缘检测器的设计与分析
根据以上设计思路,我们可把整个系统的实现划 分为四个大的模块,其总体结构如图12.5所示。其中:
SUM(I)=A(I) XOR B(I) XOR C(I?1) C(I)=(A(I) AND B(I) ) OR (A(I) XOR B(I) AND C(I?1) 令 P(I)=A(I) XOR B(I); G(I)= A(I) AND B(I)
第12章
图像边缘检测器的设计与分析
其中P(I)、G(I)均与进位信号无关,则SUM(I)与C(I) 可表达为
并行流水方案,其内部结构如图12.9所示。
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图像边缘检测器的设计与分析
CLKQA(Q0) QB(Q3) QC(Q6) QD(Q2) QE(Q5) QF(Q8) + D0 Q0 + D0 Q0 - FILTER(H_FILTER) Q1 + D1 Q1 + D2 Q2 + D1 + D3 Q3
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T_D:阈值/像素值选择端口,T_D =1时,表示输
入的数据为像素阈值,为0时表示输入的数据为像素值。 CS:片选信号,低电平有效。 READY:状态查询位,为协处理器“准备好”信 号输出端,低电平有效,当该协处理器处理完一帧图
像后,该信号恢复有效电平,主处理器启动下一帧图
2.串入并出模块SIPO 串入并出模块的主要功能是负责一列像素的刷新, 也就是把主处理器传送过来的像素值转换成3×3像素 窗口的一列。该模块的实现主要是通过六个D触发器和 一个三进制的计数器组成,当计数器产生进位溢出时, 串行输入的三个像素点并行输出。其内部结构如图12.7 所示。
第12章
图像边缘检测器的设计与分析
图12.9 滤波模块FILTER的内部结构图
第12章
图像边缘检测器的设计与分析
对于上述滤波数据的处理,在不采用流水线的情 况下,像素从进入处理器到结果输出,需要经过两级 加法和一级减法的时延,但是使用流水线技术后(其本 质为对中间结果进行寄存),结果输出仅仅滞后三个时 钟频率,但是增加了数据吞吐量,同时也提高了时钟 频率。为提高加法运算的速度,本设计中的加法器采 用超前进位加法器。下面对其作一个简单的回顾:
PIXEL
D
Q
D
Q
D
Q
CLK D COUNTER3 Q Q Q D D
QA
QB
QC
图12.7 串入并出模块SIPO的内部结构图
第12章
图像边缘检测器的设计与分析
3.像素窗口刷新模块REFRESH 像素刷新窗口的主要功能是接收串入并出模块的3
个并行像素,把窗口中原有的第二列像素推入第三列,
第一列推入第二列,新到的并行像素填入第一列。其 本质为一个移位寄存器。其内部结构如图12.8所示。
图像边缘检测器的设计与分析
Q0 Q1 Q2
Q3 [i , j ] Q5
Q6 Q7 Q8
图12.3 像素窗
第12章
图像边缘检测器的设计与分析
水平、垂直、左对角、右对角各图像方向上密度
幅度的变化可以用如下算子进行计算: H=(Q0+2Q3+Q6) ? (Q2+2Q5+Q8) V=(Q0+2Q1+Q2) ? (Q6+2Q7+Q8) DR=(Q1+2Q0+Q3) ? (Q5+2Q8+Q7)