文件名称:2223222

  • 所属分类:
  • 图形图像处理(光照,映射..)
  • 资源属性:
  • [Text]
  • 上传时间:
  • 2008-10-13
  • 文件大小:
  • 9.11kb
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我们给出一个模板 和一幅图象 。不难发现原图中左边暗,右边亮,中间存在着一条明显的边界。进行模板操作后的结果如下: 。



可以看出,第3、4列比其他列的灰度值高很多,人眼观察时,就能发现一条很明显的亮边,其它区域都很暗,这样就起到了边沿检测的作用。



为什么会这样呢?仔细看看那个模板就明白了,它的意思是将右邻点的灰度值减左邻点的灰度值作为该点的灰度值。在灰度相近的区域内,这么做的结果使得该点的灰度值接近于0;而在边界附近,灰度值有明显的跳变,这么做的结果使得该点的灰度值很大,这样就出现了上面的结果。



这种模板就是一种边沿检测器,它在数学上的涵义是一种基于梯度的滤波器,又称边沿算子,你没有必要知道梯度的确切涵义,只要有这个概念就可以了。梯度是有方向的,和边沿的方向总是正交(垂直)的,例如,对于上面那幅图象的转置图象,边是水平方向的,我们可以用梯度是垂直方向的模板 检测它的边沿。



例如,一个梯度为45度方向模板 ,可以检测出135度方向的边沿。-we give a template and an image. It is not difficult to find the maximum were left dark, right-liang, in the middle there is a clear boundary. After the template for the operation results are as follows :. Can be seen, three, four out other than the gray value is much higher, eye observation, we can obviously found a bright side. Other regions are dark, and this has played a role in the detection of 2500. Why is this the case? A closer look at the template on which to understand it. It means the right to the point o gray minus left point as a gray value of the point of gray values. In a similar gray area, do so as a result of the point of gray values close to 0; And near the border. gray values jump significantly changed, the results do make the point very gray value, and this appeared to
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提取轮廓的办法.txt
边沿检测与提取,轮廓跟踪.txt

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