基于双向跟踪的多尺度边缘检测算法研究
【文章页数】:89 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
图1-1自然图像与边缘:(a)原图;(b)人工标注标准边缘图??
合,存储着图像最底层的信息,符??合人类视觉感知,因此各种各样的计算机视觉任务依赖于边缘的发展。边缘检测是??特征提取lh2]、图像分割[3,4]、图像插值[5]、图像识别W等图像分析和计算机视觉领??域里的基础步骤,同时也是一个非常重要的研宄课题。本章以边缘检测的研宂背景??为....
图1-2人眼识别图像由远及近的过程:(a)原图;(b)-(e)由远及近观察的梯度图??
,识别??这是有山、有船的自然图像,观察到的是大尺寸的物体;然后,随着与图像的距离??缩小,人眼才注意到图像的中等尺寸物体,比如图中的船是前景,海和山是远景;??在距离图像很近时,细节、纹理边缘才会被发现,如图l-2(a)中船上的文字、山上的??石头等。图l-2(a)是举例的自然....
图1-3自然图像符合人眼视觉的边缘:(a)—种标准边缘图;(b)另一种标准边缘图??
言?基于双向跟踪的多尺度边缘检测算法研究??度信息,结构树就可以得到边缘。??然而,上述的方法都是基于人为定义的底层边缘特征,这些特征在表示语义上??有意义的边缘检测等高层信息时还是有局限的,导致很多误检。比如图l-3(a)的自然??图像,图l-3(b)和图丨-3(c)符合人眼视....
图1-4本文组织结构??
基于双向跟踪的多尺度边缘检测算法研宄?第一章引言??法的局限,本章提出了基于双向跟踪的彩色图像边缘检测算法,将彩色图像转换到??色彩空间,计算彩色梯度向量得到边缘后对每条边缘进行验证,之后再双向跟踪多??个尺度下验证后的边缘图,进一步提高图像边缘的精度。??第六章,总结与展望。本....
本文编号:3953665
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/shengwushengchang/3953665.html