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[待解决] edges_image的详细用法

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    发表于 2021-10-15 11:04:02 | 显示全部楼层 |阅读模式

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    edges_image (Image, ImaAmp, ImaDir, 'lanser2', 0.5, 'nms', 8, 16)
    请详细讲讲这里的含义和几种算法的区别
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     楼主| 发表于 2021-10-19 10:09:12 | 显示全部楼层
    边缘\图像使用递归实现的滤波器(根据Deriche、Lanser和Shen)或Canny提出的传统实现的“高斯导数”滤波器(使用滤波器掩模)检测阶跃边缘。此外,可以使用Sobel滤波器的快速变体。因此,以下边操作符可用:

    “deriche1”、“lanser1”、“deriche1_int4”、“deriche2”、“lanser2”、“deriche2_int4”、“shen”、“mshen”、“canny”和“sobel_fast”

    (参数过滤器)。

    边缘振幅(梯度幅值)以ImaAmp返回。

    对于除“sobel_fast”之外的所有过滤器,边缘方向以ImaDir返回。对于“sobel_fast”,不会计算边缘方向以加速过滤器。因此,ImaDir是一个空图像对象。边缘操作符“deriche1”分别为“deriche2”也可用于int4图像,并返回带符号的过滤器响应,而不是其绝对值。通过分别选择'deriche1_int4'和'deriche2_int4'作为过滤器,字节图像也可以获得此行为。这可用于计算图像的二阶导数,方法是将边缘_image(带参数“lanser2”)应用于带符号的一阶导数。边缘方向以2度步长存储,即,在数学上正意义上且相对于水平轴的x度边缘方向在边缘方向图像中存储为x/2。此外,还考虑了强度变化的方向。让我们来表示图像的梯度。然后,以下边缘方向返回为r/2:

    边振幅为0的点被指定为边方向255(未定义方向)。

    除“sobel_fast”(滤波器宽度为3x3,忽略Alpha)外,所有滤波器均可任意选择“滤波器宽度”(即平滑量),并可通过调用参数Alpha具体值的信息_边进行估计。对于Deriche、Lanser和Shen滤波器,它随Alpha的增加而减小,对于Canny滤波器,它随Alpha的增加而增大,其中它是Canny算子所基于的高斯的标准偏差。“宽”滤波器对噪声表现出较大的不变性,但检测小细节的能力也有所下降。非递归滤波器(如Canny滤波器)是使用滤波器掩码实现的,因此随着滤波器宽度的增加,执行时间会增加。相反,递归过滤器的执行时间并不取决于过滤器的宽度。因此,使用Deriche、Lanser和Shen过滤器可以实现任意过滤器宽度,而无需增加操作员的运行时间。与Canny算子相比,滤波器宽度越大,速度优势自然越大。作为边界处理,递归运算符假定图像在图像外部为零,而Canny运算符在图像边界处重复灰度值。滤波器的信噪比可与以下α选择进行比较:

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    发表于 2021-10-20 09:05:35 | 显示全部楼层
    谢谢分享!!!!!!
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