解读机器视觉边缘检测算法步骤

发布时间:2022-11-11 13:16:11 阅读:19

边缘检测是机器视觉系统科技的一种,在边缘检测优化算法中,前三个步骤用到十分普遍。主要是因为大部分场合,只是必须边缘检测器强调边缘出现在了图象某一像素数的周边,而没必要强调边缘的准确部位或方位。成都工业相机认为:那机器视觉技术边缘检测优化算法流程有哪些?下边成都市明斯克小编为大家解释:
(1)过滤:边缘检测优化算法通常是根据图象强度的一阶和二阶导数,但导函数计算对噪声特别敏感,所以必须应用过滤器来改变与噪声相关的边缘检测器的特性。必须强调,大部分过滤器进一步降低噪声的同时还造成了边缘强度损失,因而,增强边缘和减少噪声中间必须最合适的。
(2)增强:增强边缘的前提是明确图象各点领域强度的改变值。增强优化算法能将领域(或部分)强度值有明显变动的点显出出去。边缘增强一般是根据测算梯度方向幅值来实现的。
(3)检验:在图象中有很多点梯度方向幅值非常大,但这些点在特定主要用途中并不全是边缘,因此一般用某类方式来决定什么点就是边缘点。简单边缘检测评判标准是梯度方向幅值阀值评判标准。
(4)精准定位:假如某一运用场所规定明确边缘部位,则边缘位置可以从子像素分辨率上去可能,边缘方位还可以被可能出去。

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