摘要：
1、拉普拉斯算子：对噪声相当敏感，很少用于边缘检测，主要用于已知边缘像素后确定该像素在图像的暗区或者明区。2、马尔算子：拉普拉斯算子的进化版。具有一定的生物学和生理学意义。根据视觉成像的研究。 算法：先平滑原始图象后再运用拉普拉斯算子 对不同分辨率的图象分别处理 (1) 用一个2-D的高斯平滑模板与原始图象卷积 (2) 计算卷积后图象的拉普拉斯值 (3) 检测拉普拉斯图象中的过零点作为... 阅读全文
摘要：
在边缘灰度值过度比较尖锐切图像中噪声比较小时，梯度算子工作效果好。1、数字图像中求导数是利用差分近似微分来进行的。2、梯度对应一阶导，梯度是矢量。矢量的幅度（有时候常称为梯度）方向角：注意：范数的概念，实际上就是一种求距离的方法，详见距离度量函数幅度有这里用欧式距离是2范数，城区距离是1范数，∞范数是棋盘距离。实际计算中先计算每个图片对应点的(Gx,Gy），然后求范数，范数的值就是灰度图，范数大灰... 阅读全文
摘要：
在2-D 图像中，沿一定方向上的边缘可以用该放下剖面上的4个参数来模型化。位置：边缘（等效的）最大灰度变化处（边缘朝向就在该变化的方向上）。斜率：边缘在其朝向上的倾斜程度（由于采样等原因，实际图像中的边缘是倾斜的）。均值：分属边缘两边（近邻）像素的灰度均值（由于噪声等原因，灰度有波动）。幅度：边缘两边灰度均值之间的差（反映了不连续或者局部突变的程度）。其中：位置最重要，它给出了相邻两区域的边界点。... 阅读全文
摘要：
方盒量化简单的说就是把像素按照中心点来判断映射的位置。网格相交量化常被用作图像采集过程的理论模型。比较SBQ-域的面积比GIQ-域的面积小。SBQ在刻画一个给定的数字化集合的预处理图像时更为精确。但是GIQ-域的行踪看起来比SBQ-域的形状对边界描述更合适。来自为知笔记(Wiz) 阅读全文
摘要：
混合连接实质上是当两个像素间同时存在4-连接和8-连接的可能时，优先采用4-连接，并屏蔽两个和统一像素间存在4-连接的像素之间的8-连接。来自为知笔记(Wiz)附件列表IMG_0374.JPG 阅读全文
摘要：
距离变换:计算区域中的每个点与最接近的区域外的点之间距离，把二值图象变换为灰度图象。对于目标中一个点，距离变换的定义为改点与目标边界最近的距离。目标点离边界约近则值越小，转换的点越暗；越远，值越大，转换的点约亮。a是原图，b是以图像边缘看做B，c是以两个白点看做B计算方法：1、串行实现：模板：将a分成b、c两个模板。做一次从左上角到右下角的前向扫描，做一次右下角到左上角的反向扫描。扫描方案类似于卷... 阅读全文
摘要：
设三个坐标分别为p（x1,y1,z1）、q(x2,y2,z2)、r(x3,y3,z3)，距离量度函数d需要满足一下几个条件：（1）d(p,q)≥0（当且仅当p=q时，有d（p,q）=0）；距离大于零（2）d(p,q)=d(q,p);距离没有方向性；（3）d（p,r）≤d(p,q)+d(q,r);两点之间直线最短。城区距离 d(p,r)=|xp-xr|+|yp-yr|;棋盘距离 d(p,r)=max... 阅读全文
摘要：
二值图像常常基于图像灰度的不连续性和相似性。并行技术：主要利用局部信息，所有判断决定都可以独立的同时做出。串行技术：利用了全局信息，早起处理结果可被后期处理过程所利用。来自为知笔记(Wiz) 阅读全文