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  • 二阶导数算子

    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边缘点

    3、坎尼算子(比较好的边缘检测方案)
    ①低失误概率 ②高位置精度 ③对每个边界都有唯一的响应。

    算法
    (1) 高斯滤波器平滑图象以减轻噪声影响
    (2) 检测滤波图象中灰度梯度的大小和方向(类似于索贝尔的边缘检测算子)
    (3) 细化边缘象素所构成的边界
    (4) 借助滞后阈值化方法最后确定边界
    滞后阈值化
    非最大消除





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