Computer Vision -- 边缘提取

Why ?

边缘是图像最基本的特征之一，可以为物体检测提供有用的信息

边缘特征对于图像的变化不敏感（几何变化，灰度变化，光照方向变化）

一种典型的图像预处理过程

How ?

抑制噪声（低通滤波，平滑，去噪，模糊，注：噪声往往对应着高频！）

边缘特征增强

边缘定位

算子

一阶（Prewitt,Sobel)，通过检测最大值

二阶（Laplacian)，通过检测过零点（二阶导数为零，且该点附近发生符号改变）

问题

Laplacian 单独使用极易受噪声影响

LOG=Laplacian + Gaussian，过滤了噪声，但形成了许多封闭的轮廓，需要更复杂的方向进行边缘提取。

Canny 算法

高斯平滑

梯度非极大值抑制（由于梯度的局部极值附近有相近的数值，此时仅保留梯度方向上的最大值）

双阈值提取边缘点（高阈值保证正确性，低阈值保证全面性）

参考

J.Canny “A Computatinal Approach to Edge Detection”, 1986

F.A.Pellegrino “Edge Detection Revisited”, 2004