第四章边缘检测 4.1最优边缘检测算子 41.1最优检测准则 41.2最优定位准则 41.3消除多重响应 42一维台阶边缘的检测 43二维或高维的边缘检测 44需要多窗口的检测算子 景物的几何或物理性质的突变,例如深度、反射或表面方向的不连续性等,总是以图象 中灰度突变的形式出现的,这些灰度突变构成了图象中的边界。对人类视觉系统的实验表明, 图象中的边界特别重要,边缘检测过程可以在保留关于物体边界有用的结构信息的同时,极 大地降低处理的数据量,从而简化图象的分析过程。有的情况下,根据画出了边界的物体轮 廓,就可以识别物体。马尔在研究初始简图时指出,在边界处包涵的信息最丰富,它是构成 初始简图的主要成分。除此以外,在以下章节中要讨论的双目立体视觉、运动视觉、表面方 向检测和恢复等问题中边缘也是基本的特征。因此边界检测是图象处理和计算机视觉中的第 一个基本的处理步骤 一般来说物体的边界具有复杂的形状,难以根据图象中的灰度变化直接找出物体的边 界,因此需要把边界分解成一系列的局部边缘。局部边缘是图象中局部灰度级以简单(即单 调)的方式作极快变化的小区域。这种局部变化可用一定窗口运算的边缘检测算子来检测。 灰度变化的几何形状可以有以下几种 (1)边缘(edge)。边缘两边相邻区域中的灰度相对地均匀,只是在通过边缘时灰度发 生突变,理想的情况下边缘的横截面如图4-1(a)所示,实际情况下难免有一些噪声或模糊 的影响,这时边缘处的灰度分布就如图4-1(c)所示。 (c)图4.1灰度变化的各种情况(d) (2)直线或曲线的边线。这时除了沿一条很细的带状区域以外,灰度的分布相对地均匀, 在边线的横截面上灰度的分布形成一个尖锐的脉冲,如图4.1(b)所示。值得提出的是边线75 第四章 边缘检测 4.1 最优边缘检测算子 4.1.1 最优检测准则 4.1.2 最优定位准则 4.1.3 消除多重响应 4.2 一维台阶边缘的检测 4.3 二维或高维的边缘检测 4.4 需要多窗口的检测算子 景物的几何或物理性质的突变，例如深度、反射或表面方向的不连续性等，总是以图象 中灰度突变的形式出现的，这些灰度突变构成了图象中的边界。对人类视觉系统的实验表明， 图象中的边界特别重要，边缘检测过程可以在保留关于物体边界有用的结构信息的同时，极 大地降低处理的数据量，从而简化图象的分析过程。有的情况下，根据画出了边界的物体轮 廓，就可以识别物体。马尔在研究初始简图时指出，在边界处包涵的信息最丰富，它是构成 初始简图的主要成分。除此以外，在以下章节中要讨论的双目立体视觉、运动视觉、表面方 向检测和恢复等问题中边缘也是基本的特征。因此边界检测是图象处理和计算机视觉中的第 一个基本的处理步骤。 一般来说物体的边界具有复杂的形状，难以根据图象中的灰度变化直接找出物体的边 界，因此需要把边界分解成一系列的局部边缘。局部边缘是图象中局部灰度级以简单（即单 调）的方式作极快变化的小区域。这种局部变化可用一定窗口运算的边缘检测算子来检测。 灰度变化的几何形状可以有以下几种： (1) 边缘（edge）。边缘两边相邻区域中的灰度相对地均匀，只是在通过边缘时灰度发 生突变，理想的情况下边缘的横截面如图 4-1(a)所示，实际情况下难免有一些噪声或模糊 的影响，这时边缘处的灰度分布就如图 4-1(c)所示。 图 4.1 灰度变化的各种情况 (2) 直线或曲线的边线。这时除了沿一条很细的带状区域以外，灰度的分布相对地均匀， 在边线的横截面上灰度的分布形成一个尖锐的脉冲，如图 4.1(b)所示。值得提出的是边线 (b) (a) (c) (d)