基于嵌入式计算平台的机器人视觉信息处理与编程(6)_毕业论文

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基于嵌入式计算平台的机器人视觉信息处理与编程(6)


3.1.2边缘检测算子1、    梯度算子

对于图像 ,它在点 处的梯度定义为:                                                 (3.4)
梯度算子是取梯度的模,其定义如下:                                         (3.5)
在数字图像中,像素之间有一定的间距,所以不能用真正意义上的微分计算,因此我们用像素之间的差分运算来近似微分计算。为了进行微分运算而表示相邻像素之间运算关系的矩阵称之为“微分算子”,所以梯度算子为:
                 (3.6)
为了在处理图像时运算方便,上式可简化为:    (3.7)
选取适当的阈值T,如果 ,则像素点 应为阶跃边界点。
2、    Laplacian算子
  Laplacian 算子是n文欧几里德空间中的一个二阶微分算子,定义为梯度()的散度()。因此如果f是二阶可微的实函数,则f的拉普拉斯算子定义为:
  (1) f的拉普拉斯算子也是笛卡儿坐标系xi中的所有非混合二阶偏导数:
  (2) 作为一个二阶微分算子,拉普拉斯算子把C函数映射到C函数,对于k ≥ 2。表达式(1)(或(2))定义了一个算子Δ : C(R) → C(R),或更一般地,定义了一个算子Δ : C(Ω) → C(Ω),对于任何开集Ω。
对于阶跃状边缘,魂不附体导数在边缘点出现零交叉,即边缘点两旁二阶导数取异号。据此,对数字图像{f(i,j)}的每个像素,取它关于x轴方向和y轴方向的二阶差分之和,表示为
    运算模版:
  函数的拉普拉斯算子也是该函数的黑塞矩阵的迹,可以证明,它具有各向同性,即与坐标轴方向无关,坐标轴旋转后梯度结果不变。如果邻域系统是4 邻域,Laplacian 算子的模板为:
  0    1    0
1    -4    1
0    1    0
 如果邻域系统是8 邻域,Laplacian 算子的模板为:  
1    1    1
1    -8    1
1    1    1
 前面提过,Laplacian 算子对噪声比较敏感,所以图像一般先经过平滑处理,因为平滑处理也是用模板进行的,所以,通常的分割算法都是把Laplacian 算子和平滑算子结合起来生成一个新的模板。 (责任编辑:qin)