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CAnny算法流程图

Canny边缘检测算法可以分为以下5个步骤: 应用高斯滤波来平滑图像,目的是去除噪声 找寻图像的强度梯度(intensity gradients) 应用非最大抑制(non-maximum suppression)技术来消除边误检(本来不是但检测出来是) 应用双阈值的方

较高的亮度梯度比较有可能是边缘,但是没有一个确切的值来限定多大的亮度梯度是边缘多大,所以 Canny 使用了滞后阈值.滞后阈值需要两个阈值高阈值与低阈值.假设图像中的重要边缘都是连续的曲线,这样我们就可以跟踪给定曲线

clear all; close all;I=imread('rice.png');I=im2double(I);J=imnoise(I, 'gaussian', 0, 0.01);[K, thresh]=edge(J, 'canny');figure;subplot(121); imshow(J);subplot(122); imshow(K);

直接把这一句注释掉: if( argc == 2 && (pImg = cvLoadImage( argv[1], 0)) != 0 ) 加一句 pImg = cvLoadImage( "test.jpg", 0); //test.jpg是你要打开的图像

问题一:OTSU法是二值化图像的算法,经过OTSU处理图像就成了黑白二值图.CANNY算法是针对灰度图的边缘提取算法.OTSU处理后,不需要再加CANNY处理了.问题二:如果图像噪音较大,就需要先做中值滤波,或其它降噪处理.这是图像处理的前处理.做前处理的目的是提高图像质量,然后再做OTSU,效果会好一些.但图像本身就很清晰的话,就不需要加中值滤波了.通过你的问题,我感觉你还没有透彻理解几个术语的概念.先想清楚想把什么样的图像处理成什么样的图像,然后根据目的选择处理方法.如果话说重了,请原谅.

I=imread('yxl.tif');%读取图像 imshow(I) %显示原图像 BW3=edge(I,' canny',0.2); %canny图像边缘提取 figure,imshow(BW3) %显示canny图像 Canny方法不容易受噪声干扰,能够检测到真正的弱边缘. 下面附上其他的一些程序希望对你有用

im=imread('h1.jpg');I=rgb2gray(im); bw1=edge(I,'sobel'); bw2=edge(I,'roberts'); bw3=edge(I,'canny'); bw4=edge(I,'prewitt'); figure(2),subplot(2,2,1);imshow(bw4);title('prewitt算子效果图'); subplot(2,2,2);imshow(bw1);title('sobel算子效果图'); subplot(

Prewitt算子程序:clc clear all close all A = imread('tig.jpg'); %读入图像 imshow(A);title('原图'); y_mask = [-1 -1 -1;0 0 0;1 1 1]; %建立Y方向的模板 x_mask = y_mask'; %建立X方向的模板 I = im2double(A); %将图像数据转化为双精度 dx

i=imread('1.jpg'); 读入图像1i1=rgb2gray(i); 把rgb图像转换成灰度图像bw1=edge(i1,'log',0.07); 做阈值为0.07的高斯拉普拉斯(log)算法figure(3),imshow(i); 显示原图figure(4),imshow(bw1); 显示高斯拉普拉斯(log)边缘检测后的图

Canny边缘检测算子是John F. Canny于 1986 年开发出来的一个多级边缘检测算法.更为重要的是 Canny 创立了边缘检测计算理论(Computational theory of edge detection)解释这项技术如何工作.

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