计算机视觉08 42边缘以及边特征提取
计算机视觉面试题目大全及答案
计算机视觉面试题目大全及答案在这个信息爆炸的时代，计算机视觉成为了一个热门话题。
随着计算机技术的发展和普及，计算机视觉的应用越来越广泛。
然而，对于从事计算机视觉相关岗位的求职者来说，面试是一个不可避免的环节。
为了帮助大家更好地准备面试，本文将为你提供一份计算机视觉面试题目大全及答案。
一、图像处理与特征提取1. 图像去噪答案：常用的图像去噪方法有线性滤波器和非线性滤波器。
线性滤波器包括均值滤波器、中值滤波器等。
非线性滤波器包括双边滤波器、小波变换等。
2. 图像平滑与图像锐化的区别是什么？答案：图像平滑主要是为了使图像变得更加模糊，减少图像中的噪点和细节。
图像锐化则是为了突出图像中的细节和边缘，使图像更加清晰。
3. 常见的特征提取方法有哪些？答案：常见的特征提取方法包括边缘检测、角点检测、直线检测、SIFT特征提取等。
二、目标检测与识别1. 目标检测与目标识别的区别是什么？答案：目标检测是指在图像中定位和标记出目标的位置。
目标识别则是指根据目标的特征或者属性对目标进行分类。
2. 常见的目标检测方法有哪些？答案：常见的目标检测方法包括基于模板匹配的方法、基于特征的方法、基于深度学习的方法等。
3. 图像分割与目标检测有什么区别？答案：图像分割是指将一幅图像分成多个子区域，每个子区域包含一个或多个目标。
而目标检测则是指在图像中检测目标的位置，并标记出来。
三、深度学习与计算机视觉1. 什么是卷积神经网络？答案：卷积神经网络是一种深度学习算法，主要用于图像识别和目标检测。
它通过卷积层、池化层和全连接层等组件来提取图像的特征。
2. 请简要介绍一下深度学习中的反向传播算法。
答案：反向传播算法是深度学习中用于求解神经网络的权重和偏置的优化算法。
它通过计算预测值和真实值之间的误差，并将误差传播回神经网络的每一层，进而更新网络参数。
3. 常见的深度学习框架有哪些？答案：常见的深度学习框架包括TensorFlow、PyTorch、Keras等。
计算机视觉导论像处理与特征提取
计算机视觉导论像处理与特征提取计算机视觉导论：图像处理与特征提取计算机视觉是研究如何使机器“看”和理解图像或视频的科学与技术。
在计算机视觉领域中，图像处理是一项基础工作，而特征提取则是其中的重要环节。
本文将介绍计算机视觉导论中的图像处理方法以及特征提取的技术原理和应用。
1. 图像处理图像处理利用计算机技术对图像进行处理、改变和增强。
它可以包括图像增强、图像恢复、图像压缩、图像分割和图像去噪等多个方面。
图像处理技术在计算机视觉中扮演着重要的角色，因为它可以有效地减少图像的噪声、增强图像的对比度，并提供更好的输入数据给其他计算机视觉算法。
1.1 图像增强图像增强是指对图像进行处理以改善其视觉效果或增强所需信息的过程。
常见的图像增强技术包括直方图均衡化、对比度拉伸和颜色平衡等。
直方图均衡化可用于增强图像的对比度，对比度拉伸可以调整图像的亮度级别，而颜色平衡则可以更好地还原图像的真实颜色。
1.2 图像恢复图像恢复是指从受损或退化的图像中恢复出原始图像的过程。
受损的图像可能会有模糊、噪声或重影等问题，因此需要采用一系列的图像处理技术来恢复原始信息。
常见的图像恢复方法包括盲解卷积、去模糊和去噪等。
1.3 图像压缩图像压缩是指通过减少图像数据的表示以减小其文件大小的过程。
图像压缩可以分为有损和无损两种方式。
在有损压缩中，我们可以根据图像的特性丢弃一些不明显的信息来减小文件大小，而无损压缩则通过压缩算法将图像数据压缩到较小的尺寸而不损失任何信息。
常见的图像压缩算法包括JPEG和PNG。
1.4 图像分割图像分割是将图像分成多个区域或对象的过程。
它可以用于检测和分离图像中的不同物体或区域。
图像分割算法可以基于灰度、颜色、纹理或边缘等特性进行。
常见的图像分割方法有阈值分割、边缘检测和区域生长等。
1.5 图像去噪图像去噪是指消除图像中的噪声以提高图像质量的过程。
图像噪声可以是由于图像采集过程中的传感器问题、电磁辐射或图像传输过程中引入的。
特征提取方法
特征提取方法特征提取是指从原始数据中提取出具有代表性、能够表征数据特征的一些参数或属性。
在计算机视觉、模式识别、信号处理等领域，特征提取是非常重要的一环，它直接影响着后续的数据分析、分类、识别等任务的效果。
因此，选择合适的特征提取方法对于解决实际问题具有重要意义。
一、传统特征提取方法。
1. 统计特征。
统计特征是最常见的特征提取方法之一，它包括均值、方差、偏度、峰度等统计量。
这些统计特征能够反映数据的分布情况，对于一些简单的数据分析任务具有一定的效果。
2. 边缘特征。
边缘特征是在图像处理领域常用的特征提取方法，它可以通过边缘检测算法提取出图像中的边缘信息，进而用于图像分割、目标检测等任务。
3. 频域特征。
频域特征是通过对原始信号进行傅里叶变换或小波变换，将信号从时域转换到频域，然后提取频域特征参数。
这些特征对于信号处理、音频分析等领域具有重要意义。
二、基于深度学习的特征提取方法。
1. 卷积神经网络（CNN）。
CNN是一种非常有效的特征提取方法，它可以通过卷积层、池化层等操作，自动学习到数据中的特征。
在图像识别、目标检测等任务中，CNN能够取得非常好的效果。
2. 循环神经网络（RNN）。
RNN是一种适用于序列数据的特征提取方法，它可以捕捉到数据中的时序信息，对于自然语言处理、语音识别等任务具有重要意义。
3. 自编码器。
自编码器是一种无监督学习的特征提取方法，通过将输入数据编码成隐藏层的特征表示，再解码还原成输出数据，从而学习到数据的有效特征表示。
三、特征提取方法的选择。
在实际应用中，我们需要根据具体的问题和数据特点来选择合适的特征提取方法。
对于传统的特征提取方法，适用于一些简单的数据分析任务；而基于深度学习的特征提取方法，则适用于复杂的图像、语音、文本等数据分析任务。
在选择特征提取方法时，需要综合考虑数据的特点、任务的要求以及计算资源等因素。
总结。
特征提取是数据分析中非常重要的一环，选择合适的特征提取方法对于解决实际问题具有重要意义。
图像处理中的边缘检测和特征提取方法
图像处理中的边缘检测和特征提取方法图像处理是计算机视觉领域中的关键技术之一，而边缘检测和特征提取是图像处理中重要的基础操作。
边缘检测可以帮助我们分析图像中的轮廓和结构，而特征提取则有助于识别和分类图像。
本文将介绍边缘检测和特征提取的常见方法。
1. 边缘检测方法边缘检测是指在图像中找到不同区域之间的边缘或过渡的技术。
常用的边缘检测方法包括Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子。
Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测算法，通过对图像进行卷积操作，可以获取图像在水平和垂直方向上的梯度值，并计算获得边缘的强度和方向。
Prewitt算子也是一种基于梯度的边缘检测算法，类似于Sobel算子，但其卷积核的权重设置略有不同。
Prewitt算子同样可以提取图像的边缘信息。
Canny算子是一种常用且经典的边缘检测算法。
它结合了梯度信息和非极大值抑制算法，可以有效地检测到图像中的边缘，并且在边缘检测的同时还能削弱图像中的噪声信号。
这些边缘检测算法在实际应用中常常结合使用，选择合适的算法取决于具体的任务需求和图像特点。
2. 特征提取方法特征提取是指从原始图像中提取出具有代表性的特征，以便进行后续的图像分析、识别或分类等任务。
常用的特征提取方法包括纹理特征、形状特征和颜色特征。
纹理特征描述了图像中的纹理信息，常用的纹理特征包括灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）和方向梯度直方图（HOG）。
GLCM通过统计图像中像素之间的灰度变化分布来描述纹理特征，LBP通过比较像素与其邻域像素的灰度值来提取纹理特征，HOG则是通过计算图像中梯度的方向和强度来提取纹理特征。
这些纹理特征可以用于图像分类、目标检测等任务。
形状特征描述了图像中物体的形状信息，常用的形状特征包括边界描述子（BDS）、尺度不变特征变换（SIFT）和速度不变特征变换（SURF）。
BDS通过提取物体边界的特征点来描述形状特征，SIFT和SURF则是通过提取图像中的关键点和描述子来描述形状特征。
使用计算机视觉技术实现图像匹配和配准的方法和技巧
使用计算机视觉技术实现图像匹配和配准的方法和技巧计算机视觉技术在图像匹配和配准方面起着重要的作用。
图像匹配和配准是指通过计算机对两幅或多幅图像进行比较和对齐的过程，目的是找到它们之间的相似性和重叠区域。
在计算机视觉领域中，图像匹配和配准的方法和技巧正在不断发展和改进，为各种应用提供了强大的工具。
一、图像匹配的方法和技巧1. 特征提取：图像匹配的第一步是对图像中的特征进行提取。
常用的特征包括角点、边缘、纹理等。
通过提取关键点和描述子，可以用于后续的匹配和配准过程。
2. 特征匹配：在特征提取的基础上，需要对两幅图像中的特征进行匹配。
常见的特征匹配方法包括最近邻匹配、最近邻搜索、RANSAC等。
最近邻匹配将待匹配特征点与目标图像中最相似的特征进行匹配。
3. 特征描述：对匹配到的特征进行描述是图像匹配中的关键步骤。
常用的特征描述算法有SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）和ORB （Oriented FAST and Rotated BRIEF）等。
这些算法可以提取图像中的局部特征，并将其转化为能够容易匹配的向量表示。
4. 特征筛选：通过匹配得到的特征点可能存在误匹配和几何变化等问题。
因此，需要对匹配结果进行筛选和校正。
常用的方法包括基于几何变换模型的筛选和基于一致性检验的筛选。
5. 特征配准：匹配到的特征点可以用于图像配准，即将两幅图像进行对齐。
常用的配准方法有基于特征点的配准、基于区域的配准和基于自动的配准等。
配准过程的目标是通过对图像进行变换，使得它们在几何和视觉上尽可能地对齐。
二、图像配准的方法和技巧1. 基于特征点的配准：特征点在图像中具有明显的区分度和稳定性。
通过提取两幅图像中的特征点，并进行匹配和筛选，可以得到图像的相似变换模型，并实现图像的配准。
2. 基于区域的配准：图像的全局特征可以通过提取图像中的区域来实现。
通过提取两幅图像中的区域，并对这些区域进行匹配和筛选，可以得到图像的相似变换模型，并实现图像的配准。
边缘特征提取
边缘特征提取边缘检测（Edge Detection）是指图像处理和计算机视觉领域的重要基础技术，是从原始图像中提取更容易自然区分的边缘特征的过程。
通常，它可以在灰度图像中应用，也可以将其用于彩色图像的处理，它的目的是形成一张有明显边缘的图像，一般来说，用于检测边缘的函数只有两步：空间强度求差和非极大值抑制。
以下是边缘检测的主要方法：1. Sobel边缘检测：Sobel算子是一种基于空间滤波和梯度计算的边缘检测算法，其结构简单，但同时它也是最为高效的边缘检测技术。
其核心思想就是通过用权重数值滤波矩阵对图像进行处理，其矩阵滤波效果主要是一个水平方向和垂直方向，每一个矩阵滤波都是相对应图像的差分，在这样的情况下，在一幅图中，边缘的轮廓就能够更容易地突出边缘区域，从而进行边缘检测。
2. Canny边缘检测：Canny算子也是一种基于梯度计算的边缘检测算法，Canny算子中所用的是一个多阶梯度，Canny算子能更好的保留边缘的直线性，即使在边缘很模糊的情况下依然能够有很好的效果。
其处理图像的流程主要分为五步：去噪，求梯度，非极大值抑制，双阈值，滤波处理。
3. 综合滤波边缘检测：综合滤波是将多个滤波器联合起来，运用空间频率分别和方向滤波器，以及锐化和平滑，消除搞错等能够得到更加清晰的边缘，并且基本不会出现假脉冲。
此外，针对强度差异比较大时，综合滤波也能够很好的保留局部的边缘特征，避免掉了噪声的干扰。
4. LoG边缘检测：Laplacian of Gaussian（LoG）是由图像处理历史上著名的Gaussian平滑处理后的求Laplac的技术，它的目的在于得到更优秀的边缘检测效果。
LoG算子先会进行高斯变换，然后在原图上进行求Laplac求差操作，最后再进行非极大值抑制，其结果是一副有明显边缘的图像，尤其能更受更噪声较大的环境。
以上就是图像处理领域的边缘检测的几种主要的技术，它们中的每一种都有自己的应用场景，比如Sobel可以用于低频环境，Canny可以用于色彩边缘，综合滤波能用于强度差异比较大的图像，LoG则更适用于噪声比较严重的图像等等。
如何利用计算机视觉技术实现图像特征提取
如何利用计算机视觉技术实现图像特征提取计算机视觉技术的发展已经取得了很大的突破，使得我们能够从图像中提取出有用的特征信息。
图像特征提取是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，它对于图像识别、图像搜索、图像检索等应用具有重要意义。
本文将介绍如何利用计算机视觉技术实现图像特征提取。
首先，图像特征提取是指从图像中提取出对于任务具有鉴别性的信息，常见的图像特征包括颜色、纹理、形状等。
计算机视觉技术通过对图像进行数字化处理和分析，将图像中的特征转化为计算机可以处理的数据形式。
一种常用的图像特征提取方法是利用直方图统计图像中的颜色信息。
颜色是图像中最直观的特征之一，可以通过统计图像中每个像素的颜色数目来确定图像的颜色分布。
通过计算图像的颜色直方图，我们可以得到描述图像颜色特征的数据。
例如，在图像检索任务中，可以利用颜色直方图来比较图像之间的相似度，从而实现图像的搜索。
除了颜色特征，纹理特征也是图像特征提取的重要内容之一。
纹理是指图像中的一些局部区域所呈现出的细节信息。
纹理特征可以通过计算图像中像素的灰度值差异或者局部方向梯度来进行描述。
常用的纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵和局部二值模式。
利用这些方法，我们可以从图像中提取出纹理特征，并用于图像分类、图像分割等任务中。
此外，形状特征也是图像特征提取的重要内容。
形状特征是指图像中物体的轮廓形状信息。
在计算机视觉领域中，常用的形状特征提取方法包括边缘检测、角点检测、轮廓拟合等。
通过这些方法，我们可以从图像中提取出物体的形状特征，并用于目标识别、目标跟踪等任务中。
除了上述提到的方法，近年来深度学习技术在图像特征提取中也取得了重要的进展。
深度学习是一种以人工神经网络为基础的机器学习方法，它可以自动学习图像中的特征表示。
通过深度学习网络，我们可以将图像输入网络中进行处理，并得到一组有判别能力的特征表示。
这种方法不需要手动设计特征提取算法，能够更好地适应不同的任务和图像数据。
了解计算机视觉技术中的边界提取算法
了解计算机视觉技术中的边界提取算法计算机视觉技术中的边界提取算法是一项关键技术，它在图像和视频处理中起着重要的作用。
边界提取算法可以用于对象检测、形状分析、图像分割和目标识别等诸多领域。
本文将介绍常用的边界提取算法，包括基于梯度的算法、基于模型的算法和基于深度学习的算法等。
在计算机视觉中，边界是表示图像信息变化的重要特征。
不同于图像中的纹理和颜色信息，边界提供了图像中物体之间的分离信息。
因此，边界提取算法可以帮助我们更好地理解图像中的物体结构和形状。
最常用的边界提取算法之一是基于梯度的算法，例如Sobel算子和Canny边缘检测算法。
Sobel算子是一种简单而有效的边缘检测算法，它通过计算图像中像素灰度值的梯度来检测边界。
Sobel算子将图像分别在水平和垂直方向进行卷积运算，然后通过两个方向上的梯度值来计算边缘的强度和方向。
相比之下，Canny边缘检测算法更加复杂且准确。
Canny算法首先对图像进行高斯滤波，以平滑图像并降低噪声。
然后，它计算图像的梯度，并根据梯度的幅值和方向来确定边界。
最后，Canny算法利用非极大值抑制和双阈值策略来精确地检测边界，从而提高边缘检测的准确性和稳定性。
除了基于梯度的算法，基于模型的算法也被广泛应用于边界提取。
基于模型的算法通过拟合图像边界的数学模型来提取边界。
例如，Hough变换是一种经典的基于模型的算法，它用于检测图像中的直线和圆。
Hough变换通过在参数空间中检测图像变换的最高累加值来识别边界形状。
另一种常见的基于模型的边界提取算法是活动轮廓模型（Active Contour Model），也称为“蛇”模型。
活动轮廓模型基于图像的灰度分布和边缘梯度信息来定义能量函数，然后使用优化算法来调整轮廓的位置和形状，以逐步逼近图像中的边界。
近年来，随着深度学习的快速发展，基于深度学习的边界提取算法也取得了显著的进展。
深度学习模型可以通过大量的标注数据进行训练，学习到复杂的图像特征和边界表达，从而实现更准确的边界提取。
知识点归纳 计算机视觉中的特征提取与目标跟踪
知识点归纳计算机视觉中的特征提取与目标跟踪计算机视觉（Computer Vision）是人工智能领域的重要分支，旨在让计算机具备类似人类视觉的能力，从图像或者视频中提取并理解有用的信息。
在计算机视觉中，特征提取和目标跟踪是两个核心的知识点，本文将对它们进行归纳和总结。
一、特征提取特征提取是计算机视觉中的基础工作，它是从原始图像数据中提取出具有代表性和可区分性的特征的过程。
这些特征能够反映图像的结构、纹理、形状等信息，为后续的图像处理和分析提供基础。
1. 图像特征的种类在计算机视觉中，常见的图像特征包括颜色特征、纹理特征、形状特征和边缘特征等。
颜色特征可以通过提取图像中的颜色直方图或者颜色矩来表示；纹理特征可通过灰度共生矩阵、小波变换等方法来获取；形状特征则主要通过边缘检测和边缘提取得到；边缘特征通常可以通过Canny算子等方法获得。
2. 特征提取的方法为了获取图像的特征，计算机视觉领域提出了多种特征提取的方法。
其中，常用的方法有滤波器方法、兴趣点检测和描述子方法等。
滤波器方法基于图像上的像素点进行滤波操作，常用的滤波器包括高斯滤波器和边缘检测滤波器；兴趣点检测和描述子方法则通过检测图像上的关键点，并提取这些关键点的描述子来表示图像的特征。
二、目标跟踪目标跟踪是计算机视觉中的一个重要任务，其目标是在视频序列中追踪一个或多个感兴趣的目标。
目标跟踪在实际应用中有着广泛的应用，如视频监控、人脸识别等领域。
1. 目标跟踪的挑战目标跟踪面临着许多挑战，如目标的外观变化、遮挡、相似目标的干扰等。
为了应对这些挑战，计算机视觉领域提出了多种目标跟踪算法。
常用的算法有基于模板匹配的方法、基于关联滤波器的方法、基于学习的方法等。
2. 目标跟踪的算法模板匹配是一种简单却常用的目标跟踪算法，它通过将目标物体的模板与图像序列逐帧进行匹配，从而实现跟踪的目的。
关联滤波器是另一种常见的目标跟踪算法，它通过训练一个滤波器来表示目标物体的外观模型，然后在后续的帧中实时地进行目标跟踪。
计算机视觉：视觉特征提取、识别与理解
计算机视觉：视觉特征提取、识别与理解计算机视觉是一种类似于人类视觉的信息处理技术，它通过计算机对图形、图像或视频数据进行处理和分析，以实现对物体、场景和人的识别、理解和处理。
计算机视觉是人工智能的一个分支，它与机器学习、模式识别和数据挖掘等技术密切相关。
视觉特征提取是计算机视觉中最重要的一部分，它代表了计算机视觉信息处理的核心部分。
视觉特征提取是通过对图像、图形或视频数据进行轮廓、边缘、特征点等分析，提取出代表目标特征的信息。
在视觉特征提取过程中，采取不同的算法，如金字塔算法、局部相似性算法等，不同算法的特征提取方式不同，其生效效果和处理速度各有不同。
视觉特征识别与理解是计算机视觉的另一个重要领域。
对于计算机来说，为了实现算法计算图像信息的目标，需要通过视觉特征识别来区分不同目标。
视觉特征识别可以采用人工智能和机器学习等技术，在大量实例数据的基础上进行训练。
通过训练集中的分类、标记和注释等信息，计算机可以识别出复杂的视觉特征并进行标识和分类。
视觉特征识别的算法主要包括SVM、Boost和深度学习等。
其中，深度学习算法目前是视觉特征识别的最热门技术，它采用多个神经网络组合，可以从原始图像中自动学习特征，通过对分类任务建立不同的层次结构，可以更好地实现视觉特征识别任务。
对于计算机视觉来说，比较重要的一个领域是图像处理，该领域是对数据进行预处理和分析的过程。
图像处理算法的目标是进行图像增强、矫正和修复，以消除图像中的噪音，并提高图像的质量和可视性。
另外，针对不同的计算机视觉应用，还可以采用不同的技术进行视觉特征提取、识别和理解。
例如，对于人脸识别领域，可以使用Haar级联分类器来检测和识别人脸，而在物体识别领域，则可以采用分层次的模型来实现对物体的识别和分类。
综上所述，计算机视觉在不断的发展和进步，目前已经在许多领域中得到了应用。
随着计算机视觉技术的不断成熟和进一步发展，相信将来计算机视觉将成为一种有效的解决方案，可被应用于自动驾驶、智能机器人、智能医疗和安防等领域。
特征提取方法
特征提取方法特征提取是图像处理、模式识别、计算机视觉等领域中的重要问题，它是指从原始数据中提取出具有代表性、区分性的特征，用以描述目标对象的属性和特性。
特征提取方法的选择直接影响到后续的数据分析和模式识别效果，因此在实际应用中具有重要意义。
一、传统特征提取方法。
1. 边缘检测。
边缘是图像中灰度变化明显的地方，边缘检测是图像处理中常用的特征提取方法之一。
经典的边缘检测算子包括Sobel、Prewitt、Roberts等，它们通过计算图像灰度的一阶导数来检测图像中的边缘。
2. 角点检测。
角点是图像中具有显著角度变化的点，角点检测是另一种常用的特征提取方法。
Harris角点检测算法是其中的经典代表，它通过计算图像局部区域的灰度变化来检测角点。
3. 尺度不变特征变换（SIFT）。
SIFT是一种基于局部特征的描述符，它具有尺度不变性和旋转不变性等优点，被广泛应用于图像配准、目标识别等领域。
二、深度学习特征提取方法。
1. 卷积神经网络（CNN）。
CNN是一种专门用于处理具有类似网格结构的数据的深度学习模型，它通过卷积层和池化层来提取图像的特征，并在此基础上实现图像分类、目标检测等任务。
2. 循环神经网络（RNN）。
RNN是一种适用于序列数据的深度学习模型，它可以用于提取文本、语音等序列数据的特征，广泛应用于自然语言处理、语音识别等领域。
3. 自编码器（Autoencoder）。
自编码器是一种无监督学习的深度学习模型，它可以通过学习数据的压缩表示来实现特征提取，被广泛应用于图像去噪、特征重建等任务。
三、特征提取方法的选择。
在实际应用中，特征提取方法的选择需要根据具体的问题和数据特点来进行。
传统的特征提取方法在一些简单场景下仍然具有优势，而深度学习方法则在复杂场景和大规模数据下表现更为出色。
因此，我们需要根据实际情况灵活选择特征提取方法，以达到最佳的数据分析和模式识别效果。
总结。
特征提取是图像处理、模式识别等领域中的重要问题，传统的特征提取方法包括边缘检测、角点检测、SIFT等，而深度学习方法则包括CNN、RNN、自编码器等。
计算机视觉中的特征提取技术方法
计算机视觉中的特征提取技术方法计算机视觉是现代科技中的一个重要分支，它让计算机能够模仿人类视觉系统，从而实现感知、识别、分析等一系列视觉相关的任务。
在计算机视觉中，特征提取是一项基础技术，它是将图像中重要的信息提取出来的过程，是图像处理和分析的关键步骤之一。
在本文中，将详细介绍计算机视觉中的特征提取技术方法，包括传统的方法和近年来广泛应用的深度学习方法。
一、传统特征提取方法1、边缘检测边缘是图像中最基本的特征之一，可以通过检测图像中相邻的像素之间的强度变化来识别。
传统的边缘检测方法包括Sobel、Canny和Laplacian等，其中Sobel方法使用Sobel算子来检测垂直和水平方向的边缘，Canny算法则是将非极大值抑制和双阈值处理结合起来，可以得到更为准确的边缘。
2、角点检测角点是指在图像中两条边缘交汇的点，其具有高度稳定性和可重复性，因此在很多应用场景下，角点检测比较有用。
常见的角点检测方法包括Harris、Shi-Tomasi和FAST等，其中Harris方法通过对图像像素灰度值的偏导数进行计算，来判断像素点是否为角点；FAST算法则是通过计算像素周围的灰度变化来选出特征点。
3、尺度空间分析一张图像的尺度空间包括了多个尺度下的图像，不同尺度下的图像有着不同的特征和表示方式。
尺度空间分析旨在在多个尺度下找到特征点，常见的方法有尺度空间极值检测、高斯金字塔和拉普拉斯金字塔等。
二、深度学习特征提取方法1、卷积神经网络（CNN）近年来深度学习在计算机视觉领域中的应用越来越广泛。
卷积神经网络是其中一种特别受欢迎的模型，它可以从原始图像中直接学习特征，极大地简化了图像处理过程。
通过在多层神经元之间共享参数，CNN可以自动学习出图像中的特定特征，这些特征可以用于分类、目标检测、图像搜索等任务。
2、循环神经网络（RNN）RNN是一种可以捕捉序列信息的深度学习模型，在计算机视觉领域中也得到了广泛应用。
在图像描述生成、视频理解等任务中，RNN模型可以将输入序列映射为输出序列，从而实现目标识别和描述的功能。
计算机视觉技术中常见的图像识别方法
计算机视觉技术中常见的图像识别方法在计算机视觉领域，图像识别是一项重要的技术，它使得计算机能够理解和识别图像中的内容。
图像识别方法包括了很多不同的技术和算法，本文将介绍一些常见的图像识别方法。
1. 特征提取方法：特征提取是图像识别的关键步骤，它能将图像中的关键信息提取出来，以便后续的识别和分类。
常见的特征提取方法包括：- 边缘检测：边缘是图像中明显颜色或灰度值变化的地方，边缘检测方法可以通过计算像素灰度值的一阶或二阶导数来检测并标记出边缘。
常用的边缘检测方法包括Sobel算子、Canny算子等。
- 尺度不变特征变换（SIFT）：SIFT是一种对图像局部特征进行提取和描述的算法。
它通过寻找图像中的关键点，并计算关键点周围的局部特征描述子来实现图像的特征提取。
SIFT算法具有尺度不变性和旋转不变性等优点，被广泛应用于目标识别和图像匹配领域。
- 主成分分析（PCA）：PCA是一种统计学方法，用于将高维数据转变为低维数据，并保留原始数据的主要特征。
在图像识别中，可以使用PCA方法将图像像素矩阵转换为特征向量，从而实现图像的特征提取和降维。
2. 分类器方法：分类器方法是图像识别中常用的方法之一，它通过训练一个分类器来预测图像的类别。
常见的分类器方法包括：- 支持向量机（SVM）：SVM是一种监督学习算法，它通过将数据映射到高维空间中，构建一个能够将不同类别分开的超平面来实现分类。
在图像识别中，可以利用SVM方法通过给定的特征来训练一个分类器，再用该分类器对新的图像进行预测。
- 卷积神经网络（CNN）：CNN是一种前馈神经网络，它通过多层卷积和池化层来自动学习和提取图像中的特征。
CNN在图像识别领域取得了很大的成功，被广泛应用于图像分类、目标检测和图像分割等任务中。
- 决策树：决策树是一种基于树形结构的分类方法，它通过根据特征的不同取值来对样本进行分类。
在图像识别中，可以构建一棵决策树来实现对图像的分类和识别。
计算机视觉技术如何进行图像特征提取
计算机视觉技术如何进行图像特征提取在计算机视觉领域中，图像特征提取是一个关键的步骤，它在目标检测、图像识别、图像检索等任务中发挥着重要作用。
通过合适的特征提取技术，计算机能够以一种更可理解的方式来处理图像，并从中获取有用的信息。
图像特征提取的目标是将原始图像转换为一组能够有效表示图像的特征向量。
这些特征向量包含了图像的结构、纹理、颜色等方面的信息，能够描述图像的本质特征。
以下将介绍几种常见的图像特征提取技术。
1. 基于颜色的特征提取基于颜色的特征提取是最直观的一种方式，它使用色彩直方图、颜色矩等统计方法来描述图像中的颜色分布情况。
通过计算图像中各个颜色通道的分布和统计值，可以得到图像的颜色特征向量。
2. 基于形状的特征提取基于形状的特征提取主要是通过分析图像中的边缘、轮廓等几何结构来描述图像的形状特征。
常用的方法包括边缘检测、形状描述子等。
通过计算这些特征，可以得到表征图像形状的特征向量。
3. 基于纹理的特征提取基于纹理的特征提取是通过分析图像中的纹理、纹理统计信息等来描述图像的纹理特征。
纹理特征可以用于区分不同的材质、纹理类型等。
常用的方法包括灰度共生矩阵、局部二值模式等。
4. 基于深度学习的特征提取近年来，深度学习技术在图像特征提取方面取得了巨大的突破。
深度卷积神经网络（CNN）可以自动从原始图像中学习到高级的特征表示。
通过在大规模数据集上进行训练，CNN能够提取出图像中的通用特征，如边缘、纹理、形状等。
这些特征可以进一步用于其他计算机视觉任务。
在进行图像特征提取时，还需要考虑特征的选择、维度的问题。
一方面，选择合适的特征对于任务的成功非常重要。
不同的任务需要关注不同类型的特征，需要根据具体情况选择合适的特征提取方法。
另一方面，特征的维度问题需要进行适当的处理。
维度过高容易导致特征稀疏问题，而维度过低可能导致信息损失。
因此，需要通过合理的降维技术来处理。
总结起来，图像特征提取在计算机视觉技术中是一个重要且复杂的任务。
数字图像边缘特征提取方法及研究
数字图像边缘特征提取方法及研究作者：于凯来源：《中国科技纵横》2014年第05期【摘要】边缘检测在数字图像处理、计算机视觉中有着重要的应用。
本文对数字图像处理中几种具有代表性的边缘检测算法进行了理论分析，并提出了图像边缘特征提取的改进方法，通过比较得出其优点和适用范围，为实际应用采用此方法提供对照和参考。
【关键词】边缘检测数字图像处理算子巴特沃斯滤波器1 引言所谓边缘，是指其周围像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合，不同灰度值的相邻区域之间有边缘出现，边缘是灰度值不连续的结果。
而边缘检测正是基于幅度不连续性对图像进行分割。
图像边缘检测是图象处理与分析中基础的内容之一，但仍有问题需要完善。
图像采集过程中由于投影、混合、畸变和噪声等导致特征的模糊和变形，会造成图像特征难以提取。
为了获得更清晰的图像轮廓图，可以先对采集的图像进行滤波去噪处理，然后再利用各种算法对图像进行边缘检测，最后再将边缘像素连接起来，即可得到清晰、完整的图像轮廓。
1.1 问题的提出传统的图像边缘检测方法大多从图像的高频分量中提取边缘信息，微分运算是边缘检测与提取的主要手段。
早期就出现了很多一阶微分边缘检测算子，如Sobel算子、Prewitt算子、Roberts算子和Kirch算子等。
但由于它们对噪声的敏感度较高，所以实际效果并不理想。
基于最优化理论的Canny边缘检测算法具有信噪比大、检测精度高和计算量小等优点，一直被广泛应用。
但Canny算法也有不足之处，比如Canny算法采用双阈值方法检测边缘，难以选择合理的下限阈值。
其获取的边缘难以达到单像素级，会存在一个边缘点有多个响应的现象。
为此，本文分别对Canny算法的不足提出了改进方案。
1.2 研究的意义本文提出的图像边缘提取算法改进方案基于ButterWorth高通滤波原理。
算法意义在于充分利用图像在傅立叶变换后在频域易于去噪、增强轮廓的优势，保留了傅立叶变换及滤波器设计的快速和简单性。
了解计算机视觉技术中的特征提取方法
了解计算机视觉技术中的特征提取方法计算机视觉技术中的特征提取方法在图像处理和模式识别领域中具有重要的地位。
特征提取是指从原始数据中提取出对于解决特定问题有用的信息或特征的过程。
计算机视觉技术中的特征提取方法可以帮助计算机理解和解释图像，从而实现图像分类、目标检测、人脸识别等应用。
在计算机视觉中，特征提取的目标是将高维、复杂的图像数据转换为低维、简化的特征表示，以便于后续的处理和分析。
下面将介绍一些常见的特征提取方法。
1. 基于统计的特征提取方法：这种方法基于对图像像素值的统计分析，例如直方图、均值、方差等。
这些统计特征可以描述图像的亮度、对比度、纹理等方面的信息。
通过计算这些统计特征，我们可以对图像进行分类和识别。
2. 基于滤波的特征提取方法：这种方法利用滤波器对图像进行卷积运算，提取图像中的频域信息。
常见的滤波器包括边缘检测滤波器、纹理滤波器等。
通过应用这些滤波器，我们可以提取出图像中的边缘、纹理等特征。
3. 基于形状的特征提取方法：这种方法主要关注图像中的形状信息，例如边界、轮廓等。
常见的形状特征包括周长、面积、圆度等。
通过提取图像的形状特征，我们可以进行物体检测、图像配准等任务。
4. 基于颜色的特征提取方法：这种方法利用图像中的颜色信息进行特征提取。
颜色特征可以通过直方图、颜色矩等方式进行表示。
利用颜色特征，我们可以进行图像检索、颜色分割等应用。
5. 基于深度学习的特征提取方法：深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的成功。
深度学习网络可以利用大量带标签的图像数据进行训练，从而学习到特征提取和表示的有效方法。
常见的深度学习网络包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
无论采用哪种特征提取方法，需要考虑以下几个因素：1. 特征的判别性：提取的特征应该具有较大的差异性，可以区分不同的类别。
特征应该能够捕捉图像中的关键信息，而不受图像中的变化和噪声的干扰。
2. 特征的鲁棒性：提取的特征应该对图像的平移、旋转、缩放等操作具有一定的不变性。
计算机图像处理中的特征提取与图像分割算法
计算机图像处理中的特征提取与图像分割算法计算机图像处理是人工智能领域的一个重要分支，涉及到对图像进行分析、处理和理解的技术和方法。
在图像处理中，特征提取和图像分割算法是两个关键的步骤。
本文将介绍计算机图像处理中的特征提取和图像分割算法，并讨论它们的应用和局限性。
一、特征提取特征提取是指从原始图像中选择并提取出能够描述图像内容的关键信息。
计算机视觉领域中常用的特征包括边缘、角点、纹理、颜色等。
下面将介绍几种常见的特征提取算法。
1. 边缘检测算法边缘是图像中灰度或颜色变化显著的区域，常用于图像分割和对象检测。
边缘检测算法可以通过检测图像中灰度或颜色的变化来提取出边缘信息。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等。
2. 角点检测算法角点是图像中具有显著角度变化的点，常用于图像匹配和物体追踪。
角点检测算法可以通过检测图像中灰度或颜色的变化来提取出角点信息。
常用的角点检测算法包括Harris角点检测算法、FAST角点检测算法等。
3. 纹理分析算法纹理是图像中的重要特征，用于描述图像中的细节信息。
纹理分析算法可以通过提取图像中的统计特征、频域特征或结构特征等来描述图像的纹理信息。
常用的纹理分析算法包括灰度共生矩阵、小波变换等。
4. 颜色特征提取算法颜色是图像中的一种重要视觉特征，可以用于图像分割、物体识别等任务。
颜色特征提取算法可以通过提取图像中的色彩分布、颜色矩等来描述图像的颜色信息。
常用的颜色特征提取算法包括颜色直方图、颜色矩等。
二、图像分割图像分割是指将图像划分为若干个具有独立语意的区域的过程。
图像分割在计算机视觉和图像处理领域有着广泛的应用，如目标检测、图像增强和医学图像分析等。
1. 基于阈值的分割算法基于阈值的分割算法是一种简单而有效的图像分割方法。
该方法根据像素值的灰度或颜色与设定的阈值进行比较，将图像分割为前景和背景两部分。
常用的基于阈值的分割算法包括全局阈值法、自适应阈值法等。
图像处理中的边缘检测和特征提取算法
图像处理中的边缘检测和特征提取算法图像处理作为一种新兴的交叉学科，近年来得到了广泛的关注和应用。
图像处理的核心技术之一就是边缘检测和特征提取。
这两个技术的重要性不言而喻，无论是在计算机视觉、机器人、医学诊断等领域，都有着广泛的应用。
本文将针对这两个技术进行深入讨论。
一、图像中的边缘图像的边缘指的是图像灰度值发生剧烈变化的地方，通常表示了图像中物体的轮廓和形状信息。
对于图像处理来说，边缘的提取是非常重要的，因为它能提供很多有用的信息，如轮廓、缺陷、纹理等。
边缘检测旨在提取图像中的所有边缘，从而在分析或处理图像时，能快速得到更精准和更有效的结果。
常见的边缘检测算法主要有：1. 基于Sobel算子的边缘检测Sobel算子是一个非常常见的边缘检测算子，其原理是利用一个3x3的卷积核对原始图像进行卷积，以获得每个像素点的灰度梯度。
具体方法是将Sobel算子分别应用于x和y方向，然后将两个方向的结果相加，即可得到最终的边缘检测结果。
Sobel算子的优点是简单易用，计算量小，同时能够有效地抑制噪声干扰。
2. 基于Canny算子的边缘检测Canny算子是一种著名的边缘检测算子，其主要优点是具有很高的准确率和很低的误检率。
Canny算子的主要思想是在高斯滤波后，利用梯度的幅值和方向来检测边界，然后再用非极大值抑制和双阈值处理来细化边界。
Canny算子的缺点是计算量较大，比较耗费时间。
二、特征提取特征提取是图像处理中非常重要的一个环节，它主要是从原始图像中提取出具有代表性的特征，以便于对图像进行分类、目标跟踪、匹配等任务。
特征提取可以大大简化后续处理过程，提高处理效率和准确率。
常见的特征提取算法主要有：1. HOG特征HOG(Histogram of Oriented Gradients)特征是一种非常流行的特征提取算法，它主要通过对图像梯度方向直方图的统计来反映局部图像结构，进而得到具有代表性的特征向量。
HOG特征适用于图像的局部特征提取，如目标检测、行人识别等。
计算机视觉设计知识测试 选择题 45题
1. 计算机视觉的主要目标是什么？A. 使计算机能够理解和解释视觉世界B. 使计算机能够生成图像C. 使计算机能够进行图像压缩D. 使计算机能够进行图像传输2. 以下哪项不是计算机视觉的应用领域？A. 自动驾驶汽车B. 医学图像分析C. 音频处理D. 安全监控3. 图像处理中的“边缘检测”主要用于什么？A. 识别图像中的物体B. 增强图像的对比度C. 检测图像中的边界和轮廓D. 减少图像的噪声4. 以下哪种算法常用于图像识别？A. K-均值聚类B. 支持向量机C. 卷积神经网络D. 决策树5. 在计算机视觉中，“特征提取”是什么意思？A. 从图像中提取有用的信息B. 从图像中删除无用的信息C. 将图像转换为另一种格式D. 增加图像的分辨率6. 以下哪项技术不是基于深度学习的计算机视觉技术？A. 卷积神经网络B. 循环神经网络C. 支持向量机D. 生成对抗网络7. 在图像处理中，“直方图均衡化”主要用于什么？A. 增加图像的对比度B. 减少图像的对比度C. 增加图像的亮度D. 减少图像的亮度8. 以下哪种方法常用于图像的预处理？A. 边缘检测B. 直方图均衡化C. 特征匹配D. 目标检测9. 在计算机视觉中，“目标检测”是什么意思？A. 识别图像中的特定物体B. 识别图像中的所有物体C. 识别图像中的背景D. 识别图像中的颜色10. 以下哪种技术常用于图像的分割？A. 边缘检测B. 区域生长C. 特征提取D. 图像压缩11. 在计算机视觉中，“图像分割”是什么意思？A. 将图像分成多个部分B. 将图像转换为另一种格式C. 增加图像的分辨率D. 减少图像的分辨率12. 以下哪种算法常用于图像的分类？A. K-均值聚类B. 支持向量机C. 卷积神经网络D. 决策树13. 在计算机视觉中，“图像分类”是什么意思？A. 将图像分为不同的类别B. 将图像转换为另一种格式C. 增加图像的分辨率D. 减少图像的分辨率14. 以下哪种技术常用于图像的增强？A. 边缘检测B. 直方图均衡化C. 特征提取D. 图像压缩15. 在计算机视觉中，“图像增强”是什么意思？A. 提高图像的质量B. 降低图像的质量C. 增加图像的分辨率D. 减少图像的分辨率16. 以下哪种算法常用于图像的匹配？A. K-均值聚类B. 支持向量机C. 卷积神经网络D. 特征匹配17. 在计算机视觉中，“图像匹配”是什么意思？A. 将两幅图像进行比较B. 将图像转换为另一种格式C. 增加图像的分辨率D. 减少图像的分辨率18. 以下哪种技术常用于图像的压缩？A. 边缘检测B. 直方图均衡化C. 特征提取D. 图像压缩19. 在计算机视觉中，“图像压缩”是什么意思？A. 减少图像的数据量B. 增加图像的数据量C. 增加图像的分辨率D. 减少图像的分辨率20. 以下哪种算法常用于图像的识别？A. K-均值聚类B. 支持向量机C. 卷积神经网络D. 决策树21. 在计算机视觉中，“图像识别”是什么意思？A. 识别图像中的物体B. 将图像转换为另一种格式C. 增加图像的分辨率D. 减少图像的分辨率22. 以下哪种技术常用于图像的分析？A. 边缘检测B. 直方图均衡化C. 特征提取D. 图像压缩23. 在计算机视觉中，“图像分析”是什么意思？A. 对图像进行详细的研究B. 将图像转换为另一种格式C. 增加图像的分辨率D. 减少图像的分辨率24. 以下哪种算法常用于图像的跟踪？A. K-均值聚类B. 支持向量机C. 卷积神经网络D. 特征跟踪25. 在计算机视觉中，“图像跟踪”是什么意思？A. 跟踪图像中的物体B. 将图像转换为另一种格式C. 增加图像的分辨率D. 减少图像的分辨率26. 以下哪种技术常用于图像的融合？A. 边缘检测B. 直方图均衡化C. 特征提取D. 图像融合27. 在计算机视觉中，“图像融合”是什么意思？A. 将多幅图像合并成一幅图像B. 将图像转换为另一种格式C. 增加图像的分辨率D. 减少图像的分辨率28. 以下哪种算法常用于图像的合成？A. K-均值聚类B. 支持向量机C. 卷积神经网络D. 图像合成29. 在计算机视觉中，“图像合成”是什么意思？A. 创建新的图像B. 将图像转换为另一种格式C. 增加图像的分辨率D. 减少图像的分辨率30. 以下哪种技术常用于图像的渲染？A. 边缘检测B. 直方图均衡化C. 特征提取D. 图像渲染31. 在计算机视觉中，“图像渲染”是什么意思？A. 创建图像的视觉效果B. 将图像转换为另一种格式C. 增加图像的分辨率D. 减少图像的分辨率32. 以下哪种算法常用于图像的滤波？A. K-均值聚类B. 支持向量机C. 卷积神经网络D. 图像滤波33. 在计算机视觉中，“图像滤波”是什么意思？A. 对图像进行平滑处理B. 将图像转换为另一种格式C. 增加图像的分辨率D. 减少图像的分辨率34. 以下哪种技术常用于图像的去噪？A. 边缘检测B. 直方图均衡化C. 特征提取D. 图像去噪35. 在计算机视觉中，“图像去噪”是什么意思？A. 减少图像中的噪声B. 增加图像中的噪声C. 增加图像的分辨率D. 减少图像的分辨率36. 以下哪种算法常用于图像的增强？A. K-均值聚类B. 支持向量机C. 卷积神经网络D. 图像增强37. 在计算机视觉中，“图像增强”是什么意思？A. 提高图像的质量B. 降低图像的质量C. 增加图像的分辨率D. 减少图像的分辨率38. 以下哪种技术常用于图像的校正？A. 边缘检测B. 直方图均衡化C. 特征提取D. 图像校正39. 在计算机视觉中，“图像校正”是什么意思？A. 纠正图像的错误B. 将图像转换为另一种格式C. 增加图像的分辨率D. 减少图像的分辨率40. 以下哪种算法常用于图像的变换？A. K-均值聚类B. 支持向量机C. 卷积神经网络D. 图像变换41. 在计算机视觉中，“图像变换”是什么意思？A. 改变图像的形状或位置B. 将图像转换为另一种格式C. 增加图像的分辨率D. 减少图像的分辨率42. 以下哪种技术常用于图像的配准？A. 边缘检测B. 直方图均衡化C. 特征提取D. 图像配准43. 在计算机视觉中，“图像配准”是什么意思？A. 对齐多幅图像B. 将图像转换为另一种格式C. 增加图像的分辨率D. 减少图像的分辨率44. 以下哪种算法常用于图像的识别？A. K-均值聚类B. 支持向量机C. 卷积神经网络D. 决策树45. 在计算机视觉中，“图像识别”是什么意思？A. 识别图像中的物体B. 将图像转换为另一种格式C. 增加图像的分辨率D. 减少图像的分辨率答案1. A2. C3. C4. C5. A6. C7. A8. B9. A10. B11. A12. C13. A14. B15. A16. D17. A18. D19. A20. C21. A22. A23. A24. D25. A26. D27. A28. D29. A30. D31. A32. D33. A34. D35. A36. D37. A38. D39. A40. D41. A42. D43. A44. C45. A。
图像形状特征提取方法
图像形状特征提取方法图像形状特征提取是计算机视觉领域中的一项重要任务，它可以帮助我们理解、分析和识别不同对象在图像中的形状特征。
在本文中，我将介绍一些常用的图像形状特征提取方法，并探讨它们的优势和局限性。
一、边缘检测边缘是图像中物体间的分界线，因此，边缘检测是最直观和常用的图像形状特征提取方法之一。
边缘检测算法可以通过分析图像中像素间的强度变化来检测边缘。
其中，Sobel、Prewitt和Canny等经典算法被广泛应用于实际图像处理中。
Sobel算法通过计算像素点与其周围像素点的梯度值来检测边缘，可以获取边缘的方向和强度信息。
Prewitt算法与Sobel类似，但采用了不同的模板。
Canny算法结合了高斯滤波、梯度运算和非极大值抑制等步骤，可以提取高质量的边缘信息。
然而，边缘检测算法容易受到图像噪声的干扰，并且在图像边缘存在断裂或连接不完整的情况下效果较差。
二、轮廓提取轮廓是图像中物体的外部边界，轮廓提取可以将物体从背景中分离出来，提供更加准确的形状特征。
常用的轮廓提取算法包括基于阈值的方法、边缘链码和活动轮廓模型等。
基于阈值的方法将图像转换为二值图像，然后通过连接像素点与边缘的方法来提取轮廓。
这种方法简单快速，但对环境光照变化和噪声比较敏感。
边缘链码是一种将轮廓表示为一系列有序像素点的方法，可以准确地描述物体的形状。
然而，边缘链码不适用于含有内部空洞的物体。
活动轮廓模型是一种基于能量最小化的方法，通过定义能量函数来推动轮廓的变化，从而提取出物体的形状轮廓。
然而，活动轮廓模型对图像噪声和初始轮廓的选择比较敏感。
三、形状描述符形状描述符是一种用于表示和比较物体形状的数学工具，可以提取出物体的形状特征并进行形状匹配。
常用的形状描述符包括区域不变性矩、傅里叶描述子和轮廓匹配等。
区域不变性矩是一种用于描述物体形状的全局特征，它通过计算像素点的几何矩和中心矩来表示物体的形状。
区域不变矩对缩放、旋转和平移具有一定的不变性，但对形状的扭曲和边界噪声较敏感。
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二. 二阶差分算子
二阶差分算子
1．方向二阶差分算子
gij (gi1,j gi,j) (gi,j gi1,j)
1
[gi1,j
gi, j
gi1,j ]
2
gij
[1
2
1]
i, j
1
gij ( gi1, j gi, j ) ( gi, j gi1, j )
1
[ gi, j1
gi, j
Gx 2 0 2
1 0 1
i, j
1 2 1
Gy
0
0
0
1 2 1
Prewitt算子与Sobel算子
-1 0 1 -1 0 1 -1 0 1
-1
0
1
-2
0
2
-1
0
1
-1 -1 -1 000 111
Prewitt算子
-1 -2 1 -1 0 1 -1 2 1
Sobel 算子
加大模扳 抑制噪声
2 2 2 2 2 58888 2 2 2 2 2 58888 2 2 2 2 2 58888 2 2 2 2 2 58888 2 2 2 2 2 58888 2 2 2 2 2 58888
0 0 0 6 -6 0 0 0 0 0 0 3 0 -3 0 0
高斯一拉普拉斯算子（LOG）
首先用高斯函数先进行低通滤波，然后利用拉普拉 斯算子进行高通滤波并提取零交叉点，
f (x, y) exp( x2 y2 )
2 2
G(x, y) f (x, y) g(x, y)
高斯函数
低通滤波
G(x, y) 2[ f (x, y)* g(x, y)] 边缘提取
高斯一拉普拉斯算子（LOG）
G(x, y) 2[ f (x, y)* g(x, y)]
G(x, y) [2 f (x, y)] g(x, y)
为什么用高斯滤波器？
平滑去噪和边缘检测是一对矛盾，应用高斯函数 的一阶导数，在二者之间获得最佳的平衡。
步1. 图像与高斯平滑滤波器卷积:
S[i, j] G[i, j; ] I[i, j]
步2. 使用一阶有限差分计算偏导数阵列P与Q：
P[i, j] (S[i, j 1] S[i, j] S[i 1, j 1] S[i 1, j]) / 2 Q[i, j] (S[i, j] S[i 1, j] S[i, j 1] S[i 1, j 1]) / 2
Gx
Gy
1 1 1 1
11 1 1
Roberts梯度算子
g
Gr
g ( x,
y)
u
g
gu
g
v
v
1
Gr
(x,
y)
(
g
2 u
g
2 v
)
2
-1 1
1
Gi, j gi, j gi1, j 2 (gi, j gi, j1)2 2
-1 1
Sobel算子
考察它上下、左右邻点灰度的加权差。与 之接近的邻点的权大：
gi, j 1 ]
2
1
i, j
1
gij
2
1
方向二阶差分算子
1
0 1 0
D 1 2 1 2 1 4 1
i, j
1
0 1 0
0 1 0
1 1
1 1 1
D1 1 4 1 2 2 1 8 1
0 1 0 1
1 1 1 1
拉普拉斯算子（
S(i, j) g(i 1, j 1)2g(i 1, j) g(i 1, j 1)[g(i 1, j 1)2g(i 1, j) g(i 1, j 1)]
g(i 1, j 1)2g(i, j 1) g(i 1, j 1)[g(i 1, j 1)2g(i, j 1) g(i 1, j 1)]
1 0 1
2 gij ( gi1, j gi, j ) ( gi, j gi1, j ) ( gi, j 1 gi, j ) ( gi, j gi, j 1 )
gi1, j gi1, j gi, j 1 gi, j 1 4gi, j
0 1 0 1 4 1
1 4 1 4 20 4
i, j
0 1 0 1 4 1
拉普拉斯算子（Laplace）
卷积核 掩膜
0 1 0 1 4 1 0 1 0
取其符号变化的点，即通 过零的点为边缘点，因此 通常也称其为零交叉 （zero-Crossing）点
拉普拉斯算子（Laplace）
2222288888 2222288888 2222288888 2222288888 2222288888 2222288888
y)
x
g
y
1
G( x,
y)
magG
(
g x
)2
( g y
)2
2
差分算子
1
Gi, j
gi, j
gi1, j
2
(gi,
j
gi,
)2
j1
2
近似
Gi, j gi, j gi1, j gi, j gi, j1
-1
1
-1
1
对于一给定的阈值T，当大于T时， 则认为像素（i，j）是边缘上的点。
步3. 计算梯度幅值与方向角:
M i, j P[i, j]2 Q[i, j]2
[i, j] arctan(Q[i, j] / P[i, j])
步4. 非极大值抑制（NMS ） ：
去掉幅值局部变化非极大的点． * 将梯度角离散为圆周的四个扇区之一，以便用3×3的窗口
2 f (x, y) x2 y2 2 2 exp( x2 y2 )
2
2 4
以LOG算子为卷积核，对原灰度函数 进行卷积运算后提取零交叉点为边缘
LoG边缘检测算法
基本特征：
• 平滑滤波器是高斯滤波器． • 采用拉普拉斯算子计算二阶导数． • 边缘检测判据是二阶导数零交叉点并对应一阶导数的
较大峰值． • 使用线性内插方法在子像素分辨率水平上估计边缘的
位置．
（Marr & Hildreth）
LoG边缘检测算法
墨西哥草帽算子：
5X5拉普拉斯高斯模板
Canny 边缘检测器(1986,PAMI)
算法步骤：
1. 用高斯滤波器平滑图像． 2. 用一阶偏导有限差分计算梯度幅值和方向. 3. 对梯度幅值进行非极大值抑制 ． 4. 用双阈值算法检测和连接边缘．
线特征提取算子
线特征是指图像的“边缘”与“线”
“边缘”可定义为图像局部区域特 征不相同的那些区域间的分界线， 而“线”则可以认为是具有很小宽 度的其中间区域具有相同的图像特 征的边缘对
常用方法有差分算子、拉普拉斯算手、LOG算子 等
边缘（线）的灰度特征
一、微分算子
1．梯度算子
g
Gg ( x,