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中Canny算子是高斯函数的一阶导数，是对信噪比与定位之乘积的最优化逼近算子，图3．5．4b为 Canny法提取图3．5．4a所得到的边缘图。 用Ⅱf，_，】表示图像。使用可分离滤波方法求图像与高斯平滑滤波器卷积，得到的结果是一个 已平滑数据阵列 S[i，J】=G[i，j；a】幸／[i，J】 其中仃是高斯函数的散布参数，它控制着平滑程度． 已平滑数据阵列s[i，J】的梯度可以使用2×2一阶有限差分近似式来计算jc与)，偏导数的两 个阵列P[i，J】与Q【j，_，】： P[i，J】≈(S[f，／+I]-S[i，／】+S[i+I，／+1]-S[i+1，j])／2 Q[i，，】≈(S【f，j]-S[i+1，J】+S[i，J+1]-S[i+l，J+l】)／2 在这个2X 2正方形内求有限差分的均值，以便在图像中的同一点计算X和Y的偏导数梯度 幅值和方位角可片j直角坐标到极坐标的坐标转化公式来计算： M[i，J】=√研f，卯+Q【f，，】2 a[i，J】_arctan(Q[i，jJ／P[i，刀) (2)亚像素边缘提取 亚像素边缘提取的方法有很多，采用先根据经典算法中的梯度方向求取方法求出粗像素边缘 点的梯度方向，并沿梯度方向对其梯度进行插值，然后找出其梯度峰值及其对应的位置，如图 3．5．4d所示。插值算法有很多种，例如最近邻插值、双线性插值、三次样条插值等。最近邻插值和 双线性插值不如三次样条插值精度高。为了得到精度高的Ⅱ像素级边缘，采用三次样条插值法对灰 度边缘图进行插值处理，图3．5．4c为对图3．5．4a采用样条插值后的灰度图。三次样条插值函数的定 义如下： 若函数S(x)满足： S(x)在每个子区间【x一，X，】(f=1,2，⋯，玎) 上是不高于三次的多项式，其中 (a=xo

2021-10-18 09:29:58 10.34MB 模型试验

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