针对带噪声图像，提出了一种改进的Canny算子边缘检测算法。该算法用离散小波变换(DWT)分解和加权重构对图像进行平滑滤波，用Otsu阈值法(最大类间方差法) 求出最佳的滞后阈值,在3×3邻域求得梯度法。实验证明，该算法在较好地抑制噪声的同时保留了更多边缘，检测出的图像边缘更加准确和丰富。
2021-12-10 21:48:37
408KB
1
边缘检测 Prewitt Roberts Log Canny Sobel 直线霍夫变换四边形区域生长阈值分水岭
2021-12-08 11:11:54
6KB
1
主要介绍了Python实现Canny与Hough算法代码实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
2021-12-07 20:51:27
380KB
1
Canny边缘检测：
计算机如何识别边缘：即颜色变化强度大的地方，即像素变化大的地方。
1.高斯滤波：高斯滤波的就是先找到高斯滤波核然后再进行卷积
1.1高斯噪声
首先我们先说一下，什么是高斯噪声？高斯噪声就是它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。其在图像当中常表现为能引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。噪声的出现会给图像带来干扰，让图像变得不清楚。
高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。消除图像在数字化过程中产生或者混入的噪声。
1.2高斯滤波核计算
二维高斯分布：
假定中心点的坐标是（0
2021-11-25 18:43:26
537KB
1
Canny边缘检测算法由计算机科学家JohnF.Canny
于1986年提出的。其不仅提供了算法，还带来了一套边缘检测的理论，分阶段的解释如何实现边缘检测。Canny
检测算法包含下面几个阶段：1.灰度化2.高斯模糊3.计算图片梯度幅值4.非极大值抑制5.双阈值选取
灰度化实际上是一种降维的操作，可以减少计算。如果算法不进行色彩相关的识别的话，不灰度化，也可以直接进行后面的阶段。在实际的图片中
2021-11-25 15:22:46
241KB
1