计算机视觉实验报告1

在本篇计算机视觉实验报告中，学生王培钰主要任务是使用CImg库重写和封装Canny边缘检测算法，并对算法进行优化。Canny算法是计算机视觉领域中一种经典的边缘检测方法，它通过一系列步骤有效地提取图像中的边缘。以下是实验报告中涉及的关键知识点和实现过程的详细解释： 1. **Canny边缘检测算法**：Canny算法包含以下步骤： - **灰度化**：将彩色图像转换为灰度图像，通过红、绿、蓝分量的加权平均完成。 - **高斯滤波**：使用高斯滤波器平滑图像，消除高频噪声，但保留边缘信息。这里使用了`gaussian_smooth()`函数，并通过`make_gaussian_kernel()`生成高斯核。 - **计算梯度**：通过计算一阶偏导数求得图像的梯度幅值和方向。这涉及到`derrivative_x_y()`函数，以及`angle_radians()`和`radian_direction()`来确定方向。 - **非极大值抑制**：通过比较当前像素点与其邻域内像素点的梯度值，抑制非边缘像素，以减少假阳性边缘。`non_max_supp()`函数实现此操作。 - **双阈值检测**：使用高低两个阈值确定边缘，低阈值用于连接边缘，高阈值用于去除噪声。`apply_hysteresis()`函数处理这一过程。 - **边缘连接与删除**：通过`canny_line()`函数将相邻边缘连成长线，`delete_line()`函数删除长度小于20的短线条。 2. **CImg库的使用**：CImg是一个开源的C++图像处理库，实验要求只使用CImg进行图像的读取、写入和处理。通过封装，确保了代码的简洁性和可读性。 3. **代码封装**：每个功能都封装为单独的函数，如`RGBtoGray()`、`gaussian_smooth()`等，便于代码复用和维护。 4. **参数测试与分析**：对不同参数（如高斯滤波的σ值、双阈值）进行测试，观察其对边缘检测结果的影响。这有助于理解算法的敏感性和适应性。 5. **测试与调试**：通过对每一步的结果进行可视化和数量统计（如边缘像素点的数量），验证算法的正确性和效果。例如，通过比较经过连线和删线处理后的像素点数量变化。 实验过程中，学生按照学号尾号的规则分配了需要改写的代码（Code0），并成功实现了Canny算法的各个步骤，包括图像预处理、边缘检测和后处理。测试表明，经过优化的Canny算法能够有效检测图像边缘，并能根据设定的参数调整边缘的精确度和连通性。这种实践加深了对Canny边缘检测算法的理解，并提高了编程能力。