。
利用像素点上下、 左右邻点的灰度差， 在边缘处达到极值 检测边缘，去掉部 分伪边缘，对噪声 具有平滑作用 。
缺点：经典Prewitt 算子认为凡灰度新 值大于或等于阈值 的像素点都是边缘 点。 这种判定会造成边 缘点的误判，许多 噪声点的灰度值也 很大，而且对于幅 值较小的边缘点， 其边缘反而丢失了。
对于每个点我们都标识在这个点上 的最大值以及生成的边缘的方向。 从原始图像生成了图像中每个点亮 度梯度图以及亮度梯度的方向。 3.在图像中跟踪边缘 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。
如如何识别图像边缘？
现在，就可以进行边缘识别了。下面是一张卡通老鼠的图片。取出左上 角的区块。
如如何识别图像边缘？
取样矩阵与模式矩阵对应位置的值相乘，进行累加，得到6600。这个值 相当大
如如何识别图像边缘？
取样矩阵移到老鼠头部，与模式矩阵相乘，得到的值是0
结论
乘积越大就说明越匹配
可以断定区块里的图像形 状是圆角
边缘模型之Canny算子
假设图像中的重要边缘都是连续的曲线，从一 个较大的阈值开始，这将标识出我们比较确信 的真实边缘，使用前面导出的方向信息，我们 从这些真正的边缘开始在图像中跟踪整个的边 缘。在跟踪的时候，我们使用一个较小的阈值， 这样就可以跟踪曲线的模糊部分直到我们回到 起点。
其他边缘模型
边缘模型之Canny算子
Canny算子
Canny 的目标是 找到一个最优的 边缘检测算法。
最优边缘检测的 含义是：1.好的 检测- 算法能够 尽可能多地标识 出图像中的实际 边缘。
2.好的定位- 标识 出的边缘要尽可能 与实际图像中的实 际边缘尽可能接近。 3最小响应- 图像 中的边缘只能标识 一次，并且可能存 在的图像噪声不应 标识为边缘。
。
提取出来，为进一步的图像
分析、处理、识别奠定基础
边缘检测的应用
边缘通常存在于目标与目标、目标与背景、区域与 区域之间的位置，是图像局部亮度变化最显著的部 分。
对产品形状规格的检测 车牌识别 人脸识别 地震带检测 生物医疗 ......
边缘模型之Prewitt算子
Prewitt算子
原理：在图像空间 利用两个方向模板 与图像进行邻域卷 积来完成。 这两个方向模板一 个检测水平边缘， 一个检测垂直边缘
2.计算机如何识别 边缘
了解内容
1.计算机识别边 缘的编程步骤 2.经典算子模型
边缘的定义：人眼&计算机
边缘勾画出目标物体； 边缘蕴含了丰富的信息：方向、形状等； 边缘是图像局部特征不连续（灰度突变、颜色突变、纹 理结构突变等）的反映； 标志着一个区域的终结和另一个区域的开始。
边缘的定义：人眼&计算机
如如何识别图像边缘？
一般来说，为了过滤掉干扰信息，可以把图像缩小（比如缩小到 49 x 49 像素），并且把每个像素点的色彩信息转为灰度值，这样就得到了一个 49 x 49 的矩阵，然后，从左上角开始，依次取出一个小区块，进行计算。
如如何识别图像边缘？
接着，需要有一些现成的边缘模式，比如垂直、直角、圆、锐角等等。 下图右边是一个圆角模式，左边是它对应的 7 x 7 灰度矩阵。圆角所在的 边缘灰度值比较高，其他地方都是0。
对于计算机，边缘是指 周围像素灰度有变化的那些像素的集合。 主要表现为图像局部特征的不连续行；即信号发生奇异 变化的地方。
边缘检测的目的
人眼对物体的区别依赖于图像的边缘；人的视觉细胞对
物体的边缘特别敏感。我们先看到物体的轮廓，然后才
判断这到底是什么东西。
边缘检测技术能够将图像中最有意义的部分即边缘信息
目录
PART 1
边缘的定义 边缘检测的目的 边缘检测的应用
经典边缘模型 Prewitt算子 Canny算子
PART 2
PART 3
应用：计算机 识别边缘
PPT目标
掌握内容
1.计算机视角的边 缘意义
2.边缘检测的目的 及应用
3.经典算子及其优 缺点
理解内容
1.Canny算子实现 边缘检测的原理及 步骤
1不同σ值的LoG算子 2将图像分为文字和 非文字的两个类别 3形态学梯度检测二
值图像的边缘
4图像的阈值分割 5用水线阈值法分割
图像 6对矩阵进行四叉树
分解
各有优缺、各有侧重
如如何识别图像边缘？
前面提到，学者发现，人的视觉细胞对物体的边缘特别敏感。我们先看 到物体的轮廓，然后才判断这到底是什么东西。计算机科学家受到启发， 第一步也是先识别图像的边缘。人看到的是图像，计算机看到的是一个 数字矩阵。所谓"图像识别"，就是从一大堆数字中找出规律。
边缘 检测
通常会预置几十种模 式
每个区块计算出最匹配 的模式
然后再对整张图进行判 断
总结ห้องสมุดไป่ตู้
边缘检测是基础
边缘检测很重要
As with
小学是基础 小学很重要
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优缺点：Canny 算 法适用于不同的场 合。它的参数允许 根据不同实现的特 定要求进行调整以 识别不同的边缘特 性。对于PC上的实 时图像处理来说可
能慢得无法使用，
尤其是在使用大的
高斯滤波器的情况
下。
边缘模型之Canny算子
Canny算子
步骤： 1.去噪 任何边缘检测算法都不可能在未 经处理的原始数据上很好地处理 2.寻找图像中的亮度梯度 图像中的边缘可能会指向不同的 方向，所以 Canny 算法使用 4 个 mask 检测水平、垂直以及对 角线方向的边缘。原始图像与每 个 mask 所作的卷积都存储起来