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卷积网络应用--边缘检测

卷积网络的应用很多，其中一种是边缘检测

目录

什么是边缘检测？

边缘种类

边缘检测算法--Canny检测器

高斯一阶偏导

非极大值抑制

双阈值

什么是边缘检测？

边缘：图像中亮度明显而急剧变化的地方

图像梯度：梯度方向指向灰度变化最快的方向；梯度的模表示是否是图像的边缘（模越大，是图像边缘的可能性越大）

边缘种类

  • 表面法向不连续

  • 深度不连续

  • 表面颜色不连续

  • 光照不连续

边缘检测算法--Canny检测器

算法的特点：

  1. 有效的噪声抑制
  2. 更强的完整边缘提取能力

检测器算法的四个步骤

  1. 用高斯一阶偏导核卷积图像
  2. 计算每个点的梯度幅值和方向
  3. 非极大值抑制
  4. 连接与阈值（滞后）

高斯一阶偏导

处理噪声的原始方法是

  1. 用高斯核卷积一次。原始噪声信号f，高斯核g，去噪后的信号表示为f*g
  2. 对去噪后的信后求导，即第二次卷积 \frac{\mathrm{d} }{\mathrm{d} x}(f*g)

根据卷积操作的结合律，可以将上述步骤简化来降低计算率

先求导再卷积   f*\frac{\mathrm{d} }{\mathrm{d} x} g                               其中\frac{\mathrm{d} }{\mathrm{d} x} g就是高斯一阶偏导核

卷积网络应用--边缘检测_第1张图片

 

高斯核vs高斯一阶偏导核

高斯核

  • 消除高频成分（低通滤波器）
  • 卷积核中的权值不可为负数
  • 权值总和为1（恒定区域不受卷积影响）

高斯一阶偏导核

  • 高斯的导数
  • 卷积核中的权值可为负
  • 权值总和为0（恒定区域为响应）
  • 高对比度点的响应值大

非极大值抑制

现象：某些图像的边缘线非常的粗

目的：获得更为准确的边缘

原因：由于图像中某条边的模长都很大，超过了门限值，都被当成了轮廓线，所以我们要抑制非极大值，只要把最大值画出即可

卷积网络应用--边缘检测_第2张图片

 

算法思路

卷积网络应用--边缘检测_第3张图片

 

双阈值

步骤：

  1. 首先设置一个高阈值，选出边缘线（由于阈值高，这样的边缘线比较少）
  2. 再设置一个低阈值（此时边缘线很多），然后选取与前一步选出的高阈值边缘线有连接关系的，画出边缘线

卷积网络应用--边缘检测_第4张图片

 

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