? ?邊緣檢測(cè)是機(jī)器視覺檢測(cè)技術(shù)的一種,在邊緣檢測(cè)算法中,前三個(gè)步驟用得十分普遍。這是因?yàn)榇蠖鄶?shù)場(chǎng)合下,僅僅需要邊緣檢測(cè)器指出邊緣出現(xiàn)在圖像某一像素點(diǎn)的附近,而沒有必要指出邊緣的jing確位置或方向。那機(jī)器視覺邊緣檢測(cè)算法步驟有哪些呢?
? ?1、濾波:邊緣檢測(cè)算法主要是基于圖像強(qiáng)度的一階和二階導(dǎo)數(shù),但導(dǎo)數(shù)的計(jì)算對(duì)噪聲很敏感,因此必須使用濾波器來改善與噪聲有關(guān)的邊緣檢測(cè)器的性能。需要指出,大多數(shù)濾波器在降低噪聲的同時(shí)也導(dǎo)致了邊緣強(qiáng)度的損失,機(jī)器視覺系統(tǒng),因此,增強(qiáng)邊緣和降低噪聲之間需要折中。
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? ?2、增強(qiáng):增強(qiáng)邊緣的基礎(chǔ)是確定圖像各點(diǎn)鄰域強(qiáng)度的變化值。增強(qiáng)算法可以將鄰域(或局部)強(qiáng)度值有顯著變化的點(diǎn)突顯出來。邊緣增強(qiáng)一般是通過計(jì)算梯度幅值來完成的。
? ?3、檢測(cè):在圖像中有許多點(diǎn)的梯度幅值比較大,而這些點(diǎn)在特定的應(yīng)用領(lǐng)域中并不都是邊緣,所以應(yīng)該用某種方法來確定哪些點(diǎn)是邊緣點(diǎn)。最簡(jiǎn)單的邊緣檢測(cè)判據(jù)是梯度幅值閾值判據(jù)。
? ? 4、定位:如果某一應(yīng)用場(chǎng)合要求確定邊緣位置,則邊緣的位置可在子像素分辨率上來估計(jì),邊緣的方位也可以被估計(jì)出來。
? ? ? ? 機(jī)器視覺的研究是從20世紀(jì)60年代中期美國學(xué)者L.R.羅伯茲關(guān)于理解多面體組成的積木世界研究開始的。當(dāng)時(shí)運(yùn)用的預(yù)處理、邊緣檢測(cè)、輪廓線構(gòu)成、對(duì)象建模、匹配等技術(shù),后來一直在機(jī)器視覺中應(yīng)用。羅伯茲在圖像分析過程中,采用了自底向上的方法。用邊緣檢測(cè)技術(shù)來確定輪廓線,用區(qū)域分析技術(shù)將圖像劃分為由灰度相近的像素組成的區(qū)域,光源控制器,這些技術(shù)統(tǒng)稱為圖像分割。
? ? ? ? 其目的在于用輪廓線和區(qū)域?qū)λ治龅膱D像進(jìn)行描述,以便同機(jī)內(nèi)存儲(chǔ)的模型進(jìn)行比較匹配。實(shí)踐表明,只用自底向上的分析太困難,必須同時(shí)采用自頂向下,湖北機(jī)器視覺,即把目標(biāo)分為若干子目標(biāo)的分析方法,線材顏色檢測(cè),運(yùn)用啟發(fā)式知識(shí)對(duì)對(duì)象進(jìn)行預(yù)測(cè)。這同言語理解中采用的自底向上和自頂向下相結(jié)合的方法是一致的。在圖像理解研究中,A.古茲曼提出運(yùn)用啟發(fā)式知識(shí),表明用符號(hào)過程來解釋輪廓畫的方法不必求助于諸如zui小二乘法匹配之類的數(shù)值計(jì)算程序。
? ? ? ?70年代,機(jī)器視覺形成幾個(gè)重要研究分支:①目標(biāo)制導(dǎo)的圖像處理;②圖像處理和分析的并行算法;③從二維圖像提取三維信息;④序列圖像分析和運(yùn)動(dòng)參量求值;⑤視覺知識(shí)的表示;⑥視覺系統(tǒng)的知識(shí)庫等。
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