利用边缘检测目标
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《计算机视觉教程》笔记
编著:章毓晋(清华大学电子工程系)
出版社:人民邮电出版社
出版时间:2017.3
考虑一种特殊的情况。假设图像中分布有两类目标,小目标为较暗的矩形,而大目标为较亮的椭圆形。一种定位小目标的设计策略包括:
在这个问题中,利用距离变换结果来定位小目标的关键是忽略所有大于小目标半宽度的局部极大值。任何明显小于这个值的局部极大值也可忽略。这意味着图像中大部分的局部极大值会被除去,只有某些在大目标之内和大目标之间的孤立点以及沿小目标中心线的局部极大值有可能保留。进一步使用一个孤立点消除算法可仅保留小目标的极大值,然后对极大值位置扩展以恢复小目标的边界。检测到的边缘有可能被分裂成多个片段,不过边缘中的任何间断一般不会导致局部极大值轨迹的断裂,因为距离变换将会把它们比较连续地填充起来。尽管这会给出稍微小一些的距离变换值,但这并不会影响算法的其他部分。
所以,该方法对边缘检测的影响有一定的鲁棒性。
编著:章毓晋(清华大学电子工程系)
出版社:人民邮电出版社
出版时间:2017.3
考虑一种特殊的情况。假设图像中分布有两类目标,小目标为较暗的矩形,而大目标为较亮的椭圆形。一种定位小目标的设计策略包括:
在这个问题中,利用距离变换结果来定位小目标的关键是忽略所有大于小目标半宽度的局部极大值。任何明显小于这个值的局部极大值也可忽略。这意味着图像中大部分的局部极大值会被除去,只有某些在大目标之内和大目标之间的孤立点以及沿小目标中心线的局部极大值有可能保留。进一步使用一个孤立点消除算法可仅保留小目标的极大值,然后对极大值位置扩展以恢复小目标的边界。检测到的边缘有可能被分裂成多个片段,不过边缘中的任何间断一般不会导致局部极大值轨迹的断裂,因为距离变换将会把它们比较连续地填充起来。尽管这会给出稍微小一些的距离变换值,但这并不会影响算法的其他部分。
所以,该方法对边缘检测的影响有一定的鲁棒性。
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