邊緣檢測
關注創建者：段譽 創建時間：2019-05-07
邊緣檢測的視頻教程
1-94基于matlab的蟻群算法 (ACO) 對付的圖像邊緣檢測問題
基于matlab的蟻群算法 (ACO) 對付的圖像邊緣檢測問題。提出基于蟻群算法的邊緣檢測方法是能夠建立一個信息素矩陣表示提出了一種在圖像每個像素位置的邊緣信息根據大量的螞蟻的運動有哪些派去在圖像上移動。此外，運動這些螞蟻是由圖像的局部變化驅動強度值。數據可更換自己的，程序已調通，可直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。
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邊緣檢測的實例教程
基于MATLAB平臺的圖像去噪，銳化，邊緣檢測，程序已調試通過，可直接運行。
關鍵詞：MATLAB；圖像處理，Canny邊緣檢測，輪廓提取，最小二乘法擬合，圓弧識別
在現代工業和科研領域，對圖像進行精確分析和處理的需求日益增長。特別是在質量控制、自動化檢測和機器視覺等領域，對圖像中特定形狀的識別和測量變得尤為重要。本文將介紹一種基于MATLAB的圖像處理技術，該技術能夠對圖像進行Canny邊緣檢測，輪廓提取，并使用最小二乘法擬合圓弧，以實現對圖像中圓弧部分的精確測量。這一技術在汽車制造、航空航天以及精密儀器檢測等多個領域具有廣泛的應用前景。
技術概述
本技術的核心在于利用MATLAB的強大圖像處理功能，對給定的圖像進行Canny邊緣檢測，以識別圖像中的邊緣信息。Canny邊緣檢測是一種流行的邊緣檢測算法，以其良好的檢測效果和抗噪能力而被廣泛使用。通過此算法，我們可以清晰地識別出圖像中的邊緣部分，為后續的輪廓提取和圓弧擬合打下基礎。
實現步驟
圖像讀取與預處理：首先，我們讀取待處理的圖像，并將其轉換為灰度圖像，以減少計算復雜度并提高處理速度。
Canny邊緣檢測：利用MATLAB內置的edge函數，對灰度圖像應用Canny邊緣檢測算法，得到圖像的邊緣信息。
輪廓提取：通過bwboundaries函數提取圖像中所有輪廓的坐標點，并假設目標圓弧為最大輪廓，對其進行識別和提取。
最小二乘法擬合圓：對提取的圓弧輪廓點，使用最小二乘法擬合圓的方程，計算出圓心坐標和半徑。
結果輸出與顯示：最后，輸出擬合圓的半徑和圓心坐標，并在原圖上顯示擬合結果，以直觀展示圓弧擬合的準確性。
圖1 方法流程圖
最小二乘法擬合原理如下：
圓的方程
擬合圓的標準方程為：(x-xc)^2+(y-yc)^2=r^2
其中，(xc, yc)是圓心坐標，r是圓半徑。
展開 .. 179
5.1 邊緣檢測基礎. 180
5.1.1 邊緣檢測概念 180
5.1.2 梯度算子.. 180
5.1.3 一階微分算子 180
5.1.4 二階微分算子 181
5.1.5 圖像差分運算 182
5.1.6 非極大值抑制 184
5.2 基本邊緣檢測算子——Sobel 184
5.2.1 非極大值抑制Sobel 檢測.. 185
5.2.2 圖像直接卷積實現Sobel 186
5.2.3 圖像卷積下非極大值抑制Sobel. 187
5.2.4 Sobel 庫函數實現 190
5.3 基本邊緣檢測算子——Laplace 192
5.4 基本邊緣檢測算子——Roberts 194
5.5 基本邊緣檢測算子——Prewitt. 195
5.6 改進邊緣檢測算子——Canny .. 198
5.6.1 Canny 算子.. 198
5.6.2 Canny 原理及實現.. 198
5.6.3 Canny 庫函數實現.. 203
5.7 改進邊緣檢測算子——Marr-Hildreth .. 204
5.8 幾何檢測 207
5.8.1 霍夫變換.. 207
5.8.2 線檢測技術. 208
5.8.3 LSD 快速直線檢測. 210
5.8.4 圓檢測技術. 214
5.9 形狀檢測 215
5.9.1 輪廓檢測.. 215
5.9.2 凸包檢測.. 217
5.9.3 輪廓邊界框. 221
5.9.4 輪廓矩 226
5.9.5 點多邊形測試 229
5.10 角點檢測. 232
5.10.1 moravec 角點 232
5.10.2 harris 角點. 235
5.10.3 Shi-Tomasi 角點. 238
5.11 實例應用. 240
5.11.1 顏色圓檢測.. 240
5.11.2 車牌區域檢測.. 243
5.12 小結 249
第6 章進階篇——
展開 灰度均值 m 與標準方差 s：
然后是該點的閾值 Txy (, ) ，其中 T 的大小可以根據k 來調節：
圖5 Sauvola對光照不均的處理
2.4 邊緣檢測
邊緣檢測是通過卷積或微分計算后得到的二值化圖像。
1）Laplacian 算子邊緣檢測
拉普拉斯算子被分成 4 個和 8 個鄰域，域是像素梯度需求鄰域的 4 個相鄰方向上的中央附近的方向和梯度[8]（如圖 6）。
圖6 Laplacian的邊緣處理
2）Canny 邊緣檢測算法
Canny 從信噪比、單邊緣和定位性能方面來判定邊緣的優劣，Canny 邊緣檢測算法可以分為以下 5 個步驟：
①圖像灰度化
通過 RGB 三個通道，為了降維，將圖片圖像進行灰度化。
②高斯模糊處理
此步驟是對圖像進行 smooth 處理，通過濾波器將高斯函數離散化[9]，高斯函數與濾波器的計算：
③圖像梯度、梯度幅值、梯度方向計算該點通過計算當前像素與其附近的像素差值來進行位置判斷，接近這個差值稱為圖像梯度。首先計算一階導數：
計算梯度幅值 M：
計算梯度值的方向：
④ NMS（非極大值抑制）
留存邊緣方向上具有極大值的像素，通過 NMS 找出其中的局部最大值，將其他位置的值取 0。
⑤雙閾值的邊界選取
梯度大于任何邊緣的最大閾值是真正的邊緣，而低于最小閾值的邊緣為非邊緣，非邊緣即舍去（如圖 7）。
展開 2.1 邊緣檢測
因為不同的物體在紋路和顏色方面有些許差異，使用通用的檢測參數與檢測方法并不能獲得最優的效果。故該方法首先通過上文中物體檢測獲得的物體標簽信息將物體進行分類，根據不同的物體種類設置不同的檢測參數與檢測流程，以此來獲得最優檢測效果。主要變動的參數包括：邊緣檢測閾值、色彩空間提取的RGB顏色范圍、Hough直線檢測線段閾值。主要的檢測流程包括：中值濾波消去噪聲、使用Canny函數進行邊緣檢測、使用色彩空間過濾顏色、使用OSTU算法進行圖像二值化處理、使用Hough變換檢測直線，以此得到物體的邊緣信息，具體參數如表3所示。
表3 主要方法與主要參數
2.2 邊緣擬合
通過滑動窗口的二次多項式擬合算法可有效提取與擬合多邊形邊緣，為提高擬合效果，在此對算法進行改進，加入了k、l1、l2、r1、r2感興趣區域的參數，具體過程如下。
首先，統計圖片某部分的每列像素之和，以左右兩邊的感興趣區域為范圍搜尋像素值和的最大值作為滑動窗口的起始點。
式中：Pij為圖像的像素矩陣P第i行、第j列的值；m、n為圖像的像素寬度與高度；hj為每列像素之和；B l、B r為滑動窗口的左右初始點；k、l1、l2、r1、r2為感興趣區域的參數。
根據式（1）獲得初始點之后，算法根據一個矩形面積向上生長，根據矩形中像素最大值確定生長方向以及下一個初始點，以此迭代，最后通過多項式擬合方法對每一個矩形的中心點進行擬合，最終得到邊界信息，設矩陣4個頂點坐標分別為（w1，h1）、（w1，h2）、（w2，h2）和（w2，h1），迭代過程如式（2）所示。
式中：N為矩形內像素之和；cj為矩形內每列像素之和；Bc為滑動窗口的迭代后的初始點。
展開 
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超表面高階微分器助力光學計算突破4個月前
其中，圖像微分或邊緣檢測是通過提取圖像中亮度或相位的突變信息，成為識別物體輪廓、增強圖像細節的關鍵技術。然而，傳統數字圖像處理依賴電子芯片計算，面臨算力瓶頸和高能耗問題。相比之下，光學模擬計算憑借其并行處理、低功耗和瞬時響應的天然優勢，被視為下一代計算技術的突破口。
但傳統光學系統依賴笨重的透鏡和棱鏡，難以集成化；且現有光學微分器多局限于一階或二階微分，高階微分操作長期面臨技術瓶頸。
超表面的概念、實現與應用（來自原文）
回顧超透鏡的研究進展，多項突破性成果已相繼涌現：部分研究團隊設計出數值孔徑（NA）高達 0.99 的超透鏡，部分實現了 100° 寬視場下的超透鏡成像功能，還有團隊開發出具備消色差特性的超透鏡、可完成邊緣檢測的超透鏡陣列，以及用于偏振檢測與成像的專用器件，同時在增強及操縱非線性與量子效應的超表面研發方面也取得顯著進展。
傳統算法： 早期設備主要依賴傳統的圖像處理算法，如閾值分割、邊緣檢測、模板匹配、Blob分析等，來識別劃痕、臟污、亮點、暗點、 Mura（不均勻性）等常規缺陷。
人工智能（AI）與深度學習： 面對更為復雜、主觀性強的缺陷，如色斑、亮度不均、輕微閃爍等，傳統算法往往力不從心。
技術概述
本技術的核心在于利用MATLAB的強大圖像處理功能，對給定的圖像進行Canny邊緣檢測，以識別圖像中的邊緣信息。Canny邊緣檢測是一種流行的邊緣檢測算法，以其良好的檢測效果和抗噪能力而被廣泛使用。通過此算法，我們可以清晰地識別出圖像中的邊緣部分，為后續的輪廓提取和圓弧擬合打下基礎。
計算機視覺簡介
第一講 計算機視覺的應用
第二講 YOLO 算法簡介
第 3 講：安裝 OpenCV 庫
第 4 講：設置 Python 環境
第 5 講：計算機視覺示例 - 演示
第 6 講：虛擬鼠標中的計算機視覺 - 演示
第 2 部分：圖像處理基礎知識
第 7 講：圖像加載和顯示
第 8 講：圖像轉換技術
第 9 講 圖像過濾和增強
第 10 講 邊緣檢測算法
邊緣檢測：
用Canny邊緣檢測算法來識別圖像中的邊緣點，該算法通過多階段處理，包括梯度計算、非極大值抑制和雙閾值邊緣連接，以準確提取圖像中的邊緣特征。
表盤區域提取：
利用隨機霍夫變換（Random Hough Transform）檢測圖像中的圓形特征，通過隨機抽樣和概率技術提高圓形檢測的效率，確定表盤的位置和范圍。
三、結語
憑借最新的自適應DoE功能，aiFab給ADAS/AD驗證帶來了諸多益處：
（1）更快的發現邊緣案例：找到高風險場景而無需全量的網格測試
（2）更低的資源耗費：專注于特定方向的案例場景
（3）更好的風險覆蓋范圍：提升檢測稀少邊緣關鍵場景的能力
通過將自適應測試集成到aiFab中，aiFab解決方案提高了效率，同時增強了ADAS和自主系統的安全性、性能和信心。
另一方面，卷積是 CNN 中的特定數學運算，它將過濾器（內核）應用于輸入數據（如圖像）以檢測邊緣或紋理等模式。
CNN 的基本原理是什么？
卷積神經網絡 （CNN） 的基本原理是通過使用卷積層從輸入數據（通常是圖像）中自動學習和提取分層特征。
什么是卷積及其類型？
接下來，對圖像進行邊緣檢測，選定連通區域，并對這些區域進行標記。在此基礎上，通過快速提取水果的顏色、形狀和大小等特征，進行準確的水果識別。最終，該系統能夠實現對不同種類水果的正確分揀，提高水果保鮮管理的效率。
? 另一方面，卷積是 CNN 中的特定數學運算，它將過濾器（內核）應用于輸入數據（如圖像）以檢測邊緣或紋理等模式。
9. CNN 的基本原理是什么？
卷積神經網絡 （CNN） 的基本原理是通過使用卷積層從輸入數據（通常是圖像）中自動學習和提取分層特征。
10. 什么是卷積及其類型？
卷積是卷積神經網絡 （CNN） 中應用的一種數學運算，用于從輸入數據（例如圖像）中提取特征。
