MHuiG

「看庭前花开花落,望天上云卷云舒」

Github

友链

关于

Travelling

# 图像导数

MHuiG

字数：248 字

时长：1 分钟

在图像中，边缘可以看做是位于一阶导数较大的像素处，因此，我们可以求图像的一阶导数来确定图像的边缘，像 sobel 算子等一系列算子都是基于这个思想的。

如下图 a 表示函数在边沿的时候关系，求导得 b 图，可知边沿可就是函数的极值点，对应二阶导数为 0 处，如图 c 的二阶导图。

关于导数总结如下：

- （1）一阶导数通常图像中产生较粗的边缘
- （2）二阶导数对精细细节，如细线、孤立点和噪声有较强的响应
- （3）二阶导数在灰度斜坡和灰度台阶过度处会产生双边沿响应
- （4）二阶导数的符号可以确定边缘的过渡是从亮到暗还是从暗到亮
- （5）选导数提取边沿之前最好是做下图像的平滑，导数对噪声比较敏感

图像导数
https://blog.mhuig.top/p/9bc3b11e/
本文作者
MHuiG
发布于
2019年9月12日
许可协议
CC BY-NC-SA 4.0
署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际。
机器学习机器视觉 机器学习 机器视觉

机器学习

机器视觉

图像

数学模型

机器学习 机器视觉 图像 数学模型

发布于：2019年9月12日

更新于：2019年9月12日

特征和分类器

特征提取和分类是典型计算机视觉系统的两个关键阶段。 视觉系统的准确性、稳健性和效率在很大程度上取决于图像特征，和分类器的质量。因此，目标是从输入图像中提取信息丰富的、可靠的特征，以便能够开发出很...

意识、脑与人工智能 十大科学问题

2018 年 9 月，浙江大学发布 “双脑计划”，布局脑科学与人工智能的会聚研究，聚集全校生命科学、信息科学、物质科学和哲学社会科学众多领域的专家学者，开启探索脑认知、意识及智能的本质和规律。2...

留言区

Are you Robot?