用拉普拉斯检测线 1956 (a)原图像 (b)拉普拉斯图像 正负线 效应 (c)拉普拉斯的绝对值(d)拉普拉斯的正值
(a)原图像 (b)拉普拉斯图像 (c)拉普拉斯的绝对值 (d)拉普拉斯的正值 正负线 效应 用拉普拉斯检测线
3)边缘检测(Edge Detection /966 边缘检测首先检出图像局部特性的不连续性，然后再 将这些不连续的边缘像素连接成完整的边界。 边缘的特性是沿边缘走向的像素变化平缓，而垂直于 边缘方向的像素变化剧烈。 所以，从这个意义上说，检测边缘的算法就是检出符 合边缘特性的边缘像素的数学算子，目前，边缘检测 常采用边缘算子法和模板匹配法等
3） 边缘检测(Edge Detection) 边缘检测首先检出图像局部特性的不连续性，然后再 将这些不连续的边缘像素连接成完整的边界。 边缘的特性是沿边缘走向的像素变化平缓，而垂直于 边缘方向的像素变化剧烈。 所以，从这个意义上说，检测边缘的算法就是检出符 合边缘特性的边缘像素的数学算子，目前，边缘检测 常采用边缘算子法和模板匹配法等
1956 边缘的模型：根据他们的灰度剖面来分类 台阶模型 斜坡模型 屋顶模型
边缘的模型:根据他们的灰度剖面来分类 台阶模型 斜坡模型 屋顶模型
3)边缘检测(Edge Detection /966 边缘：图像中灰度发生突变或不连续的微小区域( 组相连的像素集合)，即两个具有相对不同灰度值特 性的区域的边界线。 在一幅图像中，边缘有方向和幅度两个特性。一 般认为沿边缘走向的灰度变化较为平缓，而垂直于边 缘走向的灰度变化剧烈。即灰度梯度指向边缘的垂直 方向
3） 边缘检测(Edge Detection) 边缘：图像中灰度发生突变或不连续的微小区域（一 组相连的像素集合）,即两个具有相对不同灰度值特 性的区域的边界线。 在一幅图像中，边缘有方向和幅度两个特性。一 般认为沿边缘走向的灰度变化较为平缓，而垂直于边 缘走向的灰度变化剧烈。即灰度梯度指向边缘的垂直 方向
ab FIGURE 10.6 (a)Two regions separated by a 966 vertical edge. Gray-level profile (b)Detail near the edge,showing a gray-level profile,and the first and second derivatives of the profile. First derivative Second derivative