计算机视觉与深度学习实战——以 MATLAB、Python 为工具
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1.信噪比
信噪比越大,提取的边缘质量越高。信噪比(SNR)的定义为
h x x
G x h x x
w
w
W
W
d
SNR=
d
2
式中,
Gx
代表边缘函数,
hx
代表宽度为
W
的滤波器的脉冲响应,
代表高斯噪声的
均方差。
2.定位精度
边缘的定位精度
L
的定义如下:
h x x
L
G x h x x
W
W
W
W
d
d
2
式中,
Gx
、
hx
分别是
Gx
、
hx
的导数。
L
越大,定位精度越高。
3.单边缘响应
为了保证单边缘只有一个响应,检测算子的脉冲响应导数的零交叉点的平均距离
Df
应
满足:
h x x
Df
h x x
d
d
2
2
1
式中,
hx
是
hx
的二阶导数。
以上述指标和准则为基础,采用了 canny 算子的边缘检测算法步骤如下。
(1)预处理。采用高斯滤波器进行图像平滑。
(2)梯度计算。采用一阶偏导的有限差分来计算梯度,获取其幅值和方向。
(3)梯度处理。采用非极大值抑制方法对梯度幅值进行处理。
(4)边缘提取。采用双阈值算法检测和连接边缘。