5.1.Методы обработки в пространственной области
5.1.2.Амплитудные преобразования. Детектор краев Канни
Ориентация градиента
•Отнести угол градиента θ[i,j] в один из 4 секторов
•Проверить окрестность 3x3 для каждого M[i,j]
•Если значение в центре не превышает двух чисел вдоль направления градиента, установить M[i,j] в ноль.
Автоматизированный анализ изображений |
41 |
5.1.Методы обработки в пространственной области
5.1.2.Амплитудные преобразования. Детектор краев Канни
Подавление не максимальных значений амплитуды градиента
(non-maxima suppression)
0 |
0 |
0 |
0 |
1 |
1 |
1 |
3 |
0 |
0 |
0 |
1 |
2 |
1 |
3 |
1 |
0 |
0 |
2 |
1 |
2 |
1 |
1 |
0 |
0 |
1 |
3 |
2 |
1 |
1 |
0 |
0 |
0 |
3 |
2 |
1 |
0 |
0 |
1 |
0 |
2 |
3 |
2 |
0 |
0 |
1 |
0 |
1 |
2 |
3 |
2 |
0 |
1 |
0 |
2 |
1 |
Локальный
максимум
Удалить
Взависимости
отусловий
Автоматизированный анализ изображений |
42 |
5.1.Методы обработки в пространственной области
5.1.2.Амплитудные преобразования. Детектор краев Канни
Подавление не максимальных значений амплитуды градиента
(non-maxima suppression)
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
3 |
|
0 |
0 |
0 |
0 |
2 |
1 |
3 |
0 |
|
0 |
0 |
2 |
1 |
2 |
0 |
0 |
0 |
|
0 |
0 |
3 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
Ложныекрая |
0 |
3 |
2 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
0 |
3 |
0 |
0 |
0 |
1 |
0 |
1 |
|
0 |
3 |
0 |
0 |
1 |
0 |
2 |
0 |
|
•Изображение после подавления не максимального значения градиента будет содержать много ложных краев за счет наличия шума или мелкой текстуры.
Автоматизированный анализ изображений |
43 |
5.1.Методы обработки в пространственной области
5.1.2.Амплитудные преобразования. Детектор краев Канни
Подавление не максимальных значений амплитуды градиента
(non-maxima suppression)
M |
Mnms |
Автоматизированный анализ изображений |
44 |
5.1.Методы обработки в пространственной области
5.1.2.Амплитудные преобразования. Детектор краев Канни
Пороговая обработка
•Сокращение количества ложных краев за счет применения порога T
–Все значения меньше T заменяются на ноль
–Выбор хорошего значения T трудно сделать
–Некоторые ложные края останутся, если значение T слишком низкое
–Некоторые края исчезнут, если значение T слишком высокое
–Некоторые края исчезнут из-за сниженного контраста
Автоматизированный анализ изображений |
45 |
5.1.Методы обработки в пространственной области
5.1.2.Амплитудные преобразования. Детектор краев Канни
Двойная пороговая обработка
•Применение двух порогов к обрабатываемому изображению
–T2 = 2T1
–Два изображения на выходе
–Изображение с порогом T2 содержит меньше границ, но имеет пробелы в контурах
–Изображение с порогом T1 содержит много ложных краев
–Соединение результатов после пороговой обработки с T1 и
T2
–Связывайте края T2 в один контур, пока не будет достигнут пробел
–Связывайте край T2 с пикселями края из T1 пока край на T2 не возникнет снова (до конца пробела)
Автоматизированный анализ изображений |
46 |
5.1.Методы обработки в пространственной области
5.1.2.Амплитудные преобразования. Детектор краев Канни
Двойная пороговая обработка
|
|
|
|
T2=2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
T1=1 |
|
|
|
|
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
3 |
|
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
3 |
|||
0 |
0 |
0 |
0 |
2 |
0 |
3 |
0 |
|
0 |
0 |
0 |
0 |
2 |
1 |
3 |
0 |
|||
0 |
0 |
|
2 |
0 |
|
2 |
0 |
0 |
0 Пробелы,0 |
0 |
2 |
1 |
2 |
0 |
0 |
0 |
|||
|
|
||||||||||||||||||
|
|||||||||||||||||||
0 |
0 |
|
3 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
ненныезапол- 0 |
0 |
3 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|||
|
|||||||||||||||||||
0 |
3 |
2 |
0 |
0 0 |
0 |
0 |
из T1 |
0 |
3 2 0 0 0 0 |
0 |
|||||||||
0 |
3 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
0 |
|
3 |
0 |
0 |
0 |
1 |
0 |
1 |
||
0 |
3 |
0 |
0 |
0 |
0 |
2 |
0 |
|
0 |
|
3 |
0 |
0 |
1 |
0 |
2 |
0 |
||
•Контур T2 имеет пиксели вдоль зеленых стрелок
•Связывание: поиск в окрестности 3x3 каждого пикселя и соединение пикселя в центре с тем, значение которого наибольшее из окрестности
•Поиск в направлении края (в направлении градиента)
Автоматизированный анализ изображений |
47 |
5.1.Методы обработки в пространственной области
5.1.2.Амплитудные преобразования. Детектор краев Канни
Mnms |
M ≥Threshold = 25 |
Двойная пороговая обработка
High =35
Low =15
Автоматизированный анализ изображений |
48 |
5.1.Методы обработки в пространственной области
5.1.2.Амплитудные преобразования. Детектор краев Канни
Выделение краев на МРТ мозга
Автоматизированный анализ изображений |
49 |
5.1.Методы обработки в пространственной области
5.1.2.Амплитудные преобразования. Ранговые методы
Воснове ранговых методов обработки изображения –преобразование изображения с помощью нелинейной функции, определяющейся некоторым подмножеством рангов и (или) порядковых статистик выборки, которая
образована значениями яркости элементов изображения из некоторой окрестности (определенного вида) данного элемента.
Методы ранговых преобразований могут применяться для решения различных задач обработки изображений, в т.ч. для усиления или сглаживания границ на изображениях, фильтрации изображений и определения их текстурных признаков.
Ранжирование – это такое соответствие между элементами последовательности, при котором для каждого из двух элементов один из них либо «ранжирован выше чем другой», либо «ранжирован ниже чем другой», либо «ранжирован как равный другому».
Автоматизированный анализ изображений |
50 |