1 / 28

קצוות תמונה Edge Detection

קצוות תמונה Edge Detection. קצוות תמונה. קצוות מאופיינים על ידי מעבר חד של דרגות אפור. SRIKANTH RANGARAJAN. קצוות מחלקים את התמונה לתחומים ולאובייקטים. קצוות תמונה. קצוות של תמונה סינטטית. קצוות מאפייני אובייקטים. קצוות שאינם מאפיינים אובייקטים. מקורות אפשריים לקצוות.

laurel-mckee
Download Presentation

קצוות תמונה Edge Detection

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. עיבוד סיפרתי של תמונות: קצוות תמונה קצוות תמונה Edge Detection

  2. עיבוד סיפרתי של תמונות: קצוות תמונה קצוות תמונה קצוות מאופיינים על ידי מעבר חד של דרגות אפור SRIKANTH RANGARAJAN קצוות מחלקים את התמונה לתחומים ולאובייקטים

  3. עיבוד סיפרתי של תמונות: קצוות תמונה קצוות תמונה קצוות של תמונה סינטטית קצוות מאפייני אובייקטים קצוות שאינם מאפיינים אובייקטים

  4. עיבוד סיפרתי של תמונות: קצוות תמונה מקורות אפשריים לקצוות אי רציפות של נורמל המשטח אי רציפות של עומק אי רציפות של צבע אי רציפות של תאורה Cornelia Fermüller

  5. עיבוד סיפרתי של תמונות: קצוות תמונה הגדרת קצוות Gonzalez & Woods

  6. עיבוד סיפרתי של תמונות: קצוות תמונה שימוש בנגזרות f(x) גובה הנגזרת מאפיין את שיפוע המדרגה f’(x) נקודת חציית האפס f’’(x) f(x)-f’’(x)

  7. עיבוד סיפרתי של תמונות: קצוות תמונה נגזרות ראשונות אופרטור הגרדיאנט: כיוון הגרדיאנט: גודל הגרדיאנט:

  8. עיבוד סיפרתי של תמונות: קצוות תמונה נגזרות ראשונות – המקרה הבדיד

  9. עיבוד סיפרתי של תמונות: קצוות תמונה נגזרות ראשונות Gonzalez & Woods

  10. עיבוד סיפרתי של תמונות: קצוות תמונה נגזרות של תמונה רועשת Gonzalez & Woods

  11. עיבוד סיפרתי של תמונות: קצוות תמונה נגזרת ראשונה של תמונה רועשת

  12. עיבוד סיפרתי של תמונות: קצוות תמונה נגזרת ראשונה של תמונה רועשת פתרון: לבצע החלקה לפני הגזירה Gonzalez & Woods

  13. עיבוד סיפרתי של תמונות: קצוות תמונה נגזרת שנייה אופרטור הלפלסיאן:

  14. עיבוד סיפרתי של תמונות: קצוות תמונה שימוש בלפלסיאן חסרון?

  15. עיבוד סיפרתי של תמונות: קצוות תמונה לפלסיאן של גאוסיאן(LOG) LOG לפלסיאן גאוסיאן

  16. עיבוד סיפרתי של תמונות: קצוות תמונה לפלסיאן של גאוסיאן(LOG) G Gonzalez & Woods

  17. עיבוד סיפרתי של תמונות: קצוות תמונה לפלסיאן של גאוסיאן(LOG) ערכי σ שונים

  18. עיבוד סיפרתי של תמונות: קצוות תמונה השוואה Gonzalez & Woods

  19. Canny edge detection אלגוריתם המבוסס על נגזרות ראשונות, יוצר קצוות דקים, רציפים (לא מקוטעים) ואינו רגיש לרעשים. שלבי האלגוריתם: • החלקה בעזרת מסנן גאוסיאני להורדת רעש. הפרמטר σ נתון לבחירה. • חישוב הנגזרות החלקיות בכל פיקסל לפי אחת השיטות(Sobel, Prewitt, Roberts,…). מתוך חישוב הנגזרות יחושבו הכיוון והערך המוחלט. • הפעלת סף T ביחס לערכים המוחלטים של הגרדיאנט. ערכים הגבוהים מהסף יחשבו כקצה ואחרים יחשבו רקע. • הצרת קצוות: נקודת קצה תמשיך להיות כזו אם היא בעלת עוצמה מקסימלית לוקלית מבין הנקודות השכנות בכיוון הגרדיאנט. • קישור קצוות: נבצע את שלב 3 פעמיים ביחס לשני ספים T1<T2. נניח שיתקבלו התמונות J1, J2. כל הקצוות מ-J2 יהוו קצוות ובנוסף יצטרפו כל הקצוות מ-J1 המקושרים לקצוות מ-J2.

  20. Canny edge detection – smoothing (a) Original (b) Smoothed Image and Video ProcessingThomas B. Moeslund

  21. Canny edge detection – gradient (c) Gradient magnitudes

  22. Canny edge detection – non maximum supression (c) Gradient magnitudes (d) Edges after non-maximum suppression

  23. Canny edge detection – double thresholding (e) Double thresholding

  24. Canny edge detection – hysteresis (f) Edge tracking by hysteresis (g) Final output

  25. Hough Transform Gonzalez & Woods

  26. Hough Transform Gonzalez & Woods

  27. - simple exampleHough Transform Gonzalez & Woods

  28. - exampleHough Transform Gonzalez & Woods • Demo: • http://www.dis.uniroma1.it/~iocchi/slides/icra2001/java/hough.html • http://www.markschulze.net/java/hough/

More Related