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器視覺(jué)光源邊緣檢測(cè)算法.png)
機(jī)器視覺(jué)光源檢測(cè)在很多地方都有應(yīng)用，其中邊緣檢測(cè)也是重要的應(yīng)用之一。今天介紹下邊緣檢測(cè)算法的流程是什么?
機(jī)器視覺(jué)光源邊緣檢測(cè)算法的過(guò)程如下:
1.濾波:邊緣檢測(cè)算法是基于圖像強(qiáng)度的一階和二階導(dǎo)數(shù)，但導(dǎo)數(shù)的核算對(duì)噪聲非常敏感，因此需要使用濾波器來(lái)改善邊緣檢測(cè)器與噪聲相關(guān)的功能。指出大多數(shù)濾波器還會(huì)隨著下降噪聲造成邊緣強(qiáng)度的損失，因此應(yīng)加強(qiáng)邊緣和下降噪聲之間的需求折衷。
2.增強(qiáng):邊緣增強(qiáng)的基礎(chǔ)是圖像中各點(diǎn)鄰域強(qiáng)度的變化值。增強(qiáng)算法可以突出顯示鄰域(或部分)強(qiáng)度值發(fā)生明顯變化的點(diǎn)。邊緣增強(qiáng)通常通過(guò)計(jì)算梯度幅度來(lái)完成。
3.檢測(cè):圖像中有很多梯度幅度較大的點(diǎn)，但這些點(diǎn)并不都是特定應(yīng)用類別中的邊緣，所以要用一些方法來(lái)確定哪些點(diǎn)是邊緣點(diǎn)。簡(jiǎn)單的邊緣檢測(cè)準(zhǔn)則是梯度幅度閾值準(zhǔn)則。
4.定位:如果某個(gè)應(yīng)用場(chǎng)所要求某個(gè)邊緣方向，可以在亞像素分辨率下估計(jì)邊緣方向，也可以估計(jì)邊緣方向。
邊緣檢測(cè)是一種基于機(jī)器視覺(jué)的光源檢測(cè)技術(shù)。在邊緣檢測(cè)算法中，前三個(gè)過(guò)程被廣泛使用。這是因?yàn)樵诖蠖鄶?shù)地方，只需要邊緣檢測(cè)器指出邊緣出現(xiàn)在圖像的某個(gè)像素點(diǎn)的左側(cè)和附近，而不需要指出邊緣的精確方位或方向。
邊緣檢測(cè)的本質(zhì)是選擇一種算法來(lái)提取圖像中目標(biāo)和景物之間的邊界線。讓我們將邊界定義為圖像中灰度急劇變化的區(qū)域的邊界。圖像灰度的變化可以通過(guò)圖像灰度分布的梯度來(lái)反映，因此可以利用部分圖像微分技術(shù)來(lái)獲得邊緣檢測(cè)算子。經(jīng)典的邊緣檢測(cè)方法是通過(guò)原始圖像中像素的小鄰域結(jié)構(gòu)的邊緣檢測(cè)算子來(lái)檢測(cè)邊緣。
邊緣檢測(cè)是主要應(yīng)用:檢測(cè)芯片引腳是否可以定期切割、意圖定位、存在/缺陷檢測(cè)等。邊緣檢測(cè)技術(shù)的應(yīng)用為高精度檢測(cè)和尺寸測(cè)量提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支持。
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