機(jī)器視覺邊緣檢測算法詳解

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邊緣檢測相關(guān)算法的步驟如下：

  1、濾波：邊緣檢測算法主要是基于圖像強(qiáng)度的一階和二階導(dǎo)數(shù)，但導(dǎo)數(shù)的計算對噪聲很敏感，因此必須使用濾波器來改善與噪聲有關(guān)的邊緣檢測器的性能。需要指出，大多數(shù)濾波器在降低噪聲的同時也導(dǎo)致了邊緣強(qiáng)度的損失，因此，增強(qiáng)邊緣和降低噪聲之間需要折中。

  2、增強(qiáng)：增強(qiáng)邊緣的基礎(chǔ)是確定圖像各點鄰域強(qiáng)度的變化值。增強(qiáng)算法可以將鄰域(或局部)強(qiáng)度值有顯著變化的點突顯出來。邊緣增強(qiáng)一般是通過計算梯度幅值來完成的。

  3、檢測：在圖像中有許多點的梯度幅值比較大，而這些點在特定的應(yīng)用領(lǐng)域中并不都是邊緣，所以應(yīng)該用某種方法來確定哪些點是邊緣點。最簡單的邊緣檢測判據(jù)是梯度幅值閾值判據(jù)。

  4、定位：如果某一應(yīng)用場合要求確定邊緣位置，則邊緣的位置可在子像素分辨率上來估計，邊緣的方位也可以被估計出來。

  邊緣檢測是機(jī)器視覺檢測技術(shù)的一種，在邊緣檢測算法中，前三個步驟用得十分普遍。這是因為大多數(shù)場合下，僅僅需要邊緣檢測器指出邊緣出現(xiàn)在圖像某一像素點的附近，而沒有必要指出邊緣的精確位置或方向。

  邊緣檢測的實質(zhì)是采用某種算法來提取出圖像中對象與背景問的交界線。我們將邊緣定義為圖像中灰度發(fā)生急劇變化的區(qū)域邊界。圖像灰度的變化情況可以用圖像灰度分布的梯度來反映，因此我們可以用局部圖像微分技術(shù)來獲得邊緣檢測算子。經(jīng)典的邊緣檢測方法，是通過對原始圖像中像素的某小鄰域構(gòu)造邊緣檢測算子來達(dá)到檢測邊緣這一目的的。

  邊緣檢測是主要應(yīng)用有：檢測芯片針腳是否規(guī)則整齊、目標(biāo)定位以及存在/缺陷檢測等。基于邊緣檢測技術(shù)的應(yīng)用，為行業(yè)的高精度檢測及尺寸測量提供了強(qiáng)大的技術(shù)支持。

    

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