本文主要是介绍数字图像处理 边缘特征提取 Image edge detection，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
Image edge detection
今天听到师姐做报告，接触到了“各种算子” 感觉很有意思~ 图像的线性处理以及边缘检测.
下面是一个普通图片，我们可以观察到在图片中有飞机和汽车，在数字图像处理中，边缘特征的提取(说白了就是把图像中物体边缘的坐标点标记出来，没别的)
肿么破捏？
这个时候我们学习的最最简单的数学知识——求导
wait wait... 这是连续领域的啊！数字图像信息以离散的数字储存，肿么办？差分！
想想，对于一个点point(x,y) 它周围的点如果都和它的像素值相近或相同，
point(x,y) - point(x+1,y+1) 这样做差分结果是不是接近于0 ? (废话，肯定嘛 \-0-/ )
如果位于物体的边缘情况就变得不同了，这里做差的结果将远离0.
什么，对边缘没概念？来个极端的例子
下面图像的像素值随着从左到右的过程在边界处急剧升高！
下面介绍算子 (operator)
operator = [z1 z2 z3;
z4 z5 z6;
z7 z8 z9];
怎么用呢？
对于一副图片Img = [ i1 i2 i3;
i4 i5 i6;
i7 i8 i9];
Filted_img = [ f1 f2 f3;
f4 f5 f6;
f7 f8 f9];
此处省略Img的其他点，f5可以看作是处理之后的图像中的任意一点.
滤波运算操作：
f5 = z1*i1 + z2*i2 + z3*i3 + z4*i4 + z5*i5 + z6*i6 + z7*i7 + z8*i8 +z9*i9;
用最简单的算子做例子
0 0 0
0 1 0
0 0 0
这个算子对图像做以上介绍的滤波
得到啥？原图！
0 0 0
0 1 0
0 0 -1
这个算子呢？只要稍加阈值
便可检测出边缘部分！
取一定的阈值，大于阈值的赋值为255,小于阈值的赋值为0
这里阈值我尝试了不同的值
下图是阈值较小时(我取的 5 )，比较敏感，
各种公路上的线条都识别出来了，换个大点的阈值
这里换做25的阈值. 我把阈值调到18的时候，效果算比较好的
可以看出这里几乎仅保留了汽车和飞机的轮廓，
但是又丢失了点信息，继续调节阈值
0 0 0
0 1 0
0 0 -1
这个算子很简单，但是效果嘛，不能算很好
这个时候换个有名的算子——sobel 算子
-1 0 1
-2 0 2
-1 0 1
以及
1 2 1
0 0 0
-1 -2 -1
具体内容还是wiki吧 ，真爱都在wiki : )
注意这里是做卷积！不是做简单的矩阵乘法！别傻...
呵呵旁边是我的滑板，地板砖上的细小颗粒的边缘都能检测出来...酷帅
Octave (matlab )实现代码：
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% code writer : EOF
% code date : 2014.09.27
% code file : img_filter_sobel.m
% e-mail : jasonleaster@gmail.com
%
% If there is something wrong with my code, please
% touch me by e-mail. Thank you :)
%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%clear all
clcOriginal_img = imread('/home/jasonleaster/Picture/building.png');float_Orignal_img = double(Original_img);F64_WHITE = 255.0;
F64_BLACK = 0.000;THRESHOLD = 40;sobel_operator_X = [-1, 0, 1;-2,0,2;-1, 0, 1];
sobel_operator_Y = [1 , 2, 1; 0,0,0;-1,-2,-1];Original_img_row = size(Original_img,1);
Original_img_col = size(Original_img,2);
Original_img_channel = size(Original_img,3);sobel_operator_X_row = size(sobel_operator_X,1);
sobel_operator_X_col = size(sobel_operator_X,2);sobel_operator_Y_row = size(sobel_operator_Y,1);
sobel_operator_Y_col = size(sobel_operator_Y,2);dark_channel = zeros(Original_img_row,Original_img_col);
Filted_img = zeros(Original_img_row,Original_img_col);for row = 1:Original_img_rowfor col = 1:Original_img_colmin_piexl = F64_WHITE;for channel = 1: Original_img_channel if(min_piexl > Original_img(row,col,channel))min_piexl = Original_img(row,col,channel);endenddark_channel(row,col) = min_piexl;end
endfor row = 1:Original_img_rowfor col = 1:Original_img_colconv_sum_X = 0;for square_row = (row - floor(sobel_operator_X_row/2)) : (row + floor(sobel_operator_X_row/2))for square_col = (col - floor(sobel_operator_X_col/2)) : (col + floor(sobel_operator_X_col/2))if square_row <= Original_img_row && square_col <= Original_img_col && ...square_row > 0 && square_col > 0 conv_sum_X = conv_sum_X + ...dark_channel(square_row,square_col)...*sobel_operator_X(square_row - (row - floor(sobel_operator_X_row/2)) + 1,square_col - (col - floor(sobel_operator_X_col/2)) + 1);endendendconv_sum_Y = 0; for square_row = (row - floor(sobel_operator_Y_row/2)) : (row + floor(sobel_operator_Y_row/2))for square_col = (col - floor(sobel_operator_Y_col/2)) : (col + floor(sobel_operator_Y_col/2))if square_row <= Original_img_row && square_col <= Original_img_col && ...square_row > 0 && square_col > 0 conv_sum_Y = conv_sum_Y + ...dark_channel(square_row,square_col)...*sobel_operator_Y(square_row - (row - floor(sobel_operator_X_row/2)) + 1,square_col - (col - floor(sobel_operator_X_col/2)) + 1);endendendFilted_img(row,col) = sqrt(conv_sum_X*conv_sum_X +conv_sum_Y*conv_sum_Y);end
endfigure(1);
subplot(1,2,1);
imshow(Original_img);
title('Original Image')
subplot(1,2,2);
imshow(uint8(Filted_img));
title('Filted Image');
scharr 算子
-3 0 3
-10 0 10
-3 0 3
上面是X方向上的scharr算子
下面是Y方向上的scharr算子
3 10 3
0 0 0
-3 -10 -3
黄金时代 本杰明 美国 布面油画 1776年 654x765cm 私人收藏 纳尔逊-阿特金斯艺术博物馆
这幅被誉为黄金时代（he Golden Age）的画，描绘了母子情深的动人情景。作者本杰明·威斯特（benjamin west 1738-1820年），美国画家，但其大多数作品在伦敦完成。他是第一位赢得国际声誉的美国本土艺术家
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