“Canny”的版本间的差异
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像素的尺度空间特征为三维曲线特征(尺度,梯度,方向)。 | 像素的尺度空间特征为三维曲线特征(尺度,梯度,方向)。 | ||
分析和提取像素的关键尺度空间特征,是边缘检测,目标分类的重要工作。 | 分析和提取像素的关键尺度空间特征,是边缘检测,目标分类的重要工作。 | ||
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2025年6月13日 (五) 08:43的版本
canny算法不能满足同时多尺度边缘提取。 不同尺度(边缘模糊程度)的边缘提取,需要不同尺度(sigma)高斯平滑。 多个不同尺度的canny 边缘合并能够改进效果。 问题的关键是尺度空间理论。 边缘的评估需要放在尺度空间进行,不同尺度空间边缘不同。
像素的尺度空间特征为三维曲线特征(尺度,梯度,方向)。 分析和提取像素的关键尺度空间特征,是边缘检测,目标分类的重要工作。
这个问题涉及图像特征的提取。
理论上,图像的缩小和放大,会引起像素尺度空间特征的缩放,主要是尺度轴的缩放。
也就是尺度轴需要按照图像的缩放进行校准,如此像素特征具备可比性。 与众不同的像素特征,可以作为匹配的瞄点。