1 简介
图像最基本的特征是边缘,?所谓边缘是指其周围像素灰度?有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合。它存在于目标与背?景、目标与目标、区域与区域之间,?不仅是图像分割所依赖的最?重要的特征,也是纹理特征的重要信息源和形状特征的基础,而?图像的纹理形状特征的提取又常常要依赖于图像分割。图像的?边缘是由灰度不连续性所反映的。经典的边缘提取方法是考察?图像的每个像素在某个区域内灰度的变化,?利用边缘邻近一阶?或二阶方向导数变化规律,用简单的方法检测边缘,这种方法称?为边缘检测局部算子法。边缘的种类可以分为两种:①阶跃性边缘,它两边的像素的灰度值有显著的不同;②屋顶状边缘,它位于灰度值从增加到减?少的变化转折点。对于阶跃性边缘,二阶方向导数在边缘处呈零?交叉;对于屋顶状边缘,二阶方向导数在边缘处取极值。如果一?个像素落在图像中某一个物体的边界上,?那么它的领域将成为?一个灰度级的变化带。对这种变化最有用的两个特征是灰度的?变化率和方向,它们分别以梯度向量的幅度和方向来表示。边缘?检测算子检查每个像素的邻域并对灰度变化率进行量化,?也包?括其梯度方向的确定,?大多数使用基于方向导数掩模求卷积的?方法。下面介绍几种常用的边缘检测算子:
2 部分代码
%% 基于遗传算法实现图像的边缘特征提取clcclear allclose all% Population information.generations = 10;popSize = 10;?geneCap = 0.5;survivalCap = 0.1;breedNum = floor(popSize*geneCap);surviveNum = floor(popSize*survivalCap);?mutateGains = [0.3, 25, 0.1, 3, 1];?% Noise information.noises = [0.05, 0.1];noiseWeights = [0, 1, 1];% Create EdgeDetector Object Arrayobj(1, popSize) = EdgeDetector();obj(1, popSize).mutateGains=mutateGains;shareData.obj=obj;totCount=1;
3 仿真结果
4 参考文献
[1]甘勇, 马芳, 熊坤,等. 基于遗传算法和梯度算子的图象边缘检测[J]. 微计算机信息, 2007(02X):3.
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