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Steger高斯线检测(自翻原稿)

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简介:
这段简介是关于Steger提出的高斯线检测算法的介绍,内容涵盖了该方法的基本原理和应用领域,旨在帮助读者快速理解其核心概念与技术细节。 曲线提取在低尺度操作中非常重要,并且有多种应用。然而,大多数现有的方法仅使用简单的模型进行提取,忽略了线周围环境的影响,这会导致不理想的结果:只要存在不同的横向对比度(即灰度差异),线就可能会被错误地检测到位置上。相比之下,本段落提出的算法基于该直线及其邻域的模型来工作。通过分析尺度空间下的线条轮廓,可以发现如何消除不对称线条带来的偏差。此外,此算法不仅能提供精确的亚像素位置信息,还能给出每个点处的线宽值,并且这个宽度也是亚像素级别的。

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客服
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  • Steger线稿
    优质
    这段简介是关于Steger提出的高斯线检测算法的介绍,内容涵盖了该方法的基本原理和应用领域,旨在帮助读者快速理解其核心概念与技术细节。 曲线提取在低尺度操作中非常重要,并且有多种应用。然而,大多数现有的方法仅使用简单的模型进行提取,忽略了线周围环境的影响,这会导致不理想的结果:只要存在不同的横向对比度(即灰度差异),线就可能会被错误地检测到位置上。相比之下,本段落提出的算法基于该直线及其邻域的模型来工作。通过分析尺度空间下的线条轮廓,可以发现如何消除不对称线条带来的偏差。此外,此算法不仅能提供精确的亚像素位置信息,还能给出每个点处的线宽值,并且这个宽度也是亚像素级别的。
  • Steger线稿
    优质
    本文为Steger关于高斯线检测的经典论文,详细介绍了该算法的基本原理和实现步骤,对计算机视觉领域具有重要参考价值。 Steger的高斯线检测原稿为Halcon中的线检测算子提供了理论指导。
  • Steger.rar - Matlab Steger算法_图像边缘
    优质
    本资源包含Matlab实现的Steger算法代码,用于图像边缘检测。该算法在保持边缘精确度的同时提高了计算效率,适用于科研和工程应用中的图像处理任务。 使用MATLAB语言编写的Steger图像边缘检测算法不仅可以检测图像的边缘中心,通过调整参数还可以实现对图像边两侧的目标检测。
  • 用OpenCV实现滤波与Sobel边缘
    优质
    本文档介绍了使用OpenCV库进行图像处理的具体步骤和代码示例,包括如何应用高斯滤波去除噪声以及通过Sobel算子检测图像中的边缘信息。适合希望深入理解基本图像处理技术的开发者阅读参考。 基于OpenCV自己实现的高斯滤波、Sobel边缘检测、3通道图像分离以及彩色图转灰度图等功能。需要注意的是,自实现的高斯滤波相较于OpenCV自带的GaussBlur函数要慢一些,但这些功能主要用于理解相关原理和学习目的。在实际工程应用中建议尽量使用OpenCV库中的内置函数。
  • Python nD拉普拉-斑点
    优质
    Python nD拉普拉斯-高斯斑点检测是利用Python编程语言实现的一种图像处理技术,通过n维空间中的拉普拉斯和高斯滤波器组合来自动识别并标记图像或数据体内的特征斑点。这种方法在生物医学成像、天文学以及其他需要精确探测微小结构的科学领域中广泛应用。 基于高斯拉普拉斯函数的斑点检测算法能够识别图像中的局部明亮焦点。这种方法不仅适用于二维数据,还能应用于n维数组及.tiff格式的图片中。通过运行blob.py脚本,可以以人类与机器都能理解的形式输出斑点的位置信息。这个程序接收灰度TIFF图作为输入,并将找到的所有斑点坐标以CSV文件形式打印出来,例如: > blob find my_image.tif...661 309768 309382 311... 此外还提供了一项绘图功能:通过运行命令“blob plot image.tif peaks.csv”,可以直观展示图像中的斑点位置。 在源代码仓库中,有一个示例脚本demo.py,使用了哈勃深场的图片作为演示数据。以下是该工具的一些常用选项: --threshold THRESHOLD :设定检测斑点所需的最小滤波响应值(与强度成比例)。 --size LOW HIGH :定义搜索范围内斑点尺寸的变化范围。
  • GMMPSkinColor.zip_肤色_GMM_混合模型_背景建模_MATLAB_肤色
    优质
    本资源包提供基于MATLAB实现的GMM(混合高斯模型)肤色检测算法,适用于图像处理中的前景目标提取和背景建模。 经典的高斯混合模型背景建模结合肤色检测的Matlab实现方法。
  • CAD/CASS点线冲突插件(程点与等线冲突
    优质
    本插件用于高效检测CAD/CASS中高程点与等高线之间的冲突情况,帮助用户迅速定位并解决设计中的问题。 根据等高线检查高程点的合理性,并可自动标记和选中不合理的高程点。使用e命令可以直接删除这些点。此外,有一个LISP插件适用于所有版本的支持。
  • 基于Python的-拉普拉(LoG)边缘.py
    优质
    本代码实现了一种基于Python的图像处理技术,具体应用了高斯-拉普拉斯(LoG)算子进行边缘检测。通过平滑和增强图像中的边界信息,该算法能够准确地识别出图像中物体的轮廓。 拉普拉斯算子是图像二阶空间导数的二维各向同性测度,可以用于突出图像中强度发生快速变化的区域,因此在边缘检测任务中常用。为了降低拉普拉斯操作对噪声的敏感性,在进行Laplacian操作之前通常需要先用高斯平滑滤波器对图像进行预处理。
  • Steger-Centerline-Master.zip
    优质
    Steger-Centerline-Master.zip 是一个包含Steger算法实现及其中心线提取技术相关代码和资源的压缩文件,适用于道路网络分析与建模。 基于Steger算法的中心线提取方法能够高效准确地从图像中提取出目标物体的中心线。这种方法利用了边缘检测技术,并结合数学形态学操作来增强线条特征,从而使得中心线的识别更加精确可靠。在实际应用中,该算法广泛应用于医学影像分析、机器人视觉等领域,为后续的目标分割和追踪提供了坚实的基础。
  • 理演示文稿
    优质
    《自控原理演示文稿》旨在通过一系列图表和实例讲解自动控制理论的基础概念、系统分析及设计方法,适用于工程学学生与专业人士。 本人制作了哈工程自控原理的PPT,适用于考研复习及本科授课使用。