Phát hiện cạnh là một quá trình cơ bản trong hệ thống thị giác robot, cho phép robot xác định các ranh giới và môi trường định hướng hiệu quả. các nguyên tắc toán học đằng sau những kỹ thuật này là thiết yếu để hiểu cách hình ảnh được xử lý và phân tích.

Phát hiện mép dốc màu

Phương pháp dựa vào Gradient phân tích tốc độ thay đổi cường độ ảnh. Cách tiếp cận thông thường nhất bao gồm tính độ dốc và hướng, sử dụng các công ty như Sobel, vẻ đẹp của Scharr. Những nhà điều hành này áp dụng hạt nhân tiến hóa cho ảnh để tô sáng vùng với những thay đổi cường độ đáng kể.

Độ dốc được tính toán như:

G = G )x ) 2 + G [FLT:] ]]] ) ]]]]]] ]]] ]]

Nơi Gx và G [FLT:] là các dốc dốc trên các chỉ dẫn theo chiều ngang và dọc, gồm cả hai.

Laplocian và phương pháp Order thứ hai

Phương pháp thứ hai, như Laplacian, phát hiện các cạnh bằng cách xác định vùng nơi đạo hàm thứ hai của cường độ ảnh thay đổi dấu hiệu. Người điều hành Laplacian được định nghĩa là:

[FLT:] [FLT:]

Áp dụng vùng Laplacian nhấn mạnh các vùng với những thay đổi cường độ nhanh chóng, làm cho nó hữu ích để phát hiện các cạnh mà có thể bị bỏ qua bởi các phương pháp chuyển tiếp.

Chọn

Sau khi tính toán chuyển màu hay thứ hai, kỹ thuật ngưỡng được dùng để phân biệt các cạnh thật và nhiễu. Việc đặt ngưỡng thích nghi xem tính chất ảnh địa phương để tăng độ chính xác.

Việc định vị cạnh bao gồm xác định vị trí chính xác của cạnh, thường được tinh luyện thông qua không dây đàn áp maxim, mà ngăn chặn tất cả các giá trị dốc dốc không phải là ma trận cục bộ.

Tóm tắt kỹ thuật toán học

  • Các máy chạy Gradient (Sobel, lông dê)
  • Đạo hàm Laplocian và thứ hai
  • Phương pháp cầm giữ
  • đàn áp không phải maxim