图像边缘检测及模糊检测原理与方法详解

释放双眼,带上耳机,听听看~!
了解图像处理中的边缘检测和模糊检测原理,详细介绍了二阶导数和Laplace算子的应用,以及模糊检测的实现步骤和原理。

在该系列的第八篇文章中,我们曾介绍过一阶导数和二阶导数对分析边缘的结论:

  • 一阶导数通常在图像中产生较粗的边缘;

  • 二阶导数对精细细节,如细线、孤立点和噪声有较强的响应;

  • 二阶导数在灰度斜坡和灰度台阶过渡处会产生双边缘响应;

  • 二阶导数的符号可用于确定边缘的过渡是从亮到暗还是从暗到亮。

一阶导数算子(例如 Sobel 算子)通过对图像求导来确定图像的边缘,数值绝对值较高的点对应了图像的边缘。如果继续求二阶导,原先数值绝对值较高的点对应了过零点。因此,也可以通过找到二阶导数的过零点来检测边缘。在某些情况下,找二阶导数的过零点可能更容易。

图像边缘检测及模糊检测原理与方法详解

1. Laplace 算子

之前我们曾介绍过二阶导数的 Laplace 算子可以通过差分近似来简化,其公式为

∇2f(x,y)= f(x+1,y)+f(x−1,y)+f(x,y+1)+f(x,y−1)−4f(x,y)nabla^2f(x,y)= f(x+1,y)+f(x-1,y)+ f(x,y+1)+f(x,y-1)-4f(x,y)

它的卷积核:

图像边缘检测及模糊检测原理与方法详解

这是它的 4 邻域卷积核。

1.1 Laplace 算子的扩展

Laplace 算子是具有旋转不变性的各向同性的算子。

将 4 邻域的 Laplace 算子旋转 45° 后,与原算子相加,就可以得到 8 邻域的算子。

图像边缘检测及模糊检测原理与方法详解

这是它的 8 邻域卷积核。这个算子表示一个像素周围一圈 8 个像素的和与中间像素 8 倍的差,作为拉普拉斯计算结果。

另外,还有两个拉普拉斯卷积核,分别是对 4 邻域卷积核和 8 邻域卷积核取反。

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1.2 图像的模糊检测

使用拉普拉斯变换对图像进行模糊检测的步骤大致如下:

  • 对图像进行拉普拉斯变换,检测水平和垂直边缘

  • 然后对拉普拉斯变换后输出的图像求方差

  • 如果图像足够清晰,输出图像的方差会大于给定阈值

  • 如果图像相对模糊,则拉普拉斯变换在图像中并不能检测到足够的细节,边缘就越少,从而导致输出图像的方差小于给定阈值

该过程需要选择合适的阈值。

拉普拉斯算子能突出显示图像中包含快速梯度变化的区域,这些区域往往与边缘有关。因此,如果一幅图像的方差较高,说明图像中存在广泛的边缘响应,包括类边和非类边,这是一幅正常聚焦图像的代表。但如果方差很低,那么表明图像中的边缘响应很小,几乎没有边缘存在。因此,通过比较方差与预设阈值的大小,可以判断图像是否模糊。

按照上面的步骤实现了一个模糊检测的函数:

bool isImageBlurry(const char* inputFile, double threshold)
{
    Mat src = imread(inputFile);
    if (src.empty()) {
        printf("Image not loadedn");
        return false;
    }

    Mat gray;
    cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);
    Mat dst, absDst;
    cv::Laplacian(gray, dst, CV_16S, 3);
    cv::convertScaleAbs(dst, absDst);

    Mat mean, stddev;
    double m = 0, sd = 0;
    meanStdDev(absDst, mean, stddev);
    m = mean.at<double>(0, 0);
    sd = stddev.at<double>(0, 0);
    double result = sd * sd;
    std::cout << "m: " << m << std::endl;
    std::cout << "StdDev: " << result << std::endl;
    return result <= threshold;
}

然后写一个程序来判断一下这张图是否是模糊的

图像边缘检测及模糊检测原理与方法详解

int main(int argc,char *argv[])
{
    string fileName = ".../test.jpeg";
    bool result = isImageBlurry(fileName.c_str(),11.0);
    cout << "result =" << result <<endl;

    return 0;
}

输出结果:

m: 2.5213
StdDev: 6.31374
result = 1

说明是模糊的图片。

Laplace 算子对噪声敏感,通常不适用于存在噪声的图像。

2. LoG 算子

LoG(Laplacian of Gaussian)边缘检测算子是 David Courtnay Marr 和 Ellen Hildreth 在 1980 年共同提出的,也称为 Marr-Hildreth 算子,它根据图像的信噪比来求检测边缘的最优滤波器。该算法先对图像进行高斯平滑处理,然后再与 Laplacian 算子进行卷积。稍后来解释为何是这样的。

先来回顾一下二维高斯函数的公式:

G(x,y) = 12πδ2e−x2+y22δ2G(x,y) = frac{1}{2pidelta^2}e^{-frac{x^2+y^2}{2delta^2}}

高斯函数的一阶导数和二阶导数,在很多算子中都会用到。例如一阶导数应用在 Canny 算子,二阶导数应用在 LoG 算子等等。

简单推导一下它的一阶导数:

∂G∂x=12πδ2∂e−x2+y22δ2∂x=12πδ2e−x2+y22δ2∗(−2×2δ2)=(−12πδ4)xe−x2+y22δ2frac{partial G}{partial x}=frac{1}{2pidelta^2}frac{partial e^{-frac{x^2+y^2}{2delta^2}}}{partial x}\=frac{1}{2pidelta^2}e^{-frac{x^2+y^2}{2delta^2}}*(-frac{2x}{2delta^2}) \=(-frac{1}{2pidelta^4})xe^{-frac{x^2+y^2}{2delta^2}}

同理:

∂G∂y = (−12πδ4)ye−x2+y22δ2frac{partial G}{partial y} = (-frac{1}{2pidelta^4})ye^{-frac{x^2+y^2}{2delta^2}}

还有推导一下它的二阶导数:

∂2G∂x2=∂(−12πδ4)xe−x2+y22δ2∂ x=(−12πδ4)∂ xe−x2+y22δ2∂x=(−12πδ4)(1∗e−x2+y22δ2−xe−x2+y22δ2∗2×2δ2)=(−12πδ4)(1−x2δ2)e−x2+y22δ2frac{partial^2 G}{partial x^2}=frac{partial (-frac{1}{2pidelta^4})xe^{-frac{x^2+y^2}{2delta^2}}}{partial x}
\=(-frac{1}{2pidelta^4})frac{partial xe^{-frac{x^2+y^2}{2delta^2}}}{partial x}
\=(-frac{1}{2pidelta^4})(1*e^{-frac{x^2+y^2}{2delta^2}} – xe^{-frac{x^2+y^2}{2delta^2}}*frac{2x}{2delta^2})
\=(-frac{1}{2pidelta^4})(1-frac{x^2}{delta^2})e^{-frac{x^2+y^2}{2delta^2}}

同理:

∂2G∂y2= (−12πδ4)(1−y2δ2)e−x2+y22δ2frac{partial^2 G}{partial y^2}= (-frac{1}{2pidelta^4})(1-frac{y^2}{delta^2})e^{-frac{x^2+y^2}{2delta^2}}

将高斯函数代入拉普拉斯算子,可得 LoG 算子:

∇2G(x,y)= ∂2G∂x2 + ∂2G∂y2 =(−12πδ4)(1−x2δ2)e−x2+y22δ2 + (−12πδ4)(1−y2δ2)e−x2+y22δ2=x2+y2−2δ22πδ6e−x2+y22δ2nabla^2G(x,y)= frac{partial^2 G}{partial x^2} + frac{partial^2 G}{partial y^2}  \=(-frac{1}{2pidelta^4})(1-frac{x^2}{delta^2})e^{-frac{x^2+y^2}{2delta^2}} + (-frac{1}{2pidelta^4})(1-frac{y^2}{delta^2})e^{-frac{x^2+y^2}{2delta^2}} \=frac{x^2+y^2-2delta^2}{2pidelta^6}e^{-frac{x^2+y^2}{2delta^2}}

Marr-Hildreth 算法如下:

  1. 首先让 LoG 核与一幅输入图像卷积:

g(x,y) = [∇2G(x,y)]★f(x,y)g(x,y) = [nabla^2G(x,y)]bigstar f(x,y)

  1. 寻找 g(x,y) 的过零点来确定 f(x,y) 的边缘位置。因为拉普拉斯变换和卷积都是线性运算,因此上式可以改成

g(x,y) = ∇2[G(x,y)★f(x,y)]g(x,y) = nabla^2[G(x,y)bigstar f(x,y)]

其中,f(x,y) 是输入图像,g(x,y) 是输出图像。

这样正好解释了之前说的,该算法先对图像进行高斯平滑处理,然后再与 Laplacian 算子进行卷积。因为先使用高斯滤波器对图像进行平滑处理,可以减少噪声和细节,然后使用拉普拉斯算子对滤波后的图像进行边缘检测。

它的优点是可以有效去除噪声,同时保留图像中的真实边缘。相比 Laplace 算子,LoG 算子具有更好的边缘定位能力和抗噪声。但是它也存在一些缺点,计算量相对较大。

下图是负 LoG 算子的三维图像,看上去很像“墨西哥草帽”。所以,在业界也被称为墨西哥草帽小波(Mexican hat wavelet)。

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负 LoG 算子可用 5*5 的模版近似表示

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下面用高斯模糊和拉普拉斯变换来实现 LoG :

int main(int argc,char *argv[])
{
    Mat src = imread(".../street.jpg");
    imshow("src",src);

    Mat dst, gray, edge;
    cv::GaussianBlur(src, dst, cv::Size(3, 3), 0 ,0); // 高斯模糊 去除噪声
    cv::cvtColor(dst, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY); // 灰度化
    cv::Laplacian(gray, edge, CV_16S, 3); // 使用拉普拉斯算子提取边缘
    cv::convertScaleAbs(edge, edge);

    imshow("LoG", edge);

    waitKey(0);
    return 0;
}

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3. 总结

本文介绍了 Laplace 算子、LoG 算子,它们都是二阶导数的边缘算子。

特别是 LoG 算子在 Laplace 算子的基础上引入了高斯滤波,可以在一定程度上克服噪声的影响。但它仍旧有一定的局限性,不过这种思想的引入对后续图像特征研究起到了积极作用,被很多后续的算法所采纳。

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