C10 Flashcards
Prelucrari pe imagini multinivel (grayscale) (V) Detectia muchiilor
De ce este importantă detectarea muchiilor în procesarea imaginilor?
Detectarea muchiilor este importantă deoarece muchiile reprezintă elemente primare în procesul de recunoaștere vizuală. Ele permit extragerea informațiilor legate de contururi, textură și formă, esențiale pentru analiza automată a imaginilor și segmentarea acestora.
Cum este definită o muchie într-o imagine și cum variază intensitatea la punctele de muchie?
O muchie este frontiera care separă două regiuni de intensitate diferită. La punctele de muchie, intensitatea variază brusc, acest lucru fiind detectabil prin analiza gradientului imaginii.
Ce este gradientul unei imagini și care sunt operatorii utilizați pentru a-l calcula?
Gradientul unei imagini reprezintă derivata de ordin 1 a intensității pixelilor și indică direcția și rata de schimbare a intensității. Operatorii utilizați pentru calculul gradientului includ operatorul Roberts, Prewitt și Sobel
Ce reprezintă magnitudinea și direcția gradientului în contextul detectării muchiilor?
Magnitudinea gradientului reprezintă amplitudinea schimbării intensității la muchii, iar direcția gradientului indică orientarea muchiei, calculată prin arctangentul raportului derivatelor parțiale.
Care sunt pașii principali ai metodei Canny de detectare a muchiilor?
Pașii principali ai metodei Canny includ:
1.Filtrare gaussiană pentru reducerea zgomotului.
2.Calculul magnitudinii și direcției gradientului.
3.Supresia non-maximelor pentru subțierea muchiilor.
4.Thresholding cu histereza pentru unirea punctelor de muchie și eliminarea non-muchiilor.
Ce este Laplacianul Gaussianului (LoG) și cum se utilizează în detectarea muchiilor?
Laplacianul Gaussianului (LoG) este o metodă de detectare a muchiilor care implică aplicarea laplacianului pe o imagine convoluată cu un nucleu gaussian. Acesta detectează muchiile prin identificarea trecerilor prin zero ale derivatelor de ordin 2.
Cum contribuie supresia non-maximelor în metoda Canny de detectare a muchiilor?
Supresia non-maximelor contribuie la metoda Canny prin subțierea muchiilor de-a lungul direcției gradientului, reducându-le la o grosime de un pixel, ceea ce ajută la obținerea unor muchii mai precise și bine definite.
Ce este thresholding-ul cu histereza și cum ajută la detectarea muchiilor?
Thresholding-ul cu histereza este o tehnică de binarizare care utilizează două praguri (low și high) pentru a eticheta punctele de muchie în funcție de magnitudinea gradientului. Aceasta ajută la unirea punctelor de muchie de pe un contur și eliminarea non-muchiilor.
De ce este utilizată filtrarea gaussiană înainte de detectarea muchiilor?
Filtrarea gaussiană este utilizată înainte de detectarea muchiilor pentru a reduce zgomotul din imagine, ceea ce previne detectarea falselor muchii și îmbunătățește acuratețea identificării muchiilor reale
Cum se determină poziția trecerii prin zero în detectarea muchiilor folosind LoG?
Poziția trecerii prin zero se determină identificând locurile unde Laplacianul schimbă semnul. Aceste puncte indică prezența unei muchii. Discriminarea între trecerile prin zero reale și punctele de inflexiune se face analizând magnitudinea gradientului.
