基于图像梯度积变换的对称元素检测算法

Posted on 2020-06-07

算法概述

输入:灰度图、算法参数 输出:对称元素的所在的ROI矩形区域。对称中心 pipeline.PNG

原理概述

核心是梯度积运算,利用梯度图像进行运算,运算后每个像素都将得到一个用于评价对称性的正相关性打分(对称中心将得到最高分)

具体内容还阐述了计算时一些参数取值的设计思路,以及在遇到不同对称类型(旋转对称、轴对称)时如何区分。

应用

  • 对称元素检测 app;ication2.PNG
  • 医疗影像识别提取。如眼底图、血管造影影像(利用血管形状的局部对称性) app;ication1.PNG

    局限性

  1. 透视比较强烈的object无法识别。 如下case。当obejct(钟表)视角变化后,无法再检测出 distadvantage2.PNG

  2. 图像中充斥着pattern无法识别 如下图中教堂墙面的墙砖,均为平铺性的pattern排布,检测并不理想 distadvantage.PNG
  3. 部分参数不太合理的情况下效率会比较低

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