edge-detection - 边缘检测限制

Question

我是一名计算机科学本科生，试图为我的顶点项目提出一个主题。我对边缘检测特别感兴趣，但我在提出关于该主题的研究领域时遇到了麻烦。我正在寻找今天面临的某种边缘检测限制。

到目前为止，我的想法如下：

处理噪声图像中的边缘检测——当前的方法是使用高斯平滑，但我们仍然没有得到我们想要的结果。

我听说过一些讨论边缘检测和格式塔原则的问题。但是我没有找到关于这个子主题的任何好的数据或研究论文。

有谁知道尚未解决的任何边缘检测问题或限制？随意详细说明我上面提到的两个子主题！

Answer 1

有几个有趣的问题需要解决。如果您解决的问题可能会带您完成您的顶点项目并在几年后完成，那么这对研究生院和/或未来的雇主来说可能会很有趣。

对于格式塔理论，请查看该领域的早期书籍（英文），名为A Source Book on Gestalt Psychology，由 Willis D. Ellis 编辑。您可能会惊讶于一个领域的早期文本的可读性和有用性。早期的图像处理文本也是如此——有时早期的教科书比最近的教科书提供更清晰、更直接的解释。

由于格式塔在一个世纪前很流行，您可能很难通过谷歌搜索找到原始文本。与参考图书馆员聊天。要求查看参考书指南的副本。

如果您有兴趣将研究扩展到边缘补全而不是简单的边缘检测，那么使用欧拉螺旋进行曲线补全是一个很好的领域。这是一篇关于这个主题的论文：

“用于 3D 曲线完成的 3D 欧拉螺旋”

http://webee.technion.ac.il/~ayellet/Ps/10-HT.pdf

作为最后一点，我很想读一篇论文，其中有人解决了 Canny 对世界“最佳”的使用，并且最好找到一个不会误导的术语。

Answer 2

我刚刚在我的学校做了一个类似的项目。查看堆叠去噪自动编码器。它是最近取得巨大成功应用的一些新技术。它是一种半监督学习算法，使用噪声来更好地理解数据。当您有大量未标记的数据和少量标记的数据时，它的效果非常好。

http://deeplearning.net/tutorial/SdA.html

Andrew ng 有很好的视频。他有一些关于图像识别和边缘检测的好信息。他还在 Itunes U 上主持了一个免费的机器学习课程。

https://www.youtube.com/watch?v=n1ViNeWhC24

它不是开创性的新事物，但您可能会发现它很有趣并且正在以新的方式应用。

我很确定他们正在推出的谷歌新的验证码系统使用了这个。对我来说是一个很好的本科项目。我用它来尝试从 .wav 文件中识别音乐中的和弦。