UniVision软件的边缘检测方法
请注意
如下所列的检测方法在当前的GUI 上不可用。请根据图像材料选择相应的检测方式之一。
二值化边缘检测（方法：二值化）
该方法通过线性插值计算阈值高于或低于目标的两个像素之间的边缘位置。二进制边缘检测是最快的以及最精确的方法。然而，图像中的对比度条件必须非常稳定，因为二值边缘检测具有固定的阈值。这意味着有可能亮度偏移会导致测量误差。透射光中的一块金属为该检测方法的典型示例 。
对比边缘检测（方法：最小对比）
在自动亮度适应选项处在被开启状态，那么该检测方法为UniVision中的标准程序 。
该方法不对绝对灰度值进行分析，而是比较灰度值的差异。因此，此方法不能检测灰度值从0到100或灰度值从50到150的边缘。其搜索灰度值的序列为“位阶增加独立于位阶减少”。
标准灰度值的计算：
如果将66%的值设置为边缘对称值，则标称灰度值=第一位阶的灰度值+/-位阶1和2之间灰度值差的66%（+/-取决于边缘方向）。
位置计算：
灰度值转换发生于像素之间的线性插值（如图所示）。此程序是在二值化程序失败后的情况下使用的，也就是说，基本亮度可能会发生变化。（例如：木头上的结孔，背景可以显示出强烈的亮度差异）。
请注意
上述两种程序适用于大多数与边缘检测有关的检查任务。
对比度边缘检测（方法：最小对比度2）
如果在UniVision中的检测命令中激活了选项自动亮度自适应，则该程序可相应的执行基于阈值干扰滤波器指令。
此指令与如上所示的方法相似。虽然干扰指令不是根据它的大小而是根据它的灰度值来确定的。在检测方向上，如果在位阶2上发生比位阶1减去最小对比度亮的干扰，那么明-暗边缘将被丢弃。在检测方向上，如果在位阶1上发生比位阶2减去最小对比度暗的干扰，那么明-暗边缘也将被丢弃。取以下合成图像为例：
如图所示，用户可以确定一个亮-暗过度，它显示出一个短的，明亮的干扰。所描述的方法不检测干扰作为边缘。
对比边缘检测（方法：最小对比3）
在UniVision程序中，如果选项自动亮度自适应在检测命令中被激活，则可相应的执行测量阈值指令。
在某些边缘梯度下，上述两种方法无法找到第二个位阶。因为需被检测的边缘满足了对比条件。（如：灰色值的差别来自x和x像素距离的值大于最小对比度）。
请看如下所示的两个例子
图片 13.1第一个图像
图像显示了一个暗-亮的过渡，这不是一个位阶，而是一个持久的上升的明-暗变化斜坡。如上所述的两种方法无法检测到边缘。胶囊的边缘是一个很好的亮-暗过渡示例，其展示了一个相比较而言更长的暗-亮斜 坡。
图13.2 第二个图片
文件拓展名
表13.1 文件拓展名