學術不端文獻論文查重檢測系統 多語種 圖文 高校 期刊 職稱 查重 抄襲檢測系統
圖像中的邊緣檢測一直是機器視覺領域中的研究熱點,從年代至今,人們已經從不同的角度、不同的應用背景提出了很多方法,歸納起來分為三大類。 第一類是經典的邊緣檢測方法,如微分算子法、最優算子法和擬合法等。
圖像邊緣檢測的結果直接影響物體檢測和識別的效果。 [3] 圖像中的邊緣檢測一直是機器視覺領域中的研究熱點,從年代至今,人們已經從不同的角度、不同的應用背景提出了很多方法,歸納起來分為三大類。 第一類是經典的邊緣檢測方法,如微分算子法、最優算子法和擬合法等。
2013 屆畢業設計(論文) 傳統邊緣檢測方法及理論基礎2.1 數字圖像邊緣檢測的現狀與發展 在數字圖像處理中,邊緣特征是圖像的重要特征之一,是圖像處理、模式識別和計 算機視覺的重要組成部分之一,圖像邊緣檢測的結果直接影響進一步圖像處理、模式識 別的效果。 近幾十年來,圖像邊緣檢測技術成為數字圖像處理技術重要研究課題之一,隨著科 學技術的發展,研究人員提出了很多圖像邊緣檢測方法及邊緣檢測效果的評價方法,并 且將這些邊緣檢測技術應用于計算機視覺和模式識別工程領域,使得邊緣檢測技術的應 用范圍越來越廣,圖像的邊緣一般是圖像的灰度或者顏色發生劇烈變化的地方,而這些 變化往往是由物體的結構和紋理,外界的光照和物體的表面對光的反射造成的。
另外其相對簡單的算法使得 整個過程可以在較短的時間內實現。 實驗結果也表明,Canny 算子在處理受加性高斯白 噪聲污染的圖像方面獲得了良好的效果 1.2數字圖像邊緣檢測算法的意義 數字圖像處理是控制領域的重要課題,數字圖像邊緣檢測是圖像分割、目標區域識 別和區域形狀提取等圖像分析領域十分重要的基礎,是圖像識別中提取圖像特征的一個 重要方法。 邊緣中包含圖像物體有價值的邊界信息,這些信息可以用于圖像理解和分析, 并且通過邊緣檢測可以極大地降低后續圖像分析和處理的數據量。