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邊緣檢測(cè)

邊緣檢測(cè)是圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺中的基本問題,邊緣檢測(cè)的目的是標(biāo)識(shí)數(shù)字圖像中亮度變化明顯的點(diǎn)。圖像屬性中的顯著變化通常反映了屬性的重要事件和變化。這些包括(i)深度上的不連續(xù)、(ii)表面方向不連續(xù)、(iii)物質(zhì)屬性變化和(iv)場(chǎng)景照明變化。邊緣檢測(cè)是圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺中,尤其是特征提取中的一個(gè)研究領(lǐng)域。
  • 基于GFO和標(biāo)記點(diǎn)分水嶺算法的醫(yī)學(xué)圖像分割 利用基于廣義模糊算子 GFO 的邊緣檢測(cè)算法來改進(jìn)標(biāo)記點(diǎn)分水嶺分割 很有用!!

    基于GFO和標(biāo)記點(diǎn)分水嶺算法的醫(yī)學(xué)圖像分割 利用基于廣義模糊算子 GFO 的邊緣檢測(cè)算法來改進(jìn)標(biāo)記點(diǎn)分水嶺分割 很有用?。?/p>

    標(biāo)簽: GFO 標(biāo)記 分割

    上傳時(shí)間: 2017-09-09

    上傳用戶:lizhizheng88

  • 本程序利用matlab來實(shí)現(xiàn)基于小波變換的多尺度圖像邊緣檢測(cè)。

    本程序利用matlab來實(shí)現(xiàn)基于小波變換的多尺度圖像邊緣檢測(cè)。

    標(biāo)簽: matlab 程序 小波變換 多尺度

    上傳時(shí)間: 2017-09-11

    上傳用戶:maizezhen

  • Matlab多種圖像邊緣檢測(cè)方法 1、用Prewitt算子檢測(cè)圖像的邊緣 2、用不同σ值的LoG算子檢測(cè)圖像的邊緣 3、用Canny算子檢測(cè)圖像的邊緣 4、圖像的閾值分割 5、用水線閾值法分

    Matlab多種圖像邊緣檢測(cè)方法 1、用Prewitt算子檢測(cè)圖像的邊緣 2、用不同σ值的LoG算子檢測(cè)圖像的邊緣 3、用Canny算子檢測(cè)圖像的邊緣 4、圖像的閾值分割 5、用水線閾值法分割圖像 6、對(duì)矩陣進(jìn)行四叉樹分解 7、將圖像分為文字和非文字的兩個(gè)類別 8、形態(tài)學(xué)梯度檢測(cè)二值圖像的邊緣 9、形態(tài)學(xué)實(shí)例——從PCB圖像中刪除所有電流線,僅保留芯片對(duì)象

    標(biāo)簽: Prewitt Matlab Canny 檢測(cè)圖像

    上傳時(shí)間: 2013-12-28

    上傳用戶:hphh

  • 圖像邊緣檢測(cè)以及視差圖獲取

    本程序 通過對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè),獲取圖像梯度信息,進(jìn)行邊緣匹配,進(jìn)而得出圖像對(duì)的水平視差圖。

    標(biāo)簽: 計(jì)算機(jī)視覺

    上傳時(shí)間: 2015-11-18

    上傳用戶:丁香123

  • 邊緣檢測(cè)算子算法

    應(yīng)用多種邊緣檢測(cè)算子檢測(cè)圖像邊緣,經(jīng)典算法,在matlab平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)

    標(biāo)簽: 邊緣檢測(cè) 算法

    上傳時(shí)間: 2017-02-20

    上傳用戶:郝麗麗麗麗

  • 基于FPGA硬件實(shí)現(xiàn)的圖像邊緣檢測(cè)及仿真

    該文檔為基于FPGA硬件實(shí)現(xiàn)的圖像邊緣檢測(cè)及仿真講解文檔,是一份很不錯(cuò)的參考資料,具有較高參考價(jià)值,感興趣的可以下載看看………………

    標(biāo)簽: fpga

    上傳時(shí)間: 2022-01-25

    上傳用戶:qdxqdxqdxqdx

  • fpga 邊緣檢測(cè)

    fpga實(shí)現(xiàn)邊緣檢測(cè)  使用普通ram實(shí)現(xiàn)  賽靈思開發(fā)板也適用

    標(biāo)簽: fpga 邊緣檢測(cè)

    上傳時(shí)間: 2022-03-29

    上傳用戶:canderile

  • 邊緣檢測(cè)方法數(shù)字圖像處理計(jì)算機(jī)視覺

    邊緣(edge)是指圖像局部強(qiáng)度變化最顯著的部分.邊緣主要存在于目標(biāo)與目標(biāo)、目標(biāo)與背景、區(qū)域與區(qū)域(包括不同色彩)之間,是圖像分割、紋理特征和形狀特征等圖像分析的重要基礎(chǔ).圖像分析和理解的第一步常常是邊緣檢測(cè)(edge detection).由于邊緣檢測(cè)十分重要,因此成為機(jī)器視覺研究領(lǐng)域最活躍的課題之一.本章主要討論邊緣檢測(cè)和定位的基本概念,并使用幾種常用的邊緣檢測(cè)器來說明邊緣檢測(cè)的基本問題圖像中的邊緣通常與圖像強(qiáng)度或圖像強(qiáng)度的一階導(dǎo)數(shù)的不連續(xù)性有關(guān).圖像強(qiáng)度的不連續(xù)可分為:()階躍不連續(xù),即圖像強(qiáng)度在不連續(xù)處的兩邊的像素灰度值有著顯著的差異(2)線條不連續(xù),即圖像強(qiáng)度突然從一個(gè)值變化到另一個(gè)值,保持一個(gè)較小的行程后又返回到原來的值.在實(shí)際中,階躍和線條邊緣圖像是很少見的,由于大多數(shù)傳感元件具有低頻特性,使得階躍邊緣變成斜坡型邊緣,線條邊緣變成屋頂形邊緣,其中的強(qiáng)度變化不是瞬間的,而是跨越一定的距離,這些邊緣如圖6.1所示對(duì)一個(gè)邊緣來說,有可能同時(shí)具有階躍和線條邊緣特性.例如在一個(gè)表面上,由一個(gè)平面變化到法線方向不同的另一個(gè)平面就會(huì)產(chǎn)生階躍邊緣:如果這一表面具有鏡面反射特性且兩平面形成的棱角比較圓滑,則當(dāng)棱角圓滑表面的法線經(jīng)過鏡面反射角時(shí),由于鏡面反射分量,在棱角圓滑表面上會(huì)產(chǎn)生明亮光條,這樣的邊緣看起來象在階躍邊緣上疊加了一個(gè)線條邊緣.由于邊緣可能與場(chǎng)景中物體的重要特征對(duì)應(yīng),所以它是很重要的圖像特征。比如,個(gè)物體的輪廓通常產(chǎn)生階躍邊緣,因?yàn)槲矬w的圖像強(qiáng)度不同于背景的圖像強(qiáng)度在討論邊緣算子之前,首先給出一些術(shù)語的定義:邊緣點(diǎn):圖像中具有坐標(biāo)[門且處在強(qiáng)度顯著變化的位置上的點(diǎn)邊緣段:對(duì)應(yīng)于邊緣點(diǎn)坐標(biāo)[,門及其方位,邊緣的方位可能是梯度角邊緣檢測(cè)器:從圖像中抽取邊緣(邊緣點(diǎn)和邊緣段)集合的算法

    標(biāo)簽: 邊緣檢測(cè) 數(shù)字圖像處理 計(jì)算機(jī)視覺

    上傳時(shí)間: 2022-04-22

    上傳用戶:bluedrops

  • 蟻群算法的圖像邊緣檢測(cè)

    運(yùn)用蟻群算法,對(duì)圖像邊緣進(jìn)行檢測(cè)。屬于圖像處理的一部分

    標(biāo)簽: 圖像處理 蟻群算法 邊緣檢測(cè)

    上傳時(shí)間: 2016-04-13

    上傳用戶:月落物體

  • 基于FPGA的紅外目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)研究

    摘要:"紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)"是紅外搜索跟蹤系統(tǒng)、紅外雷達(dá)預(yù)警系統(tǒng)、紅外成像跟蹤系統(tǒng)的核心技術(shù),因此紅外小目標(biāo)的檢測(cè)是當(dāng)前一項(xiàng)重要的研究課題.目前的發(fā)展方向是研究運(yùn)算量小、性能高、利于硬件實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)的檢測(cè)和跟蹤算法.該文在前人研究的基礎(chǔ)上,著重研究了Marr視覺計(jì)算理論在紅外小目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)中的應(yīng)用.從Marr算法的理論基礎(chǔ)——高斯平滑濾波器與拉普拉斯算子的相關(guān)知識(shí)以及Marr的計(jì)算視覺理論基礎(chǔ)開始,進(jìn)行了 2G(Laplacian of Gaussian,高斯—拉普拉斯)濾波器、LoG(Laplacian ofGaussian,高斯—拉普拉斯)模板以及 2G濾波器在人類視覺、邊緣檢測(cè)、邊緣處理的物理意義以及神經(jīng)生理學(xué)意義方面的分析討論,提出了易于FPGA(Field Programmable Gate Array,現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列)實(shí)現(xiàn)的基于Marr計(jì)算視覺的紅外圖像小目標(biāo)檢測(cè)方法.該方法可根據(jù)目標(biāo)大小自動(dòng)設(shè)計(jì)檢測(cè)模板,在濾除不相關(guān)的噪聲的同時(shí)又保留閉合的目標(biāo)邊緣,從而檢測(cè)出目標(biāo).將該方法用FPGA實(shí)現(xiàn),滿足了檢測(cè)過程中的實(shí)時(shí)性.考慮到工程中的應(yīng)用,該文對(duì)該方法在FPGA中的具體實(shí)現(xiàn)給出了設(shè)計(jì)總體思路和詳細(xì)流程.由于FPGA具有對(duì)圖像數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理能力,而且該算法在FPGA中的具體實(shí)現(xiàn)中對(duì)資源的合理使用進(jìn)行了綜合考慮,因此該算法能夠?qū)崟r(shí)、有效地實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè).并在此基礎(chǔ)上對(duì)小目標(biāo)的檢測(cè)研究前景進(jìn)行展望.

    標(biāo)簽: FPGA 紅外目標(biāo)檢測(cè) 技術(shù)研究

    上傳時(shí)間: 2013-07-04

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