數(shù)字圖像邊緣檢測(cè)算法的意義是什么？
另外其相對(duì)簡(jiǎn)單的算法使得 整個(gè)過(guò)程可以在較短的時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)。 實(shí)驗(yàn)結(jié)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(shù)字圖像邊緣檢測(cè)算法的意義 數(shù)字圖像處理是控制領(lǐng)域的重要課題，數(shù)字圖像邊緣檢測(cè)是圖像分割、目標(biāo)區(qū)域識(shí) 別和區(qū)域形狀提取等圖像分析領(lǐng)域十分重要的基礎(chǔ)，是圖像識(shí)別中提取圖像特征的一個(gè) 重要方法。 邊緣中包含圖像物體有價(jià)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(guò)邊緣檢測(cè)可以極大地降低后續(xù)圖像分析和處理的數(shù)據(jù)量。
傳統(tǒng)邊緣檢測(cè)方法及理論基礎(chǔ)是什么？
2013 屆畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 傳統(tǒng)邊緣檢測(cè)方法及理論基礎(chǔ)2.1 數(shù)字圖像邊緣檢測(cè)的現(xiàn)狀與發(fā)展 在數(shù)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(shí)別和計(jì) 算機(jī)視覺(jué)的重要組成部分之一，圖像邊緣檢測(cè)的結(jié)果直接影響進(jìn)一步圖像處理、模式識(shí) 別的效果。 近幾十年來(lái)，圖像邊緣檢測(cè)技術(shù)成為數(shù)字圖像處理技術(shù)重要研究課題之一，隨著科 學(xué)技術(shù)的發(fā)展，研究人員提出了很多圖像邊緣檢測(cè)方法及邊緣檢測(cè)效果的評(píng)價(jià)方法，并 且將這些邊緣檢測(cè)技術(shù)應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)和模式識(shí)別工程領(lǐng)域，使得邊緣檢測(cè)技術(shù)的應(yīng) 用范圍越來(lái)越廣，圖像的邊緣一般是圖像的灰度或者顏色發(fā)生劇烈變化的地方，而這些 變化往往是由物體的結(jié)構(gòu)和紋理，外界的光照和物體的表面對(duì)光的反射造成的。
圖像的邊緣是什么？
圖像的 邊緣反映了物體的外觀(guān)輪廓特征，是圖像分析和模式識(shí)別的重要特征，數(shù)字圖像處理技 術(shù)是一門(mén)交叉學(xué)科，數(shù)學(xué)理論、人工智能、視覺(jué)生理學(xué)和心理學(xué)等各種理論為邊緣檢測(cè) 技術(shù)研究注入新的活力，涌現(xiàn)出很多邊緣檢測(cè)理論和方法。 根據(jù)邊緣檢測(cè)所處理的圖像 類(lèi)型，可分為兩大類(lèi)：灰度圖像邊緣檢測(cè)方法和彩色圖像邊緣檢測(cè)方法。
圖像邊緣檢測(cè)算法在抑制噪聲方面有哪些難點(diǎn)？
現(xiàn)有邊緣檢測(cè)技術(shù)在抑制噪聲方面有一定的局限性，在閾值參數(shù)選取方面 基于matlab 的圖像邊緣檢測(cè)算法研究 自適應(yīng)能力很差，有待進(jìn)一步改進(jìn)和提高。 （1）多譜圖像是圖像配準(zhǔn)技術(shù)中的一個(gè)難點(diǎn)，傳統(tǒng)的圖像配準(zhǔn)技術(shù)只適用于同源圖像，由于紅外圖像和可見(jiàn)光遙感圖像的成像波段不 同，對(duì)于同一場(chǎng)景，所采集到的圖像的差異很大。