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發(fā)布時間：2023-08-14 16:40:11 作者：學術小編 來源：m.jyydt.com.cn
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(jīng)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(jīng)典的邊緣檢測方法,如微分算子法、最優(yōu)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(jīng)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(jīng)典的邊緣檢測方法,如微分算子法、最優(yōu)算子法和擬合法等。
在介紹完濾波的知識后，學習基本邊緣檢測算法是一件很輕松的事情，因為邊緣檢測本質(zhì)上就是一種濾波算法，區(qū)別在于 濾波器的選擇 ，濾波的規(guī)則是完全一致的 為了更好理解邊緣檢測算子，我們引入 梯度 (gradient) 這一概念，梯度是 人工智能 (artificial intelligence) 非常重要的一個概念，遍布 機器學習 、 深度學習 領域，學過微積分的同學應該知道一維函數(shù)的一階微分基本定義為：
