2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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1、邊緣檢測(cè)是圖像處理與分析中最基礎(chǔ)的內(nèi)容之一,也是至今仍沒有得到圓滿解決的一類問題。圖像的邊緣包含了圖像的位置、輪廓等特征,是圖像的基本特征之一,廣泛地應(yīng)用于特征描述、圖像分割、圖像增強(qiáng)、圖像復(fù)原、模式識(shí)別、圖像壓縮等圖像分析和處理中。因此,圖像邊緣和輪廓特征的檢測(cè)與提取方法,一直是圖像處理與分析技術(shù)中的研究熱點(diǎn),新理論、新方法不斷涌現(xiàn)。 本文研究了一些邊緣檢測(cè)算法,包括傳統(tǒng)的Roberts、Sobel、Prewitt、LoG、C

2、annV、Kirsch等算法,同時(shí)還包括現(xiàn)在得到較多關(guān)注的模糊增強(qiáng)算法、灰度形態(tài)學(xué)算法、基于概率的方法、曲面擬合方法等方法。文章中關(guān)于這些方法都有較詳細(xì)的介紹,以及算法的實(shí)現(xiàn)步驟。對(duì)算法均進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。 論文的主要目的是進(jìn)行圖像邊緣檢測(cè)算法性能比較的研究。利用已有的一些定量及定性的方法來比較各種算法的性能。在已有的比較方法中,本文研究了Canny準(zhǔn)則、Pratt品質(zhì)因數(shù)、以及邊緣品質(zhì)度量公式(EQS),使用它們對(duì)邊緣的特性進(jìn)行

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