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文档简介

边缘导致的图像分割、图像边缘、图像边缘具有两个特征：方向和宽度沿边缘流动，像素值沿与像素值变化缓慢的边缘垂直的方向变化较剧烈。 一般来说，为了描述边缘进行检测，经常使用1次和2次导数。 基本思想：局部微分算子、剖面图、边界图像、一阶微分：用梯度算子计算特征：对于亮边，边的变化起点为正，终点为负。 在暗处，结论相反。 常量零。 用途：为检测图像中边的存在，二次微分：加算特征：二次微分在明亮一侧为正，在暗一侧为负。 常量零。 用途：二次导数的符号用于决定边的像素是亮的一侧还是暗的一侧。 跨越0，确定边缘的正确位置，上升沿下降沿脉冲状边缘屋顶边缘(a )、(b )、(c )、(d )，图像边缘及其导数曲线的规例，图像边缘、边缘点在信号“变化剧烈”的位置，以一维信号为例定义正确的边缘数学模型。 另外，边缘检测与微分运算、不同的边缘信号、(a )、(b )、(c )、(d )、图像中的不同种类的边界(a )、(b )、(c )、(d )折线的变化(d )平缓的平滑的变化：以及图像的边缘能够通过如上所述用微分运算符求出图像中的边缘确定，但是能够用微分运算符计算在数字图像中，通常用差分近似微分。 (1)Roberts运算符在点(I，j )处的梯度幅度值为：梯度边缘检测器，(5.6)，(5.7)，(5.8)，在卷积模板中，其中Gx和Gy分别为： (2)索贝尔运算符在点(I，j )处的梯度幅度值对于(5.11 )的简化卷积模板，将sx和sy分别表示为x方向和y方向的梯度的模板形式： (5.9)、(3)Prewitt运算符在Prewitt运算符的点(I，j )处的梯度振幅表示为(5.10 )、(5.12 ) sx和sy分别表示为x和y方向梯度的模板格式： (5.9)，并且相应的集中模板可以是： (5.13 )、(5.15 )、(5.16 )，因为常用的LOG运
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