如何理解图像的边缘?常用的边缘检测算法有哪些
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图像的边缘检测是一种定位二维或三维图像(特别是医学图像)中的对象的边缘的系统。通过输入端(310)接收表示该图像的各元素值的数据元素集。
该数据集被存储在存储装置(320)中。处理器(340)确定该图像中的对象的边缘。该处理器计算所述数据元素的至少一阶和/或二阶导数,并且计算该图像的等照度线曲率,所述曲率由κ标识。
该处理器还确定校正因数α,该校正因数α对于由对象的曲率和/或所述数据的模糊造成的边缘错位进行校正。该校正因数α取决于所述等照度线曲率κ。然后,该处理器确定取决于所计算出的导数和所述等照度线曲率的算子的过零点。
该系统的输出端(330)提供对于该图像中的边缘位置的指示。
早期的有边缘算子法、曲线拟合法、模板匹配法、门限化法。近年来又有许多新的边缘检测的算法:小波变换、小波包的边缘检测等,基于数学形态学、模糊理论和神经网络的边缘检测算法等。
该数据集被存储在存储装置(320)中。处理器(340)确定该图像中的对象的边缘。该处理器计算所述数据元素的至少一阶和/或二阶导数,并且计算该图像的等照度线曲率,所述曲率由κ标识。
该处理器还确定校正因数α,该校正因数α对于由对象的曲率和/或所述数据的模糊造成的边缘错位进行校正。该校正因数α取决于所述等照度线曲率κ。然后,该处理器确定取决于所计算出的导数和所述等照度线曲率的算子的过零点。
该系统的输出端(330)提供对于该图像中的边缘位置的指示。
早期的有边缘算子法、曲线拟合法、模板匹配法、门限化法。近年来又有许多新的边缘检测的算法:小波变换、小波包的边缘检测等,基于数学形态学、模糊理论和神经网络的边缘检测算法等。
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