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發(fā)布時(shí)間：2023-08-14 16:40:11 作者：學(xué)術(shù)小編 來(lái)源：m.1888yd.cn
圖像中的邊緣檢測(cè)一直是機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域中的研究熱點(diǎn),從年代至今,人們已經(jīng)從不同的角度、不同的應(yīng)用背景提出了很多方法,歸納起來(lái)分為三大類。 第一類是經(jīng)典的邊緣檢測(cè)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(cè)的結(jié)果直接影響物體檢測(cè)和識(shí)別的效果。 [3] 圖像中的邊緣檢測(cè)一直是機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域中的研究熱點(diǎn),從年代至今,人們已經(jīng)從不同的角度、不同的應(yīng)用背景提出了很多方法,歸納起來(lái)分為三大類。 第一類是經(jīng)典的邊緣檢測(cè)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(shí)后，學(xué)習(xí)基本邊緣檢測(cè)算法是一件很輕松的事情，因?yàn)檫吘墮z測(cè)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(cè)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(gè)概念，遍布 機(jī)器學(xué)習(xí) 、 深度學(xué)習(xí) 領(lǐng)域，學(xué)過(guò)微積分的同學(xué)應(yīng)該知道一維函數(shù)的一階微分基本定義為：
