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1、圖像的邊緣是圖像的基本特征之一,它包含了圖像的位置、輪廓等重要信息,因此對(duì)圖像的邊緣進(jìn)行檢測(cè)是圖像處理和分析中重要的過(guò)程。由于圖像測(cè)量、圖像壓縮、圖像分割、以及圖像識(shí)別都是以圖像檢測(cè)為基礎(chǔ)的,因此對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)有極其重要的意義。一些經(jīng)典的邊緣檢測(cè)方法大都是基于微分運(yùn)算,其中包含Sobel算子、Prewitt算子、Robert算子、LOG算子、Canny算子等。目前也有一些新的算法,例如:統(tǒng)計(jì)判決法、邊緣連接法、小波邊緣檢測(cè)法、基于模
2、糊學(xué)的邊緣檢測(cè)等。但這些方法都其局限性及適用范圍。針對(duì)上述方法的缺點(diǎn),本文提出了一種多尺度、多結(jié)構(gòu)的結(jié)構(gòu)元素形態(tài)學(xué)的邊緣檢測(cè)方法。本文首先介紹了圖像邊緣、邊緣檢測(cè)的定義,以及邊緣檢測(cè)的意義。然后進(jìn)一步介紹了各種經(jīng)典的邊緣檢測(cè)算法,以及其他新的邊緣檢測(cè)方法。并且通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)討論了其中部分算法的優(yōu)缺點(diǎn)。接著介紹了數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)中二值形態(tài)學(xué)與灰度形態(tài)學(xué)的基本知識(shí)與性質(zhì)以及數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)在圖像處理中的應(yīng)用,介紹了現(xiàn)有的基于形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)的方法。最后在現(xiàn)
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