邊緣檢測(cè)算法的用途是什么？
邊緣檢測(cè)算法的另一用途就是圖像銳化，人眼對(duì)于邊緣，細(xì)節(jié)紋理等高頻區(qū)域更加敏感，所以圖像處理中也因此要對(duì)其進(jìn)行增強(qiáng)。 一個(gè)最直觀的方法即將提取到的邊緣直接加到原圖上，從而達(dá)到增強(qiáng)效果。 而由于laplace算子對(duì)于細(xì)節(jié)紋理信息的效果更好，所以銳化時(shí)一般使用laplace來(lái)提取高頻信息。
圖像邊緣檢測(cè)結(jié)果直接影響物體檢測(cè)和識(shí)別的效果嗎？
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。
圖像邊緣檢測(cè)方法有哪些？
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。