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时间:2018-10-26
《图像边缘检测和提取算法的比较》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在应用文档-天天文库。
1、目录前言-----------------------------------------------------------------------------------------2第1章图像边缘检测与提取概述-----------------------------------------------------21.1图像边缘的定义-------------------------------------------------------------------31.2图像边缘检测算法的研究内容----------------------------------
2、---------------41.3图像边缘检测算法的主要应用-------------------------------------------------51.4图像边缘检测算法的发展前景-------------------------------------------------7第2章图像的边缘检测与提取--------------------------------------------------------82.1引言-------------------------------------------------------------------
3、---------------82.2边缘检测与提取过程-----------------------------------------------------------102.3边缘检测与提取主要算法-----------------------------------------------------112.3.1Roberts边缘算子-----------------------------------------------------------------------112.3.2Sobel边缘算子-----------------------------
4、---------------------------------------------122.3.3Prewitt边缘算子------------------------------------------------------------------------122.3.4Laplacian边缘算子---------------------------------------------------------------------132.3.5Log边缘算子----------------------------------------------------
5、------------------------132.3.6Canny边缘算子-------------------------------------------------------------------------15第3章算法的选择和实现-------------------------------------------------------------173.1坎尼(CANNY)算法--------------------------------------------------------------183.2高斯—拉普拉斯(LOG)算法------
6、-------------------------------------------19第4章试验结果的分析、比较及存在的问题-------------------------------------20结束语----------------------------------------------------------------------------------------27谢辞----------------------------------------------------------------------------------------28参考
7、文献-------------------------------------------------------------------------------------29附录-------------------------------------------------------------------------------------------29前言在实际图像边缘检测问题中,图像的边缘作为图像的一种基本特征,经常被应用到较高层次的图像应用中去。它在图像识别,图像分割,图像增强以及图像压缩等的领域
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