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图像 算法性能分析 边缘检测,使用canny算法对图像进行边缘检测

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Canny边缘检测Canny边缘检测是多用边缘检测9 。边缘检测，图像卷积和边缘检测-3 ， 如何理解微分算子的边界检测 图像？SAR 图像海中溢油边缘-2算法和MATALAB实施摘要:为了准确提取SAR 图像中的溢油区域，一个SAR图像-3检测 。

1、隐写术(三下面将介绍三种重要的隐写术分析算法以拓展隐写术分析的研究，而这三种算法属于一般盲的范畴检测 算法 。这类算法根据JPEG 图像的像素或DCT系数的特征提取JPEG 图像的共现矩和直方图特征 ， 并将这些特征作为分类器的输入 。根据这些特征，分类器可以训练得到检测 。离散余弦变换(DCTR)的残数/3/2/3 。这是约翰夫提出的 。坎尼在1986年的论文中对此进行了详细描述 。1)去噪 。噪声会影响边缘 检测的精度 。高斯滤波通常用于去除图像中的噪声 。滤波器的核越大，信息对噪声的敏感度越低 。但是，磁芯越大，边缘 检测的定位误差就会越大 。通常，在大多数情况下 ， 5X5的核能就足够了 。

渐变的方向垂直于边缘的方向，通常用水平、垂直、对角线等八个不同的方向来近似 。3)非最大抑制，即适当细化边缘 。获得渐变的大小和方向后，遍历图像中的像素点 ， 去掉所有不是边缘的点 。具体实施时，判断当前像素点是否是周围像素点中梯度方向相同的最大值，如果是，则保留该点；如果没有，抑制(归零) 。4)确认边缘 。

2、怎样理解微分算子可以 检测 图像的边界?【图像 算法性能分析 边缘检测,使用canny算法对图像进行边缘检测】Common边缘检测算子包括Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、marrid reth边缘检测和canny算子 。1.利用梯度-3检测1，Roberts算子利用梯度幅值近似为两个相邻像素在对角线方向上的差值到检测-3/ 。该算子定位准确，但对噪声敏感 。检测横纵边缘效果比斜的好边缘 。2.Sobel算子根据边缘的上下像素和左右邻居的灰度加权差达到极值的特征，得出检测边缘 。

3.Prewitt算子边缘 检测的思想与Sobel算子类似，也是在一个掩模中定义微分运算 。运营商可以平滑噪声，定位精度不够高 。二、更高级边缘 检测技术1、MarrHildreth 算法(拉普拉斯算子)(1)高斯低通滤波器用于滤波图像；(2)拉普拉斯模板对的卷积；(3)求步骤(2)中得到的图像的过零点 。这个算子是二阶微分算子 ， 基于二阶导函数at图像的过零原理，它是检测边缘 。

3、基于融合的SAR 图像海洋溢油 边缘 检测 算法及MATALAB实现摘要:为了准确提取SAR 图像中溢油区域边缘的剖面信息，提出了一种融合分水岭和canny算子的SAR/1/ 。算法首先利用形态学重建技术对前景图像进行标记，并进行切换操作，去除边缘的无关信息，进而区分前景 。利用分水岭算法和canny算子 ， 更准确地提取了溢油区域边缘的轮廓信息，并用MATALAB进行了模拟 。结果表明，该方法比经典方法定位边缘 检测更准确 。

合成孔径雷达具有高分辨率和大面积数据采集能力，全天候全天时数据采集能力和一定的穿透植被和覆盖能力图像处理方面，图像identificati on算法:Mastering-0 。嵌入式cpu数据手册:掌握cpu的特性和能力 。如果需要特殊优化 ， 了解CPU内部缓存和总线特性 。特征指令集嵌入式操作系统的文档化:了解系统能力、内存使用情况、系统运行的最大速度、程序调用特征(硬中断、软中断、函数) ， 从而确定算法的运行进程以及能否实现，其处理能力如何 。

4、如何利用opencv实现彩色 图像 边缘 检测 算法# include # include # include # include intmain(intargc，char * * argv){ IPL image * img；IplImage * temp0if(arg C2

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