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IT外包网管服务，图像边缘检测

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蓝盟IT小贴士，来喽！
图像的边缘是图像的基本特征，边缘点是灰度级变化的像素点，灰度值的导数大或大，边缘检测是图像识别的第一步骤。通过图像的1次微分和2次微分强调图像，本质上计算灰度的变化，边缘是灰度变化的地方。因此，能够本质上在边缘检测中使用这些传统的1次微分运算符，例如Robert、Robert、prewitt等、2次微分运算符Laplacian等。
这些算子都可以称为边缘检测算子。边缘检测器大幅减少数据量、去除不相关联的信息并保留图像的重要结构属性，一般边缘检测过程是原始图像
平滑图像-
锐利的影像-
边缘判定-
二值化——
边缘连接-
边缘图像
平滑滤波器:梯度计算容易受噪声的影响，因此使用滤波器平滑图像去除噪声。
锐化滤镜:为了检测边界，需要确定相邻的灰度变换并锐化回答变换的区域。
边缘判定:通过阈值或灰度变换，去除某个处理点，查找边缘点。
边缘连接:将间断边缘连接到有意义的完整边缘，同时移除假边缘。
2 .边缘检测算子
2.1梯度运算符Robert运算符使用局部差分运算符来搜索边缘，虽然边缘位置精度高但是容易丢失一些边缘，同时由于图像不平滑而不能抑制噪声。此操作符对边缘陡峭、噪声较小的图像有效。 Sobel运算符和预位运算符都考虑了附近信息，相当于对图像实施加权平滑化处理、进行微分运算，因此噪声具有一定的抑制能力，但是不能排除检测结果中出现假边缘，容易出现多像素宽度
锐化图像的目的是通过增强灰度的对比度，使模糊的图像更锐化。图像模糊的本质是图像接受平均运算和积分运算，微分运算可以强调图像的细节，清楚图像。因为加是微分算子，其应用可以增强图像中灰度急剧变化的区域，减弱灰度缓慢变化的区域。

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