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《圖像邊緣檢測與提取算法的比較》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內容在工程資料-天天文庫。
1、目錄前言-----------------------------------------------------------------------------------------2第1章圖像邊緣檢測與提取概述-----------------------------------------------------21.1圖像邊緣的定義-------------------------------------------------------------------31.2圖像邊緣檢測算法的研究內容----------------------
2、---------------------------41.3圖像邊緣檢測算法的主要應用-------------------------------------------------51.4圖像邊緣檢測算法的發(fā)展前景-------------------------------------------------7第2章圖像的邊緣檢測與提取--------------------------------------------------------82.1引言-------------------------------------------
3、---------------------------------------82.2邊緣檢測與提取過程-----------------------------------------------------------102.3邊緣檢測與提取主要算法-----------------------------------------------------112.3.1Roberts邊緣算子-----------------------------------------------------------------------112.3.2So
4、bel邊緣算子--------------------------------------------------------------------------122.3.3Prewitt邊緣算子------------------------------------------------------------------------122.3.4Laplacian邊緣算子---------------------------------------------------------------------132.3.5Log邊緣算子----
5、------------------------------------------------------------------------132.3.6Canny邊緣算子-------------------------------------------------------------------------15第3章算法的選擇和實現-------------------------------------------------------------173.1坎尼（CANNY）算法---------------------------
6、-----------------------------------183.2高斯—拉普拉斯（LOG）算法-------------------------------------------------19第4章試驗結果的分析、比較及存在的問題-------------------------------------20結束語----------------------------------------------------------------------------------------27謝辭--------------------
7、--------------------------------------------------------------------28參考文獻-------------------------------------------------------------------------------------29附錄-------------------------------------------------------------------------------------------29前言在實際圖像邊緣檢測問題中，圖像的邊緣作為
8、圖像的一種基本特征，經常被應用到較高層次的圖像應用中去。它在圖像識別，圖像分割，圖像增強以及圖像壓縮等的領域
