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邊緣檢測(cè)

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邊緣檢測(cè)是圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺中的基本問題，邊緣檢測(cè)的目的是標(biāo)識(shí)數(shù)字圖像中亮度變化明顯的點(diǎn)。圖像屬性中的顯著變化通常反映了屬性的重要事件和變化。 這些包括（i）深度上的不連續(xù)、（ii）表面方向不連續(xù)、（iii）物質(zhì)屬性變化和（iv）場(chǎng)景照明變化。 邊緣檢測(cè)是圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺中，尤其是特征提取中的一個(gè)研究領(lǐng)域。

邊緣檢測(cè)是圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺中的基本問題，邊緣檢測(cè)的目的是標(biāo)識(shí)數(shù)字圖像中亮度變化明顯的點(diǎn)。圖像屬性中的顯著變化通常反映了屬性的重要事件和變化。 這些包括（i）深度上的不連續(xù)、（ii）表面方向不連續(xù)、（iii）物質(zhì)屬性變化和（iv）場(chǎng)景照明變化。 邊緣檢測(cè)是圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺中，尤其是特征提取中的一個(gè)研究領(lǐng)域。收起

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  • EdgeNAT: 高效邊緣檢測(cè)的 Transformer
    邊緣檢測(cè)是許多計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)的基礎(chǔ)，旨在從輸入圖像中精確提取物體邊界和視覺顯著的邊緣。然而，由于圖像中存在遠(yuǎn)距離物體、復(fù)雜背景中的模糊邊界以及物體內(nèi)部的顏色變化等挑戰(zhàn)，邊緣檢測(cè)任務(wù)變得十分困難。傳統(tǒng)的邊緣檢測(cè)方法主要依賴于顏色和紋理等局部信息，而基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的深度學(xué)習(xí)方法雖然可以擴(kuò)展感受野以捕捉全局特征，但容易丟失細(xì)節(jié)信息。
  • 圖像邊緣檢測(cè)算法體驗(yàn)步驟（Photoshop，Matlab）
    今天給大俠帶來一本學(xué)習(xí)完收益頗多的數(shù)字圖像處理的資料《岡薩雷斯數(shù)字圖像處理MATLAB版》.中文版(第二版)，請(qǐng)?jiān)凇癋PGA技術(shù)江湖”公眾號(hào)內(nèi)回復(fù)“ 岡薩雷斯數(shù)字圖像處理”，可獲取電子版書籍文件。話不多說，上貨。
  • 算法系列：基于 FPGA 的圖像邊緣檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)（sobel算法）
    算法系列：基于 FPGA 的圖像邊緣檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)（sobel算法）
    今天給大俠帶來基于 FPGA 的圖像邊緣檢測(cè)設(shè)計(jì)，話不多說，上貨。設(shè)計(jì)流程如下：mif文件的制作→?調(diào)用 ip 核生成rom以及仿真注意問題→?灰度處理→?均值濾波：重點(diǎn)是3*3 像素陣列的生成→?sobel邊緣檢測(cè)→?圖片的顯示→?結(jié)果展示?
  • 基于FPGA的實(shí)時(shí)圖像邊緣檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)（附代碼）上篇
    基于FPGA的實(shí)時(shí)圖像邊緣檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)（附代碼）上篇
    今天給大俠帶來基于FPGA的實(shí)時(shí)圖像邊緣檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)，由于篇幅較長(zhǎng)，分三篇。今天帶來第一篇，上篇，話不多說，上貨。本篇闡述了基于FPGA設(shè)計(jì)一個(gè)能夠?qū)崟r(shí)采集、實(shí)時(shí)處理并實(shí)時(shí)顯示的數(shù)字圖像處理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思想和流程，分析了攝像頭接口的時(shí)序；闡述了圖像信息的捕獲原理；詳細(xì)介紹了圖像邊緣檢測(cè)部分各模塊的功能；重點(diǎn)介紹了具有去噪功能的中值濾波模塊的設(shè)計(jì)；簡(jiǎn)單描述了邊緣檢測(cè)算子的選用；系統(tǒng)的介紹了SDRAM的工作原理以及控制方式；介紹了VGA時(shí)序；最后針對(duì)整個(gè)系統(tǒng)做了驗(yàn)證和總結(jié)，包括仿真波形的驗(yàn)證以及板級(jí)驗(yàn)證。
  • 圖像分割和邊緣檢測(cè)的區(qū)別
    圖像分割和邊緣檢測(cè)都是數(shù)字圖像處理中常用的技術(shù)，它們?cè)趫D像處理領(lǐng)域發(fā)揮著重要的作用。下面將從多個(gè)方面來介紹它們之間的區(qū)別。