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邊緣檢測

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邊緣檢測是圖像處理和計算機視覺中的基本問題,邊緣檢測的目的是標(biāo)識數(shù)字圖像中亮度變化明顯的點。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)場景照明變化。 邊緣檢測是圖像處理和計算機視覺中,尤其是特征提取中的一個研究領(lǐng)域。

邊緣檢測是圖像處理和計算機視覺中的基本問題,邊緣檢測的目的是標(biāo)識數(shù)字圖像中亮度變化明顯的點。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)場景照明變化。 邊緣檢測是圖像處理和計算機視覺中,尤其是特征提取中的一個研究領(lǐng)域。收起

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    邊緣檢測是許多計算機視覺任務(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),邊緣檢測任務(wù)變得十分困難。傳統(tǒng)的邊緣檢測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)方法雖然可以擴展感受野以捕捉全局特征,但容易丟失細(xì)節(jié)信息。
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