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数字图像边缘检测算法的意义是什么？
另外其相对简单的算法使得 整个过程可以在较短的时间内实现。 实验结果也表明，Canny 算子在处理受加性高斯白 噪声污染的图像方面获得了良好的效果 1.2数字图像边缘检测算法的意义 数字图像处理是控制领域的重要课题，数字图像边缘检测是图像分割、目标区域识 别和区域形状提取等图像分析领域十分重要的基础，是图像识别中提取图像特征的一个 重要方法。 边缘中包含图像物体有价值的边界信息，这些信息可以用于图像理解和分析， 并且通过边缘检测可以极大地降低后续图像分析和处理的数据量。
传统边缘检测方法及理论基础是什么？
2013 届毕业设计（论文） 传统边缘检测方法及理论基础2.1 数字图像边缘检测的现状与发展 在数字图像处理中，边缘特征是图像的重要特征之一，是图像处理、模式识别和计 算机视觉的重要组成部分之一，图像边缘检测的结果直接影响进一步图像处理、模式识 别的效果。 近几十年来，图像边缘检测技术成为数字图像处理技术重要研究课题之一，随着科 学技术的发展，研究人员提出了很多图像边缘检测方法及边缘检测效果的评价方法，并 且将这些边缘检测技术应用于计算机视觉和模式识别工程领域，使得边缘检测技术的应 用范围越来越广，图像的边缘一般是图像的灰度或者颜色发生剧烈变化的地方，而这些 变化往往是由物体的结构和纹理，外界的光照和物体的表面对光的反射造成的。
图像边缘检测算法在抑制噪声方面有哪些难点？
现有边缘检测技术在抑制噪声方面有一定的局限性，在阈值参数选取方面 基于matlab 的图像边缘检测算法研究 自适应能力很差，有待进一步改进和提高。 （1）多谱图像是图像配准技术中的一个难点，传统的图像配准技术只适用于同源图像，由于红外图像和可见光遥感图像的成像波段不 同，对于同一场景，所采集到的图像的差异很大。
图像的边缘是什么？
图像的 边缘反映了物体的外观轮廓特征，是图像分析和模式识别的重要特征，数字图像处理技 术是一门交叉学科，数学理论、人工智能、视觉生理学和心理学等各种理论为边缘检测 技术研究注入新的活力，涌现出很多边缘检测理论和方法。 根据边缘检测所处理的图像 类型，可分为两大类：灰度图像边缘检测方法和彩色图像边缘检测方法。