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边缘检测

边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题,边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。这些包括(i)深度上的不连续、(ii)表面方向不连续、(iii)物质属性变化和(iv)场景照明变化。 边缘检测是图像处理和计算机视觉中,尤其是特征检测中的一个研究领域。

图像边缘检测大幅度地减少了数据量,并且剔除了可以认为不相关的信息,保留了图像重要的结构属性。有许多方法用于边缘检测,它们的绝大部分可以划分为两类:基于查找一类和基于零穿越的一类。基于查找的方法通过寻找图像一阶导数中的最大和最小值来检测边界,通常是将边界定位在梯度最大的方向。基于零穿越的方法通过寻找图像二阶导数零穿越来寻找边界,通常是Laplacian过零点或者非线性差分表示的过零点。

边缘检测相关文献
分离板块边缘
例子大西洋洋中脊东太平洋海隆加科尔山脊探险家海岭太平洋-南极洋脊
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特征检测
特征的定义至今为止特征没有万能和精确的定义。特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定。特征是一个数字图像中“有趣”的部分,它是许多计算机图像分析算法的起点。因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定。因此特征检测最重要的一个特性是“可重复性”:同一场景的不同图像所提取的特征应该是相同的。特征检测是图象处理中的一个初级运算,也就是说它是对一个图像进行的第一个运算处理。它检查每个像素来确定该像素是否代表一个特征。假如它是一个更大的算法的一部分,那么这个算法一般只检查图像的特征区域。作为特征检测的一个前提运算,输入图像一般通过高斯模糊核在尺度空间中被平滑。此后通过局部导数运算来计算图像的一个或多个特征。有时,假如特征检测需要许多的计算时间,而可以使用的时间有限制,一个高层次算法可以用来控制特征检测阶层,这样仅图像的部分被用来寻找特征。由于许多计算机图像算法使用特征检测作为其初级计算步骤,因...
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边缘检测
边缘属性边缘可能与视角有关——也就是说边缘可能随着视角不同而变化,典型地反映在场景、物体的几何形状一个将另一个遮挡起来,也可能与视角无关——这通常反映被观察物体的属性如表面纹理和表面形状。在二维乃至更高维空间中,需要考虑透视投影的影响。一个典型的边界可能是(例如)一块红色和一块黄色之间的边界;与此相反的是边线可能是在另外一种不变的背景上的少数不同颜色的点。在边线的每一边都有一个边缘。在许多图像处理的应用中边缘都起着非常重要的作用。然而,在最近几年,不明显依赖于边缘检测作为预处理的计算机视觉处理方法研究取得了一些实质性(成功)的研究成果。简单边缘模型自然界图像的边缘并不总是理想的阶梯边缘。相反,它们通常受到一个或多个下面所列因素的影响:有限场景深度带来的聚焦模糊.非零半径光源产生的阴影带来的半影模糊.光滑物体边缘的阴影.物体边缘附近的局部镜面反射或者漫反射.尽管下面的模型不很完美,但是误差函...
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基因检测
基本原理由于DNA中的核苷酸依其碱基不同,共分四种(Adenine、Thymine、Cytonine、Guanine:A、T、C、G),而基因为三个核苷酸排列成一组基因组(又称密码组),依据不同的排列组合,经转录成RNA(其中T会被Uracil:U取代)后可产生具不同意义的生物功能,如起始密码(AUG和GUG)能使转译作用开始进行、终止密码(UAA、UGA和UAG)能使转译作用终止、其他组合则可转译出不同氨基酸或作为修饰其他基因组功能,而氨基酸序列可组成蛋白质,不同蛋白质在生物体内会执行或调控不同生理作用,如代谢、生长、繁殖等。由此可知基因是具有意义(功能)的遗传因子,其排列组合至关重要,其中任一位点错误可能将导致无可挽回的严重后果,如许多调控生理的蛋白质无法生成或失去作用大多与此有关,甚至癌症的生成即是因为基因组错误的累积,最后造成调控细胞生殖的功能失效,造成癌细胞无限增生。实验样本采集...
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刀锋边缘
沿革刀锋边缘乐团由一群十四岁的学生TobiasSammet、JensLudwig、DirkSauer以及DominikStorch在一九九二年成立,团名《Edguy》其实是他们当时的数学老师Edgar先生的昵称。直到一九九八年TobiasExxel加入时,他们依然没有Bass手,主唱Sammet当时用键盘作出Bass的旋律。录制了两张Demo后,他们在一九九五年得到AFMRecords一纸合约。最初的两张专辑销售不甚理想,但一九九八年的《VainGloryOpera》(颠覆歌剧)专辑是他们的转捩点。之后他们又创作了两张专辑,德国厂牌NuclearBlast于二○○四年签下他们。在二○○一、二○○二之间,TobiasSammet发行了他的个人作品《Avantasia》(金属歌剧:七封印传说),参与的不乏许多知名音乐人,无庸置疑是一部成功的金属歌剧。乐风《Edguy》以简洁明快的旋律搭配主唱S...
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