为什么我下完游戏后之后是这样的...【公主恋人吧】_百度贴吧
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为什么我下完游戏后之后是这样的...
这是什么意思啊
这吧难道没人么
本来就应该是这样的,这是虚拟光盘文件,你找一个虚拟光驱软件打开就可以了.
我去试试看
有精品帖教安装的
安个虚拟光驱，然后用虚拟光驱安，其实你可以到澄空去下汉化硬盘版，直接解压就行了
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氦气液化及回收装置的系统运行经济性分析
低温与超导　 第４ ０卷 第 １ ０期　
低 温 技 术　 Ｃｒ ｏ ｅ ｉ ｓ ｙ ｇ ｎｃ　
Ｃ ｙ ． Ｓ ｐ ｒｏ ｄ ｒｏ ＆ ｕ ｅｃ ｎ 　 Ｖｏ ． 　 Ｎｏ ０ １４０ ．１ 　
氦 气 液 化 及 回收 装 置 的 系 统 运 行 经 济 性 分 析　 李准 ， 汪洪军 ， 王泽璋 ， 张明宇 ， 凯， 付 董岩磊　 （ 国计 量 科 学 研 究 院 ， 京 １２ ０ ） 中 北 ０ ２０ 　
摘要 ： 以中国计量科学研究院氦气液化及 回收系统为例 ， 介绍 了该 系统 的液氮 预冷特点 和运行性 能测试 方法　
及氦气 回收装置 ， 并通过分析该 系统 的有液氮预冷和无液 氮预冷两 种工况 的冬夏两 季运行数 据 ， 对该 系统节 能和　 经济性进行计 算及 比较。综合考 虑节 能和经济两方 面因素， 得出结论 ： 有液氮预冷 的运行工况节 能效果显著 ， 经济　 效益更佳 ， 日常 的运行 中应 以此工况为优先考虑 ； 在 氦气 回收装置不仅节约 战略资源 ， 经济效益 巨大。 且 　 关键词 ： 氦气液化 ； 氦气 回收 ； 液氮 ； 节能 ； 经济性　 Ｔｈ 　 ｃ ｎ ｍ ｉ　 ｎａ ｙ ｉ　 ｆＨ ｅ ｉ 　ｉ ｕｅ ａ ｔｏ 　 ａ ｔ ａ ｄ　 ｅｉ ｍ 　 ｅ ｏ ｒ ｓ ｓ ｅ 　 ｏ 　 ｅ ｒ ｌ ｇ 　 ｔ ｄｙ ｅ ｅ ｏ ｏ ｃ ａ ｌ ｓｓ ｏ 　 ｌ ｕｍ ｌｑ ｆ ｃ ｉ ｎ ｐｌ ｎ 　 ｎ Ｈ ｌｕ ｒ ｃ ｖｅ ｙ　ｙ ｔ ｍ ｆ ｒ ｍ ｔ ｏ ｏ ｙ ｓ ｕ 　
Ｌ　ｈ ｎ Ｗａ ｇＨ ｎｊｎ ＷａｇＺ ｚａｇ Ｚ ａｇＭｉ ｙ ，ｕＫ ｉＤ ｎ 　 ａｌ　 ｉ ｕ ， ｎ　 ｏｇ ， ｎ 　ｅｈｎ ，ｈｎ　 ｎ ｕ Ｆ 　 ａ， ｏｇＹ ｎ ｉ Ｚ ｕ ｇ ｅ （ ａｏ ａ Ｉｓｔｔ ｏ Ｍｅ ｏ ｇ　 ． ． ｈｎ ， ｅ ｉｇ１２ ０ ， ｈ ａ　 Ｎ ｔ ｎｌ ｎｔｕｅ ｆ ｔ ｌ ｙＰ Ｒ Ｃ ｉａ Ｂ ｉｎ 　０２ ０ Ｃ ｉ ） ｉ 　 ｉ 　 　 ｒｏ ｊ ｎ Ａｂ ｔａ ｔ Ｆ ｒｅ ａ ｌ　 ｔ ｎ ｌＩ ｓｉ ｔ　 ｆＭｅｒ ｌｇ 　 Ｒ． ｉ ａ ｈ ｈ ｍ　ｉ ｕ ｆｃ ｏ 　 ｌｎ ，ｔ ｅ ｃ ａ ａ ｔｒ ｔ ｓ ｏ 　 ｅ ｐ ａ ｔ ｓ ｒ ｃ ： ｏ 　 ｘ ｍｐ ｅ Ｎａｉ ａ　ｎ ｔ ｕｅ ｏ　 ｔ ｏ ｙ Ｐ． Ｃｈｎ 　 ｅ ｕ ｌ ｅａ ｔ ｎ ｐ ａ ｔ ｈ 　 ｈ ｒ ｃｅ ｉ ｉ 　 ｆ ｈ 　 ｌｎ 　 ｏ ｔ ｏ ｑ ｉ ｓｃ ｔ
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关于图像边缘检测的Laplace算子的改进
维普资讯 http://www.cqvip.com第 ２ 第 １ 卷） 期（ １ 　２０ ００年 １ 月 ２　中 国 　 　计量 学　 院 学报 　№．２ Ｖｏ． １　 （ １１ ）Ｊ Ｕ Ｎ ＬＯ 　Ｈ Ｎ 　 Ｓ Ｉ Ｕ ＥＯ 　 Ｔ Ｏ Ｏ Ｙ ０ Ｒ Ａ 　 ＦＣ Ｉ Ａ Ｉ Ｔ Ｔ Ｔ 　 ＦＭＥ Ｒ Ｌ Ｇ 　 ＮＤｃ ００ ｅ ．２ ０ 　【 文章编号】 １０―５０２０）２０６―４ ０４１４ （０００―１９０　关于图像边缘检测的 Ｌ ｐ ｃ 算子的改进＊ ａｌ ｅ ａ 　鲍宗泛， 李红华 　（ 中国计量学院 计算机科学与技术系， 浙江 杭州 ３０３） 　 １０４　【 摘　 要】 该文对图像边缘检测的 Ｌ ｐａｅ ａｌ 模板， ｃ 增加 ８ 个检测方向， 并适当设置了权系数， 　 改 进了 Ｌ ｐ ｃ 算子， ａｌ ｅ ａ 实验结果表明使用改进的 Ｌ ｐ ｃ 算子， ａｌ ｅ ａ 图像边缘检测的效果得到了明显的 　改善． 　【 关键词】 边缘检测； 改进的Ｌ ｐ ｃ 算子　 ａｌ ｅ ａ【 中图分类号】 Ｔ ７１ １ Ｐ ５． 　【 文献标识码】 Ａ 　－ 引 １ 　 　言　边缘是图像最基本的特征之一． 边缘中包含着有价值的目标边界信息， 这些信息可以用　于图像分析 、 目标识别等． 　围绕 图像边缘检测理论， １ ］ 出了各种算子， Ｓｂｌ ［ ―２ 提 如：ｏｅ 算子、 ｄａｇ 算子、 Ｅｒ ｅ ｎ 　Ｌ ｐａｅ ａｌ 算子等等． ｃ 本文着重讨论Ｌ ｐａｅ ａｌ 算子　 ｆ ｘ　） 对Ｌｐａｅ ｃ （ ， ， ａｌ 模板加权地增加 ８ ｃ 个　 检测方向， 使图像边缘检测的质量得到明显的改善． 　２ 关于图像边缘检测的几个算子　我们将边缘定义为图像中灰度发生急剧变化的区域边界．图像灰度的变化情况可以用　 图像灰度分布的梯度来反映， 因此我们可以用局部图像微分技术获得边缘检测算子．记　Ｖｆ　 ） 　 （ 一 ＋ 　为图像的梯度， （ ， 中包含局部灰度的变化信息， Ｖｆｘ　） 记　 ｅｘ　） ｖ ．　） 　 （ ， 　 （ ， 一 ， ｚ ＋ ．　） 　（ ， ｚ 为梯度的 ｆ ｘ　） 　 （ ， 的幅度，（ ， 可以用作边缘检测算子， ｅｘ　） 　 为了简化计算也可以将偏导数　 、 的绝对值之和定义为灰度变化的幅度　 　，８． ） ｆ （ ，） ＋ ｆ　 ，） （， 一 ／ ．　 ｆ 厂（ 　 ｆ ｚ 　 　ｚ ． 　 ｚ以这些理论为依据， 提出了许多算法， 我们仅举以下 Ｓｂｌ ｄａｇ、ａｌ ｅ ｏｅ、 ｒｎｅＬ ｐａ 三个算子 Ｅ ｃ 　 为例子进行说明和比较． 　【 收稿 Ｅ期】 ２０―５２　 ｔ ０００ ―５ ’ 　【 作者简介】 鲍宗泛（９９ ， 浙江温州人，７级本科生； １７一）男， ９ 李红华（９９ ， 湖南宜章人，７ １７一）男， ９ 级本科生　 ＊本文在孙燮华教授指导下完虎　维普资讯 http://www.cqvip.com１０ ７ 　中 国 计　 量 学 院 学 报 　 　 　 　 　 　 　２０ 年 ００ 　２１ ｏｅ算子 ． 　Ｓｂｌ 　Ｓｂｌ ｏｅ算子很容易在空间上实现， １ 表 给出了Ｓ ｂｌ ｏ ｅ算子的检测器的梯度算法．ｏｅ边 Ｓ ｂｌ 　 缘检测器可以产生较好的边缘检测效果， 而且受噪声的影响也比较小． 当使用大的领域时， 　 抗噪声特性会更好， 但这样做要增加计算量， 而且得出的边缘也较粗（ 如图 １ｂ 所示） （） ． 　表 １ ｏ ｅ算子的梯度掩膜　 　Ｓ ｂｌ一１ 　 ２ 　 １ 　Ｏ 　 Ｏ 　 Ｏ 　１ 　 ２ 　 １ 　一１ 　Ｏ 　２ 　Ｏ 　１ 　Ｏ 　――１ 　― ２ 　― １ 　２２ ｄａｇ 算子 ．　Ｅ ｒｎｅ 　 因为微分是一种高通运算， 所以二阶微分会增强噪声对图像的影响． ａｌ ｅ Ｌ ｐ ｃ 算子有时 ａ 　找到的边缘是伪边缘， 特别是在图像灰度变化不大的区域． 因为这时小的灰度干扰（ 噪声） 　。 　便可能使二阶导数产生零点输出 消除这种对噪声敏感的一种方法是只在局部灰度方差变 ． 　化大的区域考查二阶导数通过零点的情况． 　 实际图像边缘往往出现在局部图像有较大波动的区域． 鉴于这种情况， 局部数据波动程　 度本身也可以作为一种边缘检测方法． 比如， 局部灰度方差 　）（【） Ｍ 一 ） ＝ ＿２ （ 　 　 　 　 　’　， 　． 　、， ｉ ＋Ｍ　 ｊ ＋Ｍ　）（ ＝ 　便可用于边缘检测． 另外， 局部图像的变化范围 　 （， 一ｍａ＾ｆ ｋｚ｝ ｍｎ ｛（， ｝ 五ｚ ） ｘ｛ （， 一 ｉ４ｆｋｚ ， ） ）　这里 ｍ ｘ ｒｎ ａ 和 ａ 算子分别用来求出领域 Ａ中的局部灰度最大值和局部灰度最小值， ｉ 也可用 　于边缘检测． 　２３ ａｌ ｅ 　 ． 　Ｌ ｐ ｃ 算子 ａＬ ｐａｅ ａｌ 算子是根据图像 ｆｘ，） ｃ （ 　 在ｚ Ｙ方向上的二阶导数定义的： ， 　Ｖ 　 ，）＝ ｉ 　 Ｊ 　 　 ＋ 『 　图为图像边缘有大的灰度变化， 所以图像的 一阶偏导数在边缘有局部最大值或最小值， 　 那么二阶偏导数在边缘处会通过零点（ 由正到负或由负到正）用 Ｌｐ ｃ 算子检测就是估 ． ａｌ ｅ ａ 　 算 Ｌ ｐ ｃ 的输出， ａｌ ｅ ａ 找出它的零点位置． 　Ｌ ｐａｅ ａｌ 算子是用二阶差分实现的， 　 ｃ 即ｆｉ ） 　 ｆｉ ， 一ａ （　 ］ 口 （Ｊ ） ｊ（　］ （　 一 ， （＋１ ） ｉ ｉ ） ＋［ ｆｉ ＋１ 一ａ ｉ ） 　 ｆ ， 　 ， ｆ ， 　一ｆｉ １ ） （＋ ， ＋ｆ ｉ １ ） （， 　 （一 ， ＋ｆ ｉ 　 Ｊ＋１ ＋ｆｉＪ一 １ 一 ４ （，） ） （， ） ｆｉ 　 　一∑ ［（　 一厂 ，］ 厂“ ） （ ） ， 　 　 　“　∈Ｓ ． 　下表 ２ 便是 Ｌｐ ｃ 算子的几种估算模板： ａｌ ｅ ａ 　维普资讯 http://www.cqvip.com第２ 　 期鲍宗泛， 关于图像边缘检测的Ｌ ｐ ｃ 算子的改进 等： ａｌ ｅ ａ 　表 ２ ｏｅ算予的二种估算模板　 　Ｓｂｌ１１ ７ 　Ｏ 　 １ 　 Ｏ 　１ 　 ― ４ 　 １ 　Ｏ 　 １ 　 Ｏ 　１ 　 １ 　 １ 　１ 　 ― ８ 　 １ 　１ 　 １ 　 １ 　１ 　Ｏ 　Ｏ 　一 ４ 　一 １ 　Ｏ 　１ 　’ Ｏ 　 　１ 　Ｌ ｐ ｃ 算子有两个缺点， ａｌ ｅ ａ 其一是边沿的方向信息丢失， 其是 Ｌ ｐ ｃ 算子为二阶差分， 　 ａｌ ｅ ａ 双倍加强了图中的噪声影响． 优点是各向同性， 即旋转不变性． 因为从微分学知道， 一个只包含偶　次阶导数和取偶次幂的奇次阶导数的线性组合算子， 一定是各向同性的． 　３ ａｌ ｅ 　Ｌ ｐａ 算子的改进 ｃ 　通过以上的分析及实际边缘提取效果比较，ａｌ ｅ Ｌ ｐａ 算子是比较成功的， ｃ 但它的检测图 　 中还有一些不连续的检测边缘， 说明它的边缘检测也不够精确． 　尘 ， 　 尘 ， 　分析 Ｌ ｐ ｃ 算子， ａｌ ｅ ａ 其算法的核心便在于对 Ｌ ｐ ｃ 算子 厂　　 一 ａｌ ｅ 　 （，） 　 ａ～ 　＋ 　 的估 　算， 已有的算法中， 人们都以０ 点为中心， 作出在其 ０ ４。 ０ １０ １０、２。 ７。 １。 　 。 ５、 。 ３。 ８。 ５ ２０、 ５等 、 ９、 、 ２ 、 ３８ 个方向进行检测的模板（ 如表３ａ 所示）不同之处便在于使用参数之一， （） ． 这种检测模板的 　边缘精检测度不高， 导致边缘不连续（ 如图 １ｄ 所示）在我们改进的Ｌ ｐ ｃ 算法中， 　 （） ， ａｌ ｅ ａ 我们使用了新的模板（ 如表 ３ｂ 所示） （） ． 　（ Ｌｎａ 　 ａ ｅｎ） ） ￣（ ＳｂＩ ｂ ｏｅ ） 算子检测图 　图１ 　（ ｄ ｎｅ ｃ ｆ ｇ算子检测图 ）Ｅ ａ 　（ Ｌｐ ｃ算子 ｄ ａＩｅ 检测图 ） ａ 　表 ３ ｏｅ算子的旧模板和新模板　 　Ｓｂｌ１ 　 １ 　 １ 　 １ 　 ― ８ 　 １ 　 １ 　 １ 　 １ 　Ｏ 　 １８ ／　Ｏ 　１８ ／　 １２ ／　１ 　Ｏ 　 １ 　― ７ 　１８ ／　 １２ ／　１ 　Ｏ 　 １８ ／　Ｏ 　１８ ／　Ｏ 　（） ａ　１２ ／　１８ ／　１ 　Ｏ 　（） ｂ　１２ ／　１８ ／　１８ ／　Ｏ 　除原来的８ 个方向外， 增加了２．。６．。１２５、５．。２２５、４．。 ９．。２７５等　 ２５、７５、１．。１７５、０．。２７５、 ２５、３．。 ２８ 个方向， 并根据 Ｌ ｐ ｃ 算子估算的可靠性设定了适当的权矢量， ａｌ ｅ ａ 在改进的 Ｌｐ ｃ 算子 ａｌ ｅ 　 ａ 中， ＋ 　 　 的估算为： 　厂　 ＿ ≈７ （，） ［（， ―１ ＋厂　＋ｌ ） （ （，） ｆｘ　 一 厂　 Ｙ ） （ ｙ ， ＋ｆｘ―ｌ ） （， 　 ， ＋厂　Ｙ＋１］ 　 ） 　维普资讯 http://www.cqvip.com１２ ７　１－（ 　ｆｚ Ｉ中 国 计　 量 学　 院 学 报 　 　 　 　 　 　２０ 年 ００ 　一　一１ ， １ ＋厂 ｚ＋ １ 　一 ） （ ， １ ＋厂 ｚ＋ １ 　一 ） （ ， １ ＋厂 ｚ一 １ 　＋ ） （ ， １］ 　一 ） 　， 　 一一　１ｆｚ＋１ 　 （ ｉ２ ＋ 厂ｚ＋ ２ ） （ ， １ ＋ 厂ｚ＋ ２　＋ １ 　一 ） （ ， ）＋厂 ＋ ｌ 　 ， 　＋２　 ）＋ｆ ｘ一 １Ｙ一２ ＋ ｆｘ一 １Ｙ＋２ ＋ ｆｘ一 ２Ｙ＋ １ ＋ｆ ｘ一 ２Ｙ １ ＋ｆ ｘ一 （ ， ） （ ， ） （ ， ） （ ，一 ） （ 　１ ， ２］ Ｙ一 ） 　根据该估算模板， 可以提高边缘提取的精度， 　 同 时又由于合理设置了参数， 避免了提出一些假边缘 　（ 如图 ２ 所示） ． 　４ 实验结果比较 　由图 １中的三个算子对标准的 Ｌｎａ原图的检　 ｅｎ 测结果可以得出以下结论： 　 １Ｓ ｂｌ 、ｏｅ算子的检测非常完全， 检测出了所有的 　 边缘， 但它同时也检测出许多的伪边缘； 　 ２Ｅ ｒｎｅ算子的检测显得十分模糊， 、 ｄａｇ 并且检　测出的边缘不够边缘 ； 　３Ｌ ｐａｅ 、ａｌｃ 算子的检测图显得特别清晰， 不但检　 测出了绝大部分的边缘， 同时基本上没有出现伪边　缘． 　 图２ 改进的Ｌｐ ｃ 检测图 ａｌｅ ａ 　通过以上结果分析，ａｌ ｅ在这三个检测算子中是比较成功的， Ｌｐ ｃ ａ 但是它的检测也存在　一些缺点， 如丢失了一些边缘（ 例如 Ｌｎ ａ ｅｎ 的帽沿上的一个三角形边缘等）有一些边缘不　 、 从经我们改进的Ｌ ｐａｅ ａｌ 算子检测出现的图 ２ ｃ 来看， 改进的 Ｌ ｐａｅ ａｌ 算子相对原有的 ｃ 　够连续等． 　Ｌ ｐ ｃ 算子而言， ａｌ ｅ ａ 不但检测出来的边缘更清晰， 而且检测出了原有的 Ｌ ｐ ｃ 算子没有检 ａｌ ｅ ａ 　测出的一些边缘． 　【 　考 参 　文 　献】 　［３ 马颂德， １ 张正友． 计算机视觉［ ． Ｍ］ 北京： 科学出版社， ９． １８ ９ 　 ［］ 崔 ２ 　屹 ． 数字图象处理与技术［ ． Ｍ］ 北京： 电子工业出 版社， ９． １７ ９ 　Ｉ ｒ ｖ ｍｅ ｔｏ　ａ ｌｃ 　 ｐ ｒ ｔ ｒｏ 　ｄ ｅｄ ｔｃｉｎ ｍｐ ｏ ｅ ｎ　 ｆｌｐ　 ｅｏ ｅ ａｏ 　 ｎ ｅ ｇ 　 ｅｅ ｔｏ 　 　 ａＢ 　 ｏ ｇｆｎ， ＩＨｏ ｇｈ ａ ＡＯ Ｚ ｎ ―ａ Ｌ 　 ｎ ― ｕ　（ ｅ ｔ ｆ ｏ ｕｃ　 ｃ ｎｅａ ｄＴ ｃｎ ｌｇ ， ｈｎ　ｎ ｔ ｕｅｏ　 ｅｒｌｇ ， ｎ ｚｏ 　 １ ０４ Ｃ ｉａ　 Ｄ ｐ．ｏ　 ｍｐ ｔｒ ｉ ｃ　ｎ　 ｅ ｈ ｏｏ ｙ Ｃ ｉａＩｓｉ ｔ ｆ ｔｏｏ ｙ Ｈａ ｇ ｈ ｕ３　 ３ ， ｈｎ ） Ｃ Ｓ ｃ ｔ 　 Ｍ ０Ａｂｔａｔ Ｔｈ　 ａ ｅ　 ｄ ｓｅｇ ｔｄｒｃｉｎ　 ｆｄ ｔｃｉｎ ｔ　 ａ ｌｃ　ｅ ｌｔ ｓｒ ｃ ： ｅ ｐ ｐ ｒａ ｄ　 ｉｈ　 ｉ ｔ ｓ ｏ　 ｅｅ ｔ 　ｏ Ｌ ｐａ ｅ ｔｍｐｅ．Ａｎ 　ｔｓｔ　 ｅ ｏ ｏ ｄ ｉ ｅｓ 　ｐ ｏ ｅｌ　 ｉｈ　ｏ ｆ ｃ ｎ ｓｉ　 ｒ ｅ　ｏ ｉ ｒｖ　 ａ ｌｃ　 ｐ ｒｔｒ ｒｐ ｒ ｗｅｇ ｔｃ ｅｆ ｉ ｔ ｎ ｏｄ ｒｔ　 ｙ ｉｅ 　 ｍｐ ｏ ｅ Ｌ ｐａ ｅｏ ｅａｏ ．Ｔｈ　 ｅｕｔｏ　 ｘ ｅｉ ｅ ｒｓ ｌ ｆｅ ｐ ｒ 　 　 ―ｍｅ ｔ ｈ ｗｓｔｅｄ ｔｃｅ　ｄ ｅ　ｒ　 ｒｖ ｄｏ ｖｏ ｓ 　ｙｕ ｉｇｔ ｅｍｏ ｉｅ 　 ａ ｌｃ　ｐ ｒ ｎ　 ｏ 　ｈ　 ｅｅ ｔｄｅ ｇ ｓ ｅｉ ｏ ｅ 　 ｂ ｉｕ ｌ ｂ 　 ｓ 　ｈ 　 ｄｆ ｄＬ ｐａｅｏ ｅ一 ｓ ａ ｍｐ ｙ ｎ ｉ 　ａｏ ． ｔ ｒ　‘ ． ’ 　Ｋｅ　 ｏ ｄ ：ｅｅｔ ｎｏ　ｄ ｅ ｍｏ ｉｅ　ａ ｌｃ　 ｐ ｒｔｒ ｙｗ ｒ ｓｄ ｔｃｉ 　ｆ ｇ ； ｄｆ ｄｌｐａ ｅｏ ｅａｏ　 ｏ ｅ ｉ
7 Laplacian(拉普拉斯)边缘检测算子 ... 8 Marr...评价, 以便实际应 用中更好地发挥其长处,为新方法的研究提供衡量尺度和改进依据。 1.各种经典边缘检测算子...二、基于二阶导数的边缘检测算子,该算子对噪声敏感。一种是二阶微 分的拉普拉斯边缘检测算子,另一种改进方式是先对图像进行平滑处理,然后再应用 二阶导数的边缘...Laplace 算子(零交叉法) 拉普拉斯算子是一种基于二阶导数的边缘检测算子,其数学...交叉边缘检测算法 利用上述改进算法对图 6-6(a)所示的图像进行边缘检测的结果...图像边缘检测方法的研究与实现一、边缘检测以及相关概念 边缘检测以及相关概念边缘...Laplace算子的改进方式是先对图像进行平滑处理,然后再应用二阶导数的边缘 检测...熟悉几种经典图像边缘检测算子的基本原理。 2. 用Matlab编程实现边缘检测,比较不...拉普拉斯边缘检测 算子是基于二阶导数的边缘检测算子,该算子对噪声敏感。一种改进...实验二、灰度图像边缘检测 - 实验二、灰度图像边缘检测 一、实验目的 1.掌握各种边缘检测算子的概念及原理。 2.掌握各种边缘检测算子的算法。 3.掌握各种边缘检测...Sobel 算子的改进算法 【摘要】本文主要针对图像边缘检测中所使用的 Sobel 算子...的边缘检测算子有: Roberts 算子, Sobel 算子, Prewitt 算子以及 Laplace 算子...基于Canny算子图像边缘检测的改进方法 - 龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn 基于 Canny 算子图像边缘检测的改进方法 作者:陈世文 丘威 房宜汕 来源:《计算....图像边缘检测_化学_自然科学_专业资料。04/15(01) Journal...算子[1],在 Robert 算子基础上改进得 到的 sobel[1]算子、Prewitt[1]算子...针对红外图像对比度低、 边缘模糊的缺点, 给出了基于改进数学形态学并结合 ...但检测结果容易出现虚假边缘; 由于 GaussLaplace 算子是一个二阶导数,对噪声具有...
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