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Sobel边缘检测和边缘细化

摘要：Sobel边缘检测和边缘细化在对图像进行边缘检测处理时，得到的结果并不是理想的边缘，而是一幅灰度图像。有时在进行图像识别的时候需要获得图像的单点宽边缘，这就需要对边缘检测的结果进行细化增强。Sobel边缘细化的原理图像的边缘检测处理可以简单理解为提取图像中区域的轮廓。图像中区域的划分以像素灰度为依据，每个区域中的像素灰度大致相同，而区域之间的边界就称为边缘，寻找这些边缘就是图像边缘检测的目的。图像边缘检测的结果直观地看类似图像的骨架，对图像边缘检测结果的细化是图像边缘细化很好的示例，如图11-27所示，其中a为原始图像，b为a图像的Sobel边缘检测结果。图11-27图像的边缘检测... 阅读全文

posted @ 2012-02-09 15:47 无忧consume 阅读(878) 评论(0) 推荐(0) |

Sobel边缘检测算法

摘要：Sobel边缘检测算法/************************************************************************ Sobel边缘检测（scale=0.5）*参数: image0为原图形，image1为边缘检测结果，w、h为图像的宽和高*当type为true时，差分结果取水平和垂直方向差分中较大者，否则取平均值************************************************************************/voidSideSobel(BYTE* image0, BYTE* image1,un 阅读全文

posted @ 2012-02-09 15:44 无忧consume 阅读(339) 评论(0) 推荐(0) |

Robert 边缘检测算子

摘要：Robert 边缘检测算子#include "math.h"// Robert算子/*-----------| N2 | N3 |-----------| N0 | N1 |-----------计算公式 sqrt((N0 - N3)2 + (N1 - N2)2)void Robert(BYTE* image0, BYTE* image1, unsigned int w, unsigned int h){int x, y, aR, aG, aB, a;long n;for(y = 0; y < h -1; ++y){for(x = 0; x < w -1; ++ 阅读全文

posted @ 2012-02-09 15:39 无忧consume 阅读(1201) 评论(0) 推荐(0) |

动态规划

摘要：动态规划，自底往上：经常出现同样形式的子问题。关键技术，存储这些子问题链形自底往上(生产线)，树形自底往上(矩阵乘) 采用动态规划:最优子结构，重叠子问题采用备忘录方法，充分利用重叠子问题性质 ...先写出最差的递归or循环的程序(自顶向下)，寻找重叠子问题，寻找动态规划(自底向上) 阅读全文

posted @ 2012-02-08 23:34 无忧consume 阅读(183) 评论(0) 推荐(0) |

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