Howtosignalprocessing
- Algoritma mana yang terbaik untuk pengesanan tepi?
- Apakah 3 objektif asas pengesanan kelebihan canny?
- Yang merupakan kaedah terbaik di antara pengesanan tepi asas dan mengapa?
- Preprocessing mana yang lebih disukai sebelum pengesanan kelebihan sebenar?
- Antara pendekatan berikut yang manakah digunakan untuk pengesanan tepi?
Algoritma mana yang terbaik untuk pengesanan tepi?
Algoritma Pengesanan Kelebihan Canny (Canny, 1986) yang dikenali sebagai algoritma pengesanan tepi optimum dan algoritma pengesanan kelebihan yang paling biasa digunakan dalam amalan.
Apakah 3 objektif asas pengesanan kelebihan canny?
Cari kecerunan intensiti gambar. Sapukan penindasan tidak maksimum untuk menghilangkan tindak balas palsu terhadap pengesanan tepi. Sapukan ambang ganda untuk menentukan tepi berpotensi.
Yang merupakan kaedah terbaik di antara pengesanan tepi asas dan mengapa?
Operator Canny
Pengesan Edge Canny mungkin kaedah yang paling biasa digunakan dan paling berkesan, ia boleh mempunyai tutorial sendiri, kerana kaedah pengesan kelebihan yang lebih kompleks maka yang diterangkan di atas.
Preprocessing mana yang lebih disukai sebelum pengesanan kelebihan sebenar?
Sebagai langkah pra-pemprosesan ke pengesanan kelebihan, tahap pelicinan, biasanya melicinkan Gaussian, hampir selalu digunakan (lihat juga pengurangan hingar).
Antara pendekatan berikut yang manakah digunakan untuk pengesanan tepi?
Laplacian Gaussian
Dalam imej, Laplacian adalah rantau yang diketengahkan di mana perubahan intensiti pesat dan ia juga digunakan untuk pengesanan tepi. Laplacian digunakan pada imej yang telah dilicinkan menggunakan penapis pelepasan Gaussian untuk mengurangkan sensitiviti bunyi bising.
