邊緣檢測

加入交流群
掃碼加入
獲取工程師必備禮包
參與熱點資訊討論

邊緣檢測是圖像處理和計算機視覺中的基本問題,邊緣檢測的目的是標識數字圖像中亮度變化明顯的點。圖像屬性中的顯著變化通常反映了屬性的重要事件和變化。 這些包括(i)深度上的不連續(xù)、(ii)表面方向不連續(xù)、(iii)物質屬性變化和(iv)場景照明變化。 邊緣檢測是圖像處理和計算機視覺中,尤其是特征提取中的一個研究領域。

邊緣檢測是圖像處理和計算機視覺中的基本問題,邊緣檢測的目的是標識數字圖像中亮度變化明顯的點。圖像屬性中的顯著變化通常反映了屬性的重要事件和變化。 這些包括(i)深度上的不連續(xù)、(ii)表面方向不連續(xù)、(iii)物質屬性變化和(iv)場景照明變化。 邊緣檢測是圖像處理和計算機視覺中,尤其是特征提取中的一個研究領域。收起

查看更多
  • 基于 FPGA 的圖像邊緣檢測系統(tǒng)設計(sobel算法)
    今天給大俠帶來基于 FPGA 的圖像邊緣檢測設計,話不多說,上貨。設計流程如下:mif文件的制作→?調用 ip 核生成rom以及仿真注意問題→?灰度處理→?均值濾波:重點是3*3 像素陣列的生成→?sobel邊緣檢測→?圖片的顯示→?結果展示?。
    基于 FPGA 的圖像邊緣檢測系統(tǒng)設計(sobel算法)
  • EdgeNAT: 高效邊緣檢測的 Transformer
    邊緣檢測是許多計算機視覺任務的基礎,旨在從輸入圖像中精確提取物體邊界和視覺顯著的邊緣。然而,由于圖像中存在遠距離物體、復雜背景中的模糊邊界以及物體內部的顏色變化等挑戰(zhàn),邊緣檢測任務變得十分困難。傳統(tǒng)的邊緣檢測方法主要依賴于顏色和紋理等局部信息,而基于卷積神經網絡(CNN)的深度學習方法雖然可以擴展感受野以捕捉全局特征,但容易丟失細節(jié)信息。

正在努力加載...