用邊緣提取造句子，“邊緣提取”造句

本文提出了一種噪聲圖象快速邊緣提取和分割算法。

它包括圖像邊緣提取曲線擬合圖形規則化等幾部分

一百經過灰度變換、邊緣提取和中心線提取，獲得截面處的鋼軌外形曲線。

通過實驗比較，認為該方法提高了邊緣提取的精度，滿足了貼片機視覺檢測的要求。

通過對紅外序列圖像進行中值濾波、邊緣提取、海天線檢測和形態濾波等預處理，提取出若干個候選目標。

為了定量求解生物病變組織的楊氏模量，提出了一種基於邊緣提取技術和圖像配準技術的楊氏模量反演方法。

為了測量顆粒粒徑，需要做邊緣提取。

在得到脣形二值圖像後，構造模板對圖像進行平滑及邊緣提取，並選取適當數量的邊緣特徵點；

紅外圖像的邊緣提取是其判讀和識別的重要技術基礎。

*結果表明：該算法具有較強的檢測模糊邊緣能力，是一種實用、高效的邊緣提取算法，同時此方法很容易擴展到多閾值圖像邊緣處理。

本文所採用的圖像處理主要步驟為：濾波、增強、自適應閾值二值化、邊緣提取等預處理。

在二值化處理時，我們採用的是既可以優化圖像質量，又可以完成對圖像的二值化處理的二次邊緣提取算法。

經過灰度變換、邊緣提取和中心線提取，獲得截面處的鋼軌外形曲線。

噪聲圖象的快速邊緣提取和分割是實時圖象處理中的重要問題。

最後，在虹膜識別裝置上進行虹膜圖像的噪聲處理和虹膜圖像的內邊緣提取工作。

為避免二值化處理產生的錯誤分割,採用局部二值化方法,以邊緣提取為基礎,對投影和形態濾波確定的每個膠囊存在區域進行二值化處理,從而取得了良好的分割效果.

二百根據水下圖像的特點，其底層處理過程分為：圖像去噪，圖像增強，邊緣檢測，和邊緣提取。

探索了將神經網絡用於焊接熔池圖像處理的方法，採用bp神經網絡對二值化熔池圖像進行邊緣提取，取得了理想的效果。

摘要提出了用於選擇*冠狀動脈造影血管邊緣提取的新算法。

首先對斷層圖像的邊緣提取方法進行了論述，針對得到的截面輪廓數字曲線，提出了一種基於自適應B樣條主動輪廓擬合方法。

算法依據SAR圖像嗓聲特*，提出了用於SAR圖像邊緣提取的基於小波包變換的改進斷面檢測法。

提出一種基於鬆弛法的影像邊緣提取算法。

本文介紹了被強噪聲干擾的圖象的邊緣提取問題。