“圖像邊緣檢測”簡單造句，圖像邊緣檢測造句子

摘要提出了一種基於小波提升和形態學的圖像邊緣檢測方法。

一般人們習慣於用基於梯度和基於模板的算子提取邊緣，但這類算子都不能很好地濾除噪聲，因而給噪聲圖像邊緣檢測帶來了困難。

該噪聲值可以用於視頻降嗓器、運動目標檢測和圖像邊緣檢測等實時系統，對視頻信號進行自適應處理。

由於DSA圖像會伴隨着各種噪聲，而且血管的細節部分易丟失、信噪比低等特點，這就進一步增加了DSA圖像邊緣檢測的難度。

經圖像邊緣檢測應用結果表明，該算法對於加快網絡學習的收斂*有着顯著成效。

為此，本文提出了一種新的基於圖像邊緣檢測技術的初至波自動拾取方法。