英语高手帮忙翻译一下 谢谢~~

来源：百度知道 编辑：UC知道 时间：2024/06/16 23:15:26
图像的边缘是指图像局部区域亮度变化显著的部分。该区域的灰度剖面一般可以看做一个阶跃，即从一个灰度值在很小的缓冲区域内急剧变化到另一个灰度相差较大的灰度值。图像的边缘部分集中了图像的大部分信息，图像边缘的确定与提取对于整个图像场景的识别与理解是非常重要的，同时也是图像分割所依赖的重要特征。边缘检测主要是图像的灰度变化的度量、检测和定位，自从1959提出边缘检测以来，经过五十多年的发展，已有许多种不同的边缘检测方法。

边缘检测的基本思想是先利用边缘增强算子，突出图像中的局部边缘，然后定义像素的“边缘强度”，通过设置阈值的方法提取边缘点集。但是由于噪声和图像模糊，检测到的边界可能会有间断的情况发生。所以边缘检测包含以下两项内容：

(1) 用边缘算子提取边缘点集。

(2) 在边缘点集合中去除某些边缘点，填充一些边缘点，将得到的边缘点集连接为线。

图像边缘检测的基本步骤如图10-4所示。

(1) 滤波。边缘检测算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数，但导数的计算对噪声很敏感，因此必须使用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。需要指出的是，大多数滤波器在降低噪声的同时也导致了边缘强度的损失。因此，增强边缘和降低噪声之间需要折中。边缘检测主要基于导数计算，但受噪声影响。而滤波器在降低噪声的同时也导致边缘强度的损失。

(2) 增强。增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的变化值。增强算法可以将邻域(或局部)强度值有显著变化的点突显出来。边缘增强一般是通过计算梯度幅值来完成的。增强算法将邻域中灰度有显著变化的点突出显示。一般通过计算梯度幅值完成。

(3) 检测。在图像中有许多点的梯度幅值比较大，而这些点在特定的应用领域中并不都是边缘，所以应该用某种方法来确定哪些点是边缘点。最简单的边缘检测判据是梯度幅值阈值判据。但在有些图像中梯度幅值较大的并不是边缘点。最简单的边缘检测是梯度幅值阈值判定。

The edge of the image refers to the image brightness changes in local area a significant part. The gray section in the region can generally be seen as a step, that is, from a gray value in a small region of the dramatic changes in the buffer zone to another gray gray value larger difference. Focus on the edge of the image part of the image most of the information, images to identify and extract the edge image for the whole scene recognition and understanding is very important to image segmentation is also an important feature of the dependence. Edge detection of gray-scale image is mainly a measure of change detection and location, since the proposed edge detection since 1959, after 50 years of development, there are many different types of edge detection method.

The basic idea of edge detection is to use edge enhancement operator, the partial images to highlight the edge pixels and then the definition of "edge strength", by setting the threshold to extract the