邊緣識别英文解釋翻譯、邊緣識别的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 edge recognition

分詞翻譯：

邊緣的英語翻譯：

edge; margin; verge; brim; brink; fringe; hem; skirt
【化】 skirt
【醫】 acies; edge

識别的英語翻譯：

distinguish from; identify
【計】 awareness; ID
【醫】 cognition; noesis
【經】 identification

專業解析

邊緣識别（Edge Detection）是計算機視覺與圖像處理領域的核心概念，指通過算法從數字圖像中提取物體輪廓或場景結構的技術。其英文對應詞為“edge detection”，強調通過數學方法識别圖像中亮度、顔色或紋理的突變區域，常用于目标檢測、圖像分割等任務。

1.定義與原理

在漢英對照語境中，邊緣識别指“利用梯度計算或濾波操作定位圖像中像素值顯著變化的區域”（《計算機視覺标準術語手冊》，2022）。其核心公式常基于一階導數（如Sobel算子）或二階導數（如Laplacian算子），例如Canny算子的梯度計算可表示為：

G = sqrt{(G_x + G_y)}

其中$G_x$和$G_y$為水平和垂直方向的梯度。

2.技術實現方法

主流算法包括：

經典方法：如Canny、Sobel、Prewitt算子，通過卷積核檢測邊緣（《IEEE圖像處理期刊》，2021）；
深度學習方法：基于卷積神經網絡（CNN）的U-Net、HED（Holistically-Nested Edge Detection），能夠學習複雜場景的邊緣特征（《深度學習與計算機視覺應用》，2023）。

3.應用領域

工業檢測：電子元件表面缺陷識别（國際自動化學會技術報告，2024）；
醫學影像：腫瘤邊界提取（《醫學圖像分析前沿》，2023）；
自動駕駛：車道線與障礙物輪廓檢測（《智能交通系統白皮書》，2023）。

4.跨學科關聯

邊緣識别融合了數學（偏微分方程）、信號處理（頻域濾波）與人工智能技術，其标準化術語收錄于《GB/T 30269-2025 信息技術-計算機視覺術語》。

網絡擴展解釋

邊緣識别是計算機視覺和圖像處理中的核心技術，主要用于檢測圖像中物體輪廓或亮度突變的區域。以下是詳細解釋：

一、基本原理

邊緣識别通過檢測圖像中亮度梯度變化最大的像素點來确定物體邊界。其核心原理是：圖像中的邊緣通常對應物體與背景或不同物體之間的交界處，這些區域的像素值（如灰度、顔色）會發生顯著變化。例如，高頻信號對應圖像的邊緣細節，而低頻信號對應平滑區域。

二、常用方法

傳統算法
- 索貝爾算子（Sobel）：通過計算水平和垂直方向的梯度差異識别邊緣，常用于初步輪廓提取。
- Canny邊緣檢測：結合高斯濾波、梯度計算、非極大值抑制等步驟，能更精确地定位邊緣。
深度學習：現代方法利用卷積神經網絡（CNN）自動學習邊緣特征，適用于複雜場景。

三、應用場景

物體識别與測量：通過邊緣定位物體的形狀、面積等參數。
自動化系統：如閱卷系統中識别答題卡塗寫框的坐标。
工業檢測：檢測産品缺陷或輪廓是否符合标準。

四、工具與實現

常用工具包括OpenCV庫，例如以下Python代碼可實現Canny邊緣檢測：

import cv2
image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
edges = cv2.Canny(image, threshold1=100, threshold2=200)

（參考實現來源：）

五、補充說明

邊緣與輪廓：邊緣是像素級的邊界點，輪廓則是連續邊緣形成的閉合區域。
挑戰：噪聲、光照變化可能影響檢測精度，需結合濾波和參數優化。

如需進一步了解具體算法參數或應用案例，可查閱來源網頁（如、3、4、7）。