
【計】 boundary detection
border; boundary; frontier; limit; outskirts; verge
【計】 boundary
【計】 detecting; detecton
【化】 detection
邊界檢測(Edge Detection)是數字圖像處理與計算機視覺中的核心技術,指通過算法識别圖像中物體邊緣或亮度突變區域的過程。其英文術語對應"edge detection",廣泛應用于目标識别、醫學影像分析、自動駕駛等領域。
從技術原理分析,邊界檢測通過計算圖像灰度、顔色或紋理的梯度變化定位邊緣。經典算法包括:
權威參考文獻顯示,邊界檢測的數學基礎可表示為梯度向量的模值計算: $$
abla f = left[ frac{partial f}{partial x}, frac{partial f}{partial y} right] $$ 當梯度幅值超過設定阈值時判定為邊界點。該理論在Rafael C. Gonzalez與Richard E. Woods合著的《Digital Image Processing》中有系統論述。
根據IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence的研究,現代深度學習方法(如HED網絡)已顯著提升複雜場景下的檢測精度。工業領域典型案例包括PCB闆缺陷檢測與衛星影像地物分割。
“邊界檢測”在不同領域有不同含義,以下是主要解釋:
定義:指限制物體在特定運動範圍内(如畫布邊界),防止其超出設定區域。
應用:常用于遊戲開發或動畫效果中,例如:
定義:通過測試輸入範圍的極值(如最小值、最大值、邊界附近值)來驗證程式能否正确處理特殊情況。
典型場景:
定義:識别圖像中物體的輪廓或邊緣,通常通過亮度、顔色或紋理的突變來定位邊界。
技術方法:
如需更深入某領域的具體方法或案例,可進一步說明方向。
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