算法鲁棒性的检测 我的理解，鲁棒性就是2113算法5261的稳定性。就是被测数据出现“震4102动”（受到干扰）时，算法得到1653的结论是否相对稳定。具体在评价边缘检测算法的稳定性时，可以对边缘图像加噪声，也可以对边缘图像做模糊处理（锐化处理的反处理），还可以降低图像辉度。看看需要对比的几种算法，哪个更能抵抗干扰。把加干扰的程度量化，再把检测结果量化，就可以用二维折线图来形象地表述各种算法的优劣了。
算法鲁棒性的检测 如何对一个算法进行鲁棒性检测？比如我用不同算法进行图像边缘检测，怎样通过其鲁棒性来判断那种算法最优？很多论文里都说某某鲁棒性很好，都怎么得出来。
边缘检测算子有哪些？它们各有什么优缺点 边缘检测算子一阶的有Roberts Cross算子，32313133353236313431303231363533e4b893e5b19e31333361303039Prewitt算子，Sobel算子，Canny算子，Krisch算子，罗盘算子；而二阶的还有Marr-Hildreth，在梯度方向的二阶导数过零点。Roberts算子一种利用局部差分算子寻找边缘的算子，分别为4领域的坐标，且是具有整数像素坐标的输人图像；其中的平方根运算使得该处理类似于人类视觉系统中发生的过程。Sobel算子一种一阶微分算子，它利用像素邻近区域的梯度值来计算1个像素的梯度，然后根据一定的绝对值来取舍。Prewitt算子Prewitt算子是3*3算子模板。2个卷积核dx，不要形成了Prewitt算子。与Sobel算子的方法一样，图像中的每个点都用这2个核进行卷积，取最大值作为输出值。各个算子的优缺点：Robert算子定位比较精确，但由于不包括平滑，所以对于噪声比较敏感。Prewitt算子和Sobel算子都是一阶的微分算子，而前者是平均滤波，后者是加权平均滤波且检测的图像边缘可能大于2个像素。这两者对灰度渐变低噪声的图像有较好的检测效果，但是对于混合多复杂噪声的图像，处理效果就不理想了。LOG滤波器方法通过检测二阶导数过零点来判断边缘点。LOG滤波器中的a正比于低通滤波器的。
机器视觉方面有哪些好的开发平台？各有什么特点？ 我只听说过康耐视、HALCON、迈思肯等名字，也不甚了解，请高人指点。在我的理解： 机器视觉当前的比较流行的开发模式是“软件平台+工具包” 软件平台： 。。
边缘识别是什么 边缘识别又称边缘检测，是模仿人类视觉的一个过程。在检测物体边缘时，先对其轮廓点进行粗略检测，然后通过链接规则把原来检测到的轮廓点连接起来，同时也检测和连接遗漏的。
谁能告诉我哪里有图像边缘检测的高斯金字塔算法的VC代码 中国图像图形网上又类似的代码http：//www.image2003.com/
sobel边缘检测优缺点与canny算子的优缺点？ 边缘提取其实2113也是一种滤波，不同的5261算子有不同的提取效果。比较常用的方法有4102三种，Sobel算子，Laplacian算子，Canny算子。1653Sobel算子检测方法对灰度渐变和噪声较多的图像处理效果较好，sobel算子对边缘定位不是很准确，图像的边缘不止一个像素；当对精度要求不是很高时，是一种较为常用的边缘检测方法。Canny方法不容易受噪声干扰，能够检测到真正的弱边缘。优点在于，使用两种不同的阈值分别检测强边缘和弱边缘，并且当弱边缘和强边缘相连时，才将弱边缘包含在输出图像中。Laplacian算子法对噪声比较敏感，所以很少用该算子检测边缘，而是用来判断边缘像素视为与图像的明区还是暗区。拉普拉斯高斯算子是一种二阶导数算子，将在边缘处产生一个陡峭的零交叉；Laplacian算子是各向同性的，能对任何走向的界线和线条进行锐化，无方向性。这是拉普拉斯算子区别于其他算法的最大优点。扩展资料：边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。这些包括（i）深度上的不连续、（ii）表面方向不连续、（iii）物质属性变化和（iv）场景照明变化。边缘。
如何利用opencv实现彩色图像边缘检测算法 在opencv中显示边缘检测很简单，只需调用一个cvCanny函数，其使用的是Canny算法来实现对图像的边缘检测．函数原型为：void cvCanny(const CvArr*image，CvArr*edges，double threshold1，double threshold2，int aperture_size=3)；第一个参数为待检测的图像，注意一点，其必须是灰度图．第二个参数为输出的边缘图，其也是一个灰度图．后三个参数与Canny算法直接相关，threshold1和threshold2 当中的小阈值用来控制边缘连接，大的阈值用来控制强边缘的初始分割，aperture_size算子内核大小，可以去看看Canny算法．从彩色图到灰度图需要使用到cvCvtColor函数，其接受三个参数，第一为输入，第二为输出，第三个为转换的标识，我们这边是RGB到GRAY，使用的是CV_RGB2GRAY．参考demo代码如下：includeincludeincludeincludeincludeusing namespace std；int String2int(const string&str_){int_nre=0；stringstream_ss；ss；ss>；>；_nre；return_nre；}void DoCanny(const string&strFileName_){原彩色图片IplImage*_pIplImageIn=cvLoadImage(strFileName_.data())；if(_pIplImageIn=NULL){return；}彩色图片转换成灰度图放置的图片IplImage*_pIplImageCanny=。
算法鲁棒性的检测 我的理解，鲁棒性就是算法的稳定性。就是被测数据出现“震动”（受到干扰）时，算法得到的结论是否相对稳定。
