Détection des bords d'une image RM à l'aide d'un algorithme morphologique
Détection des bords d'image
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Les bords définissent les frontières entre les régions d'une image, ce qui facilite la segmentation et la reconnaissance des objets. Ils peuvent montrer où les ombres tombent dans une image ou tout autre changement distinct dans l'intensité d'une image. Les contours d'une image se forment en raison des variations de certaines propriétés physiques, comme l'éclairage et les ombres de la surface, la géométrie (orientation et profondeur) et la réflectance des objets dans la scène. On peut donc dire que les points de contour représentent certaines caractéristiques d'une scène. Des bo...
Les bords définissent les frontières entre les régions d'une image, ce qui facilite la segmentation et la reconnaissance des objets. Ils peuvent montrer où les ombres tombent dans une image ou tout autre changement distinct dans l'intensité d'une image. Les contours d'une image se forment en raison des variations de certaines propriétés physiques, comme l'éclairage et les ombres de la surface, la géométrie (orientation et profondeur) et la réflectance des objets dans la scène. On peut donc dire que les points de contour représentent certaines caractéristiques d'une scène. Des bords nets peuvent montrer où les ombres tombent dans une image ou tout autre changement distinct dans l'intensité d'une image. Le processus d'extraction de ces points caractéristiques est appelé détection des bords. Cette caractéristique joue un rôle important dans les méthodes d'identification d'objets utilisées en vision industrielle, en segmentation d'images, en reconstruction 3D et dans les systèmes de traitement d'images d'un bord. Les détecteurs de bords morphologiques impliquent de simples opérations d'addition/soustraction et des opérations max/min. Étant donné que des détecteurs d'arêtes différents fonctionnent mieux dans des conditions différentes, il serait idéal d'avoir un algorithme qui utilise plusieurs détecteurs d'arêtes, en appliquant chacun d'eux lorsque les conditions de la scène sont les plus idéales pour sa méthode de détection. Afin de créer
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