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Der Bereich der Computer Vision befasst sich mit der Extraktion von Merkmalen und Informationen aus Bildern, um die Analyse von Bildern zu erleichtern, so dass mehr und mehr Informationen extrahiert werden können. Das primäre Ziel dieser Arbeit ist es, die nützlichen Kanten aus den Bildern zu erhalten und auch das Speckle-Rauschen zu entfernen, falls vorhanden, bevor die Kanten in Anwesenheit von Speckle-Rauschen erkannt werden. Die vorgeschlagene Methode verwendet mathematische Morphologie für die Kantenerkennung und auch für die Entfernung von Rauschen. Eine Kante kann als eine Gruppe…mehr

Produktbeschreibung
Der Bereich der Computer Vision befasst sich mit der Extraktion von Merkmalen und Informationen aus Bildern, um die Analyse von Bildern zu erleichtern, so dass mehr und mehr Informationen extrahiert werden können. Das primäre Ziel dieser Arbeit ist es, die nützlichen Kanten aus den Bildern zu erhalten und auch das Speckle-Rauschen zu entfernen, falls vorhanden, bevor die Kanten in Anwesenheit von Speckle-Rauschen erkannt werden. Die vorgeschlagene Methode verwendet mathematische Morphologie für die Kantenerkennung und auch für die Entfernung von Rauschen. Eine Kante kann als eine Gruppe zusammenhängender Pixel definiert werden, die eine Grenze zwischen zwei disjunkten Regionen bildet. Bei der Kantenerkennung handelt es sich im Grunde um eine Methode zur Segmentierung eines Bildes in Bereiche mit Diskontinuität. Die Kantendetektion wurde bei der Objekterkennung, Zielverfolgung, Segmentierung usw. eingesetzt. Daher ist die Kantenerkennung einer der wichtigsten Teile der Bildverarbeitung. In diesem Beitrag wird die Erkennung von Kanten in Bildern mit und ohne Rauschen mithilfe der mathematischen Morphologie beschrieben. Das Vorhandensein von Speckle ist unerwünscht, da es die Bildqualität beeinträchtigt. Die Beseitigung dieses Rauschens ist ein wichtiger Vorverarbeitungsschritt. Wenn ein solches Rauschen im Bild vorhanden ist, wird das Verfahren das Rauschen vor der Kantenerkennung entfernen.
Autorenporträt
Mme S. Gowthami a obtenu un MCA, un M.Phil, dans des institutions réputées. Elle travaille actuellement comme professeur assistant dans le département d'informatique depuis plus de 7 ans. Elle s'intéresse au traitement des images à l'aide des outils Matlab.