圖像邊緣檢測可解決哪些地質問題

1. 圖像的邊緣檢測到底是什麼

就是通過一些臨近像素相關演算法突出灰度變化比較大的部分。變化平緩的取值低，變化越劇烈取值越高。比如有卷積演算法，具體計算方法，有拉普拉斯運算元、高斯運算元等的應用。

2. 圖像處理的邊緣檢測問題

以重構相似度來、置信度和連續性指標為源基礎,提出了一種無監督的邊緣檢測效果的評價方法。其中重構相似度衡量邊緣的完整性和定位準確性,置信度反映真假邊緣像素的比例,連續性指標度量邊緣的連續程度。

參考博士論文：邊緣檢測及其評價方法的研究 磨少清 天津大學 2011

3. 圖像邊緣檢測典型應用有哪些（例如車牌識別）

還有名片全能王，商務應用，可以自動保存圖片，用戶超過3億

4. 圖像的邊緣檢測原理是什麼啊

詳細說下canny檢測的原理吧
Step1. 高斯Filter平滑圖像
Step2. 用一階偏導的有限差分來計算梯度的回幅值答和方向
Step3. 對梯度幅值進行非極大值抑制
Step4. 用雙閾值演算法檢測和連接邊緣

5. 圖像邊緣檢測有哪幾種方法

sobel運算元應該是算比抄較簡單的，canny也算是比襲較常用的 ,pca我見過一般都是人臉的檢測，別的地方用的，還真不多吧，可能我水平還是有限，我剛搜了一下就有一篇文章是是關於PCA用於圖像邊緣的檢測，日本琉球大學的，已經發給你了。PCA的主要作用就是對多角度的測量數據進行觀察，去掉無用的數據，只保留主元，減小計算量，最合適的地方就是人臉識別，人臉肯定是有扭動的角度的。csdn上不少pca代碼。
邊緣檢測還是常規點好，那些sobel，roberts,canny等等多麼強大好用，為啥必須用pca啊？有篇文章 關於pca來做圖像特徵的，可能有包含邊緣的部分，自己找著下載看吧,在SPRINGER上 .