مقاله آشکارسازی لبه به صورت چند جهته و چند مقیاسی با استفاده از مدل بینایی اولیه و ادغام منقبض شوند? پاسخ های گرادیان

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

 مقاله آشکارسازی لبه به صورت چند جهته و چند مقیاسی با استفاده از مدل بینایی اولیه و ادغام منقبض شوند? پاسخ های گرادیان دارای ۲۲ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد مقاله آشکارسازی لبه به صورت چند جهته و چند مقیاسی با استفاده از مدل بینایی اولیه و ادغام منقبض شوند? پاسخ های گرادیان  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی مقاله آشکارسازی لبه به صورت چند جهته و چند مقیاسی با استفاده از مدل بینایی اولیه و ادغام منقبض شوند? پاسخ های گرادیان،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن مقاله آشکارسازی لبه به صورت چند جهته و چند مقیاسی با استفاده از مدل بینایی اولیه و ادغام منقبض شوند? پاسخ های گرادیان :

تعداد صفحات :۲۲

مسئله آشکارسازی لبه به عنوان یکی از اساسی‌ترین و مهم‌ترین مسائل در پردازش و تحلیل تصویر مطرح بوده است، اهمیّت این مسئله ناشی از آن است‌ که خروجی خیلی از الگوریتم‌های تحلیل تصویر، به الگوریتم تشخیص لب صحیح و دقیق وابسته است. امّا یک روش جامع و کامل که بتواند کار تشخیص لبه در تصویر را با درنظر گرفتن هم الگوهای لبه و عوامل مؤثر در تشخیص لبه انجام دهد، تاکنون ارائه نشده است. در این تحقیق، در ابتدا با الهام از مدل محاسباتی سلول‌های شبکی چشم و سلول ساد غشاء اولی بینایی در مغز، عملگر گرادیان مناسب به صورت توابع گابور در جهت‌ها و مقیاس‌های مختلف و با پارامتر‌های تطبیقی مناسب، پیشنهاد می‌شود. سپس برای ادغام پاسخ‌های گرادیان یکسوشده، الگوریتمی بر‌اساس انقباض قطعات لبه از مقیاس‌‌های بزرگتر به سوی مقیاس‌های کوچکتر ارائه می‌شود. این پژوهش سعی دارد سه معیار‌‌ معرفی شده توسط کنی را به طور مطلوب برآورده سازد. با اجرای تحلیل چند جهته و چند مقیاسی و ادغام منقبض شوند پاسخ‌های گرادیان، آشکارسازی بهتر و مکان‌یابی دقیق‌تر لبه حاصل شده است. نتایج استفاده از این روش در تصاویر طبیعی و ساختگی بیانگر کارآیی بهتر این روش نسبت به روش‌های مرسوم (مانند روش کنی) است.