边缘点造句

• 图五就是图四的卡钳运行后找到的边缘点。
• 纺织品的试验.用45方法在试件边缘点火测定纺织物的
• 对非边缘点的小波系数,它的方差由其相邻的在同一块区域的系数点决定。
• 由于边缘点的稀疏，匹配时选用的区域可以大些，可以得到准确的匹配点。
• 在对边缘点的后处理中，我们采用了基于数学形态学的方法，得到了比较好的物体的外轮廓线。
• 将找到的边缘点应用于拟合工具，进而形成一条无限长的直线。拟合后的直线如图六所示。
• 应用canny边缘检测后得到的图像边缘点作为匹配基元，在另一幅边缘图像中搜索对应点。
• 分析并研究了可用于指针图像处理的图像分割、图像滤波、边缘点提取、直线拟合、平行直线求距等运算方法。
• 算法每一步都针对单个的像素点作处理,并提取笔划单侧边缘点序列作为字符图像骨架。
• 为提取直线边缘，使用改进的序列细化算法将边缘细化为单像素宽，而后用一种快速曲率估计方法估算边缘点的曲率，并保留估算值很小（约等于零）的点拟合直线。
• 外力是由图像的边界图给出，它使得曲线向着边界点移动。在传统的活动轮廓中，外力通常由边缘点的梯度势能场给出。
• 并利用相邻尺度间小波系数的相关性和一种非线性函数进行噪声抑制，同时利用小波系数的模极大值来提取边缘点。
• 2 .采用逐步求精的策略进行角点检测,有效地解决了传统边缘提取算法中,无法区分因为噪声产生的虚假边缘点问题。
• 由于边缘是图像上像素发生突变的位置，所以在图像曲面上某一方向的法曲率值会出现由正到负的变化，故此应用这个性质来判断曲面上某点是否为边缘点。
• 由于在搜索过程中采用圆周上等角度方向进行，使检测出的边缘点有序。且边缘点清晰、连续，无需进一步细化和序列化处理，提高了系统处理速度。
• 本文在边缘图像的基础上，根据复合材料自身的特点，提出了一种基于曲线拟合的编织角的自动测量方法，该方法能够有效地解决噪声、边缘点不连续等问题。
• 并对小波边缘检测中由于尺度和边缘类型的不同而引起的边缘点的偏离情况进行了分析，在此基础上提出了在一定的尺度范围内运用大尺度进行边缘提取的算法。
• 在最后，本文讨论了与基于图像的距离测量技术相关的一些问题：基于对极约束和边缘点检测的密集匹配方法，基于单视图的高度测量方法。
• 对板材纹理横断面通过数学描述结果进行模拟，切面通过在图像上选择合适的边缘点进行模拟，以实现板材纹理的模拟再现，并以水曲柳为例分析模拟纹理。
• 边缘特征点的稀疏造成物体深度信息的严重缺乏，为了弥补信息缺乏的不足，本文提出了在边缘点特征匹配的基础上应用census提取像素邻域特征进行立体匹配。

• 边缘点的英语：edge point