伪边缘是什么 边缘人伪装

.试解释彗星伪像、边缘伪像和混响伪像的概念是什么

彗伪：是混响伪象的一种，声阻抗失配越明显，伪象发生的可能性就越大。

伪边缘是什么 边缘人伪装

伪边缘是什么 边缘人伪装

边缘：是由于声束在曲面上相互作用而产生的声影。

混响：是呈一条条平行等间隔线的伪象，他是由于声束内存在两个或多个强反射体所造成的，其中一个可能是探头本身的强回升界面。

什么属于数字图像量化产生的伪影形式

伪影：本不存在却出现在的影像片子上的一种成像。

（1）Ringing artifacts / Gibbs artifacts / Spectral leakage artifacts / truncation artifacts（振铃伪影）：图像的灰度剧烈变化处产生的震荡，就好像钟被敲击后产生的空气震荡。振铃伪影通常出现在图像的锐利边缘附近以伪边缘形式出现。 They visually look like bands or "ghosts" near edges。

图像卷积与边缘检测

边缘检测是图像处理和计算机视觉中，尤其是特征提取中的一个研究领域。

先灰度化，再用低通滤波器降噪，用高通滤波器提取边缘，二值化。

低通滤波器见前面我发布的图像预处理，下面讲的都是高通滤波器。

为了提取到图像的边缘，我们需要滤波器的帮助。这类滤波器以矩阵的形式存在，通常被称为卷积核，就是一些值网格，能够对图像进行修改。

对于图像的每一个像素点，计算它的邻域像素和滤波器矩阵的对应元素的乘积，然后加起来，作为该像素位置的值。这样就完成了滤波过程。这种计算被称为图像卷积。

滤波器的大小应该是奇数，这样它才有一个中心，例如3x3，5x5或者7x7。有中心了，也有了半径的称呼，例如5x5大小的核的半径就是2。

索贝尔过滤器常用于边缘检测和发现图像中的强度模式。向图像中应用索贝尔过滤器就相当于沿着 x 或 y 方向求图像的（近似）导数。

Sobel_x和 Sobel_y的运算符分别如下所示：

Laplace算子是一种各向同性算子，二阶微分算子，在只关心边缘的位置而不考虑其周围的像素灰度值时比较合适。

Laplace算子对孤立象素的响应要比对边缘或线的响应要更强烈，因此只适用于无噪声图象。存在噪声情况下，使用Laplacian算子检测边缘之前需要先进行低通滤波。

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Canny边缘检测是一种非常流行的边缘检测算法，是John Canny在1986年提出的。它是一个多阶段的算法，即由多个步骤构成。

首先，图像降噪。我们知道梯度算子可以用于增强图像，本质上是通过增强边缘轮廓来实现的，也就是说是可以检测到边缘的。但是，它们受噪声的影响都很大。那么，我们步就是想到要先去除噪声，因为噪声就是灰度变化很大的地方，所以容易被识别为伪边缘。

第二步，计算图像梯度，得到可能边缘。计算图像梯度能够得到图像的边缘，因为梯度是灰度变化明显的地方，而边缘也是灰度变化明显的地方。当然这一步只能得到可能的边缘。因为灰度变化的地方可能是边缘，也可能不是边缘。这一步就有了所有可能是边缘的。

第三步，非极大值抑制。通常灰度变化的地方都比较集中，将局部范围内的梯度方向上，灰度变化的保留下来，其它的不保留，这样可以剔除掉一大部分的点。将有多个像素宽的边缘变成一个单像素宽的边缘。即“胖边缘”变成“瘦边缘”。

第四步，双阈值筛选。通过非极大值抑制后，仍然有很多的可能边缘点，进一步的设置一个双阈值，即低阈值（low），高阈值（high）。灰度变化大于high的，设置为强边缘像素，低于low的，剔除。在low和high之间的设置为弱边缘。进一步判断，如果其领域内有强边缘像素，保留，如果没有，剔除。这样做的目的是只保留强边缘轮廓的话，有些边缘可能不闭合，需要从满足low和high之间的点进行补充，使得边缘尽可能的闭合。

㏒是什么意思

log是一个多义词，所指的意思分别是：

1、log指的是对数

在数学中，对数是对求幂的逆运算，正如除法是乘法的倒数，反之亦然。 这意味着一个数字的对数是必须产生另一个固定数字的指数。 在简单的情况下，乘数中的对数计数因子。

2、log指的是高斯拉普拉斯算子

拉普拉斯算子是一种高通滤波器，是影像灰度函数在两个垂直方向二阶偏导数之和。在离散数字影像的情况下，直接用影像灰度级的二阶分代替连续情形下的二阶偏导数，对噪声很敏感，在提取边缘时往往会出现伪边缘响应。

对数：

在数学中，对数是对求幂的逆运算，正如除法是乘法的逆运算，反之亦然。 [6] 这意味着一个数字的对数是必须产生另一个固定数字（基数）的指数。

在简单的情况下，乘数中的对数计数因子。更一般来说，乘幂允许将任何正实数提高到任何实际功率，总是产生正的结果，因此可以对于b不等于1的任何两个正实数b和x计算对数。

如果a的x次方等于N（a>0，且a≠1），那么数x叫做以a为底N的对数（logarithm），记作x=loga N。其中，a叫做对数的底数，N叫做真数。

迷信 边缘科学 如何区分?

存在就有他的理由

区别是后人强加上去的

科学

是指

现在能用有限的知识证明出来的

边缘科学是模糊的证明

不能明确的说明道理

是现在的知识无法去证明

prewitt算子中文名

Prewitt算子（平均分法）。

是一种一阶微分算子的边缘检测，利用像素点上下、左右邻点的灰度，在边缘处达到极值检测边缘，去掉部分伪边缘，对噪声具有平滑作用。其原理是在图像空间利用两个方向模板与图像进行邻域卷积来完成的，这两个方向模板一个检测水平边缘，一个检测垂直边缘。

基本介绍

对数字图像f(x，y)，Prewitt算子的定义如下：

G(i)=|[f(i-1,j-1)+f(i-1,j)+f(i-1，j+1)]-[f(i+1,j-1)+f(i+1，j)+f(i+1，j+1)]|

G(j)=|[f(i-1,j+1)+f(i,j+1)+f(i+1，j+1)]-[f(i-1,j-1)+f(i,j-1)+f(i+1，j-1)]|

则 P(i,j)=max[G(i),G(j)]或 P(i,j)=G(i)+G(j)

经典Prewitt算子认为：凡灰度新值大于或等于阈值的像素点都是边缘点。即选择适当的阈值T，若P(i,j)≥T，则(i,j)为边缘点，P(i,j)为边缘图像。这种判定是欠合理的，会造成边缘点的误判，因为许多噪声点的灰度值也很大，而且对于幅值较小的边缘点，其边缘反而丢失了。