Edge detection (original) (raw)
Detekce hran je postup v digitálním zpracování obrazu,sloužící k nalezení oblastí pixelů, ve kterých se podstatně mění jas.
| Property | Value |
|---|---|
| dbo:abstract | Detekce hran je postup v digitálním zpracování obrazu,sloužící k nalezení oblastí pixelů, ve kterých se podstatně mění jas. (cs) يتضمن كشف الحواف طرق رياضية متنوعة تساعد في تعريف نقط في الصورة الرقمية التي عندها تتغير إضاءة الشاشة بشكل حاد أو الإضاءة متقطعة. تُنظم نقط الصورة التي تغيرت عندها الإضاءة بشكل حاد في مجموعة من المنحنيات المقطعة تسمى بالحواف. تُعرف مشكلة إيجاد الانقطاع في الإشارات في البعد الواحد بمصطلح الكشف الخطوي أو خطوة الكشف، ومشكلة إيجاد الإشارة المنقطعة خلال الزمن بمصطلح كشف التغير. كشف الحواف هو أداة أساسية في معالجة الصورة والإبصار للآلات والإبصار الحاسوبي وجزئياً في كشف مميزات المناطق واستخراج الممميزات. (ar) Die Kantendetektion oder Kantenextraktion ist Teil einer Segmentierung von Elementen in der Bildverarbeitung. Sie versucht, flächige Bereiche in einem digitalen Bild voneinander zu trennen, wenn sie sich entlang gerader oder gekrümmter Linien ausreichend in Farb- oder Grauwert, Helligkeit oder Textur unterscheiden. Spezielle Kantenoperatoren sollen die Übergänge zwischen diesen Bereichen erkennen und als Kanten markieren. Zugleich soll aber ein einzelner, homogener Bereich als solcher erkannt werden und von einem guten Kantendetektor nicht durch eine Kante in zwei Flächen geteilt werden. Eine Hauptschwierigkeit der Kantendetektion, insbesondere bei dreidimensionalen Objekten, ist die Unterscheidung von Reflexionskanten, die auf Eigenschaften des Objektes beruhen, und Beleuchtungskanten, die auf Eigenschaften der Beleuchtung beruhen (z. B. Schatten, Lichtkegel). Die Kantendetektion wird u. a. im Computer Vision, in der Photogrammetrie und der Kartografie eingesetzt, um z. B. aus Luftbildern genaue Objekt- oder Geländekanten zu detektieren. (de) Edge detection includes a variety of mathematical methods that aim at identifying edges, curves in a digital image at which the image brightness changes sharply or, more formally, has discontinuities. The same problem of finding discontinuities in one-dimensional signals is known as step detection and the problem of finding signal discontinuities over time is known as change detection. Edge detection is a fundamental tool in image processing, machine vision and computer vision, particularly in the areas of feature detection and feature extraction. (en) La detección de bordes es una herramienta fundamental en el procesamiento de imágenes y en visión por computadora, particularmente en las áreas de detección y , que tiene como objetivo la identificación de puntos en una imagen digital en la que el brillo de la imagen cambia drásticamente o, más formalmente, tiene discontinuidades. El mismo problema de encontrar discontinuidades en señales 1D se conoce como . (es) En traitement d'image et en vision par ordinateur, on appelle détection de contours les procédés permettant de repérer les points d'une image matricielle qui correspondent à un changement brutal de l'intensité lumineuse. Ces changements de propriétés de l'image numérique indiquent en général des éléments importants de structure dans l'objet représenté. Ces éléments incluent des discontinuités dans la profondeur, dans l'orientation d'une surface, dans les propriétés d'un matériau et dans l'éclairage d'une scène. La détection des contours dans une image réduit de manière significative la quantité de données en conservant des informations qu'on peut juger plus pertinentes. Il existe un grand nombre de méthodes de détection des contours de l'image mais la plupart d'entre elles peuvent être regroupées en deux catégories. La première recherche les extremums de la dérivée première, en général les maximums locaux de l'intensité du gradient. La seconde recherche les annulations de la dérivée seconde, en général les annulations du laplacien ou d'une expression différentielle non linéaire. (fr) Deteksi tepi adalah cara-cara matematis untuk mengenali titik-titik dalam citra digital yang kecerahannya berubah drastis atau, secara formal, memiliki diskontinuitas. Titik-titik yang mengalami perubahan kecerahan secara drastis biasanya berada dalam suatu garis atau kurva yang disebut sebagai tepi. Deteksi tepi adalah alat dasar dalam pengolahan citra digital, penglihatan mesin, dan penglihatan komputer, khususnya dalam bidang deteksi fitur dan ekstraksi fitur. (in) Il riconoscimento dei contorni (edge detection) è utilizzato allo scopo di marcare i punti di un'immagine digitale in cui l'intensità luminosa cambia bruscamente. Bruschi cambiamenti delle proprietà di un'immagine sono di solito il sintomo di eventi o cambiamenti importanti del mondo fisico di cui le immagini sono la rappresentazione. Questi cambiamenti possono essere ad esempio: discontinuità della profondità, discontinuità dell'orientamento delle superfici, modifica delle proprietà dei materiali, e variazioni dell'illuminazione proveniente dall'ambiente circostante. Il riconoscimento dei contorni è un campo di ricerca del e della visione artificiale, in particolare della branca del (feature extraction). L'operazione di riconoscimento dei contorni genera immagini contenenti molte meno informazioni rispetto a quelle originali, poiché elimina la maggior parte dei dettagli non rilevanti al fine dell'individuazione dei contorni, conservando invece le informazioni essenziali per descrivere la forma e le caratteristiche strutturali e geometriche degli oggetti rappresentati. Esistono molti metodi per riconoscere i contorni, ma la maggior parte può essere raggruppata in due categorie: metodi basati sulla ricerca (search-based) e metodi basati sull'attraversamento dello zero (zero-crossing). I metodi basati sulla ricerca riconoscono i contorni cercando i massimi ed i minimi della derivata del primo ordine dell'immagine, di solito cercando la direzione in cui si ha il massimo gradiente locale. I metodi zero-crossing cercano i punti in cui la derivata del secondo ordine passa per lo zero, solitamente la funzione laplaciana o un'espressione differenziale di una funzione non-lineare. (it) エッジ検出（エッジけんしゅつ、英: edge detection）は、画像処理やコンピュータビジョンの用語で、 (feature detection) や (feature extraction) の一種であり、デジタル画像の画像の明るさが鋭敏に、より形式的に言えば不連続に変化している箇所を特定するアルゴリズムを指す。 (ja) Detecção de borda é uma técnica de processamento de imagem e visão computacional para determinar pontos de uma imagem digital em que a intensidade luminosa muda repentinamente. Mudanças repentinas em imagens geralmente refletem eventos importantes no cenário, como a descontinuação da profundidade (transição entre o objeto e o fundo), descontinuação da orientação da superfície, mudança das propriedades do material ou variações na iluminação da cena. A detecção de borda é bastante usada na área de extração de características. Sua utilização reduz significativamente a quantidade de dados a serem processados, e descarta informação que é considerada menos relevante, ainda que preservando importantes propriedades estruturais de uma imagem. A detecção pode ser prejudicada por bordas falsas criadas por ruídos na imagem (provenientes da digitalização, compressão ou através do próprio processo de captura da imagem). Isso pode ser amenizado ao utilizar alguma técnica de antes da detecção de borda. (pt) Wykrywanie krawędzi – proces polegający na zaznaczeniu punktów cyfrowego obrazu, w których gwałtownie zmienia się luminancja. Ostre krawędzie na obrazie przeważnie odzwierciedlają ważne zdarzenia i zmiany w przedmiotach przedstawionych na zdjęciach. Zmiany luminancji mogą być wywołane: * zmianą głębokości, * zmianą orientacji powierzchni, * zmianą właściwości materiału, * różnorodnością oświetlenia scen. Wykrywanie krawędzi jest częścią badań zajmujących się przetwarzaniem obrazu i postrzeganiem świata przez maszyny, z naciskiem na przyszłe jego wykorzystanie. Wykrywanie krawędzi na obrazie zmniejsza znacząco liczbę danych i filtruje informacje, które mogą być postrzegane jako mniej znaczące, zachowując ważne własności struktur znajdujących się na obrazie. Jest wiele metod detekcji krawędzi, ale większość z nich może zostać zgrupowana w dwie kategorie, wykorzystujące badanie pierwszej pochodnej (metody gradientowe) lub wykorzystujące badanie drugiej pochodnej. Pierwsze metody wykrywają krawędzie poprzez wyszukiwanie maksimów i minimów pierwszej pochodnej obrazu. Drugie metody poszukują przejścia przez zero w drugiej pochodnej obrazu. W celu znalezienia krawędzi przeważnie stosuje się przejście przez zero operatora Laplace’a lub przejście przez zero nieliniowej różniczki. (pl) До виявля́ння ко́нтурів (англ. edge detection) належать різноманітні математичні методи, спрямовані на виявляння ко́нтурів (англ. edge), кривих у цифровому зображенні, на яких яскравість зображення змінюється різко, або, формальніше, має . Аналогічна задача пошуку розривів в одновимірних сигналах відома як (англ. step detection), а задача знаходження розривів сигналу в часі відома як (англ. change detection). Виявляння контурів — один з основних інструментів в обробці зображень, машинному та комп'ютерному баченні, особливо в областях виявляння та виділяння ознак. (uk) Выделение границ (выделение краёв) — термин в теории обработки изображения и компьютерного зрения, частично из области поиска объектов и выделения объектов, основывается на алгоритмах, которые выделяют точки цифрового изображения, в которых резко изменяется яркость или есть другие виды неоднородностей. (ru) 边缘检测（英語：Edge detection）是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。这些包括（i）深度上的不连续、（ii）表面方向不连续、（iii）物质属性变化和（iv）场景照明变化。边缘检测是图像处理和计算机视觉中，尤其是特征检测中的一个研究领域。 图像边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，保留了图像重要的结构属性。有许多方法用于边缘检测，它们的绝大部分可以划分为两类：基于查找一类和基于零穿越的一类。基于查找的方法通过寻找图像一阶导数中的最大和最小值来检测边界，通常是将边界定位在梯度最大的方向。基于零穿越的方法通过寻找图像二阶导数零穿越来寻找边界，通常是Laplacian过零点或者非线性差分表示的过零点。 (zh) |
| dbo:thumbnail | wiki-commons:Special:FilePath/Ääretuvastuse_näide.png?width=300 |
| dbo:wikiPageExternalLink | http://edge.kitiyo.com/ https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/9780470050118.ecse603 http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/48908-accurate-subpixel-edge-location https://www.mathworks.com/discovery/edge-detection.html |
| dbo:wikiPageID | 331680 (xsd:integer) |
| dbo:wikiPageLength | 32087 (xsd:nonNegativeInteger) |
| dbo:wikiPageRevisionID | 1120323469 (xsd:integer) |
| dbo:wikiPageWikiLink | dbr:Derivative dbr:Penumbra dbr:Curve dbr:Vladimir_Antonovich_Kovalevsky dbr:Image_noise_reduction dbr:Zero_crossing dbr:Line_(mathematics) dbr:Luminous_intensity dbr:Sobel_operator dbr:Step_detection dbr:Computer_vision dbr:Feature_extraction dbr:Hough_transform dbr:Point_spread_function dbr:Mach_bands dbr:Machine_vision dbr:Roberts_cross dbr:Gabor_filter dbr:John_Canny dbr:Log_Gabor_filter dbr:Moore_neighborhood dbc:Image_processing dbr:Error_function dbr:Feature_detection_(computer_vision) dbr:Noise_reduction dbr:Digital_image dbr:Pixel_connectivity dbr:Discontinuity_(mathematics) dbr:Object_recognition dbr:Prewitt_operator dbr:Ridge_detection dbc:Feature_detection_(computer_vision) dbr:Laplacian dbr:Edge_detection dbr:Pixel dbr:Hysteresis dbr:Image_noise dbr:Canny_edge_detector dbr:Change_detection dbr:Shading dbr:Kirsch_operator dbr:Marr–Hildreth_algorithm dbr:Signal-to-noise_ratio dbr:Image_derivative dbr:Image_processing dbr:Ron_Kimmel dbr:Phase_congruency dbr:Phase_stretch_transform dbr:Time_stretch_dispersive_Fourier_transform dbr:Mathematical dbr:Scale_space_representation dbr:Haralick dbr:First-order_derivative_expression dbr:Gaussian_kernel dbr:Gaussian_smoothing dbr:Adaptive_thresholding dbr:Edge-preserving_filtering dbr:Second-order_derivative_expression dbr:Depth-of-field dbr:Alfred_Bruckstein dbr:File:Ääretuvastuse_näide.png dbr:Doi:10.5201/ipol.2012.gjmr-lsd dbr:Exponential_filter dbr:File:PST_edge_detector_saint_Paul.tif dbr:File:Subpixel_edge_detection.png dbr:Frei–Chen_operator dbr:Roof_edge |
| dbp:first | Tony (en) |
| dbp:id | Edge_detection (en) |
| dbp:last | Lindeberg (en) |
| dbp:oldid | 17883 (xsd:integer) |
| dbp:title | Edge detection (en) |
| dbp:wikiPageUsesTemplate | dbt:Citation_needed dbt:Main dbt:Section_link dbt:Short_description dbt:SpringerEOM dbt:FeatureDetectionCompVisNavbox |
| dcterms:subject | dbc:Image_processing dbc:Feature_detection_(computer_vision) |
| gold:hypernym | dbr:Name |
| rdfs:comment | Detekce hran je postup v digitálním zpracování obrazu,sloužící k nalezení oblastí pixelů, ve kterých se podstatně mění jas. (cs) يتضمن كشف الحواف طرق رياضية متنوعة تساعد في تعريف نقط في الصورة الرقمية التي عندها تتغير إضاءة الشاشة بشكل حاد أو الإضاءة متقطعة. تُنظم نقط الصورة التي تغيرت عندها الإضاءة بشكل حاد في مجموعة من المنحنيات المقطعة تسمى بالحواف. تُعرف مشكلة إيجاد الانقطاع في الإشارات في البعد الواحد بمصطلح الكشف الخطوي أو خطوة الكشف، ومشكلة إيجاد الإشارة المنقطعة خلال الزمن بمصطلح كشف التغير. كشف الحواف هو أداة أساسية في معالجة الصورة والإبصار للآلات والإبصار الحاسوبي وجزئياً في كشف مميزات المناطق واستخراج الممميزات. (ar) Edge detection includes a variety of mathematical methods that aim at identifying edges, curves in a digital image at which the image brightness changes sharply or, more formally, has discontinuities. The same problem of finding discontinuities in one-dimensional signals is known as step detection and the problem of finding signal discontinuities over time is known as change detection. Edge detection is a fundamental tool in image processing, machine vision and computer vision, particularly in the areas of feature detection and feature extraction. (en) La detección de bordes es una herramienta fundamental en el procesamiento de imágenes y en visión por computadora, particularmente en las áreas de detección y , que tiene como objetivo la identificación de puntos en una imagen digital en la que el brillo de la imagen cambia drásticamente o, más formalmente, tiene discontinuidades. El mismo problema de encontrar discontinuidades en señales 1D se conoce como . (es) Deteksi tepi adalah cara-cara matematis untuk mengenali titik-titik dalam citra digital yang kecerahannya berubah drastis atau, secara formal, memiliki diskontinuitas. Titik-titik yang mengalami perubahan kecerahan secara drastis biasanya berada dalam suatu garis atau kurva yang disebut sebagai tepi. Deteksi tepi adalah alat dasar dalam pengolahan citra digital, penglihatan mesin, dan penglihatan komputer, khususnya dalam bidang deteksi fitur dan ekstraksi fitur. (in) エッジ検出（エッジけんしゅつ、英: edge detection）は、画像処理やコンピュータビジョンの用語で、 (feature detection) や (feature extraction) の一種であり、デジタル画像の画像の明るさが鋭敏に、より形式的に言えば不連続に変化している箇所を特定するアルゴリズムを指す。 (ja) До виявля́ння ко́нтурів (англ. edge detection) належать різноманітні математичні методи, спрямовані на виявляння ко́нтурів (англ. edge), кривих у цифровому зображенні, на яких яскравість зображення змінюється різко, або, формальніше, має . Аналогічна задача пошуку розривів в одновимірних сигналах відома як (англ. step detection), а задача знаходження розривів сигналу в часі відома як (англ. change detection). Виявляння контурів — один з основних інструментів в обробці зображень, машинному та комп'ютерному баченні, особливо в областях виявляння та виділяння ознак. (uk) Выделение границ (выделение краёв) — термин в теории обработки изображения и компьютерного зрения, частично из области поиска объектов и выделения объектов, основывается на алгоритмах, которые выделяют точки цифрового изображения, в которых резко изменяется яркость или есть другие виды неоднородностей. (ru) 边缘检测（英語：Edge detection）是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。这些包括（i）深度上的不连续、（ii）表面方向不连续、（iii）物质属性变化和（iv）场景照明变化。边缘检测是图像处理和计算机视觉中，尤其是特征检测中的一个研究领域。 图像边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，保留了图像重要的结构属性。有许多方法用于边缘检测，它们的绝大部分可以划分为两类：基于查找一类和基于零穿越的一类。基于查找的方法通过寻找图像一阶导数中的最大和最小值来检测边界，通常是将边界定位在梯度最大的方向。基于零穿越的方法通过寻找图像二阶导数零穿越来寻找边界，通常是Laplacian过零点或者非线性差分表示的过零点。 (zh) Die Kantendetektion oder Kantenextraktion ist Teil einer Segmentierung von Elementen in der Bildverarbeitung. Sie versucht, flächige Bereiche in einem digitalen Bild voneinander zu trennen, wenn sie sich entlang gerader oder gekrümmter Linien ausreichend in Farb- oder Grauwert, Helligkeit oder Textur unterscheiden. Spezielle Kantenoperatoren sollen die Übergänge zwischen diesen Bereichen erkennen und als Kanten markieren. Zugleich soll aber ein einzelner, homogener Bereich als solcher erkannt werden und von einem guten Kantendetektor nicht durch eine Kante in zwei Flächen geteilt werden. (de) Il riconoscimento dei contorni (edge detection) è utilizzato allo scopo di marcare i punti di un'immagine digitale in cui l'intensità luminosa cambia bruscamente. Bruschi cambiamenti delle proprietà di un'immagine sono di solito il sintomo di eventi o cambiamenti importanti del mondo fisico di cui le immagini sono la rappresentazione. Questi cambiamenti possono essere ad esempio: discontinuità della profondità, discontinuità dell'orientamento delle superfici, modifica delle proprietà dei materiali, e variazioni dell'illuminazione proveniente dall'ambiente circostante. Il riconoscimento dei contorni è un campo di ricerca del e della visione artificiale, in particolare della branca del (feature extraction). (it) En traitement d'image et en vision par ordinateur, on appelle détection de contours les procédés permettant de repérer les points d'une image matricielle qui correspondent à un changement brutal de l'intensité lumineuse. Ces changements de propriétés de l'image numérique indiquent en général des éléments importants de structure dans l'objet représenté. Ces éléments incluent des discontinuités dans la profondeur, dans l'orientation d'une surface, dans les propriétés d'un matériau et dans l'éclairage d'une scène. (fr) Wykrywanie krawędzi – proces polegający na zaznaczeniu punktów cyfrowego obrazu, w których gwałtownie zmienia się luminancja. Ostre krawędzie na obrazie przeważnie odzwierciedlają ważne zdarzenia i zmiany w przedmiotach przedstawionych na zdjęciach. Zmiany luminancji mogą być wywołane: * zmianą głębokości, * zmianą orientacji powierzchni, * zmianą właściwości materiału, * różnorodnością oświetlenia scen. Wykrywanie krawędzi jest częścią badań zajmujących się przetwarzaniem obrazu i postrzeganiem świata przez maszyny, z naciskiem na przyszłe jego wykorzystanie. (pl) Detecção de borda é uma técnica de processamento de imagem e visão computacional para determinar pontos de uma imagem digital em que a intensidade luminosa muda repentinamente. Mudanças repentinas em imagens geralmente refletem eventos importantes no cenário, como a descontinuação da profundidade (transição entre o objeto e o fundo), descontinuação da orientação da superfície, mudança das propriedades do material ou variações na iluminação da cena. (pt) |
| rdfs:label | كشف الحواف (ar) Detekce hran (cs) Edge detection (en) Kantendetektion (de) Detector de bordes (es) Deteksi tepi (in) Détection de contours (fr) Riconoscimento dei contorni (it) エッジ検出 (ja) Wykrywanie krawędzi (pl) Detecção de borda (pt) Выделение границ (ru) 边缘检测 (zh) Виявляння контурів (uk) |
| owl:sameAs | freebase:Edge detection wikidata:Edge detection dbpedia-ar:Edge detection dbpedia-cs:Edge detection dbpedia-de:Edge detection dbpedia-es:Edge detection dbpedia-et:Edge detection dbpedia-fa:Edge detection dbpedia-fi:Edge detection dbpedia-fr:Edge detection dbpedia-he:Edge detection dbpedia-id:Edge detection dbpedia-it:Edge detection dbpedia-ja:Edge detection dbpedia-pl:Edge detection dbpedia-pt:Edge detection dbpedia-ru:Edge detection dbpedia-sk:Edge detection dbpedia-tr:Edge detection dbpedia-uk:Edge detection dbpedia-zh:Edge detection https://global.dbpedia.org/id/Woz8 |
| prov:wasDerivedFrom | wikipedia-en:Edge_detection?oldid=1120323469&ns=0 |
| foaf:depiction | wiki-commons:Special:FilePath/Ääretuvastuse_näide.png wiki-commons:Special:FilePath/Subpixel_edge_detection.png |
| foaf:isPrimaryTopicOf | wikipedia-en:Edge_detection |
| is dbo:wikiPageRedirects of | dbr:Edge_thinning dbr:Differential_edge_detection dbr:Border_detection dbr:Edge_filter dbr:Edgel dbr:Image_edge |
| is dbo:wikiPageWikiLink of | dbr:Camouflage dbr:Scale_space dbr:Scan2CAD dbr:Scilab_Image_Processing dbr:List_of_algorithms dbr:Moore_machine dbr:NMS dbr:Morphological_gradient dbr:Stochastic_computing dbr:Deinterlacing dbr:Anisotropic_diffusion dbr:Retina dbr:Voreen dbr:Deferred_shading dbr:Deriche_edge_detector dbr:Index_of_electrical_engineering_articles dbr:Lossless_JPEG dbr:Range_segmentation dbr:Robinson_compass_mask dbr:Robotic_sensors dbr:Shearlet dbr:Convolution dbr:S.T.A.L.K.E.R.:_Shadow_of_Chernobyl dbr:General-purpose_computing_on_graphics_processing_units dbr:Generalised_Hough_transform dbr:Generalized_structure_tensor dbr:Geometric_feature_learning dbr:Template_matching dbr:GPT-2 dbr:Gaussian_blur dbr:Glossary_of_computer_graphics dbr:Glossary_of_electrical_and_electronics_engineering dbr:Content-based_image_retrieval dbr:Contour_line dbr:Corner_detection dbr:The_Saboteur dbr:Zero_crossing dbr:Ant_colony_optimization_algorithms dbr:Aphelion_(software) dbr:Sobel_operator dbr:Steerable_filter dbr:Step_detection dbr:Color_quantization dbr:Computer_vision dbr:Feature_(computer_vision) dbr:Hough_transform dbr:Kernel_(image_processing) dbr:Pattern_formation dbr:Photoreceptor_cell dbr:Polynomial_texture_mapping dbr:Machine_vision dbr:Roberts_cross dbr:CT_scan dbr:Active_contour_model dbr:True_Crime:_New_York_City dbr:True_Crime_(series) dbr:Hausdorff_distance dbr:Line_detection dbr:Log_Gabor_filter dbr:Unsharp_masking dbr:Shot_transition_detection dbr:Curve-shortening_flow dbr:Edge_thinning dbr:FFmpeg dbr:Cel_shading dbr:Center-surround_antagonism dbr:Difference_of_Gaussians dbr:Fast_approximate_anti-aliasing dbr:Focus_peaking dbr:Focus_stacking dbr:Frame_(artificial_intelligence) dbr:Glossary_of_machine_vision dbr:Gradient_vector_flow dbr:Sensory_cue dbr:Visual_cortex dbr:PlayStation_Eye dbr:Prewitt_operator dbr:Pruning_(morphology) dbr:Randomized_Hough_transform dbr:Receptive_field dbr:Region_of_interest dbr:Ridge_detection dbr:HSL_and_HSV dbr:Heat_equation dbr:JPEG dbr:The_Golden_Compass_(video_game) dbr:Optical_braille_recognition dbr:Augmented_reality dbr:Kinect dbr:Laplace_operator dbr:Binary_image dbr:Blob_detection dbr:Edge-preserving_smoothing dbr:Edge_detection dbr:Edge_enhancement dbr:Differential_edge_detection dbr:Digital_image_processing dbr:Discrete_cosine_transform dbr:Automatic_number-plate_recognition dbr:Boosting_(machine_learning) dbr:Photo_Raster dbr:Edgell dbr:I-Cybie dbr:Image_SXM dbr:Image_segmentation dbr:Brownian_motion dbr:Neats_and_scruffies dbr:Canny_edge_detector dbr:Change_detection dbr:Shader dbr:Kirsch_operator dbr:Maestro_(software) dbr:Marr–Hildreth_algorithm dbr:Median_filter dbr:Sum_of_absolute_differences dbr:Visual_Instruction_Set dbr:Gunilla_Borgefors dbr:Illusory_contours dbr:Image_analysis dbr:Image_editing dbr:Image_gradient dbr:Image_histogram dbr:Image_processor dbr:Image_texture dbr:Image_tracing dbr:Ocular_dominance_column dbr:Vision_chip dbr:Phase_congruency dbr:Motion_analysis dbr:Multisample_anti-aliasing dbr:PhyCV dbr:Structure_tensor dbr:Phase_stretch_transform dbr:Teleophthalmology dbr:Optical_stretcher dbr:Outline_of_computer_vision dbr:Outline_of_electrical_engineering dbr:Outline_of_object_recognition dbr:Separable_filter dbr:Topological_derivative dbr:Visual_Turing_Test dbr:Border_detection dbr:Edge_filter dbr:Edgel dbr:Image_edge |
| is foaf:primaryTopic of | wikipedia-en:Edge_detection |
