1、“.....线形连接程度好，其边缘检测中含有的噪声也是最少的。其边缘间断也最少。算子是将滤波增强与检测集身的基于阶导数的优化算子，因此呈现出的边缘检测效果好。尽管经过边缘检测能够完整检测出牛体边缘处的轮廓，然而由于噪声及光照不均等情况的存在，其结果经常不能完整地勾画出物体的边缘，因此边缘检测算子提取的边缘较其他两种算子完整，算子得到的边缘会比算子得到的边缘显得粗而亮，和算子两者边缘检测效果基本致，产生的边缘较宽，间断比较多。较和边缘较粗信息丢失多，其噪声也比前两者多。种阶微分算子检测边缘时，易出现削顶现象，对图像顶部检测困难。阶微分算子普遍对噪声敏感。阶微分算子中，基于边缘的图像分割在牛体尺测量中的应用论文原稿如图所示在边缘检测后的图像中进行牛体体尺的测量，通过计算得到牛体的实际尺寸。利用欧式公式以像素为单位计算维两个测点之间的长度，选用定的参考物建立像素与实际长度的比例关系......”。

2、“.....这里选用牛耳标作为标定物，如图和图所示，已知维平面上两点与之间的欧氏距离公式为由式经计算得牛耳标在图中两平行线间像素距离为个像素，已知牛耳标易。算子能够检测出些尖锐和细小的边缘，并能够保持所有边缘的宽度都是个像素。其检测出的边缘线都是单像素宽，边缘线上仅会存在少量被破坏的边缘点。算子检测出的边缘完整程度是这几种算子中最好的，线形连接程度好，其边缘检测中含有的噪声也是最少的。其边缘间断也最少。算子是将滤波增强与检测集身的基于阶导数的优化算子，因此呈现出的边缘检测效果好。尽管经过以将其运用到牛体体征测量的计算中。牛体体征的测量本文仅对两个牛体指标体高和体直长进行测量。从图中可以看出，在阈值选择相同时，算子提取的边缘较其他两种算子完整，算子得到的边缘会比算子得到的边缘显得粗而亮，和算子两者边缘检测效果基本致......”。

3、“.....间断比较多。较和边缘较粗信息丢常用的边缘检测算子算子算子提出了种将差分运算局部平均的方法。它不是简单求平均再差分，而是加强了中心像素上下左右个方向像素的权重，运算结果是幅边缘图像。它通过对行列的变化检测来检测边缘，通过核来完成检测。算子所得边缘较粗，图像边缘不止个像素。算子通过增加中心点的重要性而实现种程度的平滑效果。常用在检测中对精度要求不高的场合。算子进行边缘检测特征提取等步骤对眼睛进行检测，发现算子能够较清晰反映出瞳孔的边缘部分，能够保证信息的完整度，清晰和连贯。该方法快捷有效，能够方便地进行近视眼病筛查。刘远仲等利用维高斯函数计算梯度幅值，通过阈值边缘检测进行边缘定位，并用数学形态学对边缘进行融合的方法，将算子和数学形态学相结合对白酒显微图像进行边缘检测，检测出的酒分子结构边缘较准确，边缘连显的边缘。摘要图像分割是图像处理分析和理解的基础......”。

4、“.....边缘检测能勾画出目标物体，蕴含丰富的信息，是图像分割识别和分析中抽取图像特征的重要方法。本文通过常用算子如和算法对牛体图像分割的效果进行实验对比，证明算子总体上优于其他算子。针对算子分割缘提取，经过对猪体的体长体宽进行了测量，其平均相对误差分别为，测量精度较高，对猪体体尺的检测效果较好。将算法运用在牛体征的检测中，将会促进畜牧业向智能化水平发展，这对现代畜牧中智慧牧场的建设是很有帮助的。算法算子是在年提出了种最优化的梯度边缘检测算子。它采用高斯函数对图像进行平滑处理，同时采用双阈值算法检测和连接边缘，因此具有较强的前的研究主要集中在两方面是结合经典算子和新思想，寻找新的性能更好的算子是将已经成熟的边缘检测算子更高效地运用在实际的场景。因此将其运用到不同的领域将会是今后发展的大方向。如彭嘉涵通过图像处理的方法对近视诊断进行了研究......”。

5、“.....发现算子能够较清晰反映出瞳孔的边缘部分，能够保证信息的完整度，清晰和连贯基于边缘的图像分割在牛体尺测量中的应用论文原稿性较好。刘同海等通过对猪体背景去除经中值滤波后动态确定图像值化的阈值，生成猪体值图像并通过算法，准确快速实现了猪体轮廓边缘提取，经过对猪体的体长体宽进行了测量，其平均相对误差分别为，测量精度较高，对猪体体尺的检测效果较好。将算法运用在牛体征的检测中，将会促进畜牧业向智能化水平发展，这对现代畜牧中智慧牧场的建设是很有帮助的。作用。边缘检测的目的是获取目标轮廓。图像的边缘检测是利用图像的阶导数的极值或阶导数过零点信息来实现的。对于些经典的边缘检测算子，目前的研究主要集中在两方面是结合经典算子和新思想，寻找新的性能更好的算子是将已经成熟的边缘检测算子更高效地运用在实际的场景......”。

6、“.....如彭嘉涵通过图像处理的方法对近视诊断进行了研究，通过图像预处理运用的信息，是图像分割识别和分析中抽取图像特征的重要方法。本文通过常用算子如和算法对牛体图像分割的效果进行实验对比，证明算子总体上优于其他算子。针对算子分割可能产生的断裂和不完整，运用运算结合模糊和边缘信息去除断边，利用数字形态学重新填充图像中的空洞，增强边缘轮廓显示的效果。在此基能产生的断裂和不完整，运用运算结合模糊和边缘信息去除断边，利用数字形态学重新填充图像中的空洞，增强边缘轮廓显示的效果。在此基础上进行的牛体测量结果与实际结果相比误差较小，测量精度较高，其通用性较好，能够满足日常对于牛体体高和体长的测量要求。关键词边缘检测图像分割算子运算牛体尺测量中图分类号文献标识码文章编号引言边缘蕴含着丰富的信息，在图像处理中有着重要声抑制能力，不容易受噪声的干扰，能够检测到真正的弱边缘......”。

7、“.....和等算子相比，其边缘线性较细定位精度比较高边缘提取较完整且边缘连接程度最佳。边缘检测算法非常复杂，但也很有趣它有个步骤，即使用高斯滤波器对图像进行去噪计算梯度在边缘上使用非最大抑制在检测到的边缘上使用双阈值去除假阳性，最后还会分析所有的边缘及其之间的连接，以保留真正的边缘并消除不该方法快捷有效，能够方便地进行近视眼病筛查。刘远仲等利用维高斯函数计算梯度幅值，通过阈值边缘检测进行边缘定位，并用数学形态学对边缘进行融合的方法，将算子和数学形态学相结合对白酒显微图像进行边缘检测，检测出的酒分子结构边缘较准确，边缘连续性较好。刘同海等通过对猪体背景去除经中值滤波后动态确定图像值化的阈值，生成猪体值图像并通过算法，准确快速实现了猪体轮廓上进行的牛体测量结果与实际结果相比误差较小，测量精度较高，其通用性较好，能够满足日常对于牛体体高和体长的测量要求......”。

8、“.....在图像处理中有着重要的作用。边缘检测的目的是获取目标轮廓。图像的边缘检测是利用图像的阶导数的极值或阶导数过零点信息来实现的。对于些经典的边缘检测算子，基于边缘的图像分割在牛体尺测量中的应用论文原稿心点的重要性而实现种程度的平滑效果。常用在检测中对精度要求不高的场合。算子算子是种利用局部差分算子寻找边缘的算子。其对于陡峭的低噪声图像效果较好，它可以由两个的模板共同实现。基于边缘的图像分割在牛体尺测量中的应用论文原稿。摘要图像分割是图像处理分析和理解的基础，目前它已经成为机器视觉研究领域最活跃的课题之。边缘检测能勾画出目标物体，蕴含丰得到的边缘像素点集合需要进行连接处理来将其连接成有意义的边。通过运算结合模糊分割和边缘信息，去除断边利用形态学重新填充图像中的空洞，从而使其边缘结果得到了大的改善......”。

9、“.....经运算后断裂的边可以得到很好的连接，其整体轮廓边缘较边缘检测后有了很大的改善，经过对比后可以看出运算后得到的轮廓与原始牛体轮廓相似度很高，因此可以将其运子边缘检测边缘保留较为完整，定位准确，算子是这几种算子里是最容易受噪声影响的算子，其边缘连续性较上述种阶微分算子好，检测精度高，但会产生伪边缘。其抑制噪声的能力相比边缘算子较差，因此选择个既能有好的边缘又包含噪声很少的阈值很不容易。算子能够检测出些尖锐和细小的边缘，并能够保持所有边缘的宽度都是个像素。其检测出的边缘线都是单像素宽，边缘线上仅会存在物两平行线间的距离为，由此，可以确定像素距离与实际距离之间的关系，即像素。牛体高测量这里用垂直于轴的光标直线在牛体边缘检测图像牛体特征位置由左向右开始扫描，光标直线与牛体相交成条线段，髻甲的位置，我们可以通过牛自然站立时其前肢的最高点来确定，测点位置如图所示......”。