1、“.....这样就有两种方法求图像边缘对图像和高斯滤波器做卷积运算，再对产生的信号做拉普拉斯变换，最后做过零判断。先对高斯滤波器做拉普拉斯变换，再与图像做卷积运算，接着做过零判断。拉普拉斯算子对图像中的噪声非常敏感。它经常被用于制造双像素边缘，也不提供边缘方向信息。以其他算子相比，边缘检测算子更好，模板的高斯拉普拉斯算子如下图所示重庆邮电大学本科毕业设计论文图高斯拉普拉斯算子高斯拉普拉斯算子在边缘检测过程中达到了很高的精度，其原理是它将高斯算法和拉普拉斯算法结合起来，对图像进行滤波，不仅可以消除噪声，还能进行边缘检测。六边缘算子边缘检测的基本思想步是发现在图像有个局部最大值梯度像素。图像的边缘检测必须满足两个条件第，我们必须有效地抑制噪声，其次，尽可能精确的边缘位置。改进边缘检测对边缘的敏感性，也增强了对噪声的敏感性。算子是种性能很高边缘检测算子，它广泛用于许多图像处理领域。从本质上讲，它不仅仅是简单的梯度计算来确定个像素是否边缘点，在决定是否个像素是当前边缘点，需要考虑其他像素的影响，这不是个简单的边界跟踪，寻找边缘点......”。

2、“.....它把边缘检测的问题转换为检测函数极大值的问题。其基本思想是先对处理的图像选择定的滤波器进行平滑滤波，然后采用种称之为非最大值抑制的技术，对平滑后的图像处理后，得到最后的边缘图像。下面给出判断边缘检测算子优劣的三个标准信噪比准则在保证不漏检又不误检的情况下，尽可能使输出的信噪比最大。信噪比值越小，提取的边缘效果越低定位精度准则为了得到高精确度的图像，需要检找到边缘点与实际边缘最近的位置单边缘响应准则应对每个边缘点是独无二的。每个真正的边缘对应于边缘点检测和个接个，得到个像素的边缘宽度。基于上述准则，导出了使用功能推导方法的边缘定位精度和信噪比的产品组成个表达式，该表达式类似于高斯函数的重庆邮电大学本科毕业设计论文导数，这是这个函数的最佳逼近。算子的算法分为个步骤图像滤波计算图像的梯度抑制非最大点搜寻边界的起点跟踪边界。边缘检测基本原理算子实际上是种滤波器，其既有消除噪音的功能，还有边缘检测的能力。其原理是运用高斯函数在方向上的阶导数作为滤波器来去除噪音，接下来在滤波后的图像中分析图像的梯度，用以确定图像梯度的最大值......”。

3、“.....其数学描述如下二维为高斯函数为,在方向上是,的阶方向导数为式中式方向矢量，▽是梯度矢量。将图像,与作卷积，同时改变的方向取得最大值时的就是正优势，它能够有效的克服算子的缺点，并且能减弱噪声对识别性能的影响。仿真实验选取的原始图像如图所示，通过编写程序，分别利用算法，算法，算法，算法和算法对该格式的图片进行边缘提取，所的结果如图和所示。重庆邮电大学本科毕业设计论边缘，而且也减少了费用的判断的边缘的边缘提高定位的准确度得到的边缘和误差尽可能小的理论唯响应，也就是说，每个明确的边缘只能得到响应。边缘算子算子的原理是在差分算子的基础上完成的，其具体公式可以表示如下,其中是以整数的形式来表示图像的坐标。算子具有其边缘的优点是非常准确的，缺点是，它是对噪声敏感相对。在实践中，操作者常常被用来提取道路的边缘。二边缘算子重庆邮电大学本科毕业设计论文如在图典型边缘算子中所示，它的原理是将图像卷积运算的每个象素......”。

4、“.....因此，选择边缘算子输出最多两个卷积。算子，在与相邻像素之间的距离的像素的作用，根据指定给不同的权重的像素之间的距离。般而言，该距离越大，越小的影响。三边缘算子如图的典型算子的边缘算子，卷积运算对每像素的操作者，将得到的对应于该范围的边缘时，操作者的输出的振幅的最大值的边缘。图边缘算子算子原理比较简单，它是在个水平差的操作，垂直方向中的两种平均操作，相对而言，在操作者对噪声较不敏感，但是，平均处理是图像滤波的过程。四边缘算子拉普拉斯算子具有强烈的线性性和移步变形。其基本思想是运用二维向量的二阶导数进行计算。对于连续函数,的图像，其位置为可以定义拉普拉斯值为使用二阶导数信息拉普拉斯算子，无关各向同性，轴的方向，轴旋转梯度结果仍然是相同的。图像的二阶微分后，创建了个陡峭的零交叉边缘点，根图边缘算子重庆邮电大学本科毕业设计论文据该零交叉点边缘点。图和分别邻里域名系统和八个居委会拉普拉斯算子的。图邻域算子图邻域算子通常使用的拉普拉斯算子模板如图所示图拉普拉斯算子算法对噪声敏感，但其缺点也很明显，即边缘在些图形具有双重作用。因此，使用拉普拉斯算法的图像处理时，经过定的流畅处理......”。

5、“.....这种方法对噪声非常敏感，因此，可以在之前是边缘增强去噪。对于这点，并设计了种人类视觉方法的局部特性，该方法是使用高斯操作者对滤波操作，使用拉普拉斯边缘检测，即所谓的算法。该算法的主要思路和步骤如下滤波就是对图像,做平滑滤波，选取对应的滤波函数为高斯函数，即重庆邮电大学本科毕业设计论文,其中是个圆对称函数，其平滑的作用是可通过来控制的。将图像,与,进行卷积，可以得到个平滑的图像，即,增强对平滑图像,进行拉普拉斯运算，即,检测该准则由第二衍生物的图像获得的是零点点，通过取点的第导数。这种方法是用高斯卷积滤波器的第图像，从而平滑图像，减少了噪声，噪声隔离，滤波，和更小的结构。但由于图像的扩大边缘平滑，所以与局部梯度边沿检测器将仅考虑那些最大值点。这可以通过使用过零的二阶导数来实现。二阶导数近似的二维拉普拉斯函数，因为它是种操作者。在实践中，为了防止边缘检测不明显，应该选择第导数大于零点作为边缘点的阈值大。由于对平滑图像进行拉普拉斯运算可等效为,的拉普拉斯运算与,的卷积，故上式变为,式中称为滤波器......”。

6、“.....明确在个阶段以哪个工种为主，有了这种共识，问题就较易解决。为了满足工期要求，综合计划我们用倒计时的方案安排。要建立个有权威的把应快捷效率高的协调机构。由于多工种多专业共同施工，如果不善于组织协调，势必现场混乱，难收工程实效。协调机构由项目部承担，并可联合业主方共同组成。协调机构要定期开会，有议有决，严肃认真，雷厉风行。互创条件，为了共同的目标按时竣工，协调作战。要相互了解有关专业的设计及技术要求，把各技术人员组织起来，采取例会形式相互交流技术要求。目的是解决图纸矛盾和不足之处。以往告诉我们，图纸不清图纸矛盾是影响后期施工和主要因素，必须花大气力把问题解决在施工之前。正确合理地解决具体问题，使后期工作处于在序受控之下。我们将采取针对性做法要解决统的标高轴线混乱。土建有轴线标高要求，安装了同样，应由基础结构施工单位提供，不能随心所欲或粗枝大叶地定标高，否则积累误差会导致恶果。标高以建筑为准，结构标高安装标高应与其致。要控制好工作面工序多工种多交叉多相互争工作面的情况时有发生。除在长计划中细致安排外，还要作短期协调个工作面谁先进入，谁跟进，何时进，何时退都须确切决定......”。

7、“.....应设法抢回，使施工始终处于有序受控状态。成品保护对工种已完工的成品半成品要有保护措施，同时还应注意保护他人的成品，成品被破坏是后期施工的常见症多发症。空喊不行，定要措施到位，落实到人。设备保管做到不淋雨不受潮不受砸不被碰，零部件开关手把表盘电动机不被拆不被盗，说明书完整元缺。移动设备时，要经过责任人员，使设备时刻处浙江水利水电专科学校建筑工程系毕业实践成果第页共页于完整无损的状态。在结构上打洞开槽补埋铁件定要经过结构施工单位的技术负责人的核准，重要部位要报知设计单位。预应力结构上不得开槽凿孔。处理好交叉施工的安全保护处理好脚手架的占用。后期施工，个垂直工作面上可能有两个或三个班且同时施工，立体交叉的防护工作是后期施工管理要解决的个突出问题。要全面采取措施，即保护自身，也不能伤及他人。脚手架的占用拆搭都要控制，拆铁丝和扣件抽毛竹和钢管移动脚手架是绝不允许的。用水用电及接水接电要有控制，不能超荷浪费。污水排放要有组织有控制地进行，避免污水污染施工成品或设备。使用吊篮垂直运输机械，应有统安排，不能强占使用，发生纠纷。对于大宗材料，我们采取夜间运输的办法......”。

8、“.....禁止用楼层作临时设施，进易退难，切忌占用楼层，如此可适合工作面的安排。文明施工问题前期文明施工较易保持，后期保持难度较大。室外场地指定位置堆材料模板脚手及设备，楼层要随时清理，垃圾要运走，便于总布施工安排。浙江水利水电专科学校建筑工程系毕业实践成果第页共页十二推广应用十项新技术新工艺本工程我们目标按工程成本造价降低，主要措施如下材料计划刚开工工程，材料可适当多储点，工程接近扫尾，应该正确计算和进料，否则浪费工料。班组工作督促班组消灭砖头木头钢筋头铁夹头落地灰和砼以及砂石油漆桶底其为,这样就有两种方法求图像边缘对图像和高斯滤波器做卷积运算，再对产生的信号做拉普拉斯变换，最后做过零判断。先对高斯滤波器做拉普拉斯变换，再与图像做卷积运算，接着做过零判断。拉普拉斯算子对图像中的噪声非常敏感。它经常被用于制造双像素边缘，也不提供边缘方向信息。以其他算子相比，边缘检测算子更好，模板的高斯拉普拉斯算子如下图所示重庆邮电大学本科毕业设计论文图高斯拉普拉斯算子高斯拉普拉斯算子在边缘检测过程中达到了很高的精度......”。

9、“.....对图像进行滤波，不仅可以消除噪声，还能进行边缘检测。六边缘算子边缘检测的基本思想步是发现在图像有个局部最大值梯度像素。图像的边缘检测必须满足两个条件第，我们必须有效地抑制噪声，其次，尽可能精确的边缘位置。改进边缘检测对边缘的敏感性，也增强了对噪声的敏感性。算子是种性能很高边缘检测算子，它广泛用于许多图像处理领域。从本质上讲，它不仅仅是简单的梯度计算来确定个像素是否边缘点，在决定是否个像素是当前边缘点，需要考虑其他像素的影响，这不是个简单的边界跟踪，寻找边缘点，根据当前像素和像素来确定。它把边缘检测的问题转换为检测函数极大值的问题。其基本思想是先对处理的图像选择定的滤波器进行平滑滤波，然后采用种称之为非最大值抑制的技术，对平滑后的图像处理后，得到最后的边缘图像。下面给出判断边缘检测算子优劣的三个标准信噪比准则在保证不漏检又不误检的情况下，尽可能使输出的信噪比最大。信噪比值越小，提取的边缘效果越低定位精度准则为了得到高精确度的图像，需要检找到边缘点与实际边缘最近的位置单边缘响应准则应对每个边缘点是独无二的。每个真正的边缘对应于边缘点检测和个接个......”。