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本文標題："工件邊緣粗糙度測量顯微鏡"
新聞來源：未知 發布時間：2013-6-13 17:27:48 本站主頁地址：http://m.zulinpingtai.cn
小波特征
不像一般方法萃取整體的（global）紋理資訊，多尺度/多頻道（multiscale/multichannel）的方法萃
取的都是局部的（local）紋理特性。這種方法多半借著一組局部的濾波器（local filters）與影像做某
些運算就可以得到紋理的特征。每一頻道只說明特定的紋理特性或反應人類的視覺系統
首先，對于一張影像我們可以視為是二維的亮度分布
(x,y)，其中i,j 代表影像之空間解析度，0≦i,j≦
M-1，M 為影像之大小；(i,j)為點(i,j)相對于影像此點的亮度值。而紋理是一種鄰域相關的特性
（neighborhood property），因此，影像中單一點的亮度值對紋理而言是毫無意義的
影像中的邊緣附近，總存在灰度的或紋理的變化，這種變化是一個物體過渡到另一個物體所造
成的，
這就是我們常說的邊緣（edge）。
邊綠經常發生在灰度值有重大且有意義的改變的地方。在紋
路影像中，邊緣的地方往往含有相當多的資訊，如粗糙度、方向性、周期性...。因此，我們希望能找
出代表原始紋理影像的邊緣的地方。而我們的濾波器本身即是一個插分濾波器，所以只要求出轉換后
影像的局部極值（local extreme）的地方，即是邊緣的所在。我們就以此當作紋理分辨的主要特征
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