翻译类英文文献

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第2步 平滑的形象和消除后的噪音,下一步就是要找到力量以梯度边缘图像。在索伯操作员进行二维空间梯度测量在图象。然后,绝对梯度近似级(边)在每一分力量可以找到。在索伯运营商使用一对3x3的面具,一估算卷积梯度x-direction(栏)和其他估计梯度y-direction(行)。他们如下: 大小、强度的边缘,或者是那么接近梯度公式。 第三步 寻找边缘是微不足道的梯度方向一次在x和y方向是众所周知的。然而,你将产生一个错误就是每当sumX等于零。所以在代码都要有限制设置时发生。每当梯度x的方向是为零,边缘方向有相当于90度或0度,根据个人的价值,梯度y-direction相等。如果GY的价值为零,边缘方向将等于0度。否则边缘方向将等于90度。这个配方查找边缘的方向就是:

步骤2在过滤图像和清楚噪音后，下一步就是通过图像的斜率来确定其边棱强度。Sobel算子可以在2维空间计算图像的倾斜度。接下来，就可以找到在每一点上的最接近的绝对斜率光度。Sobel算子使用一对3×3的卷积模板，一个是用来估计X方向（列）的倾斜度，而另一个是用来计算Y方向（行）的倾斜度。如下可见：光度斜率值，或者说边棱强度斜率值，近似于用公式所计算出的：步骤2一旦知道了X和Y方向的斜率值，找到边缘方向就很简单了。但是，当X的总数为0时会发生错误。所以在编码时需要对此进行限制。不管何时，当X方向的斜率值为0时，边缘方向必须为90度或0度，这是由Y方向斜率值来决定的。如果GY值为0，那么边缘方向将为0度。否则，边缘方向将为90度。计算边缘方向的公式是：