圖像檢測方法

A. 圖像邊緣檢測有哪幾種方法

sobel運算元應該是算比較簡單的，canny也算是比較常用的 ,pca我見過一般都是人臉的檢測，別的地方用的，還真不多吧，可能我水平還是有限，我剛搜了一下就有一篇文章是是關於PCA用於圖像邊緣的檢測，日本琉球大學的，已經發給你了。PCA的主要作用就是對多角度的測量數據進行觀察，去掉無用的數據，只保留主元，減小計算量，最合適的地方就是人臉識別，人臉肯定是有扭動的角度的。csdn上不少pca代碼。
邊緣檢測還是常規點好，那些sobel，roberts,canny等等多麼強大好用，為啥必須用pca啊？有篇文章 關於pca來做圖像特徵的，可能有包含邊緣的部分，自己找著下載看吧,在SPRINGER上 .

B. 目標圖像檢測（用幀差法和背景差分法結合的方法）

能不把代碼發給我下 感謝了 幀差法和背景差分法的matlab代碼

C. 在x射線實時成像檢測技術中，常用的圖像處理方法有哪幾種

X射線無損探傷是焊接質量控制的重要方法，目前常用的是膠片照相方法。隨著計算機技術的飛速發展，一種新型的無損檢測方法"X射線實時成像檢測技術"已應運而生，開始應用於焊縫的無損探傷。X射線實時成像檢測技術的原理可用兩個"轉換"來概述：X射線穿透金屬材料後被圖像增強器所接收，圖像增強器把不可見的X射線檢測信息轉換為可視圖像，稱為"光電轉換";就信息量的性質而言，可視圖像是模擬量，它不能為計算機所識別，如要輸入計算機進行處理，則需將模擬量轉換為數字量，進行"模/數轉換"，再經計算機處理將可視圖像轉換為數字圖像。其方法是用高清晰度電視攝像機攝取可視圖像，輸入計算機，轉換為數字圖像，經計算機處理後，在顯示器屏幕上顯示出材料內部的缺陷性質、大小、位置等信息，按照有關標准對檢測結果進行缺陷等級評定，從而達到檢測的目的。數字圖像的質量可以與X射線照相底片相媲美，因此可以代替膠片照相檢測方法。X射線實時成像無論在檢測效率、經濟效益、表現力、遠程傳送、方便實用等方面都比照相底片更勝一籌，因而具有良好的發展前景

D. 圖像處理：如何快速檢測圖像中存在的異常點

不同圖像不同啊，要是一張黑色圖上一個白點很容易檢測到，但是一般圖像沒有什麼好方法檢測到，並且你說的異常點指什麼這也不好定義吧

E. 圖像的邊界檢測基本方法

本文介紹邊界檢測的方法。
對圖片的像素，用這個像素的鄰域像素與這個像素的差值，來代替這個像素，得到的新的圖像，就會呈現類似於【簡筆畫】的效果。
這個過程，可以保留圖形中物體的邊界，而忽略其它的細節。
給出灰度圖。
用像素右邊的像素減去這個像素，差值代替這個像素。
img=io.imread('0.jpg')[:,:,0]
pic=img*1
u,v=img.shape
for i in range(u):
for j in range(v):
if i <u-1:
pic[i,j]=img[i+1,j]-img[i,j]
用像素下邊的像素減去這個像素，差值代替這個像素。
for i in range(u):
for j in range(v):
if j<v-1:
pic[i,j]=img[i,j+1]-img[i,j]
用像素右邊的像素和下邊的像素的和，減去這個像素的二倍，來代替這個像素：
for i in range(u):
for j in range(v):
if i<u-1 and j<v-1:
pic[i,j]=int(img[i,j+1]+img[i+1,j]-2*img[i,j])
用像素上下左右四個像素的和，減去這個像素的四倍，來代替這個像素：
for i in range(1,u):
for j in range(1,v):
if i<u-1 and j<v-1:
pic[i,j]=int(img[i,j+1]+img[i+1,j]+img[i,j-1]+img[i-1,j]-4*img[i,j])
這相當於使用下面的卷積內核進行的卷積處理：
kernel=[0,1,0,1,-4,1,0,1,0]
pic=juanji(img,kernel)

F. 圖像物理特徵和測量方法

二值圖像沒什麼好說的，反正就是黑白兩種顏色。
灰度圖像主要是看量化灰度級數，越多越好，但是耗費的存儲容量也越大。亮度、對比度也是影響對圖像感覺的因素。
彩色圖像無非就是由灰度圖像的一個分量擴展到了三個，無論是RGB還是YUV或是YIQ或是YCbCr等等都是使用的三個分量。除了直觀地量化級數外亮度、色調、飽和度是三大衡量的因素。
具體的很多關於視覺的書上都會有說。

G. 圖像觀察法

圖像觀察法是珠寶玉石材料無損檢測中使用最廣泛的方法。常用的儀器是各類放大鏡,寶石顯微鏡(倍率為45~75,帶暗場、明場等照明功能),偏光顯微鏡以及其他低倍率、功能單一的顯微鏡,超景深顯微鏡等。

(一)寶石顯微鏡

寶石顯微鏡是用來觀測寶石表面及內部特徵最常用的儀器,對彩色寶石產地特徵的觀察和信息採集具有最重要意義。

寶石顯微鏡主要由以下幾個部件組成:

(1)光學系統(透鏡系統),包括目鏡、物鏡等。

(2)照明系統,包括底光源、頂光源、光量強度調節按鈕等。

(3)機械繫統,包括支架、寶石夾、焦距調節旋鈕等。

圖2-1為直立式寶石顯微鏡的原理及結構圖。

圖2-8 DiamondView^TM下可見紅寶石內的生長條帶和裂隙(10×)

DiamondView^TM在使用時可將具光滑表面的樣品置於紫外光下,拍攝並記錄其紫外熒光圖樣。不同品種的寶石具有不同的發光特徵,不同產地的同一品種寶石其熒光特性(如熒光強度)也存在差異。對於鑽石而言,可將其熒光圖像直接與DiamondView^TM軟體中存有的各種天然和合成鑽石的紫外熒光圖樣進行對比,從而得出結論。

H. 如何檢測一張圖片的解析度，我掃描了一張圖片 我想測試下他的解析度，有什麼辦法

有個簡單的方法 ，就是在畫圖軟體里打開，把滑鼠放到圖片的右下角，然後在狀態欄里有兩個數字，這個是大約的。就是它的解析度。

I. 最簡單的圖像篡改檢測方法有哪些

第二個圖是篡改得到的
第三章圖是利用檢測演算法，定位除了篡改區域
自己看看你的演算法

J. 檢測出圖像的傾斜角的方法有哪些

二值文檔圖像傾斜角度檢測方法：通過遍歷圖像中的前景像素，並對其進行擴展，來加強文本行特徵，然後進行濾波平滑，並通過細化演算法，提取邊緣特徵，進而通過對細化後的像素進行標記，並統計像素點數，然後對連續像素點數小於閾值的邊緣特徵進行過濾並二值化。最後對處理所得的圖像進行HOUGH變換檢測二值文檔圖像的傾斜角度。