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本文标题："工件边缘粗糙度测量显微镜"
新闻来源：未知 发布时间：2013-6-13 17:27:48 本站主页地址：http://www.jiance17.com
小波特征
不像一般方法萃取整体的（global）纹理资讯，多尺度/多频道（multiscale/multichannel）的方法萃
取的都是局部的（local）纹理特性。这种方法多半借着一组局部的滤波器（local filters）与影像做某
些运算就可以得到纹理的特征。每一频道只说明特定的纹理特性或反应人类的视觉系统
首先，对于一张影像我们可以视为是二维的亮度分布
(x,y)，其中i,j 代表影像之空间解析度，0≦i,j≦
M-1，M 为影像之大小；(i,j)为点(i,j)相对于影像此点的亮度值。而纹理是一种邻域相关的特性
（neighborhood property），因此，影像中单一点的亮度值对纹理而言是毫无意义的
影像中的边缘附近，总存在灰度的或纹理的变化，这种变化是一个物体过渡到另一个物体所造
成的，
这就是我们常说的边缘（edge）。
边绿经常发生在灰度值有重大且有意义的改变的地方。在纹
路影像中，边缘的地方往往含有相当多的资讯，如粗糙度、方向性、周期性...。因此，我们希望能找
出代表原始纹理影像的边缘的地方。而我们的滤波器本身即是一个插分滤波器，所以只要求出转换后
影像的局部极值（local extreme）的地方，即是边缘的所在。我们就以此当作纹理分辨的主要特征
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