鉴于大家对其他类别十分关注，我们编辑小组在此为大家搜集整理了“MATLAB工具开发了智能车辆交通标志分割算法”一文，供大家参考学习
| 2.4 基于小波多尺度边缘检测方法 20世纪90年代，随着小波分析得到迅速发展，小波开始用于边缘检测。作为研究非线性信号的工具，小波分析在边缘检测方面具有得天独厚的优势，Mallat在这一方面做了不少工作。 2.5 串行边界查找法 该法基本思路是先查找高梯度值的像素，然后将它们连接起来形成曲线表校对象的边缘。串行边界查找方法在很大程度上受起始点的影响，以前检测象素的结果对下一象素的判断也有较大影响，其困难是如何连接高梯度的象素，因为在实际图像中它们通常不相邻，另一个问题是噪声的影响，因为梯度算子具有连通特性，噪声通常也是高频的，因此可能造成一些错误边缘象素的检测。 3.3 基于HSI颜色空间的交通标志图像分割 3.3.1 HSI模型 在许多情况下颜色可以表示成色调(H)、饱和度(S)和强度(I)，这三个分量构成了彩色空间。色调(H)用角度来标定，在径向方向上饱和度(s)的深浅用离开中心线的距离表示，在垂直方向上(I)对应与颜色的亮度和灰度。 |
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