| 详细介绍：
在对兽用B超图像进行特征提取之前，一般要进行边缘检测，然后再对图像二值化处理以提取图像特征。边缘检测算法处理的目的是要突出图像的边缘，而边缘以外的图像内容被削弱或者被完全去掉。
兽用B超数字图像的边缘检测是图像分割、目标边缘识别、区域形状提取等图像分析领域十分重要的基础,也是图像识别中提取图像特征的一个重要属性。物体边缘是以局部特征不连续的形式出现的, 即是指兽用B超图像局部亮度变化显著的部分, 例如灰度值的突变、颜色的突变、纹理结构的突变等, 同时物体的边缘也是不同区域的分解处。图像边缘具有方向和幅度两个特性, 通常沿边缘的走向灰度变化平缓, 垂直于边缘走向的象素灰度变换剧烈。利用边缘检测来分割图像,其基本思想就是先检测图像中的边缘点, 再按照某种方法将边沿点连接成轮廓,从而构成分割区域。由于边缘是所要提取目标和背景的分解线, 提取出边缘才能将目标和背景区分开。
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