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MRI 之所以能利用单个原子核的磁性，是因为图像处理现在是医学等许多生活方面的重要阶段。图像处理使用数学运算符来分析和处理数字图片。边缘检测是此过程中的关键阶段。这两组特征都将图片的数据描述为图像处理的输入。当图片出现突然的不连续性时，边缘检测就是识别和检测分隔它们的线的行为（L. Han, Y. 2020）。像素强度不连续性描述了图片中项目之间的边界。边缘检测几乎普遍使用一种运算符（二维滤波器），该运算符对图片中的大梯度敏感，同时在均匀区域返回零值。边缘检测运算符的数量惊人，每个运算符都针对检测某些类型的边缘进行了优化。边缘方向、噪声环境和边缘结构都是选择边缘检测运算符时要考虑的因素。灰度值的不连续性使边缘具有独特的外观。这意味着边缘表示一个项目结束而另一个项目开始的点。许多因素都会影响图像边缘的外观，包括：数字图像的亮度在某些点突然波动，并且对象的几何和光学特征以及边缘识别的数学算法用于识别这些点（或换句话说，具有不连续性）。近年来，研究人员对此产生了关注（R. Bausys，2020 年；M. Ravi Kumar 等人，2020 年；P. Kanchanatripop 和 D. Zhang，2020 年；SKT Hwa，2020 年；S. Bourouis、R. Alroobaea，2020 年；ZH Naji，2020 年；AK Bharodiya 和 AM Gonsai，2019 年；J. Mehena，2019 年）。
边缘检测技术与...的比较研究
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