1 簡介

隨著計算機軟硬件技術的飛速發展，數字圖像處理技術在醫療、交通、航空航天、計算機視覺等領域得到了廣泛的應用。其中對圖像進行計算機自動識別和

理解是其主要目的之一。邊緣作為圖像的基本特征，廣泛地存在于物體與物體、物體與背景之間，它反映了目標的重要特征，是進行圖像分割的基本依據。人們常常利用邊緣特征將圖像分割分解為一系列有意義的目標或區域，進而依據各種特征對其中的物體進行自動識別和理解。物體的邊緣表現為灰度的突變。經典的邊緣檢測方法是考察圖像各個像素的特定鄰域內灰度的變化，根據相應的一階或二階方向導數變化規律對邊緣進行檢測，這類方法大多數使用基于方向導數掩模求卷積的算法實現。脈沖耦合神經網絡由于具有良好的脈沖傳播特性，在圖像處理、模式識別等領域獲得了廣泛的應用，利用進行邊緣檢測是它在圖像處理中的重要應用之一。

總結

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