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有哪些方法求图像梯度?

A. 导数滤波器
B. prewitt算子
C. sobel算子
D. 拉普拉斯滤波器

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基于梯度(基于一阶导数)的边缘求取方法,以下哪些描述是正确的?

A. 梯度是一个标量值
B. 梯度的强度用模值来表示
C. 梯度强度越大则表示边缘越明显
D. 分别用横向和纵向的像素值的差值近似表示梯度向量的两个分量
E. 由两个方向的非线性滤波器组成

以下边缘检测方法是基于一阶导数的有哪些?

A. 导数滤波器
B. Prewitt算子
C. Sobel算子
D. Roberts算子
E. 罗盘算子

以下关于拉普拉斯滤波器正确的说法有哪些?

A. 拉普拉斯滤波器对图像进行滤波操作后,效果为边缘锐化
B. 拉普拉斯滤波器是一种差分滤波器
C. 拉普拉斯滤波器是一种线性滤波器
D. 拉普拉斯滤波器的滤波系数之和为0
E. 拉普拉斯滤波器的滤波矩阵只有一种形式
F. 用拉普拉斯滤波器滤波后图像边缘部分的像素会比较亮,而非边缘部分的像素会比较暗

下面关于二值图像的形态学运算正确的是( )

A. 结构元素的原点位置,确定了形态学运算后目标的位置
B. 若结构元素的位置不包含原点位置,则膨胀后的目标中不一定包含原始目标
C. 若结构元素的位置包含原点位置,则腐蚀后后的目标一定包含于原始目标中
D. 开运算和原点位置无关
E. 膨胀运算和原点位置无关
F. 一个图像连续多次开运算的结果和一次开运算的结果相同
G. 一个图像连续多次膨胀运算的结果和一次膨胀运算的结果相同
H. 图像经过开运算后的目标一定包含原始目标
I. 图像经过闭运算后的目标一定包含原始目标

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