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圖像是客觀對象的一種相似性描述，邊緣是圖像中的重要特征，邊緣檢測是基于灰度突變來分割圖像的最常用的方法，包含著許多重要信息。本文介紹的算法主要應用于智能割草機器人，現在常見的割草機器人，一般都采用鋪設線軌的方法，但是鋪設線軌成本很高。目前關于草地圖像邊緣檢測的算法偏于實驗，硬件成本和算法移植是核心問題，因此，研究改進草地圖像邊緣檢測算法對提高割草機器人智能化水平和計算機圖形交互領域的發展有著重要意義。本文針對草坪的環境特點，選取合適的邊緣檢測算法并進行了優化，能夠快速準確的識別出草地邊緣。
針對不同的圖像，采取的邊緣檢測方法也不同。要對草坪與背景進行分離以及針對草坪上障礙物的識別，就必須明白草坪環境的特點：范圍大，邊緣輪廓多種多樣且曲折可變，圖片像素值相對集中。根據對草地圖像的邊緣進行提取，判斷合理的路線，然后再反饋給機器人，基于此，對草地邊緣的檢測和提取在一定的準確性上還需要一定的實時性。有些算法雖然能準確的識別出草地邊緣，但是需要花費較長的時間，并不能滿足工業標準。
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