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AOD-CGOD-BCGOD-B 復(fù)合光柵光學(xué)微分處理實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)

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產(chǎn)品型號(hào)AOD-CGOD-B

品       牌

廠商性質(zhì)生產(chǎn)商

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更新時(shí)間:2022-03-21 10:05:33瀏覽次數(shù):15次

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在圖像識(shí)別技術(shù)中,突出圖像的邊緣是一種重要的方法。人們視覺對(duì)于邊緣比較敏感,因此對(duì)于一張比較模糊的圖像,由于突出了其他邊緣輪廓而變得易于識(shí)別。為了突出圖像的邊緣輪廓,我們可以用空間濾波的方法,去掉低頻而突出高頻,從而使圖像的輪廓突出。本試驗(yàn)介紹的使利用光學(xué)相關(guān)方法作圖像的空間微分處理,從而描出圖像的輪廓的邊緣。
本公司今日報(bào)道:CGOD-B 復(fù)合光柵光學(xué)微分處理實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)

一、產(chǎn)品簡介

在圖像識(shí)別技術(shù)中,突出圖像的邊緣是一種重要的方法。人們視覺對(duì)于邊緣比較敏感,因此對(duì)于一張比較模糊的圖像,由于突出了其他邊緣輪廓而變得易于識(shí)別。為了突出圖像的邊緣輪廓,我們可以用空間濾波的方法,去掉低頻而突出高頻,從而使圖像的輪廓突出。本試驗(yàn)介紹的使利用光學(xué)相關(guān)方法作圖像的空間微分處理,從而描出圖像的輪廓的邊緣。

 

二、知識(shí)點(diǎn)

光學(xué)微分處理、4f系統(tǒng)、空間頻率、空間濾波、全息復(fù)合光柵

 

三、涉及課程

信息光學(xué)、光學(xué)信息處理、高等光學(xué)、傅里葉光學(xué)、光學(xué)、應(yīng)用光學(xué)

 

四、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容

1、  光柵衍射泰伯效應(yīng)實(shí)驗(yàn)

2、  馬赫-曾德爾干涉制作復(fù)合光柵實(shí)驗(yàn)

3、  基于復(fù)合光柵實(shí)現(xiàn)光學(xué)微分處理實(shí)驗(yàn)CGOD-B 復(fù)合光柵光學(xué)微分處理實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)

一、產(chǎn)品簡介

在圖像識(shí)別技術(shù)中,突出圖像的邊緣是一種重要的方法。人們視覺對(duì)于邊緣比較敏感,因此對(duì)于一張比較模糊的圖像,由于突出了其他邊緣輪廓而變得易于識(shí)別。為了突出圖像的邊緣輪廓,我們可以用空間濾波的方法,去掉低頻而突出高頻,從而使圖像的輪廓突出。本試驗(yàn)介紹的使利用光學(xué)相關(guān)方法作圖像的空間微分處理,從而描出圖像的輪廓的邊緣。

 

二、知識(shí)點(diǎn)

光學(xué)微分處理、4f系統(tǒng)、空間頻率、空間濾波、全息復(fù)合光柵

 

三、涉及課程

信息光學(xué)、光學(xué)信息處理、高等光學(xué)、傅里葉光學(xué)、光學(xué)、應(yīng)用光學(xué)

 

四、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容

1、  光柵衍射泰伯效應(yīng)實(shí)驗(yàn)

2、  馬赫-曾德爾干涉制作復(fù)合光柵實(shí)驗(yàn)

3、  基于復(fù)合光柵實(shí)現(xiàn)光學(xué)微分處理實(shí)驗(yàn)CGOD-B 復(fù)合光柵光學(xué)微分處理實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)

一、產(chǎn)品簡介

在圖像識(shí)別技術(shù)中,突出圖像的邊緣是一種重要的方法。人們視覺對(duì)于邊緣比較敏感,因此對(duì)于一張比較模糊的圖像,由于突出了其他邊緣輪廓而變得易于識(shí)別。為了突出圖像的邊緣輪廓,我們可以用空間濾波的方法,去掉低頻而突出高頻,從而使圖像的輪廓突出。本試驗(yàn)介紹的使利用光學(xué)相關(guān)方法作圖像的空間微分處理,從而描出圖像的輪廓的邊緣。

 

二、知識(shí)點(diǎn)

光學(xué)微分處理、4f系統(tǒng)、空間頻率、空間濾波、全息復(fù)合光柵

 

三、涉及課程

信息光學(xué)、光學(xué)信息處理、高等光學(xué)、傅里葉光學(xué)、光學(xué)、應(yīng)用光學(xué)

 

四、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容

1、  光柵衍射泰伯效應(yīng)實(shí)驗(yàn)

2、  馬赫-曾德爾干涉制作復(fù)合光柵實(shí)驗(yàn)

3、  基于復(fù)合光柵實(shí)現(xiàn)光學(xué)微分處理實(shí)驗(yàn)

更新時(shí)間:2021/9/8 9:01:43

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