图像的边缘特征信息提取与质量评价的任务书任务背景在图像处理领域，边缘是指图像中颜色或灰度值突变的区域，是图像中十分重要的特征信息。边缘的提取与分析是图像处理、计算机视觉、模式识别等领域的基础性问题，对于图像的分割、特征提取、目标定位、目标跟踪、图像识别等具有重要的作用。因此，边缘特征信息提取与质量评价的研究是图像处理领域的重要话题之一。任务目标本次任务的主要目标是研究图像的边缘特征信息提取与质量评价方法，通过对不同方法的比较和分析，找出具有有效性和适用性的算法，提高图像处理的效率和精度。具体任务1.调研边缘特征信息提取与质量评价的相关研究成果，了解不同算法的特点、优缺点以及适用范围。2.分析边缘信息的基本特征和提取方法，重点研究常用的边缘提取算法（如Sobel、Prewitt、Canny等）的原理、效果和优化措施。3.研究边缘特征信息的质量评价方法，包括常用的评价指标（如精度、召回率、F值、伪影率等），以及评价方法的优化策略等。4.对不同的边缘提取算法及评价方法进行对比实验，评估其效果和适用性，探讨其在不同图像类型和应用场景下的表现。任务成果1.任务报告：包括对调研结果的总结、对边缘特征信息提取与质量评价方法的分析、对实验结果的总结和讨论。2.边缘特征信息提取和质量评价的实现代码和数据集，以备后续研究使用和参考。3.实验结果：包括不同算法在数据集上的测试结果、性能对比和分析。任务要求1.阐述任务的背景与意义，并说明研究任务的目标和具体实现方案。2.充分调研相关领域的研究成果，总结这些成果所取得的研究成果，分析其贡献和不足之处。3.对不同的边缘特征信息提取算法和质量评价方法进行深入研究，分析其原理、优缺点、适用范围和关键技术。4.建立边缘特征信息提取和质量评价的实验平台，采用不同算法进行对比实验，针对实验结果进行分析和总结。5.所述方法要求具有普适性、适应性，且有实际应用价值。6.建立严谨的论证体系，论证实现方案的技术可行性和实际应用价值，具有有可操作性和指导意义的实际建议。7.任务报告要求规范，简明扼要、层次清晰，论述和分析完整，有重点，避免遗漏和重复。8.任务完成时间为两周。任务参考文章1.Zhang,D.F.,Xia,S.,&Li,X.L.(2015).EdgedetectionalgorithmbasedonSobeloperatorandfuzzyfusion.Optik-InternationalJournalforLightandElectronOptics,126(22),4267-4271.2.Liu,W.,&Liu,J.(2015).Anedgedetectionalgorithmbasedonprewittoperatorandnonlineardiffusion.JournalofSignalProcessingSystems,81(1),37-48.3.Hao,X.,Zhou,B.,Zou,C.,&Wang,P.(2018).AnoveledgedetectionalgorithmbasedonthecombinationofCannyandSobeloperator.JournalofReal-TimeImageProcessing,15(1),115-127.4.Wang,H.,Li,Q.,Zhang,C.,&Lin,X.(2013).AwaveletedgedetectionalgorithmbasedonimprovedCannyoperator.Optik-InternationalJournalforLightandElectronOptics,124(16),2594-2599.5.Lin,W.,&Yu,G.(2019).Edgedetectionmethodbasedonkernelpartialleastsquaresforsparsesignals.IEEEAccess,7,42559-42571.6.Sun,W.,&Tan,Z.(2017).Areviewonevaluationmethodsforedgedetection.JournalofComputational&AppliedMathematics,311,429-445.7.Liu,Q.,&Wang,X.(2019).Afastandsimpleedgedetectionalgorithmbasedonnewfuzzymeasures.JournalofComputational&AppliedMathematics,358,21-34.8.Aziz,S.A.,Aly,K.A.,&Faragallah,O.S.(2019).Anefficientedgedet