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图像是客观对象的一种相似性描述，边缘是图像中的重要特征，边缘检测是基于灰度突变来分割图像的最常用的方法，包含着许多重要信息。本文介绍的算法主要应用于智能割草机器人，现在常见的割草机器人，一般都采用铺设线轨的方法，但是铺设线轨成本很高。目前关于草地图像边缘检测的算法偏于实验，硬件成本和算法移植是核心问题，因此，研究改进草地图像边缘检测算法对提高割草机器人智能化水平和计算机图形交互领域的发展有着重要意义。本文针对草坪的环境特点，选取合适的边缘检测算法并进行了优化，能够快速准确的识别出草地边缘。
针对不同的图像，采取的边缘检测方法也不同。要对草坪与背景进行分离以及针对草坪上障碍物的识别，就必须明白草坪环境的特点：范围大，边缘轮廓多种多样且曲折可变，图片像素值相对集中。根据对草地图像的边缘进行提取，判断合理的路线，然后再反馈给机器人，基于此，对草地边缘的检测和提取在一定的准确性上还需要一定的实时性。有些算法虽然能准确的识别出草地边缘，但是需要花费较长的时间，并不能满足工业标准。
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