我正在阅读 R. Woods 和 R. Gonzalez 的数字图像处理。其中，关于在图像中使用局部处理进行边缘链接的部分详细介绍了一种简化算法，该算法对边缘像素的梯度方向施加了一个标准。我不明白这一点。该算法位于第一张图像的末尾，下一页显示了一个示例，该示例显示了应用该算法的结果。有人可以解释为什么这个算法有效吗？具体来说，我想知道为什么要对梯度方向施加这样的标准，以及作者所说的 T _A是可接受方向的“带”是什么意思。

我知道该算法是上面讨论的方法的简化。我也理解了在那次讨论中强加给梯度大小和方向的两个标准。但我不明白为什么 T _A必须是一个带，为什么方向的标准是一个方程而不是一个不等式，以及为什么该算法适用于示例图像，其中方程的结果是 alpha(x, y) = 90 + 45 = 135（因为 A = 90 和 T _A = 45）。

我没有足够的代表来发布最后一张图片，所以我会写最后一部分：“A=90，T _A并填充 25 或更少像素的所有间隙（大约是图像宽度的 5%。使用检测车牌外壳的圆角以及车辆的后窗需要大范围的允许方向。图E是前两幅图像的逻辑或形成结果，得到图F通过细化程序细化挖E。如图F所示，与车牌对应的矩形被清晰地检测到。