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边缘检测算法的基本步骤
- 边缘检测算法的基本步骤 （1）滤波。边缘检测主要基于导数计算，但受噪声影响。但滤波器在降低噪声的同时也导致边缘强度的损失。 （2）增强。增强算法将邻域中灰度有显著变化的点突出显示。一般通过计算梯度幅值完成。 （3）检测。但在有些图象中梯度幅值较大的并不是边缘点。最简单的边缘检测是梯度幅值阈值判定。 （4）定位。精确确定边缘的位置。 Canny边缘检测算法 step1:用高斯滤波器平滑图象； step2:用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方
Correlation_mfiles_plus_guide
- 一种基于边缘梯度变化的图像关联性的检测源代码，（开发平台MATLAB7.0）
图像边缘检测与分割处理
- 程序代码说明 P0401：用Prewitt算子检测图像的边缘 P0402：用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘 P0403：用Canny算子检测图像的边缘 P0404：图像的阈值分割 P0405：用水线阈值法分割图像 P0406：对矩阵进行四叉树分解 P0407：将图像分为文字和非文字的两个类别 P0408：形态学梯度检测二值图像的边缘 P0409：形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象
基于边缘图像的视频错误隐藏算法
- 基于边缘图像的视频错误隐藏算法和基于梯度图像的视频错误隐藏算法,Based on the edge of the image of video error concealment algorithms and gradient-based images of video error concealment algorithm
sobelEdgeDetection.rar
- Sobel算子边缘增强算法，利用梯度下降原理边缘化图象,Sobel operator enhancement algorithms, using gradient descent principle marginalized image
多尺度边缘检测实例
- 一个多尺度边缘检测实例，方法是： 1、先对图像进行3个尺度的小波变换； 2、求小波系数的模值及其梯度方向； 3、确定模的极大值，即候选边缘点； 4、通过反变换合成3个尺度的模的极值图像,A multi-scale edge detection example, the method is: 1, first image of the three-scale wavelet transform 2, and the modulus value of wavelet coefficient and
Image_Enhancement.rar
- 首先使用拉普拉斯变换突出图像中的小细节，然后用梯度法突出其边缘。将变换图像与原图叠加，得到混合增强后的图像；最后对图像进行灰度变换（幂次变换）,Laplace transform to highlight the first to use images of small details, and then use the gradient method to highlight its edge. Will transform the image with the image overlay,
200432590139.rar
- 各种基本图像处理功能：1、格式转换：将RAW格式转换成BMP格式；2、线性变换；3、图像平滑；4、图像增强；5、边缘检测：梯度算子，Robert梯度算子，Prewitt算子，Laplacian算子，Sobel算子，Marr算子；6、直方图显示；7、形态运算（二值化、腐蚀、膨胀、开运算、闭运算）；8、自动分类及类别提取：K均值分类。其中：1.2.3.4.5.7仅能对灰度图处理，6.8不仅能处理灰度图还能处理彩色图,Basic image processing functions: 1, forma
MatlabSourceCode
- 常见的图像处理matlab源代码，包括梯度锐化、图像镜像、图像平移、图像缩放、图像细化、图像旋转、维纳滤波处理、用Canny算子提取边缘、阈值变换、直方图均衡、中值滤波。-Matlab Source Code about Image Processing
sharpen
- 数字图像处理中的平滑和锐化（边缘检测）。包括1、添加椒盐、高斯噪声。2对噪声污染的图像分别使用邻域平均法、中值滤波法、K邻近平均法进行平滑。3对一幅图像利用Roberts梯度法、Sobel算子和拉普拉斯算子进行锐化，并比较结果。附处理源图像和处理结果截图。 -Digital image processing smoothing and sharpening (edge detection). Including 1, add salt and pepper, Gaussian noise.
SHARP
- 锐化处理技术来加强图像的目标边界和图像细节，对图像进行梯度算子、拉普拉斯算子、Sobel算子设计，使图像的某些特征（如边缘、轮廓等）得以进一步的增强及突出-Sharpen the image processing techniques to enhance the objectives of the border and image detail, image gradient operator, Laplacian, Sobel operator design, some features o
Robert
- 实现并比较不同梯度边缘检测方法(普通梯度、Robert、Sobel、Prewitt、Laplace、LOG和Canny) -Implementation and compare the different gradient edge detection method (general gradient, Robert, Sobel, Prewitt, Laplace, LOG, and Canny)
matlab_4
- 边缘检测和图像分割matlab程序代码说明 P0401：用Prewitt算子检测图像的边缘 P0402：用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘 P0403：用Canny算子检测图像的边缘 P0404：图像的阈值分割 P0405：用水线阈值法分割图像 P0406：对矩阵进行四叉树分解 P0407：将图像分为文字和非文字的两个类别 P0408：形态学梯度检测二值图像的边缘 P0409：形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象 -Edge det
compare_of_edge_detect_methods
- 讨论和比较了几种常用的边缘检测算子。梯度 算子计算简单 ,但精度不高 ,只能检测出图象大致的轮廓 ,而对于比较细的边缘可能会忽略。Prewitt 和Sobel算子比 Roberts 效果要好一些。LOG 滤波器和 Canny算子的检测效果优于梯度算子 ,能够检测出图象较细的边缘部分。不同的系统 ,针对不同的环境条件和要求 ,选择合适的算子来对图象进行边缘检测。-Discussion and comparison of several commonly used edge detection
imageevaluation
- 图像质量评价，熵、平均梯度、边缘强度、方差等-Image quality evaluation, entropy, average gradient, edge strength, variance, etc.
dilation
- 对一副二维数字图像执行多尺度全方位的膨胀处理，以提取出图像的外边缘。算法简单，易于实现，且边缘提取的效果优于传统的基于灰度梯度的边缘提取算子。-A pair of two-dimensional digital image on the implementation of multi-scale expansion of a full range of treatment to extract the outer edge of the image. Algorithm is simple, e
2009.0423
- 传统的边缘检测方法是对原始图像中像素的某小邻域来构造检测算子，它是采用锐化算子(如梯度算子、 拉普拉斯算子)进行的。图像的边缘检测是通过模板作为核与图像中的每一个像素点做卷积和运算，然后选取合适的阈值以提取边缘。-Traditional edge detection method is the original image in a pixel neighborhood operator to construct, it is a sharpening operator (such as the
matlab
- 利用梯度算法--最快下降梯度算法进行图像的边缘检测-Gradient algorithm- the fastest decline in the gradient algorithm for image edge detection
八个方向的sobel边缘检测算法
- 利用八方向的sobel边缘检测，实现对图像多梯度的梯度检测，检测出的边缘信息更加平滑连续。(Eight direction Sobel edge detection is used to realize gradient detection of image multi gradient, and the edge information detected is more smooth and continuous.)
ImproveCanny
- 一个改进的自适应canny算法，该方法采用改进的开关型中值滤波器对图像做去噪工作，再把整幅图像分割为若干子图像，最后在充分考虑全局以及各子图像的边缘梯度信息后，自适应地生成动态阈值。(The new Canny adaptive method divides image into sub-images,then determinates the thresholds automatically according to the whole image edge information and t