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求RGB 的梯度值以及梯度方向
to obtain gradient magnitude and orientation of an RGB image-to obtain gradient magnitude and orientation of an RGB image
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canny检测器是很有效的边缘检测器，该函数可以实现对目标图像的边缘提取。该方法总结如下：1.图像使用带有指定标准差的高斯滤波器来平滑，以此减少噪声；2.在每一点计算局部梯度和边缘方向；3.第二步中确定的边缘点会导致梯度幅度图像中出现脊，然后追踪所有脊的顶部，并将所有不再脊顶部的像素设置为0；4.执行边缘链接-canny detector is very effective edge detector, this function can be achieved on the target im
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针对灰度图像，在多尺度上做小波变换，根据变换后的梯度幅值和梯度方向，提取图像的边缘信息-For the gray image, to do the multi-scale wavelet transform, according to the transformed gradient magnitude and gradient direction of the image edge information
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Canny算子边缘检测图像，先进行高斯滤波，计算梯度幅值和方向，非极大值抑制，双阈值检测和连接边缘。-Canny edge detection operator image, first the Gauss filtering, calculation of gradient magnitude and direction, non-maxima suppression, dual edge threshold detection and connection.
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LSD快速直线检测方法，利用梯度方向和幅值判断的区域生长法，效果较好-LSD Fast line detection methods, the use of gradient direction and magnitude to determine the region growing method, better
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采用Canny算法进行边缘检测。1用高斯滤波器平滑图像。2用一阶偏导的有限差分3对梯度幅度进行非极大值抑制。4用双阈值。5采用高斯平滑函数-Canny edge detection algorithm used. A smooth image with a Gaussian filter. 2 with the first-order partial derivatives of the finite difference gradient magnitude 3 on the non-maxi
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canny边缘检测算子，用高斯滤波平滑图像，再用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向。-canny edge detection operator, smooth image with a Gaussian filter, and then the first order partial derivatives of the finite difference to calculate the gradient magnitude and direction.
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一个关于canny算子进行边缘检测的源代码。先是对对图像进行高斯滤波，然后计算梯度的幅值和方向。-One on canny edge detection operator to the source code. First, pairs of Gaussian image filtering, and then calculate the gradient of the magnitude and direction.
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1.设计一个程序，对一幅灰度图像的实现如下几何变换,1)放大为原图1.5倍 2)绕中心旋转30度(CW) 3)采用偏移量插值实现一个透视变换. 灰度差值用最近邻插值和双线性插值
2. 绘制一幅灰度图像的梯度幅度图像（三点法求梯度），针对梯度幅度图像合理的选择一个阈值（通过试验即可）将其二值化，以获得图像边缘检测图像。-(1) design a program, a grayscale image as geometric transformation, zoom 1) for 1.5 tim
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利用索贝尔算子两种模板提取图像梯度，幅度选取分别利用欧式距离、城区距离和棋盘距离。-Using two templates of Sobel operator to extract the gradient of a image. Magnitude was selected by using Euclidean distance, city distance and chessboard distance.
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采用Canny算法进行边缘检测。主要包括以下几个步骤：1、用高斯滤波器平滑图像。2、用一阶偏导的有限差分计算梯度的幅值和方向。3、对梯度幅值进行非极大值抑制。4、用双阈值算法检测和连接边缘。5、采用高斯平滑函数-Using the Canny edge detection algorithm. Include the following steps: 1, smooth image with a Gaussian filter. 2, first-order partial derivative
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分水岭分割对图像特征使用梯度下降法和沿区域边界分析弱点(weak points) 来将像素分
类为区域。想像在一个有水流动的拓扑地形结构中，水在重力的引导下聚集到一个地势较低
的盆地。随着水量的增加，水将流满整个盆地直到水流溢出到另一个盆地，这样就会将一些
小盆地吞没形成大的盆地。使用局部的几何结构来形成区域(集水的盆地)，在图像领域中正
如使用一些诸如曲率或梯度强度等特征中的局部极值来将像素连接成区域。这种技术不像其
他区域分割，它几乎不需要用户定义门限，尤其适合对以不同的
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输入一幅图像，进行高斯光滑，使用索贝尔算子计算图像梯度，然后求出梯度幅值和方向-Enter an image, using Gaussian smoothing, ,using Sobel operator to calculate the image gradient, and then find the gradient magnitude and direction
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基于梯度模方差的图像质量评估，发表于IEEE Trans on Image processing 2014的最新论文的代码。-Image quality assessment based on gradient magnitude variance, published in IEEE Trans on Image processing code 2014 latest paper.
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计算图像梯度幅度和相位，采用opencv算法。-Calculate the gradient magnitude and phase of the image
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Zhang等人
利用相位一致性信息的特性，提出了
特征相似性方法(FSIMG) ，选取了相位一致性信息和梯度信息
作为它的两个特征，得到了较好的结果。
-A novel feature similarity
(FSIM) index for full reference IQA is proposed based on the fact that
human visual system (HVS) understands an image mainly according
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Gradient magnitude similarity deviation a highly efficient perceptual image quality index
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Gray Level Edge Thinning Method
Abstract. An effective edge thinning algorithm is important in image segmentation and object identification since it increases the possibility of success in detecting objects in the image and saves the processing tim
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anny边缘检测算子是John F. Canny于 1986 年开发出来的一个多级边缘检测算法。
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向；
step3:对梯度幅值进行非极大值抑制；
step4:用双阈值算法检测和连接边缘。-anny edge detection operator is John F. Canny developed in 1986 out of a multi-level
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There are both multiple-scale and single scale exposure fusion
schemes. Three quality measures of proper exposure, good contrast,
and high saturation were used to determine how much a
given pixel will contribute to the final synthesized image(hat
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