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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-with Canny operator to detect the edges in the image P0404 : image thresholding segmentation P0405 : water
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基于OpenCV(开源计算机视觉平台)，对图像进行形态学开、闭、形态梯度等算法实现。程序运行前须安装（1）OpenCV: ttp://opencvlibrary.sourceforge.net （2）在vc6.0的Tools|Options|Directories标签下添加如下路径：C:\Program files\OpenCV\Cxcore\include
C:\Program files\OpenCV\include
C:\Program files\OpenCV\cvaux\inclu
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内容包括形态学梯度检测二值图像的边缘
形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象-Include detection of morphological gradient of the edge binary image morphology example- images from the PCB to remove all current lines, retaining only the target chip
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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
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用水线阈值法分割图像 对矩阵进行四叉树分解 将图像分为文字和非文字的两个类别 形态学梯度检测二值图像的边缘-Water line image thresholding segmentation of matrix quadtree decomposition of the image into text and non-text for these two types of morphological gradient detected binary image of the edge
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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
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对矩阵进行四叉树分解，将图像分为文字和非文字的两个类别，形态学梯度检测二值图像的边缘，形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线（仅保留芯片对象），计算图像中的欧拉数
-Of the matrix quadtree decomposition, the image is divided into text and non-text of two categories, the morphological gradient detection of the edge binary image,
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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
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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
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P0502：计算图像中的欧拉数
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
-P0502: Euler calculated the number of images in the P0407: the text and the image is divided into two categories of non-text P0408: dete
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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
-P0401: the image edge detection using Prewitt edg
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程序代码说明
用Prewitt算子检测图像的边缘
用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘
用Canny算子检测图像的边缘
图像的阈值分割
用水线阈值法分割图像
对矩阵进行四叉树分解
将图像分为文字和非文字的两个类别
形态学梯度检测二值图像的边缘
形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象
-Program code shows the image using Prewitt edge de
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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
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出了一种适合医学图像分割的改进分水岭算法，针对分水岭算法存在的过分割问题，采用数学
形态学重构滤波器和Ostu阈值分割方法对图像中感兴趣的目标和背景进行标记。根据标记的二值图像，
运用形态学极小值标定技术对原有梯度图像进行修正。最后，使用分水岭算法对修正的梯度图像进行分割。该方法能有效抑制过分割现象，而且计算复杂程度较低、分割效果较好。-Out of a medical image segmentation for improved watershed algorithm for seg
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实现图像的阈值分割、用水线阈值法分割图像、对矩阵进行四叉树分解、将图像分为文字和非文字的两个类别和形态学梯度检测二值图像的边缘。很有用-The threshold of image segmentation, water line threshold image segmentation, on the matrix quadtree decomposition, text and images into two categories and the non-text binary image
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matlab下的图像处理代码，包括了ATLAB高级图像处理操作，如：图像的阈值分割、用Canny算子检测图像的边缘、形态学梯度检测二值图像的边缘-matlab image processing under the code, including the ATLAB advanced image processing operations, such as: threshold image segmentation with detection operator Canny edge image,
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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-P0401: P
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MATLAB图像处理源程序4：
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
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本文提出了一种使用形态学梯度重建、距离变换和标记提取蛋白质点相结合进行区域极小值控制的二次分水岭分割方法。同时为了提取出合格蛋白质点，减少伪蛋白质点的影响，定义了一个合格蛋白质点检测规则，并将之作为提取合格蛋白质点的根据。实验结果表明，该算法对各种凝胶图像均能较好的较好的检测出蛋白质点区域，较好地解决了过分割等问题。-This paper presents a reconstruction using morphological gradient, distance transform and
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用形态梯度检测到图像的边缘，也可用腐蚀运算对图像取反后进行边缘腐蚀与源图像相减。-Morphological gradient detection by the edge of the image, the image can also be negated erosion operation edge after etching with the source image subtraction.
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