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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
openCV图像处理，内含边缘检测
- openCV图像处理，内含边缘检测、边缘分割、区域增长、高斯噪声、椒盐噪声消除以及自适应中值滤波函数的实现-openCV image processing, includes edge detection, edge segmentation, region growing, Gaussian noise, salt and pepper noise cancellation and adaptive median filter function implementation
chap7.rar
- 医学图像处理，绝得能用的细胞边缘检测，分割最佳阈值的迭代算法，轮廓提取受噪声影响的分析,Medical image processing, the cells must have to use edge detection, segmentation optimal threshold of iterative algorithm, contour extraction affected by noise analysis
MyBmp
- 程序实现对BMP格式图像的处理，图像处理功能包括上一幅、下一幅、负片、线性变换、直方图、直方图增强、缩放、旋转、膨胀、腐蚀、二值化、彩色转黑白、黑白转真彩色、亮度调整、图像相加、图像相减、中值滤波、均值滤波、产生噪声、锐化与边缘检测等等，基本实现了对BMP格式图像的所有处理。-Program to achieve the BMP format image processing, image processing functions, including the one, the next one
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.
medicalimageprocessing
- matlab的医学图像处理相关论文，内容挺全的，包括图像去噪声、边缘检测等。找了很久-medical image processing matlab related papers, the content very wide, including the image to noise, such as edge detection. Looking for a long time
Edge_Wavelet
- 边缘提取技术边缘是图像对视觉的最主要特征，因此在计算机视觉技术中提出了多种检测边缘的算法。由于各种原因，图像常常受到随机噪声的干扰，经典的边缘检测的结果常常是将噪声误检为边缘点，而真正的边缘由于噪声干扰却可能被漏检。因而对于被噪声污染的图像来说，一种好的边缘检测方法应具有良好的噪声抑制能力，同时又有完备的边缘保持特性。-After analysing the soft threshold funetion,the smoothness threshold function is proposed
photoprocess
- 数字图象处理系统，使用MATLAB的GUI模块，可实现图象的直方图均衡、灰度化、二值化、缩放、边缘检测、增加噪声、图像变换、去噪等功能。使用时请将fig文件和m文件和图像放在一个文件夹内-photo process system,use matlab
canny
- (1)利用高斯滤波器函数，用Matlab语言，编写Canny边缘检测器的Matlab（或C语言）函数； (2)利用上述函数，对一副图像（椒盐噪声或高斯噪声）进行边缘检测； (3)利用Matlab自带的Canny边缘检测函数对同一副图像进行边缘检测； (4)比较上述两个结果。 -(1) the use of Gaussian filter function, using Matlab language, the preparation of Canny edge detector
MATLAB_code_of_image_processing
- 该gui函数基本上包括图像处理里面的最基本处理，相当于一个小型photoshop。比如读取文件，几何变换中的垂直镜像，平移，旋转，缩放；正交变换的DFT，FFT，DCT，DST，DHT，DWashT；灰度处理中的反色，直方图均衡，全局线性变换，分段线性变换，指数非线性变换，对数非线性变换；图像增强里面的加噪声，平滑，锐化，伪彩色增强；图像分割里面的灰度阈值法，Robert，Laplace，sobel，prewitt，canny算子边缘检测法；图像恢复里面的直接逆滤波，维纳滤波；图像编码里面的霍夫
GUISUSAN
- 边缘是图像最基本的特征，是图像分割的第一步。经典的边缘检测方法如：Roberts，Sobel，Prewitt，Kirsch，Laplace等方法，基本都是对原始图像中象素的小邻域构造边缘检测算子，进行一阶微分或二阶微分运算，求得梯度最大值或二阶导数的过零点，最后选取适当的阀值提取边界。由于这些算法涉及梯度的运算，因此均存在对噪声敏感、计算量大等缺点。在实践中，发现SUSAN算法只基于对周边象素的灰度比较，完全不涉及梯度的运算，因此其抗噪声能力很强，运算量也比较小。并将SUSAN算法用于多类图像的
canny
- 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
canny
- 边缘检测的canny算子，可以很好地检测图像的边缘，而且有效地降低了噪声。-The canny edge detection operator, can detect the image edge well, but also effectively reduces noise.
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- 边缘特征的提取就是求图像梯度的局部最大值和方向。实际计算中，以微分算子的形式表示，并采用快速卷积函数来实现。常用的算子有微分算子，拉普拉斯算子，Canny算子等。其中Canny边缘检测是一种较新的边缘检测算子，具有较好的边缘检测性能，得到越来越广泛的应用。Canny边缘检测法利用高斯函数的一阶微分，它能在噪声抑制和边缘检测之间取得较好的平衡-Edge feature extraction is to seek the local maximum of image gradient and ori
canny
- 最优的阶梯型边缘检测算法(canny边缘检测) 1.Canny边缘检测基本原理 (1)图象边缘检测必须满足两个条件：一能有效地抑制噪声；二必须尽量精确确定边缘的位置。 (2)根据对信噪比与定位乘积进行测度，得到最优化逼近算子。这就是Canny边缘检测算子。 (3)类似与Marr（LoG）边缘检测方法，也属于先平滑后求导数的方法。 2.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；
xiaoboquzao
- 很好的小波变换边缘检测并滤波的程序，能够准确定位边缘并去除噪声。-Good wavelet edge detection and filtering process, to accurately locate the edge and remove noise.
knife
- 对所采样的原始图像进行噪声滤波、边缘检测、特征提取、利用多项差值亚像素算法。-the target image is be processed that it is filtered noise, edge detection and character be got.
边缘检测
- 包含有所有传统图像加有高斯噪声和椒盐噪声边缘检测matlab程序，亲测可用,有canny,sobel,prewitt,roberts,log等算子
实验三—李虹
- 对图像进行基本的处理，直方图均衡，添加椒盐噪声和高斯噪声等(The basic image processing, histogram equalization, add salt and pepper noise and Gauss noise)
模极大值边缘检测-高斯噪声
- 用小波的模极大值法有效检测噪声图像的边缘(Detecting the edge of noisy image by modulus maximum method of wavelet transform)