包括图像平滑、图像增强、图像边缘检测、图像阈值化、图像细化、面积测量、区域边界提取和周长计算。 描述 中国科技大学图像测量的五个实验，包括图像平滑、图像增强、图像边缘检测、图像阈值化、图像细化、面积测量、区域边界提取和周长计算。 实验一 图像平滑和图像增强 实验包括图像平滑和图像增强。分别采用空间邻域平均、中值滤波、最大值和最小值滤波等方法实现对采集到的灰度图像的平滑处理，并利用空域图像锐化方法。锐化图像（其中 α 是用于控制锐化程度的可选因素）以去除噪声并增强细节信息，例如图像的轮廓边缘。 实验2 图像边缘检测 本实验中图像边缘检测采用一阶微分算子priwitt算子和平滑算子对实验1中平滑增强的灰度图像进行边缘检测。 实验 3 图像阈值化和图像细化 这个实验是图像的阈值化和细化。它主要利用图像的灰度直方图来确定相应的分割阈值，并将图像划分为物体和背景。在本实验中，我们使用 S.Watanabe 方法选择阈值对图像进行二值化，并使用 Deutsch 方法对二值化图像进行细化。 实验 4 面积测量 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

使用紫光平台，黑金板卡实现功能，绝对超值划得来，试验全部说明以及解释算法等基础实践部分，划得来啊啊啊啊啊啊啊！！！！

图像边缘检测的vc源代码 图像处理技术 vc代码 边缘检测

基于小变换，以及边缘融合算法的图像边缘检测算法。包含了在多尺度下层层检测分解重构图像。-Based on the small change, as well as the edge of fusion algorithm of image edge detection algorithm. Included at every level of multi-scale decomposition of reconstructed image detection.

基于小变换，以及边缘融合算法的图像边缘检测算法。包含了在多尺度下层层检测分解重构图像。-Based on the small change, as well as the edge of fusion algorithm of image edge detection algorithm. Included at every level of multi-scale decomposition of reconstructed image detection.

边缘连接法 边缘连接法 边缘连接的意义——边缘检测算法的后处理。 由于噪声、不均匀的照明等原因，边界的特征很少能够被完整地描述，在亮度不一致的地方会中断。 因此典型的边检测算法后面总要跟随着连接过程，用来归整边像素，成为有意义的边。 *

Kirsch算子边缘检测代码，计算了八个方向的梯度值

如果需要检测到图像里面的边缘，首先我们需要知道边缘处具有什么特征。对于一幅灰度图像来说，边缘两边的灰度值肯定不相同，这样我们才能分辨出哪里是边缘，哪里不是。因此，如果我们需要检测一个灰度图像的边缘，我们需要找出哪里的灰度变化最大。显然，灰度变化越大，对比度越强，边缘就越明显。那么问题来了，我们怎么知道哪里灰度变化大，哪里灰度变化小呢？在数学中，与变化率有关的就是导数。如果灰度图像的像素是连续的(实际不是)，那么我们可以分别原图像G对x方向和y方向求导数，获得x方向的导数图像Gx和y方向的导数图像Gy。Gx和Gy分别隐含了x和y方向的灰度变化信息，也就隐含了边缘信息。如果要在同一图像上包含两个方

这是本人自己编写的可用于256*256大小的图像进行sobel边缘检测的vhd文件，可在QuartusII或MaxplisII下综合和仿真，并在FPGA上测试过。可以进行修改支持其他大小图像的sobel边缘检测，同时还可以实现其它的图像模块化处理算法，例如高斯滤波，平滑等。

matlab实现图像边缘检测。如锐化处理。梯度算子边缘检测，log算子，canny算子等