用java实现 图像边缘检测 各种算子 卷积运算

利用小波包分解检测图像的边缘，具体为利用db4正交小波基对图像进行一层小波包分解后，所得到的近似图像比原图像层次更分明，因此利用分解后的近似图像能检测边缘。

基于FPGA的Sobel算子程序

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

利用细胞神经网络(CNN)模型导出了一种新的彩色图像边缘检测算法。为了充分利用图像中的颜色信息, 在RGB 彩色空间中用Mahalanobis 距离来度量象素之间的差异。为了解决常规边缘提取方法输出二值结果的缺点, 采用可以多值输出的CNN 来进行彩色图像边缘检测。通过Mahalanobis 距离对灰度CNN 度量象素差异的方式进行改进, 使其可以在RGB 彩色空间中进行运算。通过与Sobel、Log 和Canny 等几种边缘检测算子比较, 可以看出新方法的结果更加符合人眼的感知。此外, 在含有丰富细节和微小变化的区域, 新方法可以取得更好的结果。

【边缘检测】基于CNN的灰度图像边缘提取matlab源码.zip

本实验包括三部分：一：显示一幅真彩色图像的R，G，B分量图像 二：读取某一目录下的十幅图像并在一个面板显示 三：四种边缘检测算法

问题：亚像素边缘检测，图像目标物理尺寸测量，根据亚像素点坐标划分圆弧、直线、椭圆 代码

包括图像直方图，均衡化，灰度化，边缘检测，图像分割等等

目的：获得一个可以更好地检测边缘的完美算子数据库：伯克利地面实况边缘检测图像（输入和理想输出图像对） 方法：基于算子掩码的图像边缘检测技术：遗传算法目标函数：mse 约束：掩蔽算子中所有元素的总和为零（查看 sobel 边缘检测掩码属性） 基因：操作符中的9个元素脚步： 1.加载输入图像和理想的、预期的输出图像2.apply GA algoritm，找到一个3*3的算子掩码3.使用上述算子对输入图像进行边缘检测4.使用GA适应度函数将获得的结果与理想的期望输出进行比较并更新掩码5.重复步骤3直到停止条件6.显示结果关于： 有许多比这更好的边缘检测技术。 这项工作简单地给出了一个使用 GA 的掩蔽算子的工作模型。 您可以通过优化阈值、添加 NMS 等其他参数来进一步微调算法。 GA 只是告诉最佳路径（算子值）到达目标解（理想边缘/边界图像）。