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）。

我自己写的开题报告，关于图像边缘检测方法研究的论文，希望对大家有帮助

matlab开发-使用变量自适应和列优化进行图像边缘检测。基于变异自适应蚁群优化的图像边缘检测演示程序

针对嵌入式软件无法满足数字图像实时处理速度问题，提出用硬件加速器的思想，通过FPGA实现Sobel边缘检测算法。通过乒乓操作、并行处理数据和流水线设计，大大提高算法的处理速度。采用模块的硬件设计，保证了系统的可移植性和系统的扩展性。最后使用Verilog HDL编程实现算法处理，并用Modelsim和MATLAB进行了仿真和验证。

本是为课程设计实验所写，包括灰度图和彩图的边缘检测，做了一个gui界面，可实现阈值的调节

Learning to Detect Natural Image Boundaries Using Local Brightness, Color,and Texture Cues 论文的matlab代码，里面pb_demo是主函数

图像边缘检测原理及方法 图像边缘检测原理及方法 图像边缘检测原理及方法

改程序实现了图像的边缘检测，运用了最基本的图像边缘处理方法，值得初学者学习！

：NVIDIA公司提出的CUDA技术通过并发执行多个线程以实现大规模快速计算的能力。在研究CUDA技术在数字图像处理领域应用的基础上，提出了一种基于NVIDIA CODA的方法实现图像边缘检测，把CUDA技术的快速计算的能力应用到数字图像处理领域。从CUDA技术的概况的介绍出发，对基于NVIDIA CUDA的图像边缘检测方法以及该方法的详细实现过程进行了形式化的描述，解决了基于CPU的传统图像边缘检测方法运行效率低的问题。实验结果证明CUDA在数字图像处理的实际应用中卓有成效。