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1.2 边缘计算网络 边缘计算在网络边缘融合网络、计算、存储、应用等能力， 网络是边缘计算的核心能力之一，边缘计算系统的部署也 会对相关网络的能力与架构产生重要影响。 为了更好地描述边缘计算网络基础设施，本白皮书定义如 下三个名词（ECA、ECN、ECI），来分别描述边缘计算网 络的三个部分： » ECA（Edge Computing Access，边缘计算接入网络）： 从用户系统到边缘计算系统所经过的网络基础设施； » ECN（Edge Computing Network，边缘计算内部网 络）：边缘计算系统内部网络基础设施； » ECI（Edge Computing Interconnect，边缘计算互联 网络）：从边缘计算系统到云计算系统（如公有云、 私有云、通信云、用户自建云等）、其它边缘计算系统、 各类数据中心所经过的网络基础设施； 边缘计算网络基础设施示意图如下所示： 图 2 边缘计算网络基础设施 数据中心 （含客户自建云） 云计算系统其他边缘计算系统 边界网关 接入网 园区网 边缘计算系统 ECN ECA ECI 无线回传网/骨干网/城域网等

用Canny算子提取边缘_带图片可测试，可信可用，属MFC类型，直接可用

MATLAB车道线检测预警系统（汽车过近预警）（GUI构架）

目录1.mif文件的制作2.调用ip核生成rom以及在questasim仿真注意问题3.灰度处理4.均值滤波：重点是3*3像素阵列的生成5.sobel边缘检测6.图片的显示7.结果展示受资源限制，将图片像素定为160*120，将图片数据制成mif文件，对romip核进行初始化。mif文件的制作方法网上有好多办法，因此就不再叙述了，重点说mif文件的格式。调用ip核生成rom以及在questasim仿真注意问题这部分内容已经在上篇博文中详细描述过，详情请见http://www.cnblogs.com/aslmer/p/5780107.html任何颜色都由红、绿、蓝三原色组成，假如原来某点的颜色为

canny算法 C++实现，可以提取图像边缘

提出一种对图像中每个点逐一取阈值进行分类的一种新的阈值分割算法。该算法利用图像中像素邻域的灰度值均值统计信息作为该点阈值设置的标准,并引入该点邻域内像素灰度值方差作为附加判断条件,使提取出来的目标点是图像的边缘点。事实上该阈值分割算法起到了边缘提取的效果。实验证明,本文算法起到了良好的边缘检测效果,并且验证了本算法对于以邻域统计信息作为阈值估计标准的合理性。

形态学边缘检测，带测试图片，使用matlab自带函数。

 数字图像的边缘检测一直是图像处理领域最基本的研究内容之一。为了提高图像处理的速度，满足实时性要求，本文采用EAD技术，在FPGA上实现数字图像的边缘检测。本设计运用FPGA的流水线和并行技术，结合Verilog HDL语言，采用模块化的设计思想，优化结构，高速有效地实现了数字图像的边缘检测。实验证明边缘检测效果较好。

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