数字图像处理大作业合集—四次数字图像处理大作业， 大作业内容（1） 基于VC的多文档界面（MDI ）方式，设计数字图像处理程序框架 软件中编程实现BMP格式图像文件的读取、显示 选择实现JPG、 RAW格式文件的读取、显示，以及与BMP格式的转换 完成图像的基本操作：加、求反、几何变换 完成图像的直方图均衡化处理 大作业内容（2） FFT作业说明 实现图像的FFT变换和显示 实现FFT反变换 大作业内容（3） 对于图1中XY平面上的边界，对其进行傅里叶描述子的表示，用不同的项数重构 傅里叶描述子是一种图像特征，用来描述轮廓的特征参数。 大作业内容（4） 边缘检测 编程实现基于典型微分算子（不少于Roberts、Sobel、Prewitt、拉普拉斯算 子）的图像边缘提取，能够读取图像文件内容，进行检测后输出边缘检测结果 分析比较不同算子的特性

matlab图像边缘检测系统设计

Matlab图像锐化处理及边缘检测

快速近似反走样是一种后处理式反走样技术,其效果好、效率高,但由于是根据亮度值检测边缘,导致模型纹理贴图上的条纹和高光部分也会被检测出来,从而造成不必要的反走样.针对这一问题,该算法提出了一种改进的反走样方法:根据物理和阴影信息检测出模型与阴影边缘,再以边缘周围状况计算确定混合朝向,最后结合亚像素覆盖率进行反走样运算.实验表明,该算法在保留了原快速近似反走样效率的同时,有效地消除了不必要的反走样.

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

使用QT做界面，配置OpenCV环境。可以实现选择图像，图像灰度化，图像增强，滤波降噪（高斯，均值，中值），二值化（阈值可调），Canny算子（阈值可调），以及其它几种传统的边缘检测算子。下载后需将文件修改为英文（QT不能识别中文），更改图片路径

matlab canny算子边界检测函数代码Penn Robotics：视觉智能和机器学习 我的宾夕法尼亚大学 EdX 课程作业。 剩余的代码将很快上传。 课程在这里是免费的： “在本课程中，这是机器人微硕士课程的一部分，您将了解机器学习如何在支持分类、回归和聚类的数据中提取具有统计意义的模式。然后通过一起学习计算机视觉和机器学习，您将能够建立识别可以从数据中学习并适应新环境的算法。完成本课程后，您将能够为机器人编程视觉功能，例如机器人定位以及使用机器学习的对象识别。本课程中的项目将使用 MATLAB 和OpenCV 并将包括视频稳定、3D 对象识别、对象分类器编码、构建感知器以及使用标准 CNN 框架之一设计卷积神经网络 (CNN) 的真实示例。” 第 1 周（完成） 相机几何 颜色感应 第 2 周（完成） 傅立叶变换 傅立叶变换 图像卷积和边缘检测 一维和二维信号（图像）的卷积算子 边缘检测的 Canny 算法。 第 3 周 图像卷积和边缘检测第 2 部分 图像金字塔 第 4 周 特征检测：过滤器、SIFT、HOG 第 5 周 几何变换 仿射 保护的 兰萨克 第 6 周 光流估计

其中包含：Robers，Sobel，Prewitt，Laplacain，Canny算子，MATLAB实现

我们首先应该了解的问题是：“为什么要费尽心思去做边缘检测？”除了它的效果很酷外，为什么边缘检测还是一种实用的技术？为了更好地解答这个问题，请仔细思考并对比下面的风车图片和它的“仅含边缘的图”：可以看到，左边的原始图像有着各种各样的色彩、阴影，而右边的“仅含边缘的图”是黑白的。如果有人问，哪一张图片需要更多的存储空间，你肯定会告诉他原始图像会占用更多空间。这就是边缘检测的意义：通过对图片进行边缘检测，丢弃大多数的细节，从而得到“更轻量化”的图片。因此，在无须保存图像的所有复杂细节，而“只关心图像的整体形状”的情况下，边缘检测会非常有用。如何进行边缘检测——数学

本文详细介绍了zernike矩边缘检测的原理，并提出一种自动搜索阈值的方法，简单可行。希望对大家有帮助。