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。 *

5G边缘计算与算力网络

Kirsch算子边缘检测代码，计算了八个方向的梯度值

MEC 标准是双规发展制，一方面 ETSI 着重定义 MEC 的 平台、虚机和 API 管理等标准；另一方面 3GPP 着重定 义 MEC 和其它 5G 核心网元的交互方式，因此 MEC 从 架构上归属核心网。典型的，ETSI 规定了 UPF 网元的位 置即为 MEC 在 5G 网络架构中的位置。 ETSI 2016 年 3 月发布了 ETSI GS MEC 003, 定义了移 动边缘计算的框架和参考架构；后续还定义了 GS MEC  009、GS MEC 010-2、GS MEC 011、GS MEC 012 和 GS MEC 013 等标准，涵盖了应用生命周期管理，移动 边缘应用支持，无线

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

对于光照不均匀的图像，形态学边缘提取算法的分辨率远远逊色于人眼的分辨率。产生这种差异的原因是形态学算法仅仅是从几何学的角度出发来检测边缘，并没有模拟出人眼的生物特性。为了提高形态学算法的分辨率，通过研究人眼对光强的特性响应曲线，注意到了人眼对于光线具有亮度适应特性。把亮度适应特性加入形态学边缘提取算法，得到了高分辨率的二分法边缘提取算法。二分法边缘检测算法以强弱光亮度的中心点亮度为分界点，高于分界点的像素亮度被削弱，低于分界点的像素亮度被提高。如此在压制强光的同时增强弱光来模拟出人眼的亮度适应特性。实验证

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

实现 %1、利用RGB模型识别天空区域；2、利用边缘识别检测天空边缘分割线；3、利用预测边缘点和实际边缘点的周围区域的均值滤波与本边缘点下方的像素之间的差异大小来修正天空边缘分割线 %4、将sky_seg+depthmap_v2中多余的带注释的地方删掉了 %！！！记得在295行，一定要改动是用I6还是I7，如果用sky_initia