资源包含文件：课程报告word+源码 基于傅里叶光学中的4f系统（所有系统参数自定），实现光学图像的边缘提取。详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/126942131

为提高边缘算子检测结果的清晰度，在扩充清晰边缘面积上，提出深度探测法以增强邻域边缘；在消除模糊纹理上，用跨越步长 Δｘ和 Δｙ作为模糊纹理和清晰边缘的分界，达到弱化模糊纹理的目的，凸显模糊区域局部对比度；在算法执行效率上，空间复杂度不高，但时间复杂度为 O(4n3)。经测试，该算法可实现扩充清晰边界、弱化模糊纹理以及凸显模糊纹理区域对比度的目标，在小于1600*1600分辨率图像上处理速度较佳，但在更高分辨率上计算较久。该方法凸显了边缘分界，可用在其它领域算法预处理阶段。

全球已经掀起行业数字化转型的浪潮， 数字化是基础， 网络化是支撑， 智能化是目标。 通过对人、物、 环境、 过程等对象进行数字化产生数据， 通过网络化实现数据的价值流动， 以数据为生产要素， 通过智能化为各行业创造经济和社会价值。 智能化是以数据的智能分析为基础， 从而实现智能决策和智能操作， 并通过闭环实现业务流程的持续智能优化。

unity模型边缘描边demo

针对现阶段基于图像检测的板形识别在缺陷的检出率普遍较低以及检测速度慢等问题，文中提出了一种基于计算机图像处理的板形识别系统，其通过直方图均衡化与高帽变换对初始图像进行处理，并通过边缘检测算法提取轮廓，然后利用BP神经网络分类器进行缺陷识别与分类。其在实验及实际工业生产中，均具有较高的识别率，可达到约90%，且还具有较好的板形识别效果。

项目结合边缘计算模 型 、Biomedical Informatics 领域相关的人体健康数据识别算法。预期对易发人群的常 见慢性病（糖尿病，心脏病，睡眠障碍）以及潜在的新冠感染导致的相关症状分析识别。基于 AWS FreeRTOs 标准下的 M5StickC 可穿戴设备和 AWS IoT Greengrass 服务，进行探索性的监控能力建设。应用 Amazon CloudWatch 服务完成数据监控、报警服务。利用 Amazon EC2 实例优化 CPU 使用率、磁盘读写、实例调用监控与服务终止。调用 Amazon S3 以及 SageMaker Edge Manager 服务存放机器学习模型，进行数据分析。将传感器收集的源数据在上传到云中心之前先进 行本地预处理，压缩带宽及计算资源占用，建立基础的实时数据反馈能 力。解决传统云计算模型网络带宽负载和计算资源浪费，隐私保护和边 缘节点能源有限等问题。开发基于serverless 后端架构的 web 应用程序，给用户提供实时的可视化健康数据报告

在机载激光雷达扫描过程中,建筑物背面的地面边缘线常常被遮挡,无法获取精确的建筑物背面边缘点信息,在利用获得的激光点云进行三维重建时,使得创建数字表面模型(DSM)的精度较低。为消除背面边缘点缺失造成的DSM精度降低,提出了一种建筑物地面缺失边缘线的自动提取算法;通过提取建筑物侧面和地面局部点云的拟合趋势面,计算两相邻局部趋势面的交线,并补充缺失部分的边缘点数据;最后采用补充了边缘点的建筑物激光点云重建了建筑物的DSM,并对边缘点补充前后的DSM精度进行了对比仿真实验。仿真结果表明,通过提取和补充建筑物的边缘点可有效提高建筑物重建DSM的高程精度。

针对车牌检测中关键的3个环节分别进行了改进和优化。利用数学形态学结合Canny算子实现车牌定位。在传统扫描字符算法中加入边界限定，提高字符分割的准确度。在识别环节，采用计算效率较高的KNN算法进行字符的识别。最终，在OpenCV平台上实现车牌识别。

拉普拉斯锐化（边缘检测）。拉普拉斯锐化（边缘检测）

matlab实现log算子进行边缘提取。。