1.Roberts算子 2.Prewitt算子 4.Laplacian算子 5.总结代码

1.了解图像边缘检测的原理。自己实现边缘检测算法，对特定的几幅图像进行边缘检测，并达到较好的效果。 2.了解特征提取的原理，并对图像中存在的一些特征进行特征提取。

Canny 算子应用于细胞图像分割, 只要选择适当的参数就可以取得好的分割效果。在分析细胞图像直方图后, 利用类间方差最大化阈值分割算法( Otsu) 可以实现Canny 算子中门限值的自适应选择。试验结果表明, Otsu 算法应用于Canny 算子中的门限选择, 改善了算法在细胞图像中的分割效果, 提高了算法的自适应性能。

二、正交梯度算子法 梯度算子法：利用一阶导数（梯度）检测边缘点。 正交梯度：两个垂直（正交）方向的一阶导数。 正交模版：由正交梯度生成的边缘点检测模板。 1. 正交梯度法（正交模板法） 函数 f (x, y) 在 (x, y) 处的梯度用二维列矢量表示： 幅度（模值）： 方向角： 梯度的幅值代表边缘的强度； 梯度的方向与边缘的走向垂直。 §6.2 边缘点检测

(精品word)数字图像处理-边缘检测算子与锐化算子(含MATLAB代码).doc

schmid滤波函数matlab源码尺度空间斑点检测器 计算机视觉与图像处理 作业2 *标度空间斑点检测 指导老师：Kevin R. Keane TA：Radhakrishna Dasari，Yuhao Du，Niyazi Sorkunlu 截止日期：2017年10月18日 分配的目标是实现课堂上讨论的Laplacian Blob检测器。 算法概述 1.生成高斯滤波器的拉普拉斯算子。 2.建立一个拉普拉斯尺度空间，从一些初始尺度开始，进行n次迭代： （a）在当前比例尺上使用比例尺标准化的拉普拉斯算子过滤图像。 （b）将拉普拉斯响应的平方保存为当前尺度空间水平。 （c）将规模增加k倍。 3.在比例空间中执行非最大抑制。 4.以特征比例显示结果圆。 测试影像 在hw2.zip的数据目录中，有四个图像可以测试您的代码，并为以下示例提供输出图像： 供你参考。 不过请记住，根据您的阈值，您的输出可能看起来有所不同， 规模范围和其他实施细节。 除了提供的图像外，还运行您的代码 在您自己选择的至少四张图像上。 ∗为此任务分配给Svetlana Lazebnik。 1个 详细说明 不要忘记将图像转换为

Halcon算子功能说明，基本包含Halcon所有算子

MFC下用VC编的canny 边缘检测程序，自己测试过，能成功运行

主要涉及基于RANSAC算法的放射变换的研究，改代码仅完成仿射变换部分

可调试的纯C语言CANNY算子边缘检测,不过里面结构体需重新定义