matlab 边缘检测程序 =imread('rice.png'); subplot(2,2,1); imshow(I); J = imnoise(I,'gaussian');; subplot(2,2,2); imshow(J); [m,n]=size(J); K=J; h1=[1,2,1;2,4,2;1,2,1]/16; h2=[1,1,1;1,1,1;1,1,1]/9; for i=2:m-1; for j=2:n-1 J(i,j)=h1(1)*J(i-1,j-1)+h1(2)*J(i-1,j)+h1(3)*J(i-1,j+1)+h1(4)*J(i,j-1)+h1(5)*J(i,j)+h1(6)*J(i,j+1)+h1(7)*J(i+1,j-1)+h1(8)*J(i+1,j)+h1(9)*J(i+1,j+1); if J(i,j)>255 J(i,j)=255; elseif J(i,j)<0 J(i,j)=abs(J(i,j)); else J(i,j)=double(J(i,j)); end end end subplot(2,2,3); imshow(J); for i=2:m-1;

一种改进型数字图像中直线特征的快速检测方法，用matlab编写的，感兴趣的同学可以学习

matlab具有完备的图形处理功能、友好的用户界面以及功能强大的图形处理工具箱，能够实现对数字图像的编辑和处理工作，实现功能包括数字图像的读取、存储、显示、去色、图像翻转、局部放大、透明度调整、去噪、平滑、锐化、压缩、边缘检测等操作。

Matlab边缘检测代码，很好的一段代码，分享给大家。

这是个doc文档，里面写满了各种图像处理中边缘检测的matlab代码，包括分割、检测、提取等源程序代码

哪种MATLAB边缘检测算子更适合金属表面平整度检测.pdf

讲解Canny算子论文以及算法的实现

边缘检测是分割与处理图像的主要内容之一,广泛应用于医学、地理、化学等各大领域。图像不同的意思就是形状、大小各异。为提取图像的边缘信息中显示的特征像素点,分析四种边缘检测方法以及四种形态学的基本运算,并通过实验作出比较。

matlab实现图像边缘检测

本文以数字图像为载体，研究红外图像的边缘检测技术，并进行红外图像目标边缘检测和提取的应用。针对红外图像的边缘检测，不仅需要对采集到的图像进行预处理，而且要针对特定的目的进行具体的应用程序开发。为了提高程序的运行效率，使检测结果更具实时性和鲁棒性，本课题在Windows 操作系统上借助Visual Studio以及MATLAB进行数字图像处理的处理和相关的理论知识研究，大大提高了工作效率。 首先介绍了相关的实验平台，然后研究数字图像处理的核心方法，包括图像的获取、颜色空间变换、线性和非线性变换以及边缘检测等，包括了Sobel算子、Prewitt算子和Robert算子，以及Log算子和Canny算子；最后重点展示了红外图像边缘增强效果和边缘检测效果，并通过对比实验，得到本文中较好的检测方法。