包括图像平滑、图像增强、图像边缘检测、图像阈值化、图像细化、面积测量、区域边界提取和周长计算。 描述 中国科技大学图像测量的五个实验，包括图像平滑、图像增强、图像边缘检测、图像阈值化、图像细化、面积测量、区域边界提取和周长计算。 实验一 图像平滑和图像增强 实验包括图像平滑和图像增强。分别采用空间邻域平均、中值滤波、最大值和最小值滤波等方法实现对采集到的灰度图像的平滑处理，并利用空域图像锐化方法。锐化图像（其中 α 是用于控制锐化程度的可选因素）以去除噪声并增强细节信息，例如图像的轮廓边缘。 实验2 图像边缘检测 本实验中图像边缘检测采用一阶微分算子priwitt算子和平滑算子对实验1中平滑增强的灰度图像进行边缘检测。 实验 3 图像阈值化和图像细化 这个实验是图像的阈值化和细化。它主要利用图像的灰度直方图来确定相应的分割阈值，并将图像划分为物体和背景。在本实验中，我们使用 S.Watanabe 方法选择阈值对图像进行二值化，并使用 Deutsch 方法对二值化图像进行细化。 实验 4 面积测量 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

图像边缘检测的vc源代码 图像处理技术 vc代码 边缘检测

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.

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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

基于Matlab GUI平台的图像边缘检测，林森，惠晓威，边缘检测是图像处理、模式识别、计算机视觉等领域十分重要的基础内容。MATLAB中的GUIDE是进行图形用户界面（GUI）程序设计的快速开发�

本软件基于Python的OpenCV库实现，能够对选择读入的图像文件进行Canny算子边缘检测，将图像中的主要物体的边缘识别出来并用线条勾画轮廓，并将勾画出的边缘轮廓叠加至原图像上进行显示。此外实现了简单的GUI图形界面进行图像的上传操作。

为解决传统均值比(ratio of average,ROA)算子检测 SAR(synthetic aperture radar,SAR)图像边缘时出现的受噪声影响大和边缘定位精度低等问题,结合平稳小波变换的优点,提出一种平稳小波去噪和改进 ROA算法的SAR图像边缘检测方法。首先,利用平稳小波进行去噪预处理,减少相干斑噪声。然后,通过把传统 ROA 算子的4 个检测方向增加为 8 个,以及利用非极值抑制进行边缘定位,在检测方向和定位精度两个方面改进 ROA 算法。实验结果表明,该方法的去噪性能和边缘检测效

canny边缘检测，使用canny算法进行图像边缘检测，阈值在代码里-canny edge detection, using canny edge detection algorithm, the threshold in the code

彩色图像边缘检测算法研究.pdf