使用VS+opencv+canny算子进行图像的边缘提取，Canny算子可以把找到的边缘点的位置与灰度变化最大的像素点的位置重合，并且能够区分伪边缘，边缘检测的目的是提取目标物体的精边界，识别精边界是在目标体的像素级精度也就是粗边界的基础上进行的，所以粗边界的精度直接影响了精边界的精度。传统对粗边界的检测大多采用Canny算法。相比于以上介绍的几种经典边缘检测算子，Canny算子有更好的信噪比和检测精度。但仍存在一定的不足，传统的Canny算子在对图像进行去噪处理时采用的高斯滤波器需要人为设定滤波器需要的参数σ，在实际检测过程中，σ值不能很好的控制导致在边缘精度和完整性方面不能达到两者兼得。导致提取的粗边界模糊，不准确，很难保证边界具有唯一性和连续性。

图像处理的基础代码，也是C语言代码规范的模板，经过测试。

基于MATLAB实现的游程编码及解码，数字图像处理及MATLAB实现——实验7-实验报告，二值化，游程编码，游程解码。

遥感数字图像处理课程设计-遥感图像监督与非监督分类，主要对于烟台市地区，包含原始数据，处理数据，以及50页的课程设计报告详细讲述了分析以及操作。以下是节选：4.1.1 图像校正 地理空间数据云下载的0云量数据已经进行过了图像大气校正，辐射校正，几何校正，不需要进一步预处理。 4.1.2 波段合成 点击“Basic Tools”—“Layer Stacking”,这时就打开了波段合成窗口，然后点击“Import file”,打开波段输入窗口。我们从中可以选择输入波段。完成波段顺序调整后，就可以直接点击“OK”,这样就会生成一个新合成的波段图像（选取波段1，2，3，4，5，7）。4.1.3 图像裁剪 由于下载的图像太大，迭代计算过于缓慢，所以需要进行裁剪。 在file/save as中，进入文件选择面板，Spatial Subset打开右侧的裁剪区域，并进行编辑。 可手动选择裁剪区域，红框为裁剪区域 图4.3 裁剪范围和大小 4.1.4 裁剪图像统计基本统计量 点击菜单Basic Tools→Statistics→Compute Statistics，对图像进行统计选中统计项目：直方图、

背景分离matlab代码计算机视觉与模式识别 内容 1.关于此存储库 该存储库是基本计算机视觉和图像处理技术的集合。 算法的实现在MATLAB中。 2.直方图均衡 图像处理技术。 查看更多详细信息。 代码 3.对比度拉伸 图像处理技术。 查看更多详细信息。 代码 4.边缘检测 图像处理技术。 查看更多详细信息。 代码 5.去除背景 图像处理技术。 查看更多详细信息。 代码 6.背景前景分离 前景检测和背景减法是计算机视觉和图像处理中的主要任务。 查看更多详细信息。 代码

计算机视觉门槛比较高，其中要掌握的包括OpenCV、高等数学、图像学，这本书着重讲解数学图像处理方面，是不可多得的入门好书，虽然很难，坚持！

数字图像处理第二版习题答案（冈萨雷斯）(PDF).rar 和教材相对应的 下载的时候注意了，是第二版的。

研究了行车环境下激光条纹图像中心线快速、准确且可靠的提取方法。基于ENet深度学习模型实现了激光条纹的多区段快速分割; 通过统计各区段内光条梯度方向的直方图来确定各分段光条的法线主方向, 并构造了相应的方向模板; 利用分区域多模板匹配的灰度重心法实现了光条中心的亚像素坐标提取。研究结果表明, 该方法可以有效克服室外行车环境中各类干扰信息对光条中心提取的影响, 单幅钢轨轮廓图像的光条提取时间仅为2.1 ms, 误差均值约为0.082 pixel, 标准差为0.047 pixel, 兼顾了光条中心提取的时效性和准确率。

占星家 这是一个 R 库，旨在提供一些有用的例程来显示射电望远镜图像。 该库旨在主要为一些简单的缩放例程提供一些简单的接口。 该库使用来自代码来进行梯度域高动态范围压缩。 ##示例用法 library(FITSio) library(astror) library(png) fits <- readFits("a.fits") imageData = fits$imDat plot.new() rasterImage(slog(imageData),useRaster=T) ll = logLuminance(imageData[,,1]) cl = gradientDomainHDRCompression(ll) gm = luminanceToGray(cl) writePNG(gm, "test.png") ll = extractLuminance(imageData[,,1

光斑亚像素中心提取.zip