本次文档，实现了对canny算子、sobel算子、laplacian算子等多种算子的边缘提取对比，使用的MATLAB实现

结合【中值滤波，均值滤波，高斯滤波】和【laplacian算子，sobel算子。prewitt算子】对图片进行去噪和边缘增强处理。通过视觉对比和MSE/SNR/PSNR数值对比，得到9种组合的处理效果。

主要进行边缘提取，修改了许多，可以处理24位BMP图像，车牌检测上很实用~~Visual Studio 2008编译环境~~

原对偶内点法matlab代码基于 Laplacian 的梯度方法的 MATLAB 实现 一组用于 L1 范数最小化问题的 MATLAB 模块。 特别是，提供了以下论文中的算法： [B19] V. 博尼法奇。 计算优化与应用，2021。 作者：Vincenzo Bonifaci，意大利罗马特雷大学。 基准测试基于 MATLAB 包： 关于 l1benchmark MATLAB 包的更多细节，请参考论文： [YGZ+10] A. Yang、A. Ganesh、Z. Zhou、S. Sastry 和 Y. Ma。 arXiv:1007.3753 [cs.CV] 包含的文件 此集合中包含以下 MATLAB R2020b 模块： compare_noise_free.m — 一个示例驱动程序，用于针对 l1benchmark 套件中的其他方法测试 [B19] 中的方法。 此文件应替换 l1benchmark 发行版中具有相同名称的文件。 请注意，修订版测量目标函数值的差异而不是欧几里得距离以对算法进行基准测试，因此必须对一些原始代码稍作修改。 SolvePGS.m — 来自 [B19] 的原始梯

（1）掌握Obj或off文件的读入； （2）利用给定的数据结构类，建立读入网格模型数据结构； （3）利用OpenGL类库，对三维模型进行绘制，增加光照明等效果； （4）利用OpenGL类库，增加采用鼠标交互方式对三维模型进行旋转、放缩、平移等操作； （5）实现Laplacian算子对网格进行光顺方法，并观察曲面光顺过程； 本实验Laplacian算子似乎有点问题，模型的光顺不会变得更好，建议找带有噪声的模型进行光顺，或者重写该部分代码

使用Laplacian算子对obj模型进行网格光顺 环境：VS2017+freeglut-3.0.0 更多信息请参考：https://blog.csdn.net/Vikanill/article/details/90637140

In supervised learning scenarios, feature selection has been studied widely in the literature. Selecting features in unsupervised learning scenarios is a much harder problem, due to the absence of class labels that would guide the search for relevant information. And, almost all of previous unsuperv

没有调用库函数，自己写的laplacian算子

MFC基于opencv对图片进行边缘检测，包括Sobel算子，Laplacian算子，迭代阈值分割算法，区域生长算法

数字图像处理的，图像锐化，包括Laplacian，Priwitt，Sobel，水平方向锐化。比较基础的，C写的