matlab图片叠加的代码边缘检测exp 自述文件 要在experiment.m中运行代码，必须安装Psychtoolbox-3。 快速操作方法： 1）转到edge_detection_new脚本 2）点击“运行” 3）观察计算机边缘检测如何随着光噪声的增加而减弱 4）转到实验脚本 5）点击“运行” 6）输入您的姓名缩写 7）图像将出现2条红色水平线，且两条水平线之间有一条小垂直线。 使用右箭头和左箭头单独导航红色道路，然后在您看到的区域之间的每个边缘按Enter键。 8）完成图片处理后，请按空格键继续下一张图片 9）这样做总共9张照片 10）转到分析脚本 11）按照第一条评论：更改文件路径data / your data.txt...。 12）点击“运行” 13）查看包含您的数据的新图表，并观察人与计算机边缘检测之间的差异 脚本： edgedetection：对3种不同程度的复杂度（MATLAB徽标，剪贴画懒惰的脸和Serre教授的头像）的图像实施Sobel边缘检测，并具有3种不同的高斯模糊量（0、0.02和0.04）。 主脚本：for循环，用于读取图像，运行函数以计算用于计算边缘幅

实时读取图片并能对图片加不同比例的高斯噪声和椒盐噪声。各种经典图像边缘检测算法的对比研究，并实现了数学形态学边缘检测算法。使用matlab GUI实现可视化界面。 包括完整的毕业论文、答辩PPT。 运行环境：MATLAB7.0

本文从局部能量的角度提出了一种有效的图像边缘检测方法.在以一个像素点为中心的对称区域中，计算区域内所有像素的灰度值与中心像素的灰度值之间的差值，将差值平方的总和作为中心点所对应的局部能量.该局部能量可以有效地用于检测图像的边缘，因为边缘点的局部能量要比对应光滑区域内的像素点大得多.根据本文所构造的局部能量函数可以有效地找到边缘点.本文使用Baddeley误差度量（BEM）方法来评估本文方法检测结果的准确性.实验结果表明本文方法检测效果比较好.

这个 Matlab 代码展示了 5 种不同的边缘检测算法在正常和噪声图像上的应用。 使用的算法有：CANNY、PREWITT、ZERO CROSS、ROBERTS ans BOUDA。 使用的噪声是：高斯、泊松、盐和纸和斑点。 该文件文件夹包含6个文件： lena.pgm：图像文件 without_noise.m ：边缘检测器与正常图像的应用 With_Gaussian_noise.m ：边缘检测器与噪声（高斯）图像的应用 With_poisson_noise.m ：带有噪声（泊松）图像的边缘检测器的应用 With_Salt_paper_noise.m ：带有噪声（Salt & Paper）图像的边缘检测器的应用 With_speckle_noise.m ：带有噪声（散斑）图像的边缘检测器的应用 https://www.researchgate.net/publication/34

基于FPGA的Sobel图像边缘检测算法

数字图像处理 该程序是使用Swing用J​​ava编写的。 已实现以下算法： 形态运算： 轮廓检测 非线性滤波器： 最小过滤器 最大过滤器 中值过滤器 开启过滤器 关闭过滤器 高斯模糊滤镜 在以下图片中，显示了此过滤器的结果，并且半径大小设置为14。 原始图片 结果图片 锐化蒙版滤镜 结果图片 FILTER PARAMETER: radius = 5 unsharp mask value = 4 坎尼边缘检测器 结果图片 FILTER PARAMETER: low threshold = 100 hight threshold = 120 radius = 2 骨骼化 原始图片 结果图片 自适应中值滤波器 原始图片 结果图片 FILTER PARAMETER: radius min = 0 radius max = 4 双边过滤器 原始图片 结果图片 FILTER P

在现有图像质量评价方法相关原理基础上，提出了一种基于图像边缘信息的拼接质量评价新方法。该方法针对图像拼接结果的特点，先对待评价图像进行边缘提取，然后利用拼接前后图像的边缘轮廓信息，综合图像像素误差信息和结构信息，根据其均值和方差等统计信息与影响图像拼接质量的主要因素（拼接错位和亮度突变）之间的关系，对拼接图像进行评价。该评价方法得出的评价结果更加符合人眼视觉对图像拼接质量的主观评价感受，较准确地反映了拼接图像的真实质量和所使用图像拼接算法的性能。

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开发环境VS2015,C#平台基于OpenCV的图片倾斜校正小Demo,内含工程和用于测试的图片。倾斜校正流程为: Canny边缘检测、形态学膨胀、概率霍夫变换直线查找、角度计算、图片旋转。

由于医学图像会同时含有物体边缘、物体阴影与噪声, 针对于医学图像边缘检测中很难从噪音或者微小几何特征中区分出精确边缘的问题, 本文提出了一种基于超熵的检测嘈杂医学图像边缘的算法，引入超熵系数,通过适当确定超熵的参数值，不仅可以抑制噪声，还可以适应图像的不同边缘检测。通过试验，发现所提出的算法相对于其他方法性能具有明显的提高,运行时间缩短至80%。