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一种碳纤维边缘提取方法（代码+论文）。 碳纳米纤维的边缘检测对于研究其性能具有重要的意义。然而，由于设备老化等诸多原因，电镜采集的碳纤维图像引入了较多的噪声。这使得传统的边缘检测算子往往不能提取出连续的碳纤维边缘。本文基于全变分去噪模型来解决这个问题，该方法在能量函数J(u)中引入了一个正则项，通过优化J(u)使其达到最小，来实现去除噪声保持边缘的目的。实验结果显示，碳纤维图像经过全变分模型迭代公式迭代10次后，碳纤维的噪声区域就已经得到了平滑，边缘得到了保持。用Prewitt算子处理后，图像的连续的边缘被提取出来了。

提出了一种基于变分法和梯度增强的红外与可见光图像融合算法。首先对红外与可见光的梯度特征进行自适应加权融合,得到初始融合梯度场;其次构建梯度特征增强模型,获得融合图像增强的梯度场;最后通过变分法将融合问题转换为最优化问题,得到最接近增强后梯度场的融合图像。实验结果表明,相比基于多分辨率框架下进行融合的拉普拉斯分解、小波变换及常见的基于变分的融合算法,所提出的算法得到的融合图像梯度特征最大,视觉效果最好,证明了算法的有效性。

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