首先研究了1D方波信号边缘处的相位分布特点，发现不同频率分量在边缘处的相位不一定收敛于同一个角度值，而是会随着占空比的变化而变化。因此，基于局部能量的相位一致性模型实际上是不同频率分量利用幅度加权后的平均结果。由于在多数自然图像中，图像频率分量的幅度会随着频率的增加而呈反比下降，基于局部能量的相位一致性模型主要由低频分量决定，这样在一定程度上降低了对边缘空间定位的精度。为了提高边缘检测的空间分辨力，提出了两种新的相位一致性模型。利用二维Log Gabor 滤波器提取图像的局部相位信息，分析了利用这三种相位一致性模型进行边缘检测的结果。实验表明，利用两种新的相位一致性模型可以检测到更加细致的图像边缘信息，具有更高的边缘空间定位能力。

TMS320C6678多核程序，进行边缘检测，OpenMP模型下进行多核实现

小波边缘检测的MATLAB程序

提供一些简单的图像处理，能打开BMP图像，进行反色、sobel边缘检测、中值滤波等简单处理

本文主要讲解了canny边缘检测原理：计算梯度幅值和方向、根据角度对幅值进行非极大值抑制、用双阈值算法检测和连接边缘以及python 实现

利用改进的BP神经网络模型导出了一种新的彩色图像边缘检测算法。为了充分利用图像中的颜色信息,在RGB彩色空间中通过欧式距离度量像素之间的差异获得灰度图像;为了降低训练样本的数量,将灰度图像二值化作为导师信号;针对传统的边缘检测算法容易产生边缘断裂、不连续等缺点,文章将动量法与自适应学习速率结合起来对传统的BP神经网络进行了改进。利用该方法对二值图像进行了边缘检测,实验结果表明,该方法对二值图像的边缘检测较传统的检测方法具有更好的效果。

基于OpenCV的焊缝图像边缘检测方法

Canny边缘检是在在1986年提出来的，到今天已经30多年过去了，但Canny算法仍然是图像边缘检测算法中最经典、先进的算法之一。 相比Sobel、Prewitt等算子，Canny算法更为优异。Sobel、Prewitt等算子有如下缺点： 没有充分利用边缘的梯度方向。 最后得到的二值图，只是简单地利用单阈值进行处理。 而Canny算法基于这两点做了改进，提出了： 基于边缘梯度方向的非极大值抑制。 双阈值的滞后阈值处理。

C语言实现灰度图像的集中常用边缘检测算法，包括：梯度算子，roberts边缘检测算法，Sobel边缘检测算法，Laplace边缘检测算法和Canny边缘检测算法

matlab实现的区域增长和分水岭算法，以及基于sobel算子，prewitt算子，canny算子，log算子的边缘检测算法。