图像边缘检测,包括sobel,hough直线提取以及SUSAN角点提取+含代码操作演示视频
2022-05-20 14:06:38
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本文利用python opencv进行图像的边缘检测，一般要经过如下几个步骤：
1、去噪
如cv2.GaussianBlur()等函数；
2、计算图像梯度
图像梯度表达的是各个像素点之间，像素值大小的变化幅度大小，变化较大，则可以认为是出于边缘位置，最多可简化为如下形式：
3、非极大值抑制
在获得梯度的方向和大小之后，应该对整幅图像做一个扫描，去除那些非边界上的点。对每一个像素进行检查，看这个点的梯度是不是周围具有相同梯度方向的点中最大的。如下图所示：
4、滞后阈值
现在要确定那些边界才是真正的边界。这时我们需要设置两个阈值：minVal 和maxVal。当图像的灰度梯度高于maxVal
2022-05-12 10:38:13
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基于形态学处理的医学图像边缘轮廓提取matlab仿真+含代码操作演示视频
运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。
具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。
2022-05-09 19:16:05
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目前，被广泛使用的经典边缘检测算子有Sobel算子，Prewitt算子，Roberts算子，Log算子，Canny算子等等。这些算子的核心思想是图像的边缘点是相对应于图像灰度值梯度的局部极大值点。然而，当图像中含有噪声时这些算子对噪声都比较敏感，使得将噪声作为边缘点。由于噪声的干扰，不能检测出真正的边缘。一个拥有良好属性的的边缘检测算法是每个研究者的追求。利用小波交换的特点，设计了三次B样条平滑滤波算子。通过利用这个算子，对利用小波变换来检测图像的边缘进行了一定的研究和理解。
2022-05-08 14:25:05
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