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使用IDL语言实现Sobel边缘检测算法，可对.JPG格式的影像（灰色或彩色）进行边缘检测，如若想实现其他边缘检测算法只需替换代码中的model1和model2即可 代码可读性高

针对传统Canny 边缘检测算法的阈值需要人为设定的缺陷，本文提出了一种新的自适应改进方法。该方法 根据梯度直方图信息，提出梯度差分直方图的概念，同时，对图像进行自适应分类处理，使得算法不仅不需要人 工设定阈值参数，而且还能有效地避免Canny 算法在边缘寻找中的断边和虚假边缘现象。对边缘信息丰富程度不 同的灰度图和彩色图像运用该方法寻找边缘的实验结果表明，对于在目标与背景交界处的多数像素梯度幅值较大 的图片，该算法具有边缘检测能力强、自适应能力强的优点

主要介绍了python Canny边缘检测算法的实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

主要介绍了C#图像处理之边缘检测（Sobel）的方法,使用自定义sobel算子函数实现对图像边缘的检测功能,需要的朋友可以参考下

针对一类边缘特征不明显的矿物浮选泡沫图像,提出了一种基于模糊三值模式的泡沫图像边缘检测方法.在‘0/1’二值模式基础上,增加不确定逻辑状态,构成模糊局部三值模式,以描述邻域像素灰度均值的不确定关系,同时,对邻域双向灰度差值之和进行模糊化,以描述边缘与非边缘方向的关系,联立邻域灰度关系与双向灰度差值隶属度,构造气泡边缘隶属度矩阵,依据联合隶属度的解模糊结果判决是否为边界候选像素,再根据边界候选像素集合的特征剔除非边界像素,以此得到泡沫边缘.实验结果表明,该方法能够有效地检测出气泡边缘,同时,在强噪声环境下,具有良好的鲁棒性.

基于机器视觉的外包装盒喷码内容检测系统 主要检测内容：整体有无、字符内容识别

图像分割时，经常需要实现对边界的跟踪，从而实现对区域的提取。输入是一幅图像，输出是提取的该图像的轮廓。

利用基于cnn的方法，对灰度图像进行边缘检测，通过matlab实现程序。

为了提高图像的边缘检测性能,将蚁群算法引入图像边缘检测。阐述了提取图像边缘特征的方法和蚁群算法的基本原理,提出了一种基于改进的蚁群算法的边缘检测方法。将图像的形态学梯度值作为蚁群的信息激素强度值和启发信息值,使用最大类间方差法获得图像的边缘信息。实验结果表明该算法能成功地提取边缘信息并抑制背景纹理细节,具有较好的检测效果。