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边缘检测和SnakeModel结合的轮廓识别

这是一段用小波模极大值进行图像边缘检测的程序，欢迎批评指正

采用小波变换模极大值法检测图像边缘！

采用多尺度小波模极大值求信号的奇异点，即信号的频谱边缘，可用于认知无线电小波变换检测频谱。

Matlab GUI做的图像边缘检测程序，分别用经典时域算子和小波多尺度分析检测图像边缘

void CFunction::CreatGauss(double sigma, double **pdKernel, int *pnWidowSize) { LONG i; //数组中心点 int nCenter; //数组中一点到中心点距离 double dDis; //中间变量 double dValue; double dSum; dSum = 0; // [-3*sigma,3*sigma] 以内数据，会覆盖绝大部分滤波系数 *pnWidowSize = 1+ 2*ceil(3*sigma); nCenter = (*pnWidowSize)/2; *pdKernel = new double[*pnWidowSize]; //生成高斯数据 for(i=0;i<(*pnWidowSize);i++)

labview图像处理，卷积，线性，相关滤波，中值滤波边

opencv3.3 prewitt算子边缘检测c++代码实现，具有很好的检测效果

使用USM算法锐化图像的MATLAB程序，使用了模板相乘卷积的原理，其中更改模板便可以更改算法，比如使用拉普拉斯锐化模板便就改造成了拉普拉斯滤波，可改造性及移植性较好，注释较多，适合初学者。