小波的边缘检测，多元的，附带程序，方便，简单易懂，以实现

应用于灰度图像及彩色图像的不同检测方法的对比程序研究

传统的边缘检测方法大都基于灰度图像，不能充分利用彩色图像的全部信息。针对已有算法中存在的像素点扩散、边缘定位不准确、边缘不连续等问题，提出了一种彩色图像边缘提取算法，基于图像自身梯度方向信息和多通道信息融合技术，将灰度边缘模板算子扩展应用到彩色图像的边缘检测中，在RGB空间中对原彩色图像进行多通道边缘检测；同时采用滤波来抑制噪声，依靠边缘生长保证检出边缘的连续性，并提出了自适应确定边缘提取门限值的方法。该文提出的彩色图像边缘检测算法计算量小，实验结果表明了其能充分利用图像的颜色和梯度信息，有效地消除噪声，

摘要:VC/C++源码,图形处理,边缘检测 边缘检测VC源码，带可执行文件和所需控件，在Win7、win7SP1下完成测试，Vista SP2（未测试）、Win8（未测试），本边缘检测程序不支持XP操作系统，注意：在Windows XP系统下不能运行生成的Exe程序。 运行环境：Windows/Visual C/C++

针对传统鬼成像方法恢复图像差导致的边缘检测困难,提出了一种建立在高通滤波基础上的鬼成像改进方法。随机生成的灰度图在被输入空间光调制器前先经高通滤波处理,通过关联运算恢复出未知物体不同方向上的高频分量,然后根据所使用的滤波方法以相应的重构方法恢复出边缘图像,实现在无需预知物体信息的前提下对未知物体的边缘检测。实验以Kirsch滤波和非下采样轮廓波变换(NSCT)为例,表明了相比于传统的鬼成像边缘检测方法,该算法得到的边缘图像在主观上平滑性更好,清晰度更高,在客观上其边缘信噪比和均方误差指标均有所优化。

图像边缘检测和图像匹配研究及应用 图像边缘检测和图像匹配研究及应用

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MATLAB中ice函数代码EBM_JA 能量平衡模型，用于探索驱动海冰边缘纬度的过程。 概述 该存储库包含MATLAB的源代码，用于在Aylmer等人描述的Energy-Balance模型（EBM）中运行模拟。 （2020） 。 提交时的提交ID：a007fa1（但请注意，除了文档外，代码没有任何更改，因为该代码用于生成本文中介绍的结果）。 要求 此代码已在Windows 7上使用MATLAB R2018a和在Linux上使用MATLAB R2017b进行了测试。 无法保证它将在其他操作系统上或在其他版本的MATLAB上正常运行。 运行代码 用户应在“ bin”目录中编辑三个文件： parameters.m：在此处更改参数值。 注释中给出了定义和单位。 settings.m：在此处更改常规EBM设置，例如网格分辨率和积分时间。 run_ebm.m：顾名思义，此脚本使用指定的参数和设置运行EBM。 settings.m 必须根据网格点数（ nphi ）（包括0和90度纬度）来指定网格分辨率。 同样，必须以1年（ nt ）中的时间间隔数来指定时间步长。 总积分时间t_total必须以年的

针对计算机处理高清图像或视频的边缘检测时存在延时长和数据存储带宽受限的缺点，提出了用Vivado HLS将边缘检测软件代码转换成RTL级硬件电路的硬件加速方法。硬件加速是将运算量大的功能模块由硬件电路实现，根据硬件电路工作频率高和数据位宽自定义，可以解决延时长和数据宽度受限的缺点。实验结果表明，边缘检测硬件加速方法不仅使延时和数据带宽都得到了改善，而且也缩短了边缘检测的开发周期。

HED-BSDS用于边缘检测hed算法的实现