本人做的一个数字图像处理的综合性实验，用VC++编程实现6个常用的边缘检测算子：罗伯特边缘检测算子（Robert）、索贝尔边缘检测算子（Sobel）、普瑞维特边缘检测算子（Prewitt）、拉普拉斯边缘检测算子（Laplacian）、凯西边缘检测算子（Kirsch）、高斯-拉普拉斯边缘检测算子（LOG）。里边附带有源代码，同大家分享，相互学习！！

提出一种Canny法与小波变换相结合的边缘检测方法.首先,对源图像进行小波分解,在不同分解层上对高频子图像用小波模极大法进行边缘检测,对低频子图像用Canny法进行边缘检测,然后采用一定的融合规则将这两个边缘图像融合在一起,得到一幅完好的边缘图像.这种边缘检测方法结合了小波变换法和 Canny法的优点,对用不同方法得到的两种边缘信息进行融合,从而有效地抑制了噪声,保留了连续、清晰的边缘.实验结果表明,这种结合方法要优于单独使用Canny法或小波变换法.

亚像素边缘检测的matlab代码，比一般的边缘检测代码精确

开发环境为QT5.8+opencv3.2，主要实现了边缘检测，轮廓提取及轮廓跟踪，边缘检测使用了Canny算子、Sobel算子、Laplacian算子，轮廓跟踪使用八邻域法。

为了实现较好保留图像边缘特征的有效去噪,提出了一种基于边缘检测的Contourlet 变换去噪方法。该方法先用 LOG算子提取图像边缘,进而在Contourlet 变换域上对图像的边缘部分和非边缘部分分别选取不同阈值进行最佳软阈值 去噪处理。实验表明,与采用Donoho 软阈值的Contourlet 变换去噪方法相比,该方法可有效地保留图像的边缘信息,达到 了更好的去噪效果。

matlab编写的canny，matlab编写的canny

在学图像处理时,自己用matlab编的sobel算子. 注意只适合初学者噢!

这个一个关于实现将图片转成灰度图像，再由灰度图片实现sobel边缘检测算法处理图片的一个工程，工程完成下载可直接使用里面注释详细

边缘检测是数字图像处理中的一个基础且重要的概念，它用于识别图像中的边界，这些边界通常对应于物体的轮廓。在硬件实现中，如使用VERILOG这种硬件描述语言（HDL），可以创建高效的边缘检测电路，这对于嵌入式系统、计算机视觉应用以及实时图像处理非常有用。 VERILOG是一种广泛使用的HDL，它允许工程师用类似于编程的语言来描述数字系统的逻辑功能。通过VERILOG编写的代码可以在FPGA（现场可编程门阵列）或ASIC（应用专用集成电路）上实现，以硬件的形式执行特定的算法，如边缘检测。 边缘检测通常涉及一系计算图像像素的差分或梯度。其中，最经典的算法之一是Sobel算子，它利用水平和垂直方向的一组滤波器对图像进行卷积，以找出强度变化的区域。在VERILOG中实现Sobel算子，我们需要定义滤波器系数，并编写逻辑来计算像素邻域内的差分。 以下是可能的VERILOG代码结构： 1. **模块定义**：定义一个名为“edge_detector”的模块，输入为原始图像的像素数据，输出为边缘检测后的结果。可能还需要控制信号，如时钟和使能信号。 ```verilog module edge_detector ( input [PIXEL_WIDTH-1:0] img_in, // 输入图像像素 output reg [PIXEL_WIDTH-1:0] edge_out, // 输出边缘像素 input clk, // 时钟 input rst // 重置信号 ); ``` 2. **内部变量**：声明用于存储滤波器权重和中间结果的变量。 ```verilog reg [PIXEL_WIDTH-1:0] horz_weight, vert_weight; // 滤波器权重 reg [PIXEL_WIDTH-1:0] horz_diff, vert_diff; // 水平和垂直差分 ``` 3. **滤波器定义**：定义Sobel算子的水平和垂直滤波器权重。 ```verilog parameter SOBEL_X = {<权重值>}; // 水平滤波器权重 parameter SOBEL_Y = {<权重值>}; // 垂直滤波器权重 ``` 4. **计算差分**：在时钟的上升沿，对图像进行卷积并计算差分。 ```verilog always @(posedge clk) begin if (!rst) begin edge_out <= '0; // 重置时，输出清零 end else begin // 计算水平和垂直差分 horz_diff <= img_in * SOBEL_X + ...; // 对图像应用水平滤波器 vert_diff <= img_in * SOBEL_Y + ...; // 对图像应用垂直滤波器 // 结合差分结果，例如通过求绝对值和求和，得到边缘强度 edge_out <= abs(horz_diff) + abs(vert_diff); end end ``` 5. **阈值处理**：为了得到二值化的边缘，可能还需要一个阈值判断，保留超过一定强度的边缘，其余设为零。 ```verilog always @(posedge clk) begin if (edge_out > THRESHOLD) edge_out <= '1; // 达到阈值则认为是边缘，否则设为0 end ``` 6. **结束模块定义**：关闭模块。 ```verilog endmodule ``` 这个模块可以被综合到FPGA硬件中，实现高速、低延迟的边缘检测。在实际应用中，可能还需要考虑图像的滚动缓冲、多级缓存和并行处理以提高效率。 VERILOG实现的边缘检测不仅涉及到图像处理的基本概念，还涵盖了数字逻辑设计、并行处理和实时系统设计等多个领域。理解和实现这样的系统有助于提升硬件设计者在数字信号处理和嵌入式系统设计方面的技能。

matlab 边缘检测并求出面积，周长以及质心 =imread('*.jpg'); c=rgb2gray(d); T1=graythresh(c); BW=im2bw(c,T1); s1=lvbo(BW,50); M=[1 1 1;1 1 1;1 1 1;1 1 1;1 1 1;1 1 1;1 1 1;1 1 1;1 1 1;1 1 1;1 1 1;1 1 1;1 1 1;1 1 1;1 1 1;1 1 1;1 1 1;1 1 1;1 1 1;1 1 1;1 1 1;1 1 1;1 1 1;1 1 1;1 1 1;1 1 1;1 1 1;1 1 1;1 1 1]; h=imdilate(s1,M); p=imerode(h,M); k=bwperim(p); p1=0; k1=0; .....