在给定轮廓值上绘制给定矩阵的轮廓线，无需插值，即跟随图像边缘。 基本与轮廓不完全兼容，但语法相似。

这个 Matlab 代码展示了 5 种不同的边缘检测算法在正常和噪声图像上的应用。 使用的算法有：CANNY、PREWITT、ZERO CROSS、ROBERTS ans BOUDA。 使用的噪声是：高斯、泊松、盐和纸和斑点。 该文件文件夹包含6个文件： lena.pgm：图像文件 without_noise.m ：边缘检测器与正常图像的应用 With_Gaussian_noise.m ：边缘检测器与噪声（高斯）图像的应用 With_poisson_noise.m ：带有噪声（泊松）图像的边缘检测器的应用 With_Salt_paper_noise.m ：带有噪声（Salt & Paper）图像的边缘检测器的应用 With_speckle_noise.m ：带有噪声（散斑）图像的边缘检测器的应用 https://www.researchgate.net/publication/34

基于FPGA的Sobel图像边缘检测算法

数字图像处理 该程序是使用Swing用J​​ava编写的。 已实现以下算法： 形态运算： 轮廓检测 非线性滤波器： 最小过滤器 最大过滤器 中值过滤器 开启过滤器 关闭过滤器 高斯模糊滤镜 在以下图片中，显示了此过滤器的结果，并且半径大小设置为14。 原始图片 结果图片 锐化蒙版滤镜 结果图片 FILTER PARAMETER: radius = 5 unsharp mask value = 4 坎尼边缘检测器 结果图片 FILTER PARAMETER: low threshold = 100 hight threshold = 120 radius = 2 骨骼化 原始图片 结果图片 自适应中值滤波器 原始图片 结果图片 FILTER PARAMETER: radius min = 0 radius max = 4 双边过滤器 原始图片 结果图片 FILTER P

基于二进制粒子群算法（BPSO）的计算卸载策略求解matlab代码

基于遗传算法（GA）计算卸载策略的求解matlab代码

具有可变大小比例的简单模板匹配。 在图像Is（灰度图像）的canny边缘图像中找到模板Itm（二值图像）。 模板大小不需要与图像中的目标完全相同，扫描各种大小比例。 模板 Itm 。 INPUT: 是模板所在的彩色图像。 Itm：模板二进制图像。 OUTPUT: 最佳匹配的位置 (x,y) 匹配的分数。 显示（是）标有最佳匹配的图像。 还返回调整大小的图像和调整大小的模板，以提供最佳匹配的大小比例。 方法：扫描模板Itm和图像Is之间的各种大小比例，找到模板Itm最匹配的图像大小比例和位置。 在图像Is的精巧边缘和模板Itm之间使用简单的模板匹配互相关。 主要功能：MAIN_find_template_in_image

在现有图像质量评价方法相关原理基础上，提出了一种基于图像边缘信息的拼接质量评价新方法。该方法针对图像拼接结果的特点，先对待评价图像进行边缘提取，然后利用拼接前后图像的边缘轮廓信息，综合图像像素误差信息和结构信息，根据其均值和方差等统计信息与影响图像拼接质量的主要因素（拼接错位和亮度突变）之间的关系，对拼接图像进行评价。该评价方法得出的评价结果更加符合人眼视觉对图像拼接质量的主观评价感受，较准确地反映了拼接图像的真实质量和所使用图像拼接算法的性能。

matlab边缘检测代码sobel

边缘增强滤波的源代码，带测试图像，很好的