基于微分算子的边缘检测及其应用_王军敏.pdf

法兰西数学精品译丛-拟微分算子和Nash-Moser定理(中文版)-[法]S·阿里纳克＆P·热拉尔-姚一隽(译)-高等教育出版社-2009.pdf

matlab求导代码估算瞬时能量 Python代码可实现瞬时能量测量，包括中的“包络导数运算符”，如中所述。 需要具有NumPy，Matplotlib和Pandas软件包的Python 3。 这是Matlab代码的Python实现，同样在上。 概述 实现估计频率加权瞬时能量的方法，包括Teager–Kaiser运算符（也称为非线性能量运算符）和参考文献中提出的类似的频率加权运算符。 对于离散信号x（n），简单定义了Teager-Kaiser运算符，如下所示： Ψ[x(n)] = x²(n) - x(n+1)x(n-1) 拟议的能量测度（我们称为包络导数算子（EDO））定义为 Γ[x(n)] = y²(n) + H[y(n)]² 其中y（n）是x（n）的导数，使用中心有限差分方程y（n）= [x（n + 1）-x（n-1）] / 2估算，而H [·]是x（n）的离散希尔伯特变换。 参考包含更多详细信息。 快速开始 使用demo.py运行一些示例： $ python3 demo.py 例子 用随机信号测试EDO： from energy_operators import edo edo

本文中集合了几种基本的边缘检测算子的算法。只需将图像路径稍加改动就可直接利用。

运用Canny、Prewitt、Roberts、Sobel、Laplacian等微分算子进行边缘检测，得到分割图像。