边缘增强滤波的源代码，带测试图像，很好的

matlab边缘增强的代码 image-processing Matlab实现的可执行程序 实现ppm、pgm以及jpg等格式图像的基本处理 通过用matlab编写数字图像处理的基本算法GUI程序，实现对图像读写、缩放、旋转倾斜的基本处理，以及图像增强、平滑处理中的低通滤波和矩形滤波方法；用梯度方法实现边缘检测，比较了Sobel、Roberts和Prewitt算子的不同，也尝试了高斯拉普拉斯算子。同时在完成实验要求之余，了解了YUV格式和图像负片转化。最后，对图像用matlab导出了matlab内置app和可安装的独立运行的可执行文件。实验为了避免在matlab中出现乱码，GUI界面和代码注释都用采用英文。

为提高边缘算子检测结果的清晰度，在扩充清晰边缘面积上，提出深度探测法以增强邻域边缘；在消除模糊纹理上，用跨越步长 Δｘ和 Δｙ作为模糊纹理和清晰边缘的分界，达到弱化模糊纹理的目的，凸显模糊区域局部对比度；在算法执行效率上，空间复杂度不高，但时间复杂度为 O(4n3)。经测试，该算法可实现扩充清晰边界、弱化模糊纹理以及凸显模糊纹理区域对比度的目标，在小于1600*1600分辨率图像上处理速度较佳，但在更高分辨率上计算较久。该方法凸显了边缘分界，可用在其它领域算法预处理阶段。

利用sobel算子锐化边缘，增强对比度，matlab2012b编程通过，附带图片，便于移植和使用

matlab边缘增强的代码Matlab的分割边缘捆绑 作者：凯利·科尔尼（Kelly Kearney） 这个库包含了代码debundle.m和plotdeb.m Matlab的功能，具有运行它们所需的所有相关功能一起。 这两个函数复制了划分的边缘捆绑算法，该算法提供了一种边缘路由方法，以在突出主要的有向边缘路径的同时，整理复杂的有向网络图。 该算法是力导向边缘捆绑的一种扩展方法，由David Selassie开发，并在以下论文中进行了描述： Selassie D，Heller B，Heer J（2011）定向网络数据的划分边缘捆绑。 IEEE Trans Vis计算图17：2354-2363 请注意，我不是本文的合著者。 我只是对此Matlab版本进行了编码，因此可以将划分边缘捆绑算法纳入自己的研究中。 如果您碰巧使用此算法的特定实现，我将不胜感激，但请务必引用Salassie的论文作为主要引文。 内容 入门 句法 例子 会费 入门 先决条件 此功能需要Matlab R2015b或更高版本。 下载与安装 可以从下载此代码。 Matlab搜索路径 需要将以下文件夹添加到您的Matlab搜

图像增强的空间域边缘增强算法应用与探讨.doc

matlab边缘增强的代码PNLS — Matlab实施 该存储库包含以下论文的Matlab实现： 具有客观评估的像素级非局部图像平滑 摘要：随着图像处理技术的飞速发展，图像平滑由于其在图像编辑和增强等其他图像处理任务中的重要作用而受到越来越多的关注。 但是，图像平滑方法的评估是在没有适当的地面真实图像的情况下对数据集进行的主观评估。 因此，具有合理基础的图像平滑基准对于繁荣图像平滑社区至关重要。 在本文中，我们构建了一个新的Nankai平滑（NKS）数据集，其中包含$ 200 $通用图像，这些图像由自然纹理和结构图像混合而成。 结构图像具有固有的平滑度，可以放心地作为基础事实。 在我们的NKS数据集上，我们全面评估了14种流行的图像平滑算法。 此外，我们提出了一种新颖的像素级非局部平滑（PNLS）方法，可以更好地利用自然图像的非局部自相似性来很好地保留平滑图像的结构。 在几个基准数据集上进行的大量实验表明，我们的PNLS在图像平滑任务上非常有效。 全面的消融研究还揭示了我们的PNLS在图像平滑方面的工作机制，为了进一步证明其有效性，我们将提出的PNLS应用于语义区域平滑，细节/边缘增

在道路图像中，为了得到较理想的车道标识边缘，采用基于Sobel算子边缘图像增强的方法增强道路车道线的边缘，从而明显提高车道线提取的准确性。针对道路边界的形状特征提出的二次曲线道路边界模型,实现了对车道标识线的实时跟踪。

各种基于扩散的图像过滤方法： 1. 使用热方程的线性扩散滤波 - 使用隐式和显式欧拉方法求解。 2.边缘增强线性各向异性扩散过滤。 3.边缘增强非线性各向异性扩散过滤。 包括测试图像的数据文件。 每个文件都是一个实现上述方法之一的脚本。 阅读评论了解详情。 版权所有 (c) Ritwik Ku​​mar，哈佛大学 2010 www.seas.harvard.edu/~rkkumar

埃斯甘 模型架构 增强和检测 低分辨率影像与侦测 超级解决影像与侦测 高分辨率地面真理图像和边界框 依赖关系和安装 Python 3（建议使用Anaconda） PyTorch> = 1.0 NVIDIA GPU + CUDA Python软件包： pip install -r path/to/requirement.txt 训练 python train.py -c config_GAN.json 测验 python test.py -c config_GAN.json 数据集 从此处下载数据集。 这是创建自定义图像补丁的GitHub存储库。 从此处下载预制数据集， 此脚本可与预制数据集一起使用，以创建高/低分辨率和双三次图像。 确保将注释文件（.txt）复制到HR，LR和Bic文件夹中。 编辑JSON文件 需要根据用户目录更改以下JSON文件的目录。 有关详细信息，