1.了解图像边缘检测的原理。自己实现边缘检测算法，对特定的几幅图像进行边缘检测，并达到较好的效果。 2.了解特征提取的原理，并对图像中存在的一些特征进行特征提取。

(精品word)数字图像处理-边缘检测算子与锐化算子(含MATLAB代码).doc

MFC下用VC编的canny 边缘检测程序，自己测试过，能成功运行

四种边缘检测算子对比canny,sobel,prewitt以及log,并通过四连通成分数来评价边缘提取质量+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

数字图像处理中几种边缘检测算子的比较数字图像处理中几种边缘检测算子的比较

针对图像去噪过程中存在边缘保持与噪声抑制之间的矛盾,提出了一种基于变指数的片相似性扩散图像降噪算法。算法基于变指数的自适应降噪模型,引入片相似性的思想,构造出新的边缘检测算子和扩散系数函数。传统的各项异性扩散图像降噪算法利用单个像素点的灰度相似性(或梯度信息)检测边缘,不能很好地保持图像的弱边缘和纹理信息。而所提算法利用邻域像素的灰度相似性,可以在滤除图像噪声的同时,保持更多的细节信息。仿真结果表明,与其他传统的基于偏微分方程(PDE)的图像降噪算法相比,该算法将信噪比(SNR)和峰值信噪比(PSNR)提高至16.602480 dB和31.284672 dB,具有良好的抗噪性;同时视觉效果较好,保持了更多的弱边缘和纹理等细节特征,在噪声抑制与边缘保持之间取得了较好的权衡。

VC++实现图像的微分微分运算、梯度锐化算子、Roberts边缘检测算子、Sobel边缘检测算子、Prewitt边缘检测算子、Krisch边缘检测、高斯-拉普拉斯算子

图像信息量巨大，而边缘信息是图像的一种紧描述。边缘是图像最基本的特征，是用于识别图像的重要信息。图像边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，保留了图像重要的结构属性。有效的图像检测方法对图像进行处理具有特别重要的意义。该文通过对数字图像处理的几种典型边缘算子（Robert，Prewitt，Sobel，LOG，Canny）进行评估，并用Matlab工具进行图像轮廓提取，分析与讨论了各种算子的应用效果，得出各算子的优缺点，为新方法的研究提供衡量尺度和改进依据。

很全面的代码，可以很好的实现边缘检测。同时也是车牌识别技术的应用之一。

几种常见边缘检测算子（ Sobel、Prewitt、Canny、Robert、拉普拉斯算子）的相关知识、原理和比较，绝对值得您的资源分