多尺度边缘检测和骨架检测算法研究

一篇有关图像边缘检测的论文，个人翻译了一下，还不错。

基于混合高斯与边缘检测的目标检测算法研究，陈钟荣，夏利娜，混合高斯模型对光照和天气变化等较敏感，易产生阴影，而传统阴影去除算法涉及多个阈值设定，且阈值一般随视频不同而不同。针对此

随着JPEG2000压缩算法越来越广泛地应用到各个领域，提高算法的编码速度成为亟待解决的问题。为提高JPEG2000算法的编码速度，针对JPEG2000编码的小波变换部分，提出了一套基于Davinci

边缘检测技术是图像处理和机器视觉领域的关键环节，可用于产品外观质量的评价和技术路线的改进。改进传统算法和设计新算法已成为图像边缘检测技术的研究热点。总结了二维图像边缘检测的基本原理和各类边缘检测算法的

视频镜头边缘检测中的直方图、像素差异等算法只针对有限的测试数据进行了范围比较狭窄的测试, 对于算法的适用领域和范围没有进行测试和说明。为了解决这一问题, 设计实现了三种视频镜头检测算法, 并构造了丰富

在图像边缘检测过程中, 针对滤除噪声及有效保留图像边缘信息这对矛盾点进行了研究, 给出一种基于多尺度轮廓结构元素的多形状边缘检测算法。该算法通过多次使用轮廓结构元素的开最大和闭最小运算操作滤除噪声,

与经典的边缘检测算子相比,该方法能较好地解决边缘检测精度与抗噪声性能的协调问题,具有较好的边缘提取效果

基于Matlab的数字图像边缘检测算法研究

研究了基于图像特征方向的正交坐标系，分析了在此框架下的各向异性扩散图像去噪原理。然后根据人类视觉系统的一些特性提出了一种改进的各向异性扩散方法。该方法避免了各向异性扩散方程的不适定问题。实验结果表明，

Matlab图像边缘检测算法研究论文全稿。