图像边缘提取和周长计算

对车牌识别系统中的图像拼接问题进行了研究，提出了一种基于边缘提取的图像拼接算法。实验结果证明，该算法获得了理想的拼接效果。

主要研究图像边缘提取，利用Matlab的图像边缘提取函数和算子，进行图像处理与分析，并对结果进行比较，得出各种边缘提取方法的特点

matlab中通过腐蚀与膨胀提取物体边缘，可直接下载使用。

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MATLAB是一款功能强大的工具，在图像处理领域应用广泛。本文介绍如何利用MATLAB提取图像中的边缘特征，从而得到更加清晰明了的图像。首先，我们需要使用Sobel算子对图像进行边缘检测。然后，利用C

目的 边缘是图像最为重要的特征之一,是图象分析与识别的基础。对于目标的分割、测量而言,边缘提取的连续性与抗噪性显得尤为重要,其可通过区域增长等算法提取目标区域,为抠图、统计测量提供必要的支持,本文以实

边缘提取的算法，并且是基于SAR图像的。

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边缘提取以及边缘增强是不少图像处理软件都具有的基本功能，它的增强效果很明显，在用于识别的应用中，图像边缘也是非常重要的特征之一。图像边缘保留了原始图像中相当重要的部分信息，而又使得总的数据量减小了很多

尝试把梯度和散度的概念引入到图像分析中，基于梯度和散度的积分定义，给出了计算图像梯度散度的、与坐标选取无关的简易近似公式。并将它们应用到带噪数字图像中，利用梯度与散度的配合进行边缘提取，同时给出了实验