基于Directionlet变换的图像增强与边缘检测(论文)

基于OpenCV的焊缝图像边缘检测方法

边缘可能与视角有关—— 也就是说边缘可能随着视角不同而变化，典型地反映在场景、物体的几何形状一个将另一个遮挡起来，也可能与视角无关——这通常反映被观察物体的属性如表面纹理和表面形状。在二维乃至更高维空

通过研究可见光视觉图像与红外图像序列的相关特性及融合处理中存在的问题,提出一种基于视觉图像预增强处理的曲波与小波双变换融合机制来有效保留边缘信息和图像细节信息。实验结果表明所提出的方法提高了融合图像的

这是一个小波变换的图像边缘检测，主要使用与matlab。里面包含了一份基于小波变换的多尺度边缘检测的文章，以及全套的程序。

VC图像平滑、边缘检测、边缘增强、锐化、腐蚀、开运算等~

小波变换, 基于小波变换的数字影像的边缘检测与降噪

基于边缘检测的细胞图像分割方法研究与实现

图像边缘细节包含重要的视觉感知信息,是进一步进行图像理解与场景感知的基础.针对常用的边缘梯度检测方法难以有效提取类似于分形纹理结构的复杂图像边缘问题,提出一种基于分数阶微分的图像边缘检测方法.该方法首

边缘检测可以大幅度地减少原图的数据量,消除许多没有意义的信息,保留图像重要的结构属性。本文使用Haar小波滤波器,利用小波变换将原灰度图像进行一层分解,产生4个子图像,对水平高频子图像和垂直高频子图像

用FPGA实现图像的边缘检测，完整版是通过阅读文献得到的方法，都能仿真的出来的喔！