图片边缘检测算法

特征点的选取是视觉研究的基础,其选取的精确度直接影响到视觉信息处理的准确性与可靠性。传统Harris角点检测方法具有计算简单、易于实现的优点,但该算法效率低下、检测精度较低、抗噪性差、存在角点簇。提出

基于灰色理论的图像边缘检测算法研究,研究图像的人可以看看

数字图像边缘检测，这本书是一个较少的比较全的理论，算法和应用的书，适合初学者。

The principle of Canny edge detection algorithm and its VC implementation

建立了GUI界面，五种经典的边缘检测算子，包括Roberts算子，Sobel算子，Canny算子，Prewitt算子，LOG算法。利用MATLAB系统所提供的相关函数，分别用这几种算子对同一副图像进行

文中针对canny算法的缺陷，提出了一种基于自适应平滑滤波和3*3领域梯度幅值计算方法的改进的Canny算法进行边缘检测，得出了很好的结果。

图形图像处理边缘检测数字图像的边缘检测常用的方法有：Roberts边缘检测算子、Sobel边缘检测算子、Prewitt边缘检测算子、Krisch边缘检测算子和LoG-Laplace边缘检测算子等。

实现了Sobel、Prewitt、Gauss-Laplace、Kirsch算子做的边缘检测

用VC实现的对8位或24位图像的多种边缘检测算法及实现圆形区域的剪切

Canny 检测算法包含下面几个阶段: 1.图像灰度化 2.高斯模糊处理 3.图像梯度、梯度幅值、梯度方向计算 4.NMS(非极大值抑制) 5.双阈值的边界选取 1、图像灰度化 当仅提取一张图片的