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8方向sobel
- 对1帧图像进行8方向的sobel算子提取边缘，原始图像格式是BMP-right image for an eight direction of the pixel edge detection operator, is the original image BMP format
边缘检测算法的基本步骤
- 边缘检测算法的基本步骤 （1）滤波。边缘检测主要基于导数计算，但受噪声影响。但滤波器在降低噪声的同时也导致边缘强度的损失。 （2）增强。增强算法将邻域中灰度有显著变化的点突出显示。一般通过计算梯度幅值完成。 （3）检测。但在有些图象中梯度幅值较大的并不是边缘点。最简单的边缘检测是梯度幅值阈值判定。 （4）定位。精确确定边缘的位置。 Canny边缘检测算法 step1:用高斯滤波器平滑图象； step2:用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方
8方向Prewitte算子
- 8方向Prewitte算子提取图象边缘的VC实现-8 Prewitte Operator direction from the edge of the image VC
interpolate
- 针对边缘的内插方法。对边缘方向利用新方法内插，对于非边缘方向利用双线性内插。
log边缘检测
- 边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。 这些包括（i）深度上的不连续、（ii）表面方向不连续、（iii）物质属性变化和（iv）场景照明变化。 边缘检测是图像处理和计算机视觉中，尤其是特征提取中的一个研究领域。 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。有许多方法用于边缘检测，它们的绝大部分可以划分为两类：基于查找一类和基于零穿越的一类。基于
多尺度边缘检测实例
- 一个多尺度边缘检测实例，方法是： 1、先对图像进行3个尺度的小波变换； 2、求小波系数的模值及其梯度方向； 3、确定模的极大值，即候选边缘点； 4、通过反变换合成3个尺度的模的极值图像,A multi-scale edge detection example, the method is: 1, first image of the three-scale wavelet transform 2, and the modulus value of wavelet coefficient and
edgedir_his.rar
- 基于边缘方向直方图的图像检索matlab程序，直方图为提取8个方向的的统计概率，对于花朵、人脸、汽车的检索效果很好。,Edge direction histogram based image retrieval matlab procedures, histogram for the extraction of the eight directions of statistical probability, for flowers, human faces, cars good search r
test2.rar
- 方向可调小波图象边缘检测的子程序，用matlab编写，实现8方向的小波边缘检测,Steerable wavelet image edge detection subroutine, using matlab prepared to achieve 8 direction wavelet edge detection
bianyuan.rar
- 通过高斯函数导数检测图像边缘，实质是方向可调小波变换检测图像边缘。,Gaussian function through derivative edge detection in real terms is Steerable Wavelet image edge detection.
bian_yuan_te_zheng_ti_qu
- 边缘方向直方图matlab程序，直方图为提取8个方向的的统计概率-Edge direction histogram matlab program, the histogram for the extraction of eight directions of the statistical probability
shuangxianxingchazhisuofangtuxiang
- 本实验采用双线形插值技术进行图像的缩放。该方法输出的像素值是它在输入图像中2*2邻域采样点的平均值，它根据某像素周围4个像素的灰度值在水平和垂直方向两个方向上对其插值。在进行图像缩放时，其考虑到了相邻近的像素点间的关系。这种平均算法具有放锯齿效果，创造出来的图像拥有平滑的边缘，锯齿难以察觉，所以相对于最近邻法，其的效果比较好。在进行程序设计时，程序的输入参数为图像矩阵和结果图像的水平和垂直方向的像素数，可以忽略混叠效应。在程序运行之后可以对其前的实验结果进行比较分析异同，进而更深刻的理解最近邻插
AnImprovedGradientOperator
- 针对传统梯度算子中,用于边缘方向检测的计算公式存在的缺点,提出了改进的用于边缘方向检测的计 算公式. -Traditional gradient operator for edge detection of the formula for calculating the direction of shortcomings, for suggestions to improve the edge of the formula for calculating the direction of
tuxiangqukuang
- 分块有损压缩图像忽略了块间相关性，重构时会产生块效应，该文提出一种空域自适应去块效应算法。对块边缘采用方向自适应 有理滤波，以弱化块效应。根据块的内部活动性将图像块分成平坦块和纹理块2 类，利用基于方差的空域检测方法检测出平坦块，并对平 坦块进行邻块边缘自适应平滑。实验结果表明，该算法有效去除了块效应，一定程度上提高了信噪比，算法简单且鲁棒性较好。-Block lossy compression image ignores the inter-block correlation, Rec
FaceDetection_Based_on_a_New_Nonlinear_Color_Space
- 提出一种新的非线性变换的彩色空间 ″″, 利用次高斯概率分布函数拟合皮肤色度信息, 得到候选区 YC C r b 域。为了排除候选区域中的非人脸, 首先根据均值和方差信息分割出候选区域中的纹理特征信息, 再通过多尺度 ) ( 信息定位眼睛, 然后根据人脸特征的几 形态边缘检测算子检测候选区域的边缘, 利用 边缘方向 PCA PCAED ( ) 何形状信息定位其他特征 鼻、嘴 , 通过这些几何特征信息对肤色分割得到的候选区域进行验证, 最终得到正确 的人
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- 通过高斯函数导数检测图像边缘，实质是方向可调小波变换检测图像边缘（8个方向变换）。-Gaussian function through derivative edge detection in real terms is adjustable direction edge detection wavelet transform (change the direction of 8).
canny
- canny检测器是很有效的边缘检测器，该函数可以实现对目标图像的边缘提取。该方法总结如下：1.图像使用带有指定标准差的高斯滤波器来平滑，以此减少噪声；2.在每一点计算局部梯度和边缘方向；3.第二步中确定的边缘点会导致梯度幅度图像中出现脊，然后追踪所有脊的顶部，并将所有不再脊顶部的像素设置为0；4.执行边缘链接-canny detector is very effective edge detector, this function can be achieved on the target im
edge_direction_histogram
- 用于提取图像中的边缘方向直方图，可用于进一步提取图像中对象的形状特征(A way of getting the edge direction histogram of image in matlab)
stick3D
- 生成一族3维卷积算子，该族算子为长度L的立方体窗口中过中心的所以可能的方向。 该族算子可以用于空间中边缘方向的检测。 属于平面中边缘检测所用的sticks在三维空间上的扩展。(3D image edge detection by stcik3D)
基于蚁群算法的图像边缘检测
- 将改进蚁群算法应用于图像边缘检测，模拟进化算法,主要采用信息素来进行方向的选择,通过全局性的搜索得到较优解。(The improved ant colony algorithm is applied to image edge detection and simulation evolutionary algorithm, which mainly uses information prime to select the direction, and the better solution is
八个方向的sobel边缘检测算法
- 利用八方向的sobel边缘检测，实现对图像多梯度的梯度检测，检测出的边缘信息更加平滑连续。(Eight direction Sobel edge detection is used to realize gradient detection of image multi gradient, and the edge information detected is more smooth and continuous.)