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the1
- 在用小波分解加强图像边缘的基础上，利用修正的形态学边缘检测算子，以减 轻图像边缘检测的模糊性；通过形态结：构元素尺度的调整，得到多尺度下图像边缘的 特征，并综合各尺度下的边缘特征，得到较为理想的图像边缘，实验验证了该算法的可 行性和有效性。
2011
- 基于Sobel算子.该方法将图像划分成预先设定大小的网格，在两个尺度上对图像进行分析，完成图像的边缘检测。首先用Sobel算子求得图像边缘，依据网格内含有边缘像素的数目以及连通情况将不同的网格分别处理。 然后以网格为数据单元，在较大尺度上运用Sobel算子得到图像边缘。最后通过设定数据的优先级和使用形态学的方法合并两次计算边缘的结果。
ANewEdgeDetection
- 一种基于模糊形态学的边缘检测方法，具有比较好的抗造性以及能检测到良好的边缘-A new Edge Detection Based on Morphology
GrayScaleMap
- 图像处理一些常用算法，包括形态学、边缘检测、图像增强等-Image processing algorithm of some commonly used
mutual-information
- 红外和可见光的匹配跟踪在军事、遥感等领域有着广泛的应用。针对灰度和图像特征存在比较大差异的红外和可见光图像，本文采用了最大互信息算法，结合形态学梯度和小波分解。互信息算法优点在于不需要对多模图像灰度间的关系做任何假设，不足之处在于它对图像空间信息的忽略而且计算时间较长。本文互信息结合多结构元的形态学梯度检测的图像边缘，可以使得图像匹配精度提高，还能改善局部极值的问题，再利用小波分解对图像进行压缩降低分辨率，可以减少互信息计算量。最后的实验数据表明在配准过程中互信息的计算速度得到了优化，匹配精度得
Grayscale-Morpholog
- 传统高原鼠兔图像边缘检测方法存在对噪声敏感、大量边缘细节被过滤、检测的边缘不连续、模糊等问题。为此，将基于数学形 态学的边缘检测方法应用到高原鼠兔图像的边缘检测中。利用数学形态学的腐蚀和膨胀算法，构造适合高原鼠兔图像几何性质的结构元素， 对图像进行检测。实验结果表明，该方法具有较好的边缘检测效果-Traditional plateau pika image edge detection methods exist sensitive to noise, a lot of edge det
opencv-doc
- 图像数据操作（内存分配与释放，图像复制、设定和转换） 图像/视频的输入输出（支持文件或摄像头的输入，图像/视频文件的输出） 矩阵/向量数据操作及线性代数运算（矩阵乘积、矩阵方程求解、特征值、奇异值分解） 支持多种动态数据结构（链表、队列、数据集、树、图） 基本图像处理（去噪、边缘检测、角点检测、采样与插值、色彩变换、形态学处理、直方图、图像金字塔结构） 结构分析（连通域/分支、轮廓处理、距离转换、图像矩、模板匹配、霍夫变换、多项式逼近、曲线拟合、椭圆拟合、狄劳尼三角化）
Medical-image-segmentation-
- 出了基于 ELM的医学图像的分割技术，结合滤波去噪、形态学提取和边缘检测等图像处理方法，设计了一种应用于CT图像 的轮廓描绘方法。-Based on a medical image segmentation ELM technology, combined with filtering de-noising, Morphology and edge detection image processing method is applied to design a CT image cont
基于路径形态学的图像边缘连接方法
- 对检测路径灰度图像当中存在的孤立点进行消除，为路径的规则检测提供基础