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三次B样条多尺度边缘检测
三次B样条多尺度边缘检测
三次B样条
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基于三次B样条多尺度边缘检测，检测效果明显优于canny算子。
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利用高斯滤波和拉普拉斯滤波在多个尺度上检测图像边缘
基于三次B样条函数多尺度边缘检测
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基于三次B样条函数多尺度边缘检测，用三次B样条进行多尺度的平滑，三次分解和重构图像，效果优于其他边缘检测算法，亲测可用
多尺度边缘检测
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多尺度边缘检测算法介绍，请查阅，呵呵，第一次上传，请大家不要打击，多多捧场
3次B样条小波变换边缘检测
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3次B样条小波变换边缘检测，已经调试~a=imread('lena.jpg'); b=rgb2gray(a); %转换成灰度图 imhist(b); %小波多尺度边缘检测主程序 close all clc I = b; [row,col]=size(I); %使用的小波函数 wname='myb3';
多尺度形态学图像边缘检测方法
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基于数据融合的多尺度边缘检测方法，王怀野，李言俊，为得到更完整的边缘且简化计算，本文提出了一种基于数据融合的多尺度边缘检测方法。算法采用不同尺度的canny算子对同一幅图像进行�
基于多尺度边缘检测的 自适应阈值小波图像降噪
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小波多尺度边缘检测
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利用小波进行多尺度边缘检测,包含canny算法,多尺度边缘检测程序
多尺度自适应边缘检测方法研究
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多尺度 自适应 边缘检测 方法研究 主要是基于图象工程方面的
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亚像素边缘定位论文，提 出了一种基于小波变换的三次样条插值亚像素边缘检测的方法，不仅计算量小。其定位精度可以迭到亚像素级，且具有较好 的抗 噪性能 ，在机械零件 尺寸测量 中有很 高的应 用价值
基于B样条小波的自适应阈值多尺度边缘检测 (2005年)
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利用小波变换的特点，设计了3次B样条平滑滤波算子。对图像进行多尺度滤波，得到了不同尺度的小波变换。结合自适应阈值方法，在每种尺度下分别提取了图像边缘；而后利用边缘信患的多尺度特性，综合多尺度边缘得到单像素宽边缘。通过计算机仿真对该方法进行验证表明：该方法不仅能准确检测出图像边缘，而且能有效地抑制噪声，明显优于已有的边缘检测方法。
二值图像的多尺度边缘检测
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对图像进行二值化后，然后用不同的尺度对其进行边缘检测并比较检测结果。
小波多尺度边缘检测主程序
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小波边缘检测主程序主要是针对图像多尺度检测
基于小波变换多尺度边缘检测
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传统的边缘检测方法主要有Robert算子、Prewitt算子、拉普拉斯算子、Canny算子等，这些方法只是在既定的同一个尺度上进行，不利于区分图像中小尺度结构的轮廓和大尺度结构的边缘。
基于小波变换的多尺度图像边缘检测MATLAB程序
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基于小波变换的多尺度图像边缘检测能够更好的抑制噪声，尺度融合使边缘结构更加清晰。
多尺度几何分析在图像边缘检测中的应用
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多尺度几何边缘是图像的重要特征，其中包含了图像大量的信息。边缘检测的效果将直 接影响到图像的分割和模式的识别。传统的图像边缘检测算法大多是基于点的检 测算法，只能在很少的几个方向搜索边缘，不能有效地利用图像的几何正则性。 多尺度几何分析法能够更好的利用图像的几何正则性。本论文通过对多尺度 几何分析中各种变换方法的比较，选择应用Beamlet变换和Wedgelet变换对图像进 行处理，研究图像边缘检
采用局部极大值法进行小波多尺度边缘检测
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采用局部极大值法进行小波多尺度边缘检测,可以运行
B样条小波的实现
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给出了实现B样条小波的matlab源程序，这对于数字图像处理中B样条小波处理给予了很大的方便，可以修改参数达到自己的设计目的。
多尺度小波模极大值法检测频谱边缘matlab
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采用多尺度小波模极大值求信号的奇异点，即信号的频谱边缘，可用于认知无线电小波变换检测频谱。
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多尺度小波变换的边缘检测，有效改进了传统方法，效果非常好
多尺度结构元素的数学形态学边缘检测新方法 (2008年)
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针对不同尺度的形态学结构元素具有不同的图像边缘检测效果，提出了采用不同尺度的结构元素来检测图像边缘的方法。该方法通过小尺度结构元素的膨胀来获取大尺度结构元素，然后进行加权合成来获得边缘图像。仿真实验表明，对于具有单色背景的混有不同噪声的灰度图像，随着膨胀次数的增加，检测得到的合成图像的边缘更清晰完整，细节更丰富；将该方法应用于具有期望PSNR值的噪声图像，和其他的传统边缘检测方法相比，其检测到的轮
论文研究-新颖的物体轮廓提取：基于双边滤波的多级边缘检测.pdf
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提出了一种新颖的物体轮廓提取方法，即通过多级边缘检测来提取物体的主要边界。双边滤波器用来建立多级，同时Canny边缘算子相应地产生边缘图，组合边缘图构造出一幅多级图。次段被定义为边缘像素的连接结构，提取并连接这些次段可以构成闭合轮廓。最终图像中最相关的闭合轮廓被判定为真实的物体轮廓。实验结果表明，该物体轮廓提取方法具有较高的可靠性并且受噪声影响较小。
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Iamzhiyu
2017-02-27
就只是一个ppt，并没有什么实用的东西
凯歌啊
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