主要介绍了opencv python Canny边缘提取实现过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

就是一个边缘提取的，还是挺好的，恩，就是这样，还不错的

matlab实现边缘提取，例sobel算子等

本程序采用VC++6.0编写，可作为初学数字图像处理的学生参考

先进行图像学操作，基于边缘提取的道路检测，使用MATLAB实现，输入为图像矩阵

BMP图像打开，二值化，形态学处理（膨胀，腐蚀，开，闭，二值边界提取），边缘提取（Roberts，sobel，laplacian，prewitt，laplacian of gaussian算子）-

对于光照不均匀的图像，形态学边缘提取算法的分辨率远远逊色于人眼的分辨率。产生这种差异的原因是形态学算法仅仅是从几何学的角度出发来检测边缘，并没有模拟出人眼的生物特性。为了提高形态学算法的分辨率，通过研究人眼对光强的特性响应曲线，注意到了人眼对于光线具有亮度适应特性。把亮度适应特性加入形态学边缘提取算法，得到了高分辨率的二分法边缘提取算法。二分法边缘检测算法以强弱光亮度的中心点亮度为分界点，高于分界点的像素亮度被削弱，低于分界点的像素亮度被提高。如此在压制强光的同时增强弱光来模拟出人眼的亮度适应特性。实验证

为提高遥感影像中地物边缘信息的提取精度,以离散分形布朗随机场（DFBR:Discret Fractal Brown Randomfield）模型为依据,尝试设计并利用Matlab编程实现一种基于遥感影像单个像元的分形维数计算算法。该算法将影像的灰度空间映射成分形维数空间,然后在该空间进行变换和边缘检测。地物空间分布及其影纹结构边缘特征的差异,使计算分形维数所选窗口大小成为关键。选取研究区局部地段高空间分辨率遥感影像作为实验数据,通过计算不同窗口下像元分形维数,得到最佳边缘信息提取的计算窗口。实验结果表明,

针对电气设备同一场景的红外与可见光图像间一致特征难以提取和匹配的问题，提出了一种基于斜率一致性的配准方法。首先通过数学形态学方法分别提取红外与可见光图像的边缘，得到粗边缘图像；然后通过SURF算法提取两幅边缘图像的特征点，根据正确的匹配点对之间斜率一致性的先验知识，进行特征点匹配；最后通过最小二乘法求得仿射变换模型参数并实现两幅图像的配准。实验结果表明，该方法有效提高了匹配点对的正确率，能够对电气设备红外和可见光图像实现高精度的配准。

资源包含文件：课程报告word+源码 基于傅里叶光学中的4f系统（所有系统参数自定），实现光学图像的边缘提取。详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/126942131