图像处理的小波变换+二值化+Canny检测

四种边缘检测算子对比canny,sobel,prewitt以及log,并通过四连通成分数来评价边缘提取质量+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

用MATLAB实现了canny算子的焊缝边缘检测

基于canny的边缘检测算法，含极大值抑制，高低阈值等，可用，matlab编写

这是使用 HDL Coder Toolbox、Vision HDL Toolbox 和 DSP Toolbox 的 Canny 边缘检测的 FPGA 实现。 请注意，simulink 中有一个分频器，请在 FPGA 上实现之前用您自己的分频器替换它

canny代码matlab ###Canny算子的硬件移植 ### 环境 使用Xilinx的FIFO和Cordic核，基于Vivado 18.2 ###简述### 包括canny的matlab代码及边缘增强模块，NMS，滞后阈值分割。

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边界，单通道的图片已经足够提供检测出边界的信息。所以我们可以将R、G、B的3通道图片乃至更高维的高光谱遥感图像进行灰度化，这是一种降维操作，它减少了冗余数据从而降低了计算开销。以下是对RGB图片灰度化的方法： def gray( img_path): 计算公式： Gray(i,j) = [R(i,j) + G(i,j) + B(i,j)] / 3 or :

详细介绍了Canny自适应边缘检测算法的具体实现，并通过实验以及对实验结果的分析，证明了本文提出的Canny自适应边缘检测方法是一种有效的边缘检测方法，为实际的图像测量提供了一种有效的手段。

边缘检测可以大幅度地减少原图的数据量，消除许多没有意义的信息，保留图像重要的结构属性。本文使用Haar小波滤波器，利用小波变换将原灰度图像进行一层分解，产生4个子图像，对水平高频子图像和垂直高频子图像分别进行Sobel算子检测处理，将低频子图像和对角细节图像分别置零处理，然后对处理过的4个子图进行重构，得到的图像与Canny算子对原图提取的特征图像进行了对比。实验结果表明，该方法得到的结果较好。

近年来, 图像分析和处理紧紧围绕理论、实现、应用三方面迅速发展起来。图像边缘识别在实际应用中一直是图像边缘检测 中的热点和难点, 迄今已有许多边缘检测方法, 其中Canny 算子在图像边缘的检测与提取中已经取得了较好的处理效果。