图像边缘检测和图像匹配研究及应用 图像边缘检测和图像匹配研究及应用

实时读取图片并能对图片加不同比例的高斯噪声和椒盐噪声。各种经典图像边缘检测算法的对比研究，并实现了数学形态学边缘检测算法。使用matlab GUI实现可视化界面。 包括完整的毕业论文、答辩PPT。 运行环境：MATLAB7.0

在给定轮廓值上绘制给定矩阵的轮廓线，无需插值，即跟随图像边缘。 基本与轮廓不完全兼容，但语法相似。

基于FPGA的Sobel图像边缘检测算法

边缘增强滤波的源代码，带测试图像，很好的

由于医学图像会同时含有物体边缘、物体阴影与噪声, 针对于医学图像边缘检测中很难从噪音或者微小几何特征中区分出精确边缘的问题, 本文提出了一种基于超熵的检测嘈杂医学图像边缘的算法，引入超熵系数,通过适当确定超熵的参数值，不仅可以抑制噪声，还可以适应图像的不同边缘检测。通过试验，发现所提出的算法相对于其他方法性能具有明显的提高,运行时间缩短至80%。

目录1.mif文件的制作2.调用ip核生成rom以及在questasim仿真注意问题3.灰度处理4.均值滤波：重点是3*3像素阵列的生成5.sobel边缘检测6.图片的显示7.结果展示受资源限制，将图片像素定为160*120，将图片数据制成mif文件，对romip核进行初始化。mif文件的制作方法网上有好多办法，因此就不再叙述了，重点说mif文件的格式。调用ip核生成rom以及在questasim仿真注意问题这部分内容已经在上篇博文中详细描述过，详情请见http://www.cnblogs.com/aslmer/p/5780107.html任何颜色都由红、绿、蓝三原色组成，假如原来某点的颜色为

提出一种对图像中每个点逐一取阈值进行分类的一种新的阈值分割算法。该算法利用图像中像素邻域的灰度值均值统计信息作为该点阈值设置的标准,并引入该点邻域内像素灰度值方差作为附加判断条件,使提取出来的目标点是图像的边缘点。事实上该阈值分割算法起到了边缘提取的效果。实验证明,本文算法起到了良好的边缘检测效果,并且验证了本算法对于以邻域统计信息作为阈值估计标准的合理性。

 数字图像的边缘检测一直是图像处理领域最基本的研究内容之一。为了提高图像处理的速度，满足实时性要求，本文采用EAD技术，在FPGA上实现数字图像的边缘检测。本设计运用FPGA的流水线和并行技术，结合Verilog HDL语言，采用模块化的设计思想，优化结构，高速有效地实现了数字图像的边缘检测。实验证明边缘检测效果较好。

图像边缘检测论文~~~~~~对研究边缘检测有帮助的~