像风一样奔跑

原理：在特殊领域运算形式——结构元素（Sturcture Element），在每个像素位置上与二值图像对应的区域进行特定的逻辑运算。运算结构是输出图像的相应像素。运算效果取决于结构元素大小内容以及逻辑运算性质。结构元素：膨胀和腐蚀操作的最基本组成部分，用于测试输出图像，通常要比待处理的图像小还很多。二维平面结构元素由一个数值为0或1的矩阵组成。结构元素的原点指定了图像中需要处理的像素范围，

Sobel卷积因子为：  具体计算如下：Gx = (-1)*f(x-1, y-1)+ 0*f(x,y-1) + 1*f(x+1,y-1)     +(-2)*f(x-1,y) + 0*f(x,y)+2*f(x+1,y)     +(-1)*f(x-1,y+1) + 0*f(x,y+1) + 1*f(x+1,y+1)= [f(x+1,y-1)+2*f(x+

clear all;sourcePic=imread('9.jpg'); %读取原图像grayPic=rgb2gray(sourcePic); %转换成灰度图像subplot(131);imshow(grayPic);title('原图');[high,width]=size(grayPic);newGrayPic=grayPic;%为保留图像的边缘一个像素robertsN

clear all;close all;clc;img=rgb2gray(imread('9.jpg'));subplot(241);imshow(img);title('原图')[m n]=size(img);img=double(img);%%canny边缘检测的前两步相对不复杂，所以我就直接调用系统函数了%%高斯滤波w=fspecial('gaussian',[5 5]

根据卷积的求导法则，先卷积后求导和先求导后卷积是相等的，所以可以把第1、2步合并为一步，先对高斯滤波器做拉普拉斯变换，得到墨西哥草帽算子，然后再用这个算子与图像做卷积。edge函数实现的语法格式如下：BW=edge(I, 'log')BW=edge (I, 'log',thresh)BW=edge (I, 'log', thresh, sigma)[BW, thresh]=ed

拉普拉斯高斯算子是一种二阶导数算子，将在边缘处产生一个陡峭的零交叉, Laplacian算子是各向同性的，能对任何走向的界线和线条进行锐化，无方向性。这是拉普拉斯算子区别于其他算法的最大优点。对一个连续函数f(i,j)，它在位置(i,j)的拉普拉斯算子定义如下：在图像边缘检测中，为了运算方便，函数的拉普拉斯高斯算子也是借助模板来实现的。其模板有一个基本要求：模板中心的系数为正，

Kirsch算子由8个3×3窗口模扳组成、每个模板分别代表一个特定的检测方向，其模板算子如图2.3.1所示。  在进行边缘检测时，把M0-M7所表示的边缘模板(加权矩阵)分别与图像中的一个3×3区域相乘，选取输出值为最大的模板。然后，把这一最大输出值作为中央像素点上的边缘强度，把取得最大值的边缘模板Mk的方向k(k的取值如图2.3.2所示)作为其边缘方向。假设图像中一点P(i，j)及其八邻域的

线性规划 LP(Linear programming,线性规划)是一种优化方法,在优化问题中目标函数和约束函数均为向量变量的线性函数,LP问题可描述为:min  xs.t.              A·x b                 Aeq·x=beq                 vlb x vub其中 ，b,beq均为向量，A,Aeq为矩阵，x为向量变量

1.下载和安装OpenCV SDK在OpenCV官网的下载页面： http://opencv.org/downloads.html   找到对应OpenCV for Windows版本下载。目前（2016/07/02）官网的最新版本是2015/12/21发布的Version 3.1.0，最新发布是2016/05/19日的Version 2.4.13。Version 3.1.0只

这边主要用简单的例子来介绍下Haar小波的使用情况。        例如：有a=[8,7,6,9]四个数，并使用b[4]数组来保存结果.       则一级Haar小波变换的结果为:        b[0]=(a[0]+a[1])/2,                      b[2]=(a[0]-a[1])/2       b[1]=(a[2]+a[3])/2,        

1、Matlab简述Matlab是国际上最流行的科学与工程计算的软件工具，它起源于矩阵运算，已经发展成一种高度集成的计算机语言。有人称它为“第四代”计算机语言，它提供了强大的科学运算、灵活的程序设计流程、高质量的图形可视化界面设计、便捷的与其它程序和语言接口的功能。随着Matlab语言功能越来越强大，不断适应新的要求并提出新的解决方法，可以预见，在科学运算，自动控制与科学绘图领域，Matl

不同图像灰度不同，边界处一般会有明显的边缘，利用此特征可以分割图像。需要说明的是：边缘和物体间的边界并不等同，边缘指的是图像中像素的值有突变的地方，而物体间的边界指的是现实场景中的存在于物体之间的边界。有可能有边缘的地方并非边界，也有可能边界的地方并无边缘，因为现实世界中的物体是三维的，而图像只具有二维信息，从三维到二维的投影成像不可避免的会丢失一部分信息；另外，成像过程中的光照和噪声也是不可避免

1 %%形态学处理 2 3 %% imdilate膨胀 4 clc 5 clear 6 7 A1=imread('.\images\dipum_images_ch09\Fig0906(a)(broken-text).tif'); 8 info=imfinfo('.\images\dipum_images_ch09\Fig0906(a)(broken-text).ti

对数字图像f(x，y)，Prewitt算子的定义如下：G(i)=|[f(i-1,j-1)+f(i-1,j)+f(i-1，j+1)]-[f(i+1,j-1)+f(i+1，j)+f(i+1，j+1)]|G(j)=|[f(i-1,j+1)+f(i,j+1)+f(i+1，j+1)]-[f(i-1,j-1)+f(i,j-1)+f(i+1，j-1)]|则 P(i,j)=max[G(i),G(j)]