说明：用于图像中边缘检测的重要算法，radon变换，该matlab程序实现了radon变换，直接确定图像中边缘位置和边缘强度

Radon--变换 边缘强度 Radon变换 Radon

说明：计算图像的平均梯度，边缘强度，信息熵以及方差，图像可以是单波段或多波段图像。

matlab-多波段 图像边缘强度 波段方差 图像-平均梯度 边缘信息熵

说明：应用背景将蚁群算法应用于图像分割领域, 提出了一种新的基于蚁群算法的图像边缘检测方法。详细阐述了蚁群算法与 该方法的基本原理和具体实现过程。为了提高算法效率, 进行两处改进, 第一将蚂蚁初始位置由随机放置修改为放置在图像边缘附近, 可取一图像灰度梯度阈值来实现, 第二将信息激素强度和启发式引导函数...

matlab 图像 检测 边缘

说明：计算图像的平均梯度和边缘强度的matlab源码，M文件形式

图像梯度 平均梯度源码 matlab平均梯度 平均梯度 计算图像梯度

说明：图像处理（图像融合，图像加密等）的性能评价指标集包括：平均梯度，边缘强度，信息熵，灰度均值，标准差(均方差MSE)，均方根误差，峰值信噪比（psnr），空间频率(sf)，图像清晰度，互信息(mi)，结构相似性(ssim)，交叉熵(cross entropy)，相对标准差。

图像融合评价 边缘相似度 信息熵 ssim-mse 图像的标准差

说明：本程序实现灰度图像各向异性扩散(Anisotropic Diffusion)滤波算法，可以用于平滑信号，保留边缘，增强边缘对比度。与普通高斯Gaussian算法相比，它不会平滑边缘的图像。

Anisotropic_Diffusion 各向异性 高斯 保留图像边缘 扩散滤波 增强对比度

说明：蚁群优化 (算法 ACO) 是一种灵感在地上觅食的蚂蚁交存信息素的蚁群物种的自然行为的优化算法。在此文件中，介绍了蚁群算法是处理图像边缘检测问题。建议基于蚁群算法的边缘检测方法是能够建立一个表示在图像中，每个像素位置的边缘信息提交的信息素矩阵调度在图像上移动的蚂蚁数目的运动。此外，这些蚂蚁的运动是由...

matlab 检测 使用 蚁群 边缘

说明：图像质量评价，熵、平均梯度、边缘强度、方差等

梯度-边缘 图像熵 keyword=平均梯度 图像质量评价 图像梯度

说明：图像角点提取－harris，以及非最大抑制等，并有其他角点检测代码

Harris图像角点 非最大抑制 non-maximal 角点检测 harris-corner-matlab

说明：包括边缘检测中常用到的三种算子sobel、roberts、prewitt。 步骤： ①滤波：边缘检测算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数，但导数的计算对噪声很敏感，因此必须使用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。需要指出，大多数滤波器在降低噪声的同时也导致了边缘强度的损失，...