基于梯度与各向异性高斯核的稳健噪声边缘检测代码

简介：
本代码采用梯度和各向异性高斯核技术，旨在实现对图像中受噪干扰边缘的有效检测。适用于需要精确边缘信息的各种场景。 函数1“anisotropic_Directional_derivative_filter.m”用于一组各向异性方向导数滤波器。过滤器的空间支持是[-20,20]×[-20,20]，并且取向角均匀分布在区间[0,π]上。函数2“Canny-detector.m”是一个对比度均衡配备的Canny检测器，并且具有噪声相关的较低阈值。参考J. Canny 的论文“A computational approach to edge detection”。函数3“FOM_measure.m”用于计算边缘图的Pratt品质因数，依据W.K.Pratt在《数字图像处理》一书中的定义。函数4 “non_maxima_suppression.m”的功能是通过使用图像的两个偏导数来提取梯度的最大值。“SMED.m”是一个基于尺度乘积的边缘检测器，参考P. Bao, L. Zhang 和 X-L Wu 的相关研究工作。