梯度
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matlab代码实现图像分割算法
图象分割算法，这是 active contours分割中外力的选择，通常算法为基于梯度，但对于梯度不清楚的图像，可以采用此方法 -
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最小均方（LMS）自适应算法
最小均方（LMS）自适应算法就是一中已期望响应和滤波输出信号之间误差的均方值最小为准的，依据输入信号在迭代过程中估计梯度矢量，并更新权系数以达到最优的自适应迭代算法。LMS算法是一种梯度最速下降方法，其显着的特点是它的简单性。这算法不需要计算相应的相关函数，也不需要进行矩阵运算。 -
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常用的边缘检测算法
对于一些图像来说，常用的边缘检测算法有时候无法设立合适的阈值将它们的梯度较小的模糊边缘检测出来。为了解决这个问题，有种解决方法：将图像方差标准化，拉大模糊边缘的梯度值，或通过设置sigmoid函数，将像素所在区域的信息传递到梯度值中去，对其进行调整，就能找到合适阈值，有效地将模糊边缘提取出来。本程序把这两种算法实现并与与传统算法进行了比较。
