本文从局部能量的角度提出了一种有效的图像边缘检测方法.在以一个像素点为中心的对称区域中，计算区域内所有像素的灰度值与中心像素的灰度值之间的差值，将差值平方的总和作为中心点所对应的局部能量.该局部能量可以有效地用于检测图像的边缘，因为边缘点的局部能量要比对应光滑区域内的像素点大得多.根据本文所构造的局部能量函数可以有效地找到边缘点.本文使用Baddeley误差度量（BEM）方法来评估本文方法检测结果的准确性.实验结果表明本文方法检测效果比较好.

摘要:针对传统基于人类视觉系统的检测方法在复杂背景下容易造成检测虚警的问题,提出一种基于双层局部对比度的红外弱小目标检测方法.首先,通过双层对角灰度差对比度分析

主要为大家详细介绍了Python+OpenCV图片局部区域像素值处理的改进版，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

Points2Grid 通过OpenTopography设施（ ）运行的数千个作业得到了证明，Points2Grid是一个强大的可扩展工具，可以使用本地网格方法生成数字高程模型（DEM）。 局部网格化算法根据用户提供的半径，使用围绕每个网格单元定义的圆形邻域来计算网格单元高程。 此邻域称为bin，而网格单元称为DEM节点。 对于落在仓中的点，最多可以计算四个值（最小值，最大值，平均值或反距离加权（IDW）平均值）。 然后将这些值分配给相应的DEM节点，并用于表示该bin表示的邻域上的海拔变化。 如果在给定的bin中未找到任何点，则DEM节点将收到一个空值。 Points2Grid服务还提供了空值归档选项，该选项通过3、5或7个像素的方形移动窗口应用反距离加权焦点均值，以填充DEM中具有空值的像元。 如果LIDAR发射密度超过根据这些数据生成的网格的分辨率，Points2Grid所采用的

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研究了空间域下基于直方图处理的图像增强算法。通过直方图统计获得具体参数，根据平均值和方差调整图像的强度和对比度，以实现对图像的增强。由于对图像进行全局增强，不能有效突出局部特征,因此重点阐明局部图像增强的算法。试验结果表明，该算法可以有效增强图像的局部细节。

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经典降维算法局部保持投影LPP算法的matlab代码，希望对需要降维算法的童鞋有所帮助