matlab二进制图像边缘检测

这是一个针对图像边缘检测的Matlab代码，利用二进小波技术，经过亲自测试，在Matlab软件上表现出色，效果显著。

在这段代码中，首先通过使用rgb2gray()函数将彩色图像转换为灰度图像。接着，利用阈值方法将图像转换为二进制格式。

把图片存到 ACCESS 数据库里，用二进制格式存储并且能轻松打开操作，这个方法挺实用的，尤其适用于需要在数据库里管理大量图片的场景。你可以直接把图片转换成二进制流，存到表中的指定字段，读取时再把二进制流转换回图片，操作起来也比较简单。这个做法常见于一些小型系统，适合存储一些不需要过高性能要求的图片数据。虽然存储在数据库里可以方便管理，但读取和写入性能会有点影响，是大量图片时。嗯，如果你需要考虑到图片大小和操作的响应速度，还是要看一下具体情况再决定。关于二进制数据存储，有多技术都涉及到这方面的操作。例如，你可以参考一下Hive 二进制包，还有Oracle 二进制文件存储，他们都提到了如何二进制

Matlab编程中，提供了一个功能可以将整数数据类型转换为二进制字符串，并能够将二进制字符串转换回整数。

这篇文章简要介绍了Matlab中用于图像边缘检测的基本程序。

存储和显示二进制图片在数据库中，这个需求挺常见的。如果你也想在数据库里图片，尤其是存储二进制图片并通过前端显示，SQL Server 2005 其实了好的支持。使用VARBINARY(MAX)字段类型，轻松将图片存储为二进制数据，没什么难度。，你得在数据库里创建一个表，存储图片和，像这样： CREATE TABLE Images ( ID INT PRIMARY KEY, ImageData VARBINARY(MAX), Description NVARCHAR(255) ); ，把图片转换成二进制数据再存进去，代码看起来像这样： public byte[] ImageToByt

这是一段适用于Matlab软件的二进小波图像多尺度边缘检测代码，经过亲自测试，效果非常显著，强烈推荐给所有对此感兴趣的人使用。

Apache Hive 0.14.0 二进制包

我的毕业论文中使用的matlab图像处理边缘检测程序