文件名称:GAUSSIAN
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- 上传时间:2008-10-13
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对图象躁声的处理存在一个平滑和锐化的矛盾。躁声在图象中对于高频部分的贡献比正常数据要大,也就是说它与它周围的象素存在“突变”,这就是我们平滑的原因。但是“突变”也可能是边界,只进行平滑可能会模糊边界,得到不满意的结果。“锐化”就是为了突显边界,这两者之间存在一个权衡。本程序以8位的BMP图,和未知的高斯噪声为例子。为了能有效的验证算法的正确性,先写给出制造高斯躁声的程序(可以调节方差),然后给出有效的消除高斯躁声的算法。程序的编译运行的环境是WindowsXP系统,VC++2005。
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09004425王学慧-论文/image enhancement based on noise estimation.pdf
09004425王学慧-论文/去除高斯噪声的图像处理技术.doc
09004425王学慧-论文/实验结果/结果一/1.BMP
09004425王学慧-论文/实验结果/结果一/2.BMP
09004425王学慧-论文/实验结果/结果一/Thumbs.db
09004425王学慧-论文/实验结果/结果一/原始图象.bmp
09004425王学慧-论文/实验结果/结果一/经过加高斯躁声处理.bmp
09004425王学慧-论文/实验结果/结果一/经过消除高斯躁声处理后的结果.bmp
09004425王学慧-论文/实验结果/结果一
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09004425王学慧-论文/实验结果/结果二/in的预测方差.BMP
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09004425王学慧-论文/实验结果/结果二/result的预测方差.BMP
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09004425王学慧-论文/实验结果/结果二
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09004425王学慧-论文/源代码
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09004425王学慧-论文/去除高斯噪声的图像处理技术.doc
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09004425王学慧-论文/实验结果/结果一/经过消除高斯躁声处理后的结果.bmp
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