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WienerDIB
- //参数说明: //LPSTR lpDIBBits:指向源DIB图像指针 //LONG lWidth:源图像宽度（象素数） //LONG lHeight:源图像高度（象素数） //函数说明: //该函数用来对DIB图像进行维纳滤波复原操作。
canny
- canny边缘检测算子的c源代码 一维高斯分布函数，用于平滑函数中生成的高斯滤波系数 ,用高斯滤波器平滑原图像
watermark.m
- ％基于DCT的水印算法 ％数字水印处理系统主要由水印嵌入和水印检测两个过程。 ％水印嵌入过程为：数字水印（X）、原图像（I）和密钥/公钥（K）通过数字水印嵌入算法形成嵌入水印后的图像（I*）。 ％水印检测过程为：数字水印（X）、水印图像（I*）和密钥/公钥（K）通过数字水印检测算法检测出数字水印或有无水印。 ％基于DCT变换的水印算法：将一个随机序列作为水印信号嵌入到图像DCT变换重要分量的幅度成分中（幅值较大的n个系数作为重要分量）。 ％定义一个相似函数来检验水印提取是否成
yundongmohu
- 程序先用fspecial函数产生运动模糊图像，再用维纳滤波进行恢复
Image_Operators_matlab_codes
- 12.1 图像点的运算 12.1.1 线性点运算 12.1.2 非线性点运算 12.2 图像的算术运算 12.2.1 加法运算 12.2.2 减 法运算 12.2.3 乘法 运算 12.2.4 除法 运算 12.2.5 其它运算 12.3 图像的位逻辑运算 12.4 图像的几何运算 12.4.1 图像插值 12.4.2 图像缩放 12.4.3 图像旋转 12.4.4 图像剪切 12.5 空间变换 12
two_d_fir
- 针对图像采用二位卷积函数实现二维的FIR滤波功能。
DoGfilters
- DoG(Difference of Gaussian)滤波算子，主要用于边缘特征提取，用于模式识别中的分割预处理。其主要参数为两个高斯函数的方差，针对方差设计可以对不同的图像特征情况下有不同的表现。
work5
- P0307：采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波 P0308：图像的自适应魏纳滤波 P0309：运用5种不同的梯度增强法进行图像锐化 P0310：图像的高通滤波和掩模处理 P0311：利用巴特沃斯（Butterworth）低通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理 P0312：利用巴特沃斯（Butterworth）高通滤波器对图像进行锐化处理
medi
- 中值滤波要调用的函数，获得数组的最小值、中间值和最大值，对图像进行中值滤波，实现椒盐滤波
Gaussiansmoothing
- 高斯平滑是去除图像噪声的一种方法，用低频滤波器处理，低通滤波器的作用就是滤掉高频分量，从而达到减少图象噪声的目的，高斯平滑指的是滤波用的模版是高斯（guass）模版，通过采样2维高斯函数得到。
Gabor
- 计算Gabor滤波器函数. Gabor1.m:4个方向的Gabo滤波器模板的图像显示. Gabor2.m:4个方向的Gabor滤波器对lena进行滤波的顶层调用模块. gabor.m:绘制一个Gabor滤波器的空域和频域函数图. compute.m:计算Gabor滤波器函数（要被上面3个模块调用，这3个模块彼此独立）
ewnlb
- 二维图像逆滤波 //LPSTR lpDIBBits - 指向源DIB图像指针 //LONG lWidth - 源图像宽度（象素数，必须是4的倍数） //LONG lHeight - 源图像高度（象素数） / //函数说明: //该函数用来对BlurDIB()生成的DIB图像进行复原操作。 BOOL WINAPI RestoreDIB (LPSTR lpDIBBits, LONG lWidth, LONG lHeight) {
CImg-1.2.7
- CImg图像库提供了基于lapack的矩阵运算函数和完善的线性滤波卷积函数，同时CImg做像素运算还是很方便的。另外，独有Display类可以方便的实现各种显示，包括显示图像、打字、画线等等。还有，该库有个基于光流的多尺度图像配准例子，非常好用
123
- 图像的读取，平滑滤波，单门限分割等。都是在matlab环境下使用的，用了固定的库函数等，较好
lee
- Lee滤波Matlab函数文件 可以对图像进行Lee滤波
zhongzhilvbo1
- 矩形窗口中值滤波后的图像.不是MATLAB自带的函数编的
imagedenoisingscalespace
- 在使用扩散过程平滑噪声之后引入反扩散过程来恢复边缘，结合尺度空间理论和反扩散函数对图像进行去噪处理。该方法使用最小描述长度(MDI )准则自适应地选择图像中每一点处的最优尺度对图像进行滤波。加入尺度范围限制降低了过平滑和欠平滑的影响。改进了反扩散函数模型，对降质图像中的边缘进行恢复。与经典的滤波方法以及各向异性扩散方程的结果相比。本文方法取得了较好的效果。
chap05
- ch5_1_1： 图像灰度线性变换 （§5.1.1） ch5_1_2： 图像灰度分段线性变换 （§ 5.1.1） ch5_1_3： 采用对数形式的变换函数进行动态范围压缩 （§5.1.1） ch5_1_4： 图像直方图的均衡化 （§5.1.2） ch5_1_5： 直方图规定化 （§5.1.2） ch5_2_1： 邻域平均的线性平滑滤波法实现降噪 （§5.2.2） ch5_2_2： winner滤波法实现降噪 （§5.2.2） ch5_2_3： 中值滤波实现降噪 （§5
MedianFilter
- 该函数对DIB图像进行中值滤波 滤波器的高度 滤波器的宽度 滤波器的中心元素X坐标 滤波器的中心元素Y坐标
PSF
- 本文针对灰度图像的盲复原问题进行了一些研究，介绍了两种不同的图像盲复 原处理的方法。一种是误差一参数分析法，该方法适合于辨识可以用参数来表征的 点扩散函数，如线性移动模型和Gauss模型等，然后根据估计的参数确定退化图像 的点扩’散函数，再利用常规的复原算法(如维纳滤波法)对退化图像进行复原处理 另一种是非负支撑域约束递归逆滤波(NAS-R工F)算法，文中介绍了NAS-R工F算法 的基本思想，并结合正则化的思想，提出了NAS-RIF的改进算法，相应对该算法的 性能效果