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chepaidingwei
- 一个很好的车牌定位 使用说明 使用时打开此例题目录下pic中的图片，然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，就可以实现精确的车牌定位。 具体步骤 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最
Soft20060210093531374
- 本程序集合了对图像的维纳滤波，高/低通滤波和各种噪声的处理操作，希望对大家有用。
PixelFusion
- 学习图像处理的学者，都不会陌生，图像融合！用于去除噪声，更好的显示图像。
fbpreconstruction
- fbp算法实现CT重建，包括不同投影个数、探测器个数和噪声对重建后图像的质量的影响。
tvdenoise
- 超声医学图像去噪代码，用TV法实现偏微分方程去除斑点噪声
lht3
- 图像平滑是数字图像处理的一个重要内容。我们所涉及的图像中、相邻象素的灰度之间大多具有很高的相关性，也就是说一幅图像中大多数象素的灰度值差别不大。因为这种灰度相关性的存在，一般图像的能量主要集中在低频区域中，只有图像的细节部分的能量才处于高频区域中。但因为在数字化和传输过程中经常有噪声和假轮廓出现，这部分信息也集中于高频区域内。
noise_deletion
- 利用小波变换原理去除图像中的噪声，并可与中值滤波比较。
chepaishibie4
- 提出一种用于车辆牌照定位的新方法。该方法利用遗传算法对图像进行优化搜索,结合区域特征矢量构造的适 应度函数,最终寻找到牌照区域的最佳定位参量。实验结果表明,该方法抗噪声的能力强,提取出的牌照准确、完 整,具有很好的实用价值。
image_jiaoyan_gaosi
- 多种对图像加噪声的算法，椒盐噪声，高斯噪声。由于MATLAB自身高斯噪声函数有已经归一化问题，可能结果和自己预想不一样，所以一般都自己来加。
GVF_Snake
- 图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤，涉及到计算机视觉技术的复杂问题。在医学图像方面，许多应用大都依赖于对图像中目标轮廓的准确提取。基于微分算子检测的方法几乎都对噪声较为敏感且不能保证得到连续的边缘，无法用于辨识和分析目标。由Kass提出的基于主动轮廓线的Snake模型[1]，用一个具有一定弹性的封闭曲线，在曲线自身形状约束力和由图像数据计算而来的外部力的共同作用下演化，来逼近目标边界，完成对图像的分割。 GVF snake VC++做的
BilateralFiltering
- Matlab程序，用于图像去噪声处理，特色是能够在去噪时保护图像边缘，是非线性滤波处理
medfilt3
- 1，2，3维中值滤波器，用于图像中值滤波处理，适用于脉冲噪声
matlabpicture
- 图形处理的相关MATLAB程序，包括数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换；二维离散余弦变换的图像压缩；采用灰度变换的方法增强图像的对比度；直方图均匀化；模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响
CurveletSAR
- 基于Curvelet变换抑制SAR图像斑点噪声的方法
highsar
- 高分辨率SAR图像相干斑噪声抑制方法
BarCode
- 此为条形码识别程序，能够识别ISBN,ISSN编码规则的条形码，对于噪声不太大的图像能给出正确的识别结果
work4
- 程序代码说明 P0301：数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换 P0302：二维离散余弦变换的图像压缩 P0303：采用灰度变换的方法增强图像的对比度 P0304：直方图均匀化 P0305：模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响 P0306：采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波
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
Wavelets
- 对图像添加噪声然后进行小波变换最后再去噪
trapper
- 用于图像预处理，自适应滤波器的代码，去除噪声