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Digital-image-processing
- 一 彩色图像灰度化 1 二 空域增强技术 2 2.1 直接灰度映射 2 2.1.1 图像求反（负片） 2 2.1.2 调用imadjust 2 2.1.2 动态范围压缩 3 2.1.3 灰度切分 4 2.1.4 位图切分 5 2.2 直方图变换 6 2.3 空域滤波 7 2.3.1平滑滤波 7 2.3.2锐化滤波 9 三 基本图像变换 11 四 频域图像增强 12 4.1 低通滤波 12 4.1.1 理想低通滤波 12 4.1
Gaussian-Filter-Algorithm
- 很清楚的讲解了高斯滤波在图像在的应用，对于高斯噪声有很好的平滑效果，并且讲解了高斯滤波的原理-Clearly explain the Gaussian filter in image applications, for Gaussian noise has a good smoothing effect and explain the principles of the Gaussian filter
Chapter09--Enhanced-image
- 图像增强处理，包括了 图像的几何变换，简单平滑 和 高斯滤波等-Image enhancement processing, including the image geometric transformation, simple smoothing and Gauss filter
pinghua
- 实现对图像平滑模糊，有简单平滑、高斯模糊和中值滤波三种可选，基于OPenCV类库实现，代码可直接运行-Achieve a smooth blur the image, a simple smooth, Gaussian blur and median filtering three options, OPenCV-based library, the code can be run directly
Gaussian
- 高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作是：用一个模板（或称卷积、掩模）扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。-Gaussian smoothing filter is a linear filter for the elimination of Gaussian nois
GaussSmooth
- 可用于CCS3.3的高斯噪声平滑滤波运算-Gaussian noise smoothing filter can be used at CCS3.3
GaussianBlur
- 在图像预处理中，对图像进行平滑，去除噪声，恢复原始图像是一个重要内容。本文设计了一个平滑尺度和 模板大小均可以改变的高斯滤波器，用它对多幅加入各种噪声后的图像进行平滑，经过对各个结果图像的对比可知高斯滤波 对服从正态分布的噪声去除效果比较好，并且相比各个不同参数，在平滑尺度为2，模板大小为7 时效果最佳。-In the image pre-processing, image smoothing, noise removal, restore the original image is a
gaosi
- 高斯核函数。可以用来进行调用，对图像进行平滑滤波，也可以进行多尺度分析-Gaussian kernel. Can be used to make calls, image smoothing filter can also be multi-scale analysis
gaosiditonglvb
- 这是高斯滤波处理c代码，可以实现平滑的功能，希望大家指正。-This is Gauss filter processing C code, can achieve a smooth function, hope everyone.
gaosilvbo
- 高斯滤波 对图片进行高斯滤波，使图片平滑-Gauss filter
bianhuanalvbo
- 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 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
cmvnpdf
- 高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作是：用一个模板（或称卷积、掩模）扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。-Gaussian filter is a linear smoothing filtering, applicable to eliminate the gaus
tuxiangZengqiang
- 本文是基于MATLAB的GUI来对不同的（彩色或灰色）图像进行图像增强的相关处理，主要包括以下四点： 频域变换：傅里叶变换和离散余弦变换及其反变换，可将图像在空域上的特性转化到频域上； 叠加噪声：对图像添加高斯噪声和椒盐噪声； 空域滤波：对噪声污染后的图像添加不同模板下的平滑滤波和锐化滤波，可选择不同模板尺寸； 频域滤波：对噪声污染后的图像添加理想低通滤波器、巴特沃斯低通滤波器、理想高通滤波器、巴特沃斯高通滤波器、带通滤波器、带阻滤波器等，可实现平滑图像的效果。-This art
EDLinesTest
- EDLines是一种快速直线检测算子，2012年在ICCV上提出，也是目前处理直线检测最快的算法之一，该算法包含三个步骤：（1）边缘提取：利用Edge Drawing (ED)算法[28,29]从灰度图像中提取边缘片段；（2）线段检测：利用最小二乘法提取直线段；（3）线段确认：遵循Helmholtz定律，从已提取的直线段中摒弃虚假线段。EDLines算法的优越性得益于Edge Drawing (ED)算法能够从灰度图像中准确、快速、稳定地提取出光滑、完整的边缘片段。Edge Drawing (E
pic360
- 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 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 P
lvbo
- 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 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
pinghua
- 图像的平滑处理，中值滤波，双边滤波，均值滤波，高斯滤波-Image smoothing, median filtering, bilateral filtering, mean filtering, Gaussian filtering
2160820012
- 主要是在vs中对图像进行高斯滤波平滑处理以及滤波等，很完整的一次图像学大作业，内附代码和大作业论文-vs2010 image gaosi filter
smooth-filter
- 高斯频域滤波，各向异性滤波，低通滤波，作为图像平滑处理(gaussian filter in frequency field)
最常用的matlab图像处理的源代码
- #1：数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换 #2：二维离散余弦变换的图像压缩 #3：采用灰度变换的方法增强图像的对比度 #4：直方图均匀化 #5：模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响 #6：采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波 #7：采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波 #8：图像的自适应魏纳滤波 #9：运用5种不同的梯度增强法进行图像锐化 #10：图像的高通滤波和掩模处理 #11：利用巴特沃斯（Butterworth