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熵及梯度计算.rar
- 计算图像的信息熵和梯度的算法源码
图像滤波处理代码
- 选择打开文件，可以打开相应的图像。当前只可处理8位灰度图像。 homework1 中值滤波中，边界没有处理。 均值滤波中，边界也处理了，边界的原值没有保存下来。边界模糊。 homework2 对同样的阈值soble算子检测边缘比梯度算子清楚。 homework3 幅度谱表现出一些可辨认的结构，相位谱看不出来。 忽略相位信息，反变换得到的图看不出与原图的影子。 忽略幅度信息，反变换得到的图与原图好像有一些相似。 homework4
dgr
- 提出了一种基于图像梯度场的拼接缝消除方法———GFBSE1在一般的整体变分模型中引入源图像的梯度场,建立一个基于梯度场的能量函数,通过求解非线性偏微分方程以优化该能量函数来实现拼接缝消除1该方法能够在全局消除图像拼接中的颜色不一致,同时能够较好地处理由于图像配准造成的几何结构的错位1最后与当前常用的几种方法进行了理论和实验上的讨论和比较,表明了 GFBSE方法的有效性
图像梯度锐化及微分处理
- 图像平滑往往使图像锐化、轮廓变得模糊，为了减少这类不利的影响，就需要通过图像锐化技术，使图像变得清晰。
VC图像处理基本算法示例
- 一些数字图像处理基本算法的源码，包括：256色转灰度图，Hough变换，Walsh变换，中值滤波，二值化变换，亮度增减，傅立叶变换，反色，取对数，取指数，图像平移，图像旋转，图像细化，图像缩放，图像镜像，均值滤波，对比度拉伸，拉普拉斯锐化（边缘检测），方块编码，梯度锐化，灰度均衡，用Canny算子提取边缘，直方图均衡，离散余弦变换，维纳滤波处理，逆滤波处理，阈值变换，高斯平滑。
基于边缘图像的视频错误隐藏算法
- 基于边缘图像的视频错误隐藏算法和基于梯度图像的视频错误隐藏算法,Based on the edge of the image of video error concealment algorithms and gradient-based images of video error concealment algorithm
spetial_image_enhancement.rar
- 分别通过高斯低通滤波，梯度运算和拉普拉斯算子对图像进行增强。含有GUI操作界面,Through Gaussian low-pass filtering, the gradient operator and Laplacian image enhancement. Contains a GUI interface
GrayGradinet
- 图像的一种纹理提取方法，采用灰度梯度共生矩阵，是简单方便的方法-An image texture extraction method, using gray-gradient co-occurrence matrix is a simple and convenient method
imageevaluation
- 图像质量评价，熵、平均梯度、边缘强度、方差等-Image quality evaluation, entropy, average gradient, edge strength, variance, etc.
Statistics
- 图像参数统计小程序，可用于统计图像的均值，标准差，图像的信息熵，平均梯度。简单易用。-Image parameter statistics applets can be used for statistical picture of the mean, standard deviation, the image of the information entropy, average gradient. Easy to use.
2
- 边缘特征的提取就是求图像梯度的局部最大值和方向。实际计算中，以微分算子的形式表示，并采用快速卷积函数来实现。常用的算子有微分算子，拉普拉斯算子，Canny算子等。其中Canny边缘检测是一种较新的边缘检测算子，具有较好的边缘检测性能，得到越来越广泛的应用。Canny边缘检测法利用高斯函数的一阶微分，它能在噪声抑制和边缘检测之间取得较好的平衡-Edge feature extraction is to seek the local maximum of image gradient and ori
some-examples
- 一些matlab图像图像处理例程,骨架,灰度图像梯度,凸壳,细化.-Some image image processing matlab routines, skeleton, grayscale gradient, convex hull, thinning.
基于图像梯度插值算法
- 先求图像梯度，再根据梯度大小划分图像区域，不同区域采用不同插值算法
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
梯度金字塔
- 实现三层图像金字塔构建和两幅图像融合，代码完整(Three layers of image Pyramid construction and two image fusion, complete code)
梯度
- 本代码提供得到梯度幅值以及梯度方向的方法。(This code provides the method of getting gradient amplitude and gradient direction.)
小波基函数和图像融合评价指标
- 小波基函数和图像融合评价指标（清晰度、空间频率、梯度、信息熵）(Wavelet basis function and image fusion evaluation index)
图像清晰度评价指标Matlab
- 图像清晰度评价函数说明 1、熵: 表示图像所包含的平均信息量的多少,嫡值越大则所含信息量越多。 文件名：entropy.m 结果：EN 2、交叉嫡：反映两幅图像的差异,交叉嫡越小,则融合图像和原图像的差别越小。 文件名：cross_entropy.m 结果：平均交叉嫡MCE，均方根交叉嫡RCE 3、峰值信噪比: PSNR越高,说明融合效果与质量越好。 文件名：psnr.m 结果：PSNR 4、Qabf: 评价边缘或梯度质量，越大边缘越明显 文件名：Qab
图像程序
- 相关图像算法包括大律法分割，梯度分割，分水岭分割，活动轮廓，最小生成树，相关基因算法(Great Law Segmentation, Gradient Segmentation, Watershed Segmentation, Active Contour, Minimum Spanning Tree, Related Gene Algorithms)
图像处理评价指标
- 图像融合中的平均梯度、相关系数、信息熵、交叉熵、联合熵、均方误差、互信息、信噪比、峰值信噪比、均方根误差、空间频率、标准差、均值、扭曲程度、偏差指数等等(Average gradient, correlation coefficient, information entropy, cross-entropy, joint entropy, mean square error, mutual information, signal-to-noise ratio, peak signal-to-no