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curve_fit
- 读取多幅灰度图后将多幅图片的灰度值变化计算出变化曲线-caculate the change-line of gray piture
PV
- PV插值法专门针对两幅图像的联合直方图的更新而设计的插值技术，它并不是真正意义的插值方法，因为通过PV插值法并不能计算出反向变换点的灰度值。-PV use for registration
image-processing
- 1.设计一个程序，对一幅灰度图像的实现如下几何变换,1)放大为原图1.5倍 2)绕中心旋转30度(CW) 3)采用偏移量插值实现一个透视变换. 灰度差值用最近邻插值和双线性插值 2. 绘制一幅灰度图像的梯度幅度图像（三点法求梯度），针对梯度幅度图像合理的选择一个阈值（通过试验即可）将其二值化，以获得图像边缘检测图像。-(1) design a program, a grayscale image as geometric transformation, zoom 1) for 1.5 tim
YSP
- 该算法源码是用来实现对一幅图片进行噪声处理，包括中值滤波，均值滤波等方法，处理结果较有效。-The source code of the algorithm is used to achieve the picture noise, including the method of the median filter, mean filter, and the results are more effective.
otsu111
- Otsu算法步骤如下： 设图象包含L个灰度级(0,1…,L-1)，灰度值为i的的象素点数为Ni ，图象总的象素点数为N=N0+N1+...+N(L-1)。灰度值为i的点的概率为： P(i) = N(i)/N. 门限t将整幅图象分为暗区c1和亮区c2两类，则类间方差σ是t的函数： σ=a1*a2(u1-u2)^2 (2) 式中，aj 为类cj的面积与图象总面积之比，a1 = sum(P(i)) i->t, a2 = 1-a1 uj为类cj的均值，u1 = sum(i*P(
digital_Filter
- 数字滤波器经典算法，包括中值滤波、限幅滤波、递推滤波等算法，列出了典型的程序-digital filter，including mean filter and so on.
segmentation
- 用一种算法自动从灰度图像上求得全局分割阈值，将一幅图像中的目标和背景分割开，设这幅图像的目标与背景有着不同的平均灰度，本实验采用灰度平均值。-Use an algorithm to complete global threshold segmentation. In this source file we use average gray level to distinguish the subject and the background.
2Dfft_zengqiang
- 构造一幅黑白二值图像，在128×128的黑色背景中心产生一个4×4的白色方块，利用1DFFT子程序实现2D傅里叶变换.-Construction of a black and white two value image, in a 128 x128black background center generates a 4x 4white box, use 1DFFT to achieve2D subroutine fft
plateidentify
- 车牌识别 opencv 1.先打开一幅图片然后按照顺序灰度化、二值化、灰度拉伸、车牌定位、二值化、倾斜校正、字符分割、训练神经网络、识别字符。 2.测试图像存储在当前目录的img下。 3.测试集、训练集、目标向量均存储在img下的文本文件中。-License plate recognition opencv The first open a picture and then follow the order of grayscale, binary, gray stretch,
shuzituxiangchuli
- 作业一 要求 用C语言或者VC，VB，Matlab或其他语言完成如下实验： 1）打开一个BMP文件 2）将其局部区域的灰度值进行改变 3）另存为一个新的BMP文件 要求显示出原BMP图像和新BMP图像。 作业二 要求 1. 编程实现图像傅立叶高通、低通滤波。 2. 尝试傅立叶压缩。 作业三 要求 编程实现图像DCT高通、低通滤波。并与傅里叶变换比较。 作业四 要求 找一幅曝光不足的灰度（或彩色）图像，按照直方图均衡化方法进行处
zuoye5
- 打开一幅图像，添加椒盐、高斯噪声，然后使用邻域平均法、中值滤波法、K邻近平均法进行平滑-Open an image, add salt and pepper, Gaussian noise, and then use the neighborhood average, median filter, K, close to the average method to smooth
cvScale
- cvScale函数用来改变一幅图的像素值，具体的变换有：像素值的比例变化和位移。-the cvScale function is used to change the pixel values of a map, specific transformation: the ratio of the pixel values change and displacement.
Exmaple8_3_Edge-of-the-drawing
- 此程序是对一幅图进行边缘检测，然后得到二值图，并对边缘轮廓画出来。构成连续的边缘，程序可以直接运行-This program is a picture, edge detection, then the binary image, and edge contour is drawn. Form a continuous edge
circle
- 打开一幅图像，显示直方图和像素灰度值，并对其进行预处理-Open an image, display pixel grayscale histogram and values, and the pretreatment
source
- 1.计算256灰度级lenna图像中的相对冗余信息. 2.设计一个游程编码算法, 并编程序对一幅二值图像进行编码,计算压缩比.-1 Calculate the relative redundant information in the 256 gray-scale image of lenna. 2 Design a run-length coding algorithm, encoding, and programmed to a binary image and calculate
Classical_filter_algorithm
- 经典的滤波算法：1、限幅滤波法2、中位值滤波法3、算术平均滤波法4、递推平均滤波法5、中位值平均滤波法6、限幅平均滤波法7、一阶滞后滤波法-One of the conventional reconstruction techniques of CT is the filtered backprojection method which has little complexity and high resolution, but has not locality properly
DSP5509AHistogram
- 灰度直方图是数字图像处理中一个最简单、 最有用的工具， 它描述了一幅图像的灰度级内容。任何一幅图像的直方图都包括了可观的信息，某些类型的图像可由其直方图完全描述。 灰度直方图是灰度值的函数，描述的是图像中具有该灰度值的像素的个数，其横坐标表示像 素的灰度级别，纵坐标是该灰度出现的频率(像素个数与图像像素总数之比)。 -The gray histogram is the digital image processing is one of the most simple, the mo
image-process
- 基于opencv的高级图像处理初步，本代码主要是对一幅灰度图像rice.jpg进行一些处理，消除rice.jpg图像中的亮度不一致的背景，并使用阈值分割将修改后的图像转换为二值图像，使用轮廓检测返回图像中目标对象的个数以及统计属性。-image process based opencv
111
- 差影法的源程序。要注意的是，第一幅图的文件名为c:\test.bmp，第二幅图的文件名是c:\backgnd.bmp。它们有着相同的灰度值和调色板。执行时，这两个文件都已经准备好。我们针对的虽然是二值图，但为了处理的方便，用的是256级灰度图，不过只用到了0和255两种灰度级。-Subtraction of the source program. Note that, the first picture file named C : \ test.bmp, second picture file
huidupipei
- 用MATLAB对两幅图片进行图像匹配,程序运用了两种匹配算法1.基于灰度值的模板匹配2.模板匹配的改进算法-Two pictures with MATLAB for image matching procedure using two matching algorithms. Two gray value-based template matching. Improved algorithm of template matching