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Reinforcement_Image
- C语言实现图像增强实例 源代码调用OpenCV的cxcore和highgui两个库，应用C语言编写，实现对经典图像——三人模糊图像效果的增强。代码中包含自适应中值滤波、灰度幂次变化、分段线性变换、平滑化处理、高增益滤波等图像增强算法的C语言实现，值得参考。
DImageProcessing
- 学习图像处理的好例子，包括常见的图像处理代码：点运算（图像反色、线性变换，灰度均衡等），几何变换（缩放、平移、镜像等等） 正交变换（付立叶、离散余弦变换等） 图像增强（图像平滑、中值滤波等） 形态学变换、边缘与轮廓、图像分析、图像复原、图像编码、角点检测等
cswjsxs1
- 图像的灰度直方图，线性增强，边缘检测，傅立叶变换
PICTURE
- VC编写的图像处理程序。实现了图像的几种几何变换（平移，对称、旋转、错切变换，缩小，放大）； 单色图像灰度处理（逆反、东亚级转化）；图像的对比度处理（增加、减小对比度，量度增强、减小）； 局域滤波（中值滤波）；二值图像处理（阈值计算，切片法二值化，等灰度片二值化，线性二值化；四领域收缩，四领域膨胀，8领域收缩，8领域膨胀，4领域清除孤立点，8领域清除孤立点；细化算法1，细化算法2实现图形细化）； 图像测量（面积测量，除小面积粒子，区域边界抽出，周长测量，长度测量，角度测量）； 并
200432590139.rar
- 各种基本图像处理功能：1、格式转换：将RAW格式转换成BMP格式；2、线性变换；3、图像平滑；4、图像增强；5、边缘检测：梯度算子，Robert梯度算子，Prewitt算子，Laplacian算子，Sobel算子，Marr算子；6、直方图显示；7、形态运算（二值化、腐蚀、膨胀、开运算、闭运算）；8、自动分类及类别提取：K均值分类。其中：1.2.3.4.5.7仅能对灰度图处理，6.8不仅能处理灰度图还能处理彩色图,Basic image processing functions: 1, forma
ImageProcess
- 特技显示： 图像扫描、图像插入、百叶窗显示、马赛克效果、栅格条交错、从全黑淡入、图像伸缩 像素运算： 查看直方图、直方图均衡、线性变换、阈值变换、窗口变换、灰度拉伸、对数变换 几何变换： 图像镜像、图像平移、图像旋转、图像缩放 正交变换： 离散傅立叶变换、离散余弦变换、沃尔什哈达玛变换、离散K-L变换、小波变换 图像复原： 逆滤波复原、维纳滤波复原 图像增强： 灰度变换调整、直方图修整法、图像平滑法、中值滤波、低通滤波、图像锐化、高通滤波
stretch
- 灰度拉伸是分段进行线性变换，对红色，绿色，蓝色三分量进行统一的分段线性变换，以增强图像对比度-Gray-scale stretch is sub-linear transformation of the red, green, blue three-component unified piecewise linear transformation, to enhance the image contrast
MATLAB_code_of_image_processing
- 该gui函数基本上包括图像处理里面的最基本处理，相当于一个小型photoshop。比如读取文件，几何变换中的垂直镜像，平移，旋转，缩放；正交变换的DFT，FFT，DCT，DST，DHT，DWashT；灰度处理中的反色，直方图均衡，全局线性变换，分段线性变换，指数非线性变换，对数非线性变换；图像增强里面的加噪声，平滑，锐化，伪彩色增强；图像分割里面的灰度阈值法，Robert，Laplace，sobel，prewitt，canny算子边缘检测法；图像恢复里面的直接逆滤波，维纳滤波；图像编码里面的霍夫
gray1
- 本文提出了一种基于区域分割的分段线性变换方法，结合灰度直方图提供的有关灰度分布的统计信息 和图像提供的空间位置信息，利用各灰度区间把图像分割成不同的区域，检验要增强的目标是否落在某 灰度区间对应的图像区域内，从而加快了调整灰度区间的过程，提高了算法的执行效率。-dddddddddddddddddddddddddddddd
exp1
- 计算一幅灰度图像的直方图；进行简单的线性变换，并与源图像的直方图做变换；利用直方图均衡化进行图像增强-Calculating a gray-scale image histogram simple linear transformation, and to do with the source image histogram transformation the use of histogram equalization for image enhancement
histogram
- 计算直方图，对灰度图像进行线性变换，利用直方图均衡化实现图像增强-Calculate histogram, linear transformation of the grayscale images using histogram equalization to achieve image enhancement
gn
- 对原始噪声图像进行空间域图像增强,对比通过加法，减法，乘法，除法，对数变换，灰度变换，线性滤波，直方图均衡，中值滤波等算法的实现效果-Noise on the original image space domain image enhancement, contrast through the addition, subtraction, multiplication, division, logarithmic transform, gray level transformation, lin
111111
- 图像预处理中，通常采用直方图均衡化[1]和直 方图规定化、线性和非线性灰度变换法[2]提高图像 的对比度，但效果均不理想。故提出一种对比度增 强算法。该算法首先对直方图进行平滑处理以消除 直方图中因噪声而引入的随机干扰点，然后进行直 方图均衡化，增大图像的对比度，接着在整个显示 范围内对图像灰度级进行等间距排列，使输出图像 的灰度动态范围达到最大灰度变化范围，最后对整 幅图像中值滤波，滤除图像中被增强的噪声。-Image preprocessing, the co
Medical-Image-Processing
- 医学图像处理，灰度直方图，分段线性变换，图像增强，图像分割-Medical image processing, histogram, piecewise linear transformation, image enhancement, image segmentation
DIP
- 此代码可对灰度图像进行增强，如二值，反色，对数，指数，分段线性变换等-This code can be enhanced gray-scale images, such as two values, inversion, logarithmic, exponential, piecewise linear transform
image_processing
- 用MATLAB自己编写的一系列图像处理算法。详细说明： 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
a-series-of-programs
- 详细说明： 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
showDIB
- 设计的是一个简单的图像处理程序，主要处理的是灰度图像。可以进行的是点变换、几何变换、线性变换、图像增强和图像编码等。-The design is a simple image processing program, and the main process is a grayscale image. Can be carried out is the point transformation, geometric transformation, linear transformation, im
Image-processing-source-code
- 本软件大致具有以下功能： 1. 打开时显示特效 .无 .随机 .向下扫描 .垂直双重扫描 .向右移动 .水平双重移动 .垂直百叶窗 .水平百叶窗 .垂直栅条 .水平栅条 .马赛克 .雨滴 2. 对图像进行点运算 .灰度直方图 .灰度线性变换 .灰度非线性变换（对数变换） .灰度阈值变换 .灰度均衡 3. 对图像几何变换 .平移变换 .镜像变换 .缩放 .旋转 4. 图像增强 .简单平滑 .
Grayscale-linear-transformation
- MATLAB图像处理 图像灰度级线性变换 图像增强-MATLAB image processing image grayscale image enhancement linear transformation