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matlab4
- 程序代码说明 P0401：用Prewitt算子检测图像的边缘 P0402：用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘 P0403：用Canny算子检测图像的边缘 P0404：图像的阈值分割 P0405：用水线阈值法分割图像 P0406：对矩阵进行四叉树分解 P0407：将图像分为文字和非文字的两个类别 P0408：形态学梯度检测二值图像的边缘 P0409：形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象
C
- ％SAR图像边缘提取的一种算法,基于梯度分量的图像信息测度方法提取边缘
IIRgradient
- 一种计算灰度图像的梯度幅值方法，基于MATLAB2007
someImageProcessSourcecode
- 几种图像处理源码 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：
多种图像边缘检测与分割处理
- 程序代码说明 P0401：用Prewitt算子检测图像的边缘 P0402：用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘 P0403：用Canny算子检测图像的边缘 P0404：图像的阈值分割 P0405：用水线阈值法分割图像 P0406：对矩阵进行四叉树分解 P0407：将图像分为文字和非文字的两个类别 P0408：形态学梯度检测二值图像的边缘 P0409：形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象-code P0401 Note : Prewitt operator to detect
第四章 控制系统的分析方法
- 用Canny算子检测图像的边缘 P0404：图像的阈值分割 P0405：用水线阈值法分割图像 P0406：对矩阵进行四叉树分解 P0407：将图像分为文字和非文字的两个类别 P0408：形态学梯度检测二值图像的边缘 P0409：形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象-with Canny operator to detect the edges in the image P0404 : image thresholding segmentation P0405 : water
MATLAB图像处理源程序
- 程序代码说明 P0201：MATLAB赋值 P0202：MATLAB中的for循环 P0203：MATLAB中的for循环和if条件 P0205：MATLAB图像处理的基本操作 P0206：MATLAB高级图像处理操作 P0207：根据RGB图像创建一幅灰度图像 P0208：二值图像的取反操作 P0209：用imshow函数显示图像 P0210：在同一个窗口内显示两幅图像 2.rar (15.23k) 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 P0
ruihua
- 图像的几种锐化处理，包括sobel算子，roberts梯度法和laplace算子锐化。并且将四种图像放在一起形成对比。-Several image sharpening, including sobel operator, roberts gradient and laplace operator sharpening. And will contrast the four images together.
MatlabRidgeDetection
- Matlab多种图像边缘检测方法 1、用Prewitt算子检测图像的边缘 2、用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘 3、用Canny算子检测图像的边缘 4、图像的阈值分割 5、用水线阈值法分割图像 6、对矩阵进行四叉树分解 7、将图像分为文字和非文字的两个类别 8、形态学梯度检测二值图像的边缘 9、形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象-Matlab a variety of image edge detection method 1, u
tdh
- matlab 图像梯度化示列，对新手学习matlab很有帮助-matlab image gradient-based show out on the novice to learn matlab helpful
TX_TD_PP_CORR2
- 基于边缘梯度的图像匹配，实现对寻找块图像的精确寻找-Gradient based edge image matching, to achieve the exact image of the search block to find
pinjia
- 为了客观和定量的评价上述不同融合方法用于多聚焦图像融合的性能，根据图像自身统计特性对其进行评价，在无标准参考图像的情况下选取均清晰度即平均梯度、空间频域、信息熵、标准差四个参数综合评价各方法的融合性能-为了客观和定量的评价上述不同融合方法用于多聚焦图像融合的性能，根据图像自身统计特性对其进行评价[11,18]，本文在无标准参考图像的情况下选取均清晰度即平均梯度、空间频域、信息熵、标准差四个参数综合评价各方法的融合性能
color-snake
- 彩色图像的自蛇模型主要用于彩色图像的分割，主要利用图像的彩色信息和梯度信息-Color image since snake model is mainly used for color image segmentation, mainly using image color information and gradient information
CS_MRI
- 压缩传感的非线性共轭梯度方法实现（该程序可应用到核磁共振成像）-Sparse MRI: The Application of Compressed Sensing for Rapid MR Imaging.
20120416
- 求图形图像梯度的程序，方便简洁，轻松解决，效率高-make it
td
- 图像梯度代码，求图像梯度代码，图像灰度代码，求图像灰度代码-Image gradient code, find image gradients code, the image gray code, find the image gray code
求平均距离算法、水算法、梯度算法
- 使用matlab的分水岭算法对骨关节图像进行分割，基于梯度下降的方法进行优化(The MATLAB watershed algorithm is used to segment the bone and joint images, and the gradient descent method is used to optimize the segmentation)
适应梯度
- 融合图像 结合contourlet与压缩感知的图像融合(Fusion image combined with contourlet and compressed sensing image fusion)
HDR_Imaging
- 采用基于梯度的算法，通过matlab实现高动态范围成像。高动态范围图像，相比普通的图像，可以提供更多的动态范围和图像细节，根据不同的曝光时间的低动态范围图像，利用每个曝光时间相对应最佳细节的低动态范围图像来合成最终高动态范围图像，能够更好的反映人真实环境中的视觉效果。这里采用的高斯模糊展示了高动态范围图像中超出取值范围的数值也是有用的，即使它们在转换成低动态范围图像的时候通常都要被裁掉。在原始的高动态范围图像中，这些像素都有非常大的亮度值。当图像模糊的时候，周围的像素亮度被“拉高”并且在色度映射
数字图像处理3
- 任务1。一维测试信号的FFT 计算和可视化长度为B=64的下列测试信号的傅立叶变换的幅度： 任务2。二维测试信号的FFT。计算和可视化尺寸为128*128的下列测试信号的傅立叶变换的幅度： 任务3。图像的FFT 在以下处理之后，计算下列图像“Lena”的傅立叶变换的幅度并将其可视化：1)向测试图像添加一个加性高斯噪声(选择您选择的噪声的参数)。 2)使用大小为3*3和5*5的盒式滤波器对测试图像进行平滑。 3)应用Sobel梯度掩模寻找梯度图像的x和y分量。 4)应用拉普拉斯口罩。比较处理