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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:
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
matlab
- 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
61549835image-compress-denoise
- 图像压缩去噪增强锐化程序,供大家参考。 包括:数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换 二维离散余弦变换的图像压缩 采用灰度变换的方法增强图像的对比度 采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波 采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波 图像的自适应魏纳滤波 运用5种不同的梯度增强法进行图像锐化 图像的高通滤波和掩模处理 利用巴特沃斯(Butterworth)低通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理 利用巴特沃斯(Butterworth)高通滤波器对图
exp2_FFT_DIT
- 基于时域抽样的快速傅立叶变换,在数字信号处理,数字图像处理中有很重要的应用-fft_dit
Resist-geometric-attacks
- 该算法把计算出的图像不变质心作为对其进行对数极坐标变换的原 点, 再作傅立叶变换, 取出中频段幅值作为水印嵌入域。该算法具有较好的鲁棒性、可检测性, 能同时抵抗几何攻击和信号 处理攻击, 它在数字图像的版权保护等领域有广泛的应用前景。-The algorithm to calculate the heart of the image does not degenerate as the number of its polar transformation of the origin, f
3
- MATLAB的图像处理基础的资料\3 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
gaussian-filter
- 在数字图像处理中,对图像通过时域的快速傅立叶变换提取图像边缘的过程中,会出现噪声干扰,提取出一些对图像造成干扰的信息,使得提取效果较差。通过设计一个二维高斯滤波器降低噪声对边缘提取的干扰,从而得到较好的边缘提取效果。-In digital image processing, the image edge extraction process on the image through the fast Fourier transform of the time domain, there will
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