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Matlab中图像函数大全
- Matlab中图像函数大全 图像增强 1. 直方图均衡化的 Matlab 实现 1.1 imhist 函数 功能：计算和显示图像的色彩直方图 格式：imhist(I,n) imhist(X,map) 说明：imhist(I,n) 其中，n 为指定的灰度级数目，缺省值为256；imhist(X,map) 就算和显示索引色图像 X 的直方图，map 为调色板。用 stem(x,counts) 同样可以显示直方图。
MATLAB6
- Matlab环境下的几个数字图像处理实验，包含图像灰度变换、直方图均衡化、直方图匹配、邻域平均、局域增强、中值滤波、图像的锐化等-Matlab environment, several digital image processing experiments, including the image gray level transformation, histogram equalization, histogram matching, neighborhood average, local
tuxiangfuy
- 数字图像增强是图像处理的一个重要分支它对图像整体或局部特征能有效地改善直方图是图像处理中最重要的基本概念之一它能有效地用于图像增强基于数字图像增强对图像处理的重要性本文主要 讨论了图像直方图 直方图均衡化 直方图规定化图像增强技术 并给出了相关的基本原理 同时用 语言加以实现并且给出标准的数字图像在各种处理前与处理后的对照图像和直方图 -Digital image enhancement image processing is an important branch of its w
VisualCdggfr
- 图像增强技术属于数字图像预处理的范畴，直方图均衡化处理是图像增强技术中的基本方法。本文分析了这种处理方法的基 本理论，用MATLAB和VC++进行了仿真并进行了比较。结果表明，基于直方图的图像增强技术能在一定程度上改善图像的对比度 差细节和灰度动态范围。用VC++处理后的图像比用MATLAB处理后的图像各个像素点更加清晰，但亮度不如MATLAB处理的图 像。 -dgrnrt
GUImatlab
- 基于GUI的图像处理软件平台的开发 五种常用的边缘检测、灰度直方图的显示、灰度直方图的均衡化、对比度自适应直方图的均衡化、图片的二值化以及彩色图片的灰度化-GUI-based image processing software platform of five commonly used edge detection, histogram display, gray histogram equalization, adaptive histogram equalization contrast,
image-processing
- 利用matlab实现图像处理里的实现图像边缘检测、图像分割、特征提取以及图像数字识别等任务。 对图像分别进行模糊、锐化、和直方图均衡化处理，画出处理结果。实现整幅图像的边缘检测，可以看出有肖像画或素描的效果，画出处理结果。-Matlab realize image edge detection in image processing, image segmentation, feature extraction and image numeral recognition task. Fuzz
zhifangtu-junheng
- 直方图均衡化的matlab程序，实现了灰度图像的图像增强，在图像预处理方面应用广泛。-Histogram equalization matlab program to achieve a grayscale image, image enhancement, image preprocessing.
High-frequency-emphasis
- MATLAB图像处理-基于高频强调滤波和直方均衡化图像增强-MATLAB image processing- based on high frequency emphasis filtering and histogram equalization image enhancement
histeq
- 采用matlab自己编写实现直方图均衡化的代码-Write your own code to implement using matlab histogram equalization
matlab图像分割算法源码
- matlab图像分割算法源码，包含图像反转，灰度线性变换，非线性变换，直方图均衡化，线性平滑滤波器，中值滤波器等一些基础功能。(MATLAB image segmentation algorithm source code, including image inversion, gray linear transformation, nonlinear transformation, histogram equalization, linear smoothing filter, median