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BASE-S
- 排序分组算法，虽然简单，值是基于灰度的算子，然后用平均值可使图片清晰；-a sort algorithm is simple, gray value is based on the operator, then the average will clear pictures;
sztxbyjc
- 所谓边缘就是指图像局部亮度变化最显著的部分，它是检测图像局部变化显著变化的最基本的运算。对于数字图像，图像灰度灰度值的显著变化可以用梯度来表示，以边缘检测Sobel算子为例来讲述数字图像处理中边缘检测的实现-Edge refers to the so-called partial image brightness changes in the most notable part of it is to test local image change significantly change th
2223222
- 我们给出一个模板 和一幅图象 。不难发现原图中左边暗，右边亮，中间存在着一条明显的边界。进行模板操作后的结果如下： 。 可以看出，第3、4列比其他列的灰度值高很多，人眼观察时，就能发现一条很明显的亮边，其它区域都很暗，这样就起到了边沿检测的作用。 为什么会这样呢？仔细看看那个模板就明白了，它的意思是将右邻点的灰度值减左邻点的灰度值作为该点的灰度值。在灰度相近的区域内，这么做的结果使得该点的灰度值接近于0；而在边界附近，灰度值有明显的跳变，这么做的结果使得该点的灰度值很大，这样
edgaijin
- 边缘就是指图像局部亮度变化最显著的部分，它是检测图像局部变化显著变化的最基本的运算。对于数字图像，图像灰度灰度值的显著变化可以用梯度来表示，以边缘检测Sobel算子为例来讲述数字图像处理中边缘检测的实现-edge means partial image brightness changes the most significant part of it is partial image change detection significantly change the basic arithme
edg
- 边缘就是指图像局部亮度变化最显著的部分，它是检测图像局部变化显著变化的最基本的运算。对于数字图像，图像灰度灰度值的显著变化可以用梯度来表示，以边缘检测Sobel算子为例来讲述数字图像处理中边缘检测的实现
matlab_image.matlab图像预处理
- matlab图像预处理，包括灰度化，对数变换，直方图均衡化，线性平滑滤波，中值滤波，自适应滤波，图像锐化，图像二值化，各类边缘检测算子等等,matlab image preprocessing, including gray-scale and logarithmic transformation, histogram equalization, linear filtering, median filtering, adaptive filtering, image sharpening, i
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
ImageProcessSys
- 含有了图像处理中一些经典和常用的图像处理算法，如：灰度图像处理，图像增强，图像变换，形态学图像处理。其中灰度图像处理包含三个算法：彩色图转灰度图，灰度图直方图，直方图均衡化；图像增强含有：增加椒盐噪声，中值滤波，sobel算子边缘提取(水平方向和垂直方向一起考虑)，laplace算子边缘提取，模糊，锐化；图像变换含有：haar小波变换，RGB转HSV颜色空间。形态学图像处理含腐蚀，膨胀，开操作，闭操作。-Contains some of the classic image processing
HuffmanExp
- HuffmanExp 编码 C/C++语言编写灰度图象霍夫曼编码的程序1、 统计一幅BMP格式的灰度图像的概率，并显示相应的灰度值和概率； 2、 对这幅图像做霍夫曼编码；并列出编码结果。 3、 计算平均码长和熵值，算出编码效率。 4、 所有的结果都要求显示出来。 - MICROSOFT FOUNDATION CLASS LIBRARY : HuffmanExp =========================================================
Digital.Image.Processing
- 数字图像处理 直方图修正 空间域平滑 空间域锐化 梯度倒数加权平滑法 中值滤波 多种算子锐化 灰度最相近的6个邻点平均法-Histogram correction of digital image processing spatial spatial smoothing sharpening Gradient Inverse Weighted Smoothing median filter operator sharpening a variety of gray nearest neighbo
image_enhancement
- （1）获得图象的直方图，将其均衡化，显示灰度变换函数及图象效果； （2）分别用梯度法、拉氏算子、Sobel算子以及中值过滤等方法对图象进行增强，并对增强效果进行比较； （3）用钝化算子、高频提升、内查、外推等方法对图象进行增强。 （4）用Matlab工具进行彩色图象增强方法和彩色图象处理方法的实验-(1) to obtain images of the histogram equalization to show gray-scale transformation function
tuxiangchuli
- 一、 课程设计题目： 用C/C++语言编写灰度图像霍夫曼编码的程序 二、 设计内容及要求： 1、 用C/C++语言完成设计，在计算机上调试程序； 2、 上机课时：8课时； 3、 列出设计结果，并提交课程设计报告。 三、 设计方法与步骤： 1、 统计一幅BMP格式的灰度图像的概率，并显示相应的灰度值和概率； 2、 对这幅图像做霍夫曼编码；并列出编码结果。 3、 计算平均码长和熵值，算出编码效率。 4、 所有的结果都要求显示出来。 -First, the
ImageProcessing
- 基本要求： 1将彩色图像读入缓冲区，并显示 2将真彩色图像转换成灰度图像 3对图像进行中值滤波和领域平均法滤波比较结果 4采用梯度算子和线形二次微分算子对应的模板对图像进行锐化 -Basic requirements: One. will be read into the buffer color images, and display Two. True Color images will be converted into gray image Thre
code1
- sobel算子的描述把梯度值和阈值比较 ，大于T的把图像的灰度变为255小于T的把图像的灰度变为0-sobel
huiduzhi
- 用户图像灰度值计算，彩色像素值转换为灰度值并输出灰度文件-huiduzhi zhuanhuan
matlab
- 算差分盒维数的matlab程序。 让窗口中的每个像素都对分数维作出贡献。首先,计算某一尺度窗口的平均灰度值 ,然后判断每一个像素的灰度 ,若大于灰度平均值 ,则累加其灰度值为 max ,若小于灰度平均值 ,则累加其灰度值为min ,用max 和min代替 在 Sarkar 和 Chaudhuri 算法中的最大值和最小值 ,再通过拟合求出分数维。 -Differential count box dimension matlab program. Let window on the fractal
MYGUI
- 第一章作业： 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。 1。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。 2。打开一幅图像，利用Roberts梯度法、Sobel算子和拉普拉斯算子进行锐化，并比较结果。 第五章作业 编写一个程序，对输入的图像进
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
WaveletTransform
- 边缘是图像中最重要的信息，是模式识别、图像分 割以及场景分析的重要基础。边缘检测是图像处理领 域一项重要的技术和任务。图像中边缘通常解释为灰 度值有突然改变，像素梯度具有局部极大值。很多经 典的边缘检测算子如:Roberts, Sobel, Prewitt, Frei- Chen和Laplacian等，均以图像局部区域特征与特定 边缘模式匹配为基础，定义数个方向导数模板(一般为 窗口)，将图像与模板进行卷积运算实现边缘检测。它 们具有实现简单，速度快速，易于应用
waveletanalysis
- 边缘是图像中最重要的信息，是模式识别、图像分 割以及场景分析的重要基础。边缘检测是图像处理领 域一项重要的技术和任务。图像中边缘通常解释为灰 度值有突然改变，像素梯度具有局部极大值。很多经 典的边缘检测算子如:Roberts, Sobel, Prewitt, Frei- Chen和Laplacian等，均以图像局部区域特征与特定 边缘模式匹配为基础，定义数个方向导数模板(一般为 窗口)，将图像与模板进行卷积运算实现边缘检测。它 们具有实现简单，速度快速，易于应用