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chi
- 图像几何变换，图像正交变换，图像灰度变换，图像增强：包括随机噪声、傅立叶变换、中值滤波、高斯滤波； ·色彩变换：包括彩色->灰度、反色处理、亮度调整、直方图均衡化。专业人士编写-Image geometric transformation, image orthogonal transform, the image gray-scale transformation, image enhancement: including random noise, Fourier transform,
VCchepaidw
- 就可以实现精确的车牌定位 真彩色->256色灰度图。 .预处理:中值滤波。 二值化 削弱背景干扰。 用自定义模板进行中值滤波 区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。 6.牌照搜索: 区域裁剪,截取车牌图像-The license plate on the positioning accuracy can be a
car
- 使用说明 使用时打开此例题目录下pic中的图片，然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，就可以实现精确的车牌定位。 具体步骤 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不
TemplateTrans
- 图像增强源码（平滑，中值滤波，梯度锐化，拉普拉斯锐化，伪彩色增强） c-Image enhancement source (smoothing, median filtering, sharpening the gradient, Laplacian sharpening, pseudo-color enhancement) c++
imgkmeans
- 将K均值算法用于图像分割,输入的是彩色图像,转换为灰度图像进行分割,输出结果为灰度图像.利用灰度做为特征对每个像素进行聚类,由于光照等原因,有时应该属于一个物体的像素,其灰度值也会有很大的差别,可能导致对该像素的聚类发生错误.在分割结果中,该物体表面会出现一些不同于其它像素的噪声点,因此,算法的最后,对结果进行一次中值滤波,以消除噪声,达到平滑图像的作用-The K means algorithm for image segmentation, the input is a color imag
TemplateTrans
- 实现图像增强,图像平滑,中值滤波,梯度锐化,拉普拉斯锐化,伪彩色编码-To achieve image enhancement, image smoothing, median filtering, sharpening the gradient, Laplacian sharpening, pseudo-color coding
smagic
- 图像处理综合例子，提供的功能主要有： (1) 打开,显示,保存(另存),打印包括bmp,jpg,tif,gif,tga,pcx,png,psd等在内的各种常用图像 (2) 可以对图像实现放大/缩小观看,并可显示其直方图(态度,红,蓝,绿四通道) (3) 点运算:图像格式转换,阈值变换,窗口变换,灰度拉伸,态度均衡 (4) 几何变换:平移,转置,缩放,旋转,水平镜像,垂直镜像 (5) 正交变换:傅立叶,离散余弦,沃什,霍特林等 (6) 图像增强:图像平滑,中值滤波,梯
zhos
- 用Matlab实现中值滤波与Otsu算法 包括彩色图转256灰度，灰度图中值滤波处理，再用Otsu算法处理。-Median filter implementation using Matlab and Otsu algorithms including 256-color map turn gray, grayscale median filter, and then Otsu algorithm processing.
VCpicture
- 可以实现256色和24位真彩色bmp图片的打开显示，具有缩放，旋转任意角度，fft，灰度化，中值滤波的功能。是我的vc作业，自己写的，已在vc6.0下运行通过，欢迎交流-Can achieve 256-color and 24-bit true color bmp image to open display, zoom, rotate at any angle, fft, graying, median filtering function. Vc is my job to write thei
cardrecognition
- 车牌定位使用说明 使用时打开此例题目录下pic中的图片，然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，就可以实现精确的车牌定位。 具体步骤 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一
TemplateTrans
- 使用Visual C++中的MFC进行图像处理，实现图像增强，如图像平滑，中值滤波，伪彩色编码等-Visual C++ using MFC in image processing, image enhancement, such as image smoothing, median filtering, pseudo-color coding
chepaichuli
- 使用时打开此例题目录下pic中的图片，然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，就可以实现精确的车牌定位。 具体步骤 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性
TemplateTrans
- 代码实现图像增强，包括图像平滑、中值滤波、梯度锐化、拉普拉斯锐化以及伪彩色编码。-Code image enhancement, including image smoothing, median filtering, the gradient sharpening, sharpening, and pseudo-Laplace color coding.
Test
- MFC实现彩色图像的显示 中值滤波 和直方图的显示-MFC to display color images of the median filtering and histogram
download
- bmp图像的家在，bmp图像的直方图均衡化，均值滤波，中值滤波，伪彩色、二值化-bmp image of the home in, bmp image histogram equalization, mean filtering, median filtering, pseudo-color, two values
chepaidingwei
- 使用时打开此例题目录下pic中的图片，然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，就可以实现精确的车牌定位。 具体步骤 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性
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
06
- 图像的增强，图像平滑，中值滤波，图像锐化，伪彩色和假彩色的增强-Image enhancement, image smoothing, median filtering, image sharpening, color and false color enhancement
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
imageMFC
- 图像处理，均值滤波，中值滤波，噪声处理，伪彩色图像处理-image doing