搜索资源列表
lena
- 输入一份512*512的数据，生成一副大小为512*512的bmp文件-A 512* 512 input data to generate a bmp file size is 512* 512
matlab2
- 对“2.1.bmp”图像操作，将其放大至原来大小的1.5倍，采用双线性插值方法放大。 对“2.1.bmp”绕图像中心逆时针旋转20度，采用双线性插值方法。此题目不要使用imresize和imrotate函数，自己写程序完成。 2.对畸变图像进行矫正:”2.2.bmp”为畸变后的图像，已知畸变后图像上的四个点（118，88）（90，140）（139，168）（168，116）对应畸变前的点分别为为（98，98）（98，158）（158，158）（158，68），用对应点约束法求畸变前
testone
- 二维离散小波变换(Mallat快速算法)对图像进行二维离散小波变换, 变换级数大于等于3级,然后进行阈值化处理(阈值约为10左右),再统计系数中0的个数（百分比表示）并进行重构, 最后计算重构图像的峰值信噪比(PSNR). 数据：灰度图像lena.bmp或其它图像, 滤波器系数可以调用matlab中的wfilters函数获得, wfilters函数的使用请在matlab中help wfilters.-Two-dimensional discrete wavelet transform (Ma
curve-read
- c编写的曲线数据读取源码，利用lena.bmp进行，可以方便的的读出曲线数据-c curve prepared data read source code, the use of lena.bmp convenient readout curve data
DCT-change
- 1.实现对lena.bmp灰度图像的快速傅立叶变换,并求其变换后的系数（幅度）分布； 2.实现对lena.bmp图像做离散余弦变换,选择适当的DCT系数阈值对其进行DCT反变换 ；-1 to achieve the fast Fourier transform on lena.bmp grayscale image, and to find the transformed coefficients (amplitude) distribution 2. To achieve lena.bm
jpeg_test.tar
- lena.bmp压缩为lena.jpg，翻转和不翻转两种形式，-compress lena.bmp to lena.jpg
ImageProcessTest1_2
- bmp图像存储与缩放 用程序实现８位灰度图象原始数据 lena.raw(512x512) 到位图文件 lena.bmp的格式转换-.bmp image file store and image scale
t4_4
- 利用离散余弦变换函数（dct2和idct2）模拟JPEG压缩过程。 对“lena.bmp”做压缩，观察压缩效果。（JPEG压缩过程： 首先把原始的图像划分为8×8的子图像，然后利用dct2分别 对各个子图像进行离散余弦变换，对变换系数仅保留左上角15个值， 然后利用这15个系数进行离散余弦反变换重新得到各个子图像，再 将子图像拼接成完整图像） -Using discrete cosine transform function (dct2 and idct2) analog JPEG co
DCT
- 将一个512×512的lena.bmp图像进行DCT变换，对得到的DCT系数按8×8块进行分层（分三层），重组填充得到新的系数矩阵，结果发现原图像的能量集中在了新图像的左上角低频部分。-The lena.bmp an image of 512 × 512 is subjected to DCT transform, the DCT coefficients obtained by layering 8 × 8 block (of three), to obtain a new recombina
som
- 用SOM神经网络实现LENA.bmp,CR.bmp,HS4.bmp三幅图像的压缩。-Achieve LENA.bmp, CR.bmp, HS4.bmp three images compressed using SOM neural network.
practice3
- Intensity Transformation of “Lena.bmp” - Contrast enhancement - Threshold enhancement - Negative enhancement -Intensity Transformation of “Lena.bmp” - Contrast enhancement - Threshold enhancement - Negative enhancement
EntropyCoding
- matlab code entropy about lena bmp for image entropy
waveletfigure
- 程序是下面这样，但只能处理长宽一样的方形图像，灰度和彩色图像都可，要用其他图像只需把Lena.bmp改为其他图像，但图像要保存在m文件所在路径下-wavelet figure process
matlab 图像旋转
- 不使用MATLAB内置函数，自己编程实现图像的旋转3.编写程序实现图像旋转功能。将“lena.bmp”图像绕图像中心逆时针旋转20度，并显示结果。要求： （1）不要使用imrotate函数； （2）涉及到坐标映射时采用向后映射； （3）涉及到插值时采用邻近插值和双线性插值，对比结果；
Scale-Invariant-Feature-Extraction
- 尺度不变特征提取 im read( lena.bmp ) im double(im) [ pos, scale, orient, desc ] SIFT( im) -Scale Invariant Feature Extraction im imread( lena.bmp ) im double(im) [ pos, scale, orient, desc ] SIFT( im)
[ARKO_LAB]-Lena-Kucharczuk_Code_39
- The program decodes barcodes of type Code 39 and checks correctness of the checksum. If the checksum is correct, it displays decoded code of uploaded barcode. Accepts only BMP files 600 x 50 px.
E3
- 数字图像处理：将一副灰度图lena.bmp分解成8个位面图-Digital image processing: a gray map lena.bmp decomposition into eight bitmap
t_12
- 1、图像中值滤波实验 ①用imnoise函数在图像’lena.bmp’中值添加椒盐噪声，观测结果 ②用medfilt2函数对含噪声图像中值滤波。 2、使用fspecial函数生成均值、Prewitt、Sobel、Laplacian滤波模板，再用filter2函数对‘cameraman.tif’图像进行空域滤波，显示滤波结果。 3、设计高斯低通和高通频域滤波器，对‘phantom.bmp’图像进行频域滤波，显示滤波结果。然后改变滤波器截止频率，观察对结果的影响。 4、用i
T_11
- 1.编写程序，完成灰度分段线性变换。如下图所示，输入两个点的坐标完成对图像的分段线性对比度拉伸。 2. 学习使用histeq函数，完成 ①对’lena.bmp‘的直方图均衡化； ②以’cameraman.tif’的直方图为模板，将’lena.bmp’做直方图匹配。 3. 不使用histeq函数，自己编写程序完成直方图均衡化，并显示直方图均衡化前后的图像以及其直方图。 4. 不使用histeq函数，自己编写程序完成直方图匹配，显示匹配前后的图像、模板直方
slotest
- 通过slo稀疏重构算法对lena.bmp图片进行压缩重构的一个实例，适合入门学习压缩感知- U901A u8FC7slo u7A00 u758F u91CD u6784 u7B97 u6CD5 u5BF9lena.bmp u56FE u7247 u8FDB u884C u538B u7F29 u91CD u6784 u7684 u4E00 u4E2A u5B9E u4F8B uFF0C u9002 u5408 u5165 u95E8 u5