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highpassfilter
- 问题是高切滤波或低通滤波，如果采用硬件实现，速度最快，但是现在计算机速度这么快，硬件实现起来相对麻烦，成本高，且灵活性性差， 软件实现相对方便多了，具体体的操作步骤如下（频率域） 先对数据作正FFT,再对变换后的频域数据乘以滤波因子，滤波因子的选择有理想高通、巴特沃斯高通、指数高通、梯形高通，一般选择梯形高通滤波因子，具体原因你可从数字信号处理的书上找到，，接下来将数据再作逆FFT就是了，还有就是在空间域作滤波，这里有一个带同滤波的程序的程序，你可参考一下，（将低切参数设为零就是
ImageFiltering
- 图像滤波，高斯，均值，中值，滤波源代码 Image Filtering/dftfilt.m, Image Filtering/directinv.m, Image Filtering/gaussianLR.m, Image Filtering/medianfilt.m, Image Filtering/rgblaplacian.m, Image Filtering/rgbspatial.m, Image Filtering/spatial.m, Im
backproj
- BACKPROJ uses the filtered or unfiltered backprojection algorithm to perform the inverse Radon transform. The filter is designed directly in the frequency domain and then multiplied by the FFT of the projections. The projections are zero-padded to a
frequencyfilt-hpf
- FFT Filters provide precisely controlled low- and high-pass filtering (smoothing and sharpening, respectively) using a Butterworth characteristic. The image is converted into spatial frequencies using a Fast Fourier Transform, the appropriate filter
image
- 一个简单的图像处理mfc程序，包括图像显示，参数计算，图像直方图，空间域频率域滤波，复原等-Mfc a simple image processing procedures, including image display, parameter calculation, the image histogram, spatial frequency domain filtering, restoration, etc.
imageSmoothAndInhance
- image_smooth.m ： 图像平滑主函数，调用average_median average_median.m : 空域邻域平均法和中值滤波法对图像进行平滑处理 image_inhance.m : 图像增强主函数，调用inhance inhance.m : 图像增强处理 lenna.bmp woman_v7_5.bmp : 原始灰度图片 实验结果文件夹 ： 保存了实验过程中生成的图像和程序流程图-image_smooth.m: image smo
Bi_median
- matlab编写的Bilateral方法改进中值滤波的程序，运行发现在设置合适参数的情况下能够保留图像的边缘同时起到一定的去噪效果。空域处理。-matlab prepared Bilateral median filtering method to improve the program, run to set the appropriate parameters found in the case to the edge while preserving image denoising pla
1.2.2
- 利用各种不同尺寸的空间滤波器模板对图像进行锐化滤波，并比较滤波效果，说明不同大小的滤波器处理产生差异的原因-The spatial filter using a variety of different size templates image sharpening filter, and compare filtering effect of the different size of the filter to deal with the causes of the differences
Mathworks
- 详细说明： 读入图像，对于图像进行高斯高通以及低通滤波，显示结果，与原图进行对比-Detail: ch5_1_1: image gray-scale linear transformation (5.1.1) ch5_1_2: image grayscale piecewise linear transformation (5.1.1) ch5_1_3: using the transfer function of the number of forms of dynamic range c
a-series-of-programs
- 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 （§5.2.2） ch5_2_3： 中值滤
CSP
- CSP code，是一种有监督的空间频率滤波方法-CSP code, a supervision spatial frequency filtering method
DOAestimation
- DOA估计算法，包括music算法，卡尔曼滤波算法，空间平滑算法，改进的空间平滑算法，自适应梯度算法。-DOA estimation algorithms, including music algorithm, Kalman filtering algorithm, spatial smoothing algorithm, improved spatial smoothing algorithm, adaptive gradient algorithm.
lvbo
- 本代码是针对图像进行空域、频域滤波的代码。有经过加噪，再滤波的。-The image spatial frequency domain filtering.
tuxiangchuli
- 对二维图像的简单处理，包括对图像的灰度变换和空域变换和一些简单的滤波-A simple two-dimensional image processing, including image gray-scale transformation and spatial transformations and some simple filtering
ImageProcessing-8.0
- 基于VC的图像处理程序 1.空间域灰度变化（线性、非线性）、直方图均衡化以及规格化； 2.空间域的噪音（椒盐、脉冲、高斯噪音等），均值滤波、中值滤波，最大值滤波； 3.频率域的巴斯沃通高低通滤波，余弦变换，walsh变换，SVD编码等； 4.简单的图形编码（hufman编码、香农编码、Golomb编码、算术编码）； 5.简单图像复原，涉及逆滤波和维纳滤波； 6.图像分割（这里只有一个大津阈值分割）。-VC-based image processing program 1.
DIPAX
- 实用数字图像处理与分析 陈兵旗 课本源码 1.图像读写； 2.几何变换：竖直镜像、水平镜像、对角镜像； 3.空间变换：傅里叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换； 4.图像复原：均值滤波、中值滤波、高斯滤波；5.图像增强：二值化、灰度化、直方图均衡化、伪彩色； 6.特征检测：LOG、Robert、Sobel、Prewitte等边缘检测算子；-Practical digital image processing and analysis Bing flag textbook s
PIV-Post-processing
- A PIV Post-processing and data analysis toolbox-The PIVMat Toolbox for Matlab contains a set of command-line functions to import, post-process and analyse 2- and 3-components vector fields from PIV (particle image velocimetry), stereo-PIV, DIC (digit
kuan
- SAR滤波方法，空间域的Kuan滤波，希望有用 -SAR filtering method, the spatial filter Kuan, useful
Leefilter
- SAR滤波方法，空间域的lee滤波，希望有用-SAR filtering method, the spatial filter lee, useful
Spatial-domain-filtering
- Median filter replaces the intensity value in each pixel by the local median taken over a local n x m processing window where is a local m x n window around the pixel (x,y) in the image g (to be processed), and MED is the median value taken over the