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数字图像处理的几个程序例子
- 这是几个数字图像处理的程序实例，有经典的傅立叶变换和反变换、图像增强（中值滤波、增强光照）还有染色体计数。它们都是经典算法的实现。-Here are several digital image processing examples including classical Fourier transform and its inverse, image enhancement (like median filtering, intensity enhancement) and chromosom
傅立叶变换
- 图像处理的一种方法，图像进行傅立叶时所需要的源程序，得到的图像和原图像之间有清晰的比较-image processing method, Fourier images when needed source, the images and the original image between a clear comparison
字图像获取处理及实践应用一书光盘
- 图像处理光盘里面附带了很多在图像处理中经常用到的基本处理算法，如快速傅立叶变换，中值滤波等-image processing fringe discs inside a lot in image processing frequently used to deal with the basic algorithm, as Fast Fourier Transform, the value filter
图像处理课程设计
- 用MFC编写,实现的功能有: i. 打开256色的BMP格式的图像文件： ii. 图像的傅立叶变换： iii. 直方图均衡化： iv. 图像的中值滤波 v. 图像的边缘检测 vi. 几何变换 vii. 哈夫 曼编码查看： viii. 直方图查看 ix. 用哈夫曼压缩方法对图像进行压缩并生成压缩文件 另外还有课设论文及重要模块流程图。有一定 的参考价值 -prepared using MFC, the functions are : i.
MATLAB图像处理源程序
- 程序代码说明 P0201：MATLAB赋值 P0202：MATLAB中的for循环 P0203：MATLAB中的for循环和if条件 P0205：MATLAB图像处理的基本操作 P0206：MATLAB高级图像处理操作 P0207：根据RGB图像创建一幅灰度图像 P0208：二值图像的取反操作 P0209：用imshow函数显示图像 P0210：在同一个窗口内显示两幅图像 2.rar (15.23k) 程序代码说明 P0301：数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换 P0
图像处理的基本操作
- 数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换 P0302：二维离散余弦变换的图像压缩 P0303：采用灰度变换的方法增强图像的对比度 P0304：直方图均匀化 P0305：模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响 P0306：采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波 P0307：采用MATLAB中的函数filter2(二维线性滤波)对受噪声干扰的图像进行均值滤波 P0308：图像的自适应魏纳滤波 P0309：运用5种不同的梯度增强法进行图
30个图像处理
- 30个图像处理的VC++ 源代码，包括256色转灰度图,Hough变换,image_j1,PCA,Walsh变换,对比度拉伸,二值化变换,反色, 方块编码,傅立叶变换,高斯平滑,灰度均衡,均值滤波,拉普拉斯锐化（边缘检测）, 离散余弦变换,亮度增减,逆滤波处理,取对数,取指数,梯度锐化,图象处理,图像镜像, 图像平移,图像缩放,图像细化,图像旋转,维纳滤波处理,用Canny算子提取边缘,阈值变换,直方图均衡.
VC图像处理基本算法示例
- 一些数字图像处理基本算法的源码，包括：256色转灰度图，Hough变换，Walsh变换，中值滤波，二值化变换，亮度增减，傅立叶变换，反色，取对数，取指数，图像平移，图像旋转，图像细化，图像缩放，图像镜像，均值滤波，对比度拉伸，拉普拉斯锐化（边缘检测），方块编码，梯度锐化，灰度均衡，用Canny算子提取边缘，直方图均衡，离散余弦变换，维纳滤波处理，逆滤波处理，阈值变换，高斯平滑。
DFT-IDFT
- 图像处理的一些基本操作,滤波,傅立叶变换,傅立叶反变换等等,附带有CT照片,可以测试效果.-Some of the basic operation of image processing, filtering, Fourier transform, Fourier inverse transform, etc., with a CT picture, you can test results.
jpeg
- 在matlab环境下基于傅立叶变换的图像压缩和反压缩-Matlab environment in Fourier transform-based image compression and anti-compression
DFT傅立叶变换
- 本代码可以实现图像的傅里叶变换。经过调试无错误，可顺利使用。有利于图像处理的学习。-This code can achieve the image Fourier transform. After debugging error-free, can be successfully used. Conducive to the learning image processing.
湍流图像退化模型
- 基于大气湍流退化模型模拟的水下湍流退化模型，对于研究水下的图像复原有很重要的作用。不管是研究退化还是复原在进行模拟建模处理时有一个准确的点扩散函数才能完胜。
最常用的matlab图像处理的源代码
- #1：数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换 #2：二维离散余弦变换的图像压缩 #3：采用灰度变换的方法增强图像的对比度 #4：直方图均匀化 #5：模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响 #6：采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波 #7：采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波 #8：图像的自适应魏纳滤波 #9：运用5种不同的梯度增强法进行图像锐化 #10：图像的高通滤波和掩模处理 #11：利用巴特沃斯（Butterworth
fuliyedaxishubijin
- 将图像进行二维傅立叶变换，选取一定数量大系数，其余置零，然后还原图像。(The image is a two-dimensional Fu Liye transformation, select a certain number of coefficients, the rest to zero, and then restore the image.)
新建 Microsoft Word 文档
- opencv实现傅里叶变换,傅立叶变换是把图像从空间域转化到频率域的变换。空间域：一般的情况下，空间域的图像是f（x，y）=灰度级（0-255），形象一点就是一个二维矩阵，每个坐标对应一个颜色值。频率域：频率：对于图像来说可以指图像颜色值的梯度，即灰度级的变化速度，幅度：可以简单的理解为是频率的权，即该频率所占的比例：能量=幅度（可能不太准确），变换结果为F（u，v），F代表幅度值，u代表x方向的频率，v代表y方向的频率(Fu Liye transform is the transformati
基于MATLAB的图像离散傅立叶变换研究_王银花
- 基于MATLAB的图像离散傅立叶变换研究(Research of image discrete Fourier transform based on MATLAB)
FourierTransform
- 完成对bmp图像的傅立叶变换; 完成对bmp图像的Haar小波分解与重构(Fourier transform of the BMP image is completed. Haar wavelet decomposition and reconstruction of BMP images)
图象变换
- 图象变换 从傅立叶变换的频谱图中可以看出，提高分辨率以后，其边缘更加平滑，锯齿状明显减弱。但其傅立叶变换后的图像没有明显改变。 3》DC系数移动 其系数移动以后，频谱分量都集中到了频谱的中间。 4》滤波器频率响应(Image transform,As can be seen from the spectrum diagram of Fourier transform, the edge is smoother and the serrated is significantly reduc
test1
- 对Lena图像进行傅立叶、离散余弦、哈达玛变换。在频域，对比他们的变换后系数矩阵的频谱情况，进一步，通过逆变换观察不同变换下的图像重建质量情况。(Fourier transform, discrete cosine transform and Hadamard transform are applied to Lena image. In the frequency domain, the spectrum of their transformed coefficient matrix is c
数字图像处理3
- 任务1。一维测试信号的FFT 计算和可视化长度为B=64的下列测试信号的傅立叶变换的幅度： 任务2。二维测试信号的FFT。计算和可视化尺寸为128*128的下列测试信号的傅立叶变换的幅度： 任务3。图像的FFT 在以下处理之后，计算下列图像“Lena”的傅立叶变换的幅度并将其可视化：1)向测试图像添加一个加性高斯噪声(选择您选择的噪声的参数)。 2)使用大小为3*3和5*5的盒式滤波器对测试图像进行平滑。 3)应用Sobel梯度掩模寻找梯度图像的x和y分量。 4)应用拉普拉斯口罩。比较处理