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image
- 调用自定义函数解决题目： 1.读取自然图像、生成合成图像、高相关图像、高去相关图像，完成压缩 2.得到傅里叶变换后的图像 3.fft中心变换\walsh变换，进行两种变换的对比 4.得到傅里叶变换后的图像和傅里叶变换需要的时间，显示变换后的图像，显示傅里叶变换时间随图像像素的变化 5.显示不同阶数butterworth高通滤波和低通滤波滤波器的传递函数和处理后的图像 6.调用butterworthw.m，显示原图像、原图像频谱、低通滤波、高通滤波的传递函数，以及滤波器处理后的图像 7.拉普拉斯高
zengqiang
- 中值滤波、soble算子和拉普拉斯锐化；以及掌纹增强图（掌纹图需自己准备）(Median filtering, Soble operator and Laplasse sharpening; and palmprint enhancement diagrams (palmprint drawings need to be prepared for themselves))
image process
- 基础图像预处理的代码实现，均值/中值滤波，sobel/拉普拉斯/canny 提取边缘，直方图均衡化以及直方图规定化(Fundamental image preprocessing code implementation, mean/median filtering, sobel/Laplacian/canny extraction edges, histogram equalization, and histogram specification)
数字图像第一次
- 实现 直方图均衡化处理 中值滤波 锐化处理 拉普拉斯算子(Realization histogram equalization median filtering Sharpening the Laplasse operator)
edges-master
- 边缘检测算子 图像边缘信息主要集中在高频段，通常说图像锐化或检测边缘，实质就是高频滤波。我们知道微分运算是求信号的变化率，具有加强高频分量的作用。在空域运算中来说，对图像的锐化就是计算微分。由于数字图像的离散信号，微分运算就变成计算差分或梯度。图像处理中有多种边缘检测（梯度）算子，常用的包括普通一阶差分，Robert算子（交叉差分），Sobel算子等等，是基于寻找梯度强度。拉普拉斯算子（二阶差分）是基于过零点检测。通过计算梯度，设置阀值，得到边缘图像。(The image edge infor
模糊图像修复
- 通过线性拉普拉斯滤波器对模糊图像修复，程序为两种滤波，T1为滤波器，T2为拉普拉斯算子。(Fuzzy image restoration is done by linear Laplasse filter. The program has two kinds of filtering, T1 as filter and T2 as Laplasse operator)
rsdiplib-vc6
- 基于控制台对图像进行各种滤波处理例如拉普拉斯、去条带、高通、直方图均衡化等等(Based on the console, a variety of filtering processes such as Laplasse, de stripe, high pass, histogram equalization and so on are used for image processing)
MFC+OpenCV图像处理
- MFC+Opencv，实现了opencv中的各种滤波、边缘检测、拉普拉斯变换及高斯变换等，源码。(MFC+Opencv,running all that important basic functions.)
GUIruxiangchuli
- 本系统设计基于GUI图形界面，用matlab语言编写代码，实现功能包括图象的读取、显示，直方图均衡化，中值滤波、均值滤波，拉普拉斯算子增强，边缘检测（包括LoG边缘检测、Canny边缘检测）等(The system design based on GUI graphical interface, using matlab language to write code, to achieve the function, including image read, display, histogra
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
Log算子图像分割的matlab程序
- Log算子图像分割的matlab程序，高斯滤波+拉普拉斯算子运算，阈值可以自己设置