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- MATLAB的图像处理基础的资料\3 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 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对受噪声干扰的图像进行均值滤波
PyramidBlending
- 使用高斯金字塔对两幅图像进行无缝融合，拼接，因为在金字塔下拼合的非常平滑，可运行，高质量-Gaussian pyramid seamless fusion of the two images, stitching, flattened pyramid is very smooth running, high-quality,
pinghuaaruihua
- 用巴特沃兹低通（高通）、高斯低通（高通）、拉普拉斯高通滤波器对图像进行平滑（锐化）处理，以及Unsharp mask与highboost filtering-Butterworth low-pass (high-pass), Gaussian low-pass (high-pass), Laplacian high-pass filter on the image smoothing (sharpening) processing, and Unsharp mask highboost filt
CHENGXU
- 另存为一个新的BMP文件，要求显示出原BMP图像和新BMP图像。 2．编程实现图像傅立叶高通、低通滤波。 3.打开一幅图像，添加椒盐、高斯噪声，然后使用邻域平均法、中值滤波法、K邻近平均法进行平滑 4.打开一幅图像，利用Roberts梯度法、Sobel算子和拉普拉斯算子进行锐化，并比较结果。 5.编写一个程序，对输入的图像进行哈夫曼编码，显示原图像的熵、编码后的平均码字长度、并能够根据编码重建出图像 6.在图像中生成一个矩形，然后用模板匹配法找出矩形位置。使用SSDA或改进的SSDA法-ave
matlab-kongyu-lvboqi
- 平滑滤波器有中值滤波器和高斯低通滤波器，其中，中值滤波器对去除椒盐噪声特别有效，高斯低通滤波器对去除高斯噪声效果比较好。不同的滤波方式，在特定的图像处理应用中有着不同的效果和各自的优势-failed to translate
CVMFC
- OpenCV图像处理的程序，包含图像的平滑滤波高斯变换和视频采集人脸检测目标跟踪等功能，是个较完整的MFC程序-OpenCV image processing procedures, containing an image the smoothing filter Gaussian transform and video capture face detection, target tracking, etc., is a more complete MFC program
image-processing
- 集中图像平滑函数对一张含有椒盐噪声或者高斯噪声的图像进行平滑处理的程序，-Image processing
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- MATLAB图像处理源程序3：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 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对受噪声干扰的图像进行均值滤波 P0
Matlab-GUI_image4
- 使用Matlab GUI界面编写的图像平滑程序,实现功能有：图像的打开、保存、加入高斯噪声，椒盐噪声，乘法噪声，用均匀模版、加权模版中值滤波对图像进行平滑等。-Written in Matlab GUI interface using image smoothing procedures, functions: image open, save, adding Gaussian noise, salt and pepper noise, multiplication noise with uni
image
- 利用基本方法对图像进行平滑和增强，并加入的高斯白噪声。-Using the basic method for image smoothing and enhancement, and add white Gaussian noise.
ImageEnhance
- 空间域、频域图像增强，包括基本灰度变换，直方图处理，空间平滑、锐化处理，理想、巴特沃斯和高斯滤波器，快速傅立叶变换等-Space domain, frequency domain image enhancement, including basic gray transform, histogram processing, spatial smoothing, sharpening, ideals, Butterworth and Gaussian filters, fast Fourier t
yu-chu-li
- P0301：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
CVMFC
- 该程序主要是进行MFC框架编写以及图像的读入显示，图像的平滑滤波高斯变换和视频检测目标跟踪等功能-The program is primarily for MFC framework of the preparation and the reading of the image display, image smoothing Gaussian transform and video detection target tracking and other functions
SmoothingAndSharpening
- 编制程序，实现图像文件（如bmp等）的读取、显示、图像平滑（高斯滤波、中值滤波）及图像锐化（分别用Roberts算子、Prewitt算子及Sobel算子）。-Programming, image files (such as bmp, etc.) to read, display, image smoothing (Gaussian filtering, median filtering) and image sharpening (respectively Roberts operator,
image-Filter-MATLAB
- 通过均值滤波、高斯滤波等实现图像平滑处理，使用MATLAB编程，完全无错能跑。-Image smoothing by mean filtering, Gaussian filtering achieved using MATLAB programming, completely error-free run.
two
- 图像处理简单实验：直方图均衡化，图像的平滑化和锐化，用高斯模板滤波的。-Image processing simple experiment: histogram equalization, image smoothing and sharpening, Gaussian filter template.
openCVSmooth
- 使用opencv 对图像进行平滑和滤波处理，主要用到的函数为cvSmooth，可以选择高斯滤波，中值滤波，双向滤波，插值滤波等方法。-opencv smooth gaosi mid-value and other method
image
- 系统能读取不同图像，保存处理后的图像； 2. 直方图均衡化； 3. 对图像进行FFT和DCT变换； 4. 对图像添加高斯噪声，进行均值降噪（图像数目可设置）； 5. 对图像进行频域增强（可选一种滤波器对图像平滑或者锐化都行）； 6. 采用阈值法对图像进行二值化；（阈值可设置） -he system can read different image, save the image after processing 2 histogram equalization
Gaussian-Filter-Algorithm
- 很清楚的讲解了高斯滤波在图像在的应用，对于高斯噪声有很好的平滑效果，并且讲解了高斯滤波的原理-Clearly explain the Gaussian filter in image applications, for Gaussian noise has a good smoothing effect and explain the principles of the Gaussian filter
Chapter09--Enhanced-image
- 图像增强处理，包括了 图像的几何变换，简单平滑 和 高斯滤波等-Image enhancement processing, including the image geometric transformation, simple smoothing and Gauss filter