搜索资源列表
Gradient-sharpening
- 这是一个描述VC++针对图像梯度锐化的程序、非常经典的算法，初学者很适合！-This is a descr iption of the VC++ for image gradient sharpening procedures, very classic algorithm, very suitable for beginners!
Graphics-and-Image-Processing
- 包括图像编辑（图像缩放，图像旋转，图像裁剪，纹理映射），图像分析（像素选择，强度描述，图像轮廓，绘制直方图），图像调整（直方图均衡化，阈值化，灰度变换），图像平滑（加噪，中通滤波，低通滤波，图像复原），图像锐化（采用Sobel算子，拉式算法，空域高通滤波，频域高通滤波，梯度法），图像高级处理（边缘检测，图像分割），小波分解（一次小波分解，两次小波分解，第一层小波重构）和图像彩色增强（假彩色增强）的GUI图形图像处理。-Including image editing (image scaling,
Image-segmentation
- 1.掌握线检测 2.边缘检测 3.多种边缘检测器的比较 4.使用梯度的分水岭分割 5.控制标记符的分水岭分割-1. The master line detection 2. The edge detection 3. A variety of edge detector 4. Using the gradient of the watershed segmentation 5. Control marker watershed segmentation
Gradient-sharpening
- 这是一个基于图像处理的梯度锐化程序，代码很详细，非常实用。-This is based on the gradient sharpening image processing program, the code is very detailed, very practical.
My_program2
- 平均梯度反映了图像灰度变化情况,程序用于计算图像平均梯度，能够客观评价图像质量。-The average gradient gray image reflects the changes, the program used to calculate the average gradient image can objectively uate image quality.
Color-gradient
- 通过Labview程序算法实现颜色的改变，适用于图像处理与图形恢复-Through Labview program algorithm to realize the color changed, suitable for image processing and graphics
Simple-Image-Processing-System
- 1、能对图像文件（bmp、 jpg、 tiff、 gif等）进行打开、保存、另存、打印、退出等功能操作； 2、数字图像的统计信息功能：包括直方图的统计及绘制、区域图的面积、周长的统计、线条图中的距离测量等； 3、数字图像的增强处理功能： （1）空域中的点运算、直方图的均衡化、各种空间域平滑算法（如局部平滑滤波法、中值滤波等）、锐化算法（如梯度锐化法、高通滤波等） （2）频域的各种增强方法：频域平滑、频域锐化、低通滤波、同态滤波等。 （3）色彩增强：伪彩色增强、真彩色增强等
histology-image-classification
- this code product to classification of blood histology images.texture and color features used to patterns extraction and classified using SVM (support vector machine). texture features extracted with SRF gradient and LBP operator and to color feature
reconstructed-image-by-gradient-
- 包含两个算法，都是根据图像的梯度信息来恢复图像的。一个是自己编的，另一个是基于possion方程的。-Consists of two algorithms, it is based on image gradient information to restore the image.One is invented, and the other one is based on the possion equation.
image-fusion13
- 这是从网上整理出来的图像融合评价标准，总共有13项性能指标。包括平均梯度，边缘强度，信息熵，灰度均值，标准差(均方差MSE)，均方根误差，峰值信噪比（psnr），空间频率(sf)，图像清晰度，互信息(mi)，结构相似性(ssim)，交叉熵(cross entropy)，相对标准差。-This is sorted out the online image fusion uation criteria, there are a total of 13 performance indicators
The-image-processing
- 以对图像进行复制、粘贴、剪切、全选、取消选择和翻转。 过滤图像，包括锐化、浮雕、腐蚀、风化。对图像进行滤波处理：包括最小值滤波处理、最大值滤波处理和中值处理。 对彩色图像进行变换：包括彩色转灰度、彩色转黑白、平滑处理、霓红处理。软化图像，包括红色、绿色、橙色；硬化图像，包括红色、绿色、蓝色。 对图像进行卷积处理，包括水平增强、垂直增强和双向增强。 对图像进行边缘探测，例如右下边缘抽出，拉普拉斯（8邻域）。给图像进行对比度增强，进行FFT分析，以及对两幅图像进行合成。 可以选择
gradient-HDR
- 基于梯度的多曝光图像融合，不需要计算相机相应函数和色调映射，采用梯度即可获得较好的效果-You can get better results based on gradient Multi exposure image fusion, the camera does not need to calculate the appropriate functions and tone mapping, gradient
Image
- 索贝尔算子(Sobel operator)是图像处理中的算子之一，主要用作边缘检测。在技术上，它是一离散性差分算子，用来运算图像亮度函数的梯度之近似值。在图像的任何一点使用此算子，将会产生对应的梯度矢量或是其法矢量 Sobel算子有两个，一个是检测水平边沿的；另一个是检测垂直平边沿的。Sobel算子另一种形式是各向同性Sobel (Isotropic Sobel)算子，也有两个，一个是检测水平边沿的，另一个是检测垂直边沿的各向同性Sobel算子和普通Sobel算子相比，它的位置加权系数更为准
watershed-segmentation
- 对输入原始图像求取梯度图像，对梯度图像做前景标记，即在输入图像的每一个目标中心做一个Marker（可手动选取，也可用阈值法得到），在梯度图像上用该Marker作局部极小值的标记，再进行水域变换，即可得到基于标记点的水域分割结果-Input original image to strike a gradient image of the gradient image make prospects mark that each center of the target input image to
spectral-conjugate-gradient
- 本文提出了一个修正的谱共轭梯度算法，并用于图像恢复当中。-This paper proposes a modified spectral conjugate gradient algorithm, and used for image restoration.
avg_gradient
- 计算图像平均梯度，可以用于图像质量评估。(The average gradient of the computed image can be used for image quality evaluation.)
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
canny
- canny边缘检测的步骤： 1，生成高斯核，与图像做卷积 2，计算梯度图像 3，非极大值抑制 4，双阈值法和连接边缘(Canny edge detection steps: 1, Generate Gaussian kernel, convolution with the image 2, calculate the gradient image 3, non-maximal inhibition 4, double threshold method and connect th
efficionotone
- In this paper, we present an efficient method for nonnegative matrix factorization based on the alternating nonnegative least squares framework. Our approach adopts a monotone projected Barzilai–Borwein (MPBB) method as an essential subroutine where
Thaiproxi
- This article details a novel numerical scheme to approximate gradient flows for optimal transport metrics. These flows have proved useful to tackle theoretically and numerically(load induced by the resolution of each step Indeed this corresponds to