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搜索资源 - local histogram equalization
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这是一个用C++语言实现一个指纹识别程序，要求满足FVC国际竞赛标准，并在学校建立的指纹库上实测。程序里应用到的技术有：中值滤波、直方图均衡化、脊线方向提取、Gabor滤波、指纹细化、特征提取、特征点过滤、基于局部特征点的特征匹配-This is a C++ Language realization of a fingerprint identification procedure, the requirements FVC meet international competition stan
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自适应邻域的局部直方图均衡化算法
自适应邻域的局部直方图均衡化算法-Local Adaptive neighborhood histogram equalization algorithm
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#显示直方图；
#对图像进行指数或者对数变换；
#直方图均衡化；
#局部（ROI）均衡化，把均衡化后的局部图像显示到原图像；
#按照某种函数进行直方图匹配。-# Show the histogram # of images or the number of index change # histogram equalization # local (ROI) equalization to balance after a partial image display
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这是一个用C++语言实现一个指纹识别程序，要求满足FVC国际竞赛标准，并在学校建立的指纹库上实测。程序里应用到的技术有：中值滤波、直方图均衡化、脊线方向提取、Gabor滤波、指纹细化、特征提取、特征点过滤、基于局部特征点的特征匹配等等……
-This is a C++ language implementation with a fingerprint identification procedure that requires the FVC meet international com
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直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法。这种方法通常用来增加许多图像的全局对比度，尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候。通过这种方法，亮度可以更好地在直方图上分布。这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度，直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能。-Histogram equalization is the use of image processing to adjust the image histogram of the contras
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分析了图像直方图均衡增强算法中信息损失的内在机理， 提 出基于自适应局部灰度修 正的直方图均衡算法。首先对图像作常规直方图均衡处理，然后分析比较处理后 图像和原图的梯度变化，以此为依据对图像作局部灰度修正，从而减小直方图均衡处理过程中信息损失的程度，最后通过实验验证了算法的有效性。-Analysis of the image histogram equalization enhancement algorithm in the loss of information inherent mecha
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包含了：图像灰度化、灰度比例化、灰度线性化、灰度线性载断、灰度取反、直方图均衡化、直方图规定化、灰度局部统计等-Includes: gray image, the ratio of gray, gray linear, linear set off gray, gray to take anti-, histogram equalization, histogram specification, local statistics, gray
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基于GDAL开发的遥感图像处理软件（自持多种数据格式，包括bmp、jpg、tif、Erdas，ENVI中的img），功能包括1、图像信息的显示。2、图像的几何变换（放缩、镜像、任意角度旋转）。3、图像的点运算（直方图均衡化、线性变换等）。4、图像的局部运算（模板运算，如高斯平滑等）。-GDAL-based remote sensing image processing software development (self-sustaining multiple data formats, inc
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编写MATLAB函数实现灰度调整，对比度增强，直方图均衡，局部平滑，中值滤波，频率域平滑与锐化-Write MATLAB function to achieve gray scale adjustment, contrast enhancement, histogram equalization, local smoothing, median filtering, frequency domain smoothing and sharpening
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包含图像灰度变换、直方图均衡化、直方图匹配、邻域平均、局域增强、中值滤波、图像的锐化等-Contains the image gray-scale transformation, histogram equalization, histogram matching, neighborhood average, local enhancement, median filtering, image sharpening, etc.
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1、编写图像格式转换程序。2、编写图像点处理程序。3、编写图像局部处理程序。还有：1、灰度图像中值滤波。2、图像几何处理。3、灰度图像边缘检测。4、图像二值化。5、直方图均衡。-1, the preparation of image format conversion process. 2, the preparation of the image point processing. 3, the preparation of local image processing. Are: 1, gr
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在对图像进行处理之前，了解图像整体或局部的灰度分布情况非常必要。对图像的灰度分布进行分析的重要手段就是建立图像的灰度直方图，利用图像灰度直方图，可以直观地看出图像中的像素亮度分布情况；通过直方图均衡化、匹配（规定化）等处理，可以对图像的质量进行调整。该段代码就是对直方图的各种处理，如，直方图生成直方图均衡化和直方图匹配。
-In the image before treatment, understand the whole or local image of gray distribut
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⑴直方图均衡化，⑵直方图匹配，⑶邻域平均，⑷局域增强， ⑸中值滤波。-（histogram equalization） （histogram matching） （neighborhood averaging） （local enhancement） （median filtering）
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作业一
要求
用C语言或者VC，VB，Matlab或其他语言完成如下实验：
1）打开一个BMP文件
2）将其局部区域的灰度值进行改变
3）另存为一个新的BMP文件
要求显示出原BMP图像和新BMP图像。
作业二
要求
1. 编程实现图像傅立叶高通、低通滤波。
2. 尝试傅立叶压缩。
作业三
要求
编程实现图像DCT高通、低通滤波。并与傅里叶变换比较。
作业四
要求
找一幅曝光不足的灰度（或彩色）图像，按照直方图均衡化方法进行处
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伽马变换，直方图均衡化，直方图修正方案123，自适应全局直方图均衡局部锐化，中值滤波-Gamma transform, histogram equalization, histogram modification scheme 123, adaptive global histogram equalization local sharpen the median filter
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自适应直方图均衡算法，因为是从从局部入手，所以图像增强效果显著。
-Adaptive histogram equalization algorithm, because from the start from the local image enhancement effect is remarkable.
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matlab实现直方图均衡化，直方方图匹配，邻域平均，局域增强，中值滤波
-matlab histogram equalization, histogram square graph matching, neighborhood average, local enhancement, median filtering
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這種方法通常用來增加許多圖像的全局對比度，尤其是當圖像的有用數據的對比度相當接近的時候。通過這種方法，亮度可以更好地在直方圖上分布。這樣就可以用於增強局部的對比度而不影響整體的對比度，直方圖均衡化通過有效地擴展常用的亮度來實現這種功能。
-This method is usually used to increase the global contrast of many images, especially when the useful data of the image contras
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图像处理在车牌图像预处理中的应用 灰度化
车牌图像灰度化
直方图均衡化
灰度拉伸
二值化
全局阈值法和局部阈值法
适用于车牌的二值化方法
边缘检测
图像梯度
几种常见的边缘检测算子
适用于车牌的边缘检测算子
-Image processing in the
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This method usually increases the global contrast of many images, especially when the usable data of the image is represented by close contrast values. Through this adjustment, the intensities can be better distributed on the histogram. This allows f
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