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imfilter
- 边缘检测与图象分割 基于MATLAB的图像处理程序
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- ch10_1_1：利用函数imfilter实现图像滤波（§10.1.3） ch10_2_1：利用频率变换法生成一个2-D滤波器（§10.2.2） ch10_2_2：利用频率采样法生成一个2-D滤波器（§10.2.3） ch10_2_3：利用窗口法生成一个2-D滤波器（§10.2.4） ch10_2_4：设计一个截止频率为0.5的理想低通滤波器（§10.2.5）
dip3
- 用Matlab中的下列函数对输入图像按实验内容进行运算；感受各种不同的图像处理方法对最终图像效果的影响。 imfilter；fspecial；imadjust；imadd；immultiply -With the following Matlab function of the input image by computing the experimental content experience a variety of image processing methods on the
designoflinearfiltering
- 滤波器的设计 线性滤波 卷积与相关 imfilter 滤波函数 预定义滤波 FIR 滤波器的设计 FIR 滤波器基础 计算二维频率响应 计算期望频率响应矩阵 频率变换法 频率采样法 窗函数法 -The design of linear filtering, convolution filter and associated filtering function imfilter predefined filter F
PicEffect
- 二维图像的基本处理，包括imfilter等matlab库函数的移植-The basic two-dimensional image processing, including imfilter matlab library function such as migration
imfilter
- 一种图像复原的经典算法，改程序循序渐进的深入介绍了维纳滤波。-A classic image restoration algorithm, in-depth step by step change process introduced the Wiener filter.
Untitled1
- 通过函数fspecial和函数imfilter的用法使用一个拉普拉斯滤波器来增强一副图像-use function"fdspecial"and "imfilter"
ndnanfilter
- NDNANFILTER N维零相位数字滤波器，忽略NaN的。 短语法： [年，钨] = ndnanfilter（十，HWIN，女） 短输入： X - 有/无NaN的多维数据。 HWIN - 窗口的名称（默认情况下移动平均的Nd： rectwin ）。 的F - 向量指定为每个维窗口半宽度。 短暂输出： Ÿ - 过滤/平滑X数据与零相移（如X!一样大小）。 W - N维是通过一种特殊的子函数生成的中心对称的窗口称为
chap10
- ch10_1_1：利用函数imfilter实现图像滤波 ch10_2_1：利用频率变换法生成一个2-D滤波器 ch10_2_2：利用频率采样法生成一个2-D滤波器 ch10_2_3：利用窗口法生成一个2-D滤波器（ ch10_2_4：设计一个截止频率为0.5的理想低通滤波器-ch10_1_1: Image filtering using function imfilter ch10_2_1: the use of frequency transformation method t
example03_09
- 使用imfilter和fspecial实现空间滤波-To use imfilter and fspecial spatial filtering
Imfilter
- 函数Imfilter的用法简单介绍，以及使用实例-the example of imfilter
juanji
- 多种对图像进行卷积运算的办法，利用了imfilter 和psf2otf函数等-severial kinds of connverlution methods using the psf2otf ,imfilter functions
sobel算子
- sobel算子识别图像边缘，B=imfilter(I0,Gx,'replicate')，I0为输入图像(Sobel operator recognition edge of image)
常用图像去模糊算法分析与对比
- 【编程实现】 I = checkerboard(8); subplot(221); imshow(I); title('Original Image (courtesy of MIT)'); % 模拟运动模糊. LEN = 21; THETA = 11; PSF = fspecial('motion', LEN, THETA); blurred = imfilter(I, PSF, '