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高斯平滑，灰度均衡，拉普拉斯锐化（边缘检测），亮度增减，梯度锐化，图像平移，图像旋转，维纳滤波处理-Gaussian smooth, gray balance, Laplacian sharpening (edge detection), the brightness changes, gradient sharpening, image shifting, image rotation, Wiener filter
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高斯平滑滤波，绝对可用！希望给大家带来方便·本人也是个初学者，很希望能够得到大家的帮助。-Gaussian filtering, absolutely available! We hope to bring convenience I was a beginner, I hope we can get help.
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高斯函数能构成一个在频域具有平滑性能的低通滤波器。可以通过在频域做乘积来实现高斯滤波。-Constitute a Gaussian function to the frequency domain with a smooth performance of the low-pass filter. Can be done in the frequency domain Gaussian filter to achieve the product.
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以C sharp處理圖像平滑與去噪編程有關均值濾波中值濾波小波變換高斯濾波-In C sharp smoothing and denoising image processing program related to the mean filter median filter wavelet transform Gaussian filtering
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由于噪声点(灰度与周围点相差很大的点)对边沿检测有一定的影响，所以效果更好的边沿检测器是高斯拉普拉斯(LOG)算子。它把我们在第3章中介绍的高斯平滑滤波器和拉普拉斯锐化滤波器结合了起来，先平滑掉噪声，再进行边沿检测，所以效果会更好。-As the noise points (points, a big difference with the surrounding gray points) on the edge detection to a certain extent, the effect
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利用中值滤波和高斯滤波实现图像的平滑，锐化。-Using median filter and Gaussian filter to achieve a smooth image, sharpening.
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Gaussian Filter 高斯平滑滤波器，自己用C++写的滤波器类，用于其他处理操作前平滑噪声用。设定Sigma值，可以调整平滑效果。
下载包包含完整的Visual Studio 2005测试项目。 <plumcore>-Gaussian smooth filter
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数字图像的边缘检测
本科毕业设计（边缘检测是数字图像处理中的重要内容。本文首先对图像的边缘检测的各种算法和算子做了总结和分析。Canny最早提出了边缘检测的三条连续准则:最优检测结果、最优定位和低重复响应,并在这些准则的基础上得到了“最优线性滤波器”―高斯函数的一阶导数。经过十几年的发展,目前已经有了对这个准则的很多改进,本文也对这个方面的工作做了小结。Demigny在理论分析和实践的基础上给出了边缘检测的离散准则,并且证明在离散准则中Canny提出的第三个准则可以被阀值操作所取代。本文利用
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最优的阶梯型边缘检测算法(canny边缘检测)
1.Canny边缘检测基本原理
(1)图象边缘检测必须满足两个条件：一能有效地抑制噪声；二必须尽量精确确定边缘的位置。
(2)根据对信噪比与定位乘积进行测度，得到最优化逼近算子。这就是Canny边缘检测算子。
(3)类似与Marr（LoG）边缘检测方法，也属于先平滑后求导数的方法。
2.Canny边缘检测算法：
step1:用高斯滤波器平滑图象；
step2:用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向；
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Canny 算子 是一个具有滤波、增强和检测的多阶段的优化算子。在进行处理前，Canny
算子先利用高斯平滑滤波器来平滑图像以除去噪声( 即用高斯平滑滤波器与图像作卷积) 。-Canny operator is a filtering, enhancement and optimization of multi-stage detection operator. Before treatment, Canny operator first use Gaussian smoothing fi
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采用Canny算法进行边缘检测。1用高斯滤波器平滑图像。2用一阶偏导的有限差分3对梯度幅度进行非极大值抑制。4用双阈值。5采用高斯平滑函数-Canny edge detection algorithm used. A smooth image with a Gaussian filter. 2 with the first-order partial derivatives of the finite difference gradient magnitude 3 on the non-maxi
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canny边缘检测算子，用高斯滤波平滑图像，再用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向。-canny edge detection operator, smooth image with a Gaussian filter, and then the first order partial derivatives of the finite difference to calculate the gradient magnitude and direction.
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高斯滤波程序，可以用来对数据曲线进行平滑，效果不错。-Gaussian filtering program can be used to smooth the data curves, the effect is good.
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1. 用 butterworth和理想低通滤波器对受椒盐噪声和高斯噪声污染的图像进行平滑处理, 计算平滑前后的PSNR(峰值信噪比).
2. 用 3x3邻域平均平滑和3x3中值滤波对受椒盐噪声和高斯噪声污染的图像进行平滑处理, 计算平滑前后的PSNR(峰值信噪比).
3. 用 roberts算子和Laplace算子对一图像进行锐化处理, 得到其边缘二值图像.-Salt and pepper noise and Gaussian noise images with butterworth
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装载一张图像，使用4种不同滤波器 (见原理部分) 并显示平滑图像
-Load an image, use four different filters (average filter, median filter, gaussian filter, bilateral filter), and display the smooth image
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采用Canny算法进行边缘检测。主要包括以下几个步骤：1、用高斯滤波器平滑图像。2、用一阶偏导的有限差分计算梯度的幅值和方向。3、对梯度幅值进行非极大值抑制。4、用双阈值算法检测和连接边缘。5、采用高斯平滑函数-Using the Canny edge detection algorithm. Include the following steps: 1, smooth image with a Gaussian filter. 2, first-order partial derivative
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对文件夹内所有图像作高斯模糊处理，并输出到目标文件夹，参数可设置。-Smooth all the images in a file using Gaussian Filter.
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在图像预处理中，对图像进行平滑，去除噪声，恢复原始图像是一个重要内容。本文设计了一个平滑尺度和
模板大小均可以改变的高斯滤波器，用它对多幅加入各种噪声后的图像进行平滑，经过对各个结果图像的对比可知高斯滤波
对服从正态分布的噪声去除效果比较好，并且相比各个不同参数，在平滑尺度为2，模板大小为7 时效果最佳。-In the image pre-processing, image smoothing, noise removal, restore the original image is a
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高斯频域滤波，各向异性滤波，低通滤波，作为图像平滑处理(gaussian filter in frequency field)
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Canny 算法包含许多可以调整的参数，它们将影响到算法的计算的时间与实效。
高斯滤波器的大小:第一步所用的平滑滤波器将会直接影响 Canny 算法的结果。较小的滤波器产生的模糊效果也较少，这样就可以检测较小、变化明显的细线。较大的滤波器产生的模糊效果也较多，将较大的一块图像区域涂成一个特定点的颜色值。这样带来的结果就是对于检测较大、平滑的边缘更加有用，例如彩虹的边缘。
阈值:使用两个阈值比使用一个阈值更加灵活，但是它还是有阈值存在的共性问题。设置的阈值过高，可能会漏掉重要信息;阈值
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