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这是一个用小波软阈值去噪的原代码，用matlab编写。希望对大家有帮助。-This is a wavelet soft thresholding the original code, prepared using Matlab. We want to help.
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Author: David Sedarsky
Summary: MatLab GUI for interface tracking and edge velocity determination
MATLAB Release: R14SP2
Required Products: Image Processing Toolbox
Descr iption: Itrac works on image pairs taken at times T1 and T2
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基于贝叶斯(BAYES)阈值的小波(WAVELET)图像去噪算法源代码IMAGE DENOISING USING BAYES THRESHOLDING OF WAVELET COEFFICIENTS
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基于贝叶斯(BAYES)阈值的小波(WAVELET)图像去噪算法源代码IMAGE DENOISING USING BAYES THRESHOLDING OF WAVELET COEFFICIENTS
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基于mean shift的阈值分割matlab代码，先借助Mean Shift算法的分割特性将灰度值相近的元素进行聚类，然后，在此基础上应用阈值分割算法，达到将图像与背景分离的目的。-Threshold based on mean shift segmentation matlab code, the first split with the Mean Shift algorithm similar to the gray value characteristics of the element
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基于MATLAB-GUI图形界面的数字图像处理软件 本系统设计基于GUI图形界面，用matlab语言编写代码，实现功能包括图象的读取、存储、显示、直方图均衡化、阈值化、小波分解、小波重构、加噪、去噪、平滑、锐化、边缘检测、图像分割等-MATLAB-GUI graphical user interface based on digital image processing software of the system design is based on GUI graphical interfa
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边缘检测和图像分割matlab程序代码说明
P0401：用Prewitt算子检测图像的边缘
P0402：用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘
P0403：用Canny算子检测图像的边缘
P0404：图像的阈值分割
P0405：用水线阈值法分割图像
P0406：对矩阵进行四叉树分解
P0407：将图像分为文字和非文字的两个类别
P0408：形态学梯度检测二值图像的边缘
P0409：形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象
-Edge det
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程序代码说明
P0401：用Prewitt算子检测图像的边缘
P0402：用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘
P0403：用Canny算子检测图像的边缘
P0404：图像的阈值分割
P0405：用水线阈值法分割图像
P0406：对矩阵进行四叉树分解
P0407：将图像分为文字和非文字的两个类别
P0408：形态学梯度检测二值图像的边缘
P0409：形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象
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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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程序代码说明
P0401：用Prewitt算子检测图像的边缘
P0402：用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘
P0403：用Canny算子检测图像的边缘
P0404：图像的阈值分割
P0405：用水线阈值法分割图像
P0406：对矩阵进行四叉树分解
P0407：将图像分为文字和非文字的两个类别
P0408：形态学梯度检测二值图像的边缘
P0409：形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象
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用Prewitt算子检测图像的边缘
P0402：用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘
P0403：用Canny算子检测图像的边缘
P0404：图像的阈值分割
-Prewitt operator to use the edge detection image P0402: σ values with different operator LoG edge detection image P0403: edge detection using Canny edge
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基于Mean Shift的图像分割过程就是首先利用Mean Shift算法对图像中的像素进行聚类，即把收敛到同一点的起始点归为一类，然后把这一类的标号赋给这些起始点，同时把包含像素点太少的类去掉。然后，采用阈值化分割的方法对图像进行二值化处理 -Mean Shift Based on the process of image segmentation is the first to use the image Mean Shift algorithm for clustering of pixe
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利用emd对一维信号进行去噪的最新程序。包含了三种emd去噪方法：1、直接使用小波阈值，进行硬阈值去噪；2、使用具有emd分解特性的阈值去噪；3、emd分解后的平移不变去噪。-Using emd on one-dimensional signal de-noising of the latest procedures. Emd contains three kinds of de-noising methods: a direct use of wavelet thresholding to c
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小波方法和偏微分方程方法是图像去噪中的主要方法。该文提出基于离散小波变换对图像进行阈值去噪，得出了小波阈值的偏微
分方程表示形式，在此基础上研究偏微分方程的解法，采用分数步的小波阈值方法对图像去噪，得到了较好的去噪效果，同时可以保护边
缘。数值试验结果表明，该方法具有比小波方法更好的去噪效果，能获得较高的信噪比-Wavelet method and partial differential equations is the main method of image denoising.
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小波分析去噪实例，这幅图像采用小波分解系数阈值量化方法进行去噪处理-Wavelet analysis examples, this image using wavelet coefficients thresholding denoising method
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阈值分割是图像分割的常用方法,本程序用迭代法选取最优阈值对图像进行分割-Thresholding is a common method of image segmentation, the iterative selection procedure using the optimal threshold for image segmentation
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Image thresholding using delphi.
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image processing and segmentation using adaptive thresolding
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AN ADAPTIVE THRESHOLDING APPROACH FOR IMAGE DENOISING USING
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使用动态阈值法对指纹图像进行二值化处理，并于全局平均法进行对比-
The fingerprint image binarization processing using dynamic thresholding
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