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matlab
- 研究数学形态学的二值形态学、灰度形态学的腐蚀、膨胀、开启和闭合四种基本运算，利用这4种基本运算消除图像噪声。本文在总结和分析了数学形态学的基本理论及其应用的基础上，用MATLAB编程实现消除图像噪声。仿真结果表明，本文应用二值形态学和灰度形态学去除图像噪声具有较好的效果，并有一定的实用性。
车牌号码识别matlab完整程序实现
- 随这图形图像技术的发展，现在的车牌识别技术准确率越来越高，识别速度越来越快。无论何种形式的车牌识别系统，它们都是由触发、图像采集、图像识别模块、辅助光源和通信模块组成的。车牌识别系统涉及光学、电器、电子控制、数字图像处理、计算视觉、人工智能等多项技术。触发模块负责在车辆到达合适位置时，给出触发信号，控制抓拍。辅助光源提供辅助照明，保证系统在不同的光照条件下都能拍摄到高质量的图像。图像预处理程序对抓拍的图像进行处理，去除噪声，并进行参数调整。然后通过车牌定位、字符识别，最后将识别结果输出。
图像处理程序集
- P0201：MATLAB赋值 P0202：MATLAB中的for循环 P0203：MATLAB中的for循环和if条件 P0205：MATLAB图像处理的基本操作 P0206：MATLAB高级图像处理操作 P0207：根据RGB图像创建一幅灰度图像 P0208：二值图像的取反操作 P0209：用imshow函数显示图像 P0210：在同一个窗口内显示两幅图像 2.rar (15.23k) 程序代码说明 P0301：数字图像矩阵
matlab图像处理初学者入门代码
- 给学习图像处理的初学者，有直方图均衡，加噪声，滤波等等等
MATLAB图像处理源程序
- 程序代码说明 P0201：MATLAB赋值 P0202：MATLAB中的for循环 P0203：MATLAB中的for循环和if条件 P0205：MATLAB图像处理的基本操作 P0206：MATLAB高级图像处理操作 P0207：根据RGB图像创建一幅灰度图像 P0208：二值图像的取反操作 P0209：用imshow函数显示图像 P0210：在同一个窗口内显示两幅图像 2.rar (15.23k) 程序代码说明 P0301：数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换 P0
图像处理的基本操作
- 数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换 P0302：二维离散余弦变换的图像压缩 P0303：采用灰度变换的方法增强图像的对比度 P0304：直方图均匀化 P0305：模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响 P0306：采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波 P0307：采用MATLAB中的函数filter2(二维线性滤波)对受噪声干扰的图像进行均值滤波 P0308：图像的自适应魏纳滤波 P0309：运用5种不同的梯度增强法进行图
带噪图像中值滤波
- 本文根据对原始纯净图像进行的椒盐加噪处理，提出了利用中值滤波法消除图像噪声的实用方法。使用软件工具MATLAB快速地实现了图像的中值滤波。此文阐述了中值滤波的原理、算法以及利用MATLAB软件的仿真。在图像处理中利用中值滤波法消除图像中的噪声是图像噪声处理的常用方法。
基于MATLAB的带噪图像的中值滤波
- 图像是一种重要的信息源，通过图像处理可以帮助人们了解信息的内涵。本文将纯净的图像加入椒盐噪声,然后采用中值滤波的方法对其进行去噪。中值滤波是一种常用的非线性信号处理技术，在图像处理中，它对滤除脉冲干扰噪声最为有效。文章阐述了中值滤波的原理、算法以及在图像处理中的应用。MATLAB是一种高效的工程计算语言，在数据处理、图像处理、神经网络、小波分析等方面都有广泛的应用。
MATLAB
- 基于matlab图像增强的比较及其理论分析 给定一张灰度图片，模拟加入高斯噪声、椒盐噪声等若干噪声，然后使用中值滤波、均值滤波等方法进行图像增强。 -The PS/2 device interface, used by many modern mice and keyboards, was developed by IBM and originally appeared in the IBM Technical Reference Manual. However, this docu
matlab
- 图像二值化，去离散噪声，彩色图像灰度化，特征提取，灰度化，彩色图像平均灰度-Image binarization, to discrete noise, color gray image feature extraction, gray, color image mean gray
MATLAB
- 常用的matlab图像处理算法全集，包括一些图像滤波和变换程序-Matlab image processing algorithms, the complete works, including image filtering and transformation procedures
addnoise
- MATLAB 给图像添加各种噪声：如椒盐噪声，高斯噪声、乘性噪声等等。-MATLAB add all kinds of noise to the image: If salt and pepper noise, Gaussian noise, multiplicative noise and so on.
LRG61
- 程序用来消除周期性噪声干扰信号。要求在图像频域中设计一Butterworth陷波器，其阶数n和陷波器半径D0由理论知识通过自己的探索得出，理解二者对滤波器性能的影响。-Procedures used to eliminate the periodic noise signal. Request images to design a Butterworth frequency domain notch filter, and its order n and the radius of notch
The_Study_of_Removing_Image_Noise_with_Medium_Valu
- 利用中值滤波去除图像噪声的研究及MATLAB实现.pdf-The_Study_of_Removing_Image_Noise_with_Medium_Value_Filter_and_Matlab_Realization.rar
charmean
- 使用Matlab编写的逆谐波程序。该程序对于不同的参数进行了实验。当图像噪声不同时，选用不同的参数。参数的正确选择很重要。本程序给出了不同噪声比较适合的参数选择-The use of Matlab procedures for the preparation of the inverse harmonic. The program parameters for different experiments. When the image noise is not at the same time,
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- matlab 图像处理 使用噪声能量和图像一维自相关函数进行维纳滤波-matlab image processing and image noise energy use one-dimensional autocorrelation function of Wiener filter
Matlab-image-add-noise-and-filtering
- Matlab图像增强实验源代码与图片展示，内有用matlab为图像增加椒盐噪声白噪声程序。再用平滑滤波与中值滤波对图像进行处理。-Matlab source code for image enhancement and image experiments show, the image in a useful increase in salt and pepper noise matlab white noise process. And then filtering and median fi
最常用的matlab图像处理的源代码
- #1：数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换 #2：二维离散余弦变换的图像压缩 #3：采用灰度变换的方法增强图像的对比度 #4：直方图均匀化 #5：模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响 #6：采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波 #7：采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波 #8：图像的自适应魏纳滤波 #9：运用5种不同的梯度增强法进行图像锐化 #10：图像的高通滤波和掩模处理 #11：利用巴特沃斯（Butterworth
图像分割
- 编写了一个gui界面，可以选择任意待处理的图像，可以实现边缘检测，阈值分割，添加噪声，以及分水岭分割等多种算法分割(A GUI interface is designed, which can select any image to be processed, and can realize edge detection, threshold segmentation, adding noise, and watershed segmentation and other segmentation
数字图像处理3
- 任务1。一维测试信号的FFT 计算和可视化长度为B=64的下列测试信号的傅立叶变换的幅度： 任务2。二维测试信号的FFT。计算和可视化尺寸为128*128的下列测试信号的傅立叶变换的幅度： 任务3。图像的FFT 在以下处理之后，计算下列图像“Lena”的傅立叶变换的幅度并将其可视化：1)向测试图像添加一个加性高斯噪声(选择您选择的噪声的参数)。 2)使用大小为3*3和5*5的盒式滤波器对测试图像进行平滑。 3)应用Sobel梯度掩模寻找梯度图像的x和y分量。 4)应用拉普拉斯口罩。比较处理