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此设计要求能够实现将医学图像进行识别的过程，包括了图像预处理、图像特征提取及分类判决三大模块。在预处理这一步中主要实现的是将彩色图像转换为灰度图像，灰度图像的二值化，直方图修正，去除干扰、噪声以及差异，边缘增强等；第二模块是图像的特征提取。由于对象的物理与几何特性差异，在影像中表现为局部区域的灰度产生明显变化，形成影像特征，而图像特征提取就是对其进行加工、整理、分析、归纳以便提取构成目标影像的特征，得到能反映图像内容区别于其他事物的本质特征；分类判决作为第三模块，则是要在第二步的基础上采用某种分
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采用区域均值和方差算法，计算9个相邻区域的值，从而剔除图像噪声-the regional average and variance algorithm to calculate nine neighboring region, which was removed Image Noise
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关于信息隐藏的matlab源代码 以及相关系数的检测-Information hidden on the matlab source code
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（1） 先由原始图像（任选）产生待恢复的图像；(产生方法如下：冲激函数为 ，将原始图像与冲激函数卷积产生模糊，然后再迭加均值为0，方差为8，16，32的高斯随机噪声而得到一组待恢复的图像。分别用逆滤波和维纳滤波恢复模糊后的图像。-(1) The first be the original image (optional) produces the image to be restored (generated as follows: impulse function, the original
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Decompose image into subbands (undecimated wavelet), denoise, and recompose again.
fh = decomp_reconst_wavelet(im,Nsc,daub_order,block,noise,parent,covariance,optim,sig)
im : image
Nsc: Number of scales
daub_order: Order of the daubec
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图像处理作业 用matlab显示直方图 累积分布函数 加高斯噪声 再用平滑降噪 都是自己编的程序-Given the test image "Lenna" 256*256 with 256 gray levels, do the following:
1) Using MATLAB display the test image.
2) Display the intensity histogram of the test image.
3) Using the im
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此文档中的代码可以计算5种图像的质量参数，分别是：图像灰度均值、图像方差、图像平均梯度、熵和峰值信噪比及均方误差。-The code in this document can be calculated five kinds of image quality parameters, namely: the image gray value, image variance, average gradient image, entropy and peak signal to noise ratio
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通过观察图像lena_noise.bmp可以看到，该图像主要包含高斯噪声、椒盐噪声等。
通过查阅资料可知，维纳滤波可以很好的滤除高斯噪声，而中值滤波对于椒盐噪声的滤出效果优异，因此本次采用维纳+中值的滤波方式进行图像的去噪处理。
图像常用评价方法有：信噪比、相关系数、清晰度。信噪比较为常用；相关系数 由于滤波会使原图像失去某些细节，因此这种评价方式为参考性指标而非绝对评判标准；清晰度 为图像子块的方差
综合考虑采用图像的峰值信噪比(PSNR)作为评价去噪效果指标(自编PSNR.
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该文基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和SAR图像的统计特性，提出一种SAR图像增强方法，给出一种基于非下采样塔型分解的斑点噪声方差估计算法和一种基于方向邻域模型的弱边缘增强算法-Based on nonsubsampled Contourlet transform and SAR image statistical property, a SAR image enhancement method is proposed. A speckle noise variance esti
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对图象或信号噪方差进行估计,对二维三维或更高维度的图象进行去噪。-The image or the signal-to-noise variance estimation, two-dimensional or three-dimensional image de-noising higher dimensions.
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函数自动估计图片的噪声均值和方差，需要自己选取一块背景（最好是变化不大的背景，这样估计的值更加精确）-Function automatically estimating image noise mean and variance, requires its own a background (preferably a little change of the background, so that the estimated value is more accurate)
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利用小波进行硬阈值和软阈值去噪，将二者进行比较，并采用峰值信噪比评价图像质量，画出硬阈值和软阈值两种方法的峰值信噪比随噪声方差的变化曲线。-Using wavelet hard threshold and soft thresholding, we will compare the two and uate the image quality using a peak signal to noise ratio, change PSNR draw hard threshold and soft
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盲噪声估计出现在许多图像处理应用的问题，如去噪、COM压缩、分割。在本文中，我们提出了一种新的噪声电平估计方法的基础上的主成分分析的图像块。我们表明，噪声方差可以估计为图像块协方差矩阵的最小特征值。与现有的13种方法相比，所提出的方法显示了良好的速度和精度之间的妥协。这是至少15倍的速度比类似的精度的方法，它是至少两倍的精度比其他方法。我们的方法不假定存在均匀区域的输入图像，因此，可以成功地处理图像只包含纹理。-The problem of blind noise level estimatio
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在本文中，我们专注于为添加剂和多折扇状的模型提出了一种简单而新颖的方法为此自动噪声参数估计问题。我们表明，如果图像的工作有一个足够大的量的变异率低的地区（这是一个典型的在大多数图像的特征），噪声的方差（如果添加剂）可作为估计的分布模式在图像局部方差的分布与变化噪声系数（如果乘法）可以估计的变异系数局部估计的分布模式。此外，模型的样本方差分布的图像加噪声的建议和研究。实验表明，所提出的方法的优点，特别是在递归或迭代滤波方法。-In this paper, we focus on the probl
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In the existing bilateral filtering algorithm, the domain parameters and range parameters need to
be predefined. Parameters of a bilateral filter are fixed and cannot guarantee to be optimal. A new adaptive
bilateral filtering (ABF) is proposed i
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正在成像的物体的光谱反射率的重建对于在各种观察光源下再现颜色是重要的。在这项工作中，导出了一个简单的公式来评估一组旨在重建光谱反射率的彩色图像传感器的质量，并将其应用于多光谱图像采集系统。由于质量不仅取决于光谱灵敏度，还取决于系统中存在的噪声，所以不可能在没有其中存在噪声的情况下对一组传感器进行评估。因此，多光谱相机的噪声方差由新方案估算，并首次应用于评估。结果表明，实验结果与评估模型的预测吻合良好，估计噪声方差估计方法对评估是有用的。(The reconstruction of spectra
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带通滤波器（Butterworth、椭圆、窗函数），采样率fs＝2000Hz, 通带范围为300 -600Hz，阶数自选, 画出频率响应并分析比较，
对cameraman.tif图像分别添加椒盐噪声（密度为0.03）和高斯白噪声（均值为0，方差为0.02）的图像，利用三种方法进行去噪，显示原始图像、加噪图像和去噪图像并对实验结果进行分析(Band pass filter (Butterworth, ellipse, window function), sampling rate FS = 20
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J = imnoise(I,'localvar',IMAGE_INTENSITY,VAR) adds zero-mean, Gaussian
noise to an image, I, where the local variance of the noise is a
function of the image intensity values in I. IMAGE_INTENSITY and VAR
are vectors of the same size, and P
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adds zero-mean, Gaussian noise to an image, I, where the local variance of the noise is a
function of the image intensity values in I. IMAGE_INTENSITY and VAR
are vectors of the same size, and PLOT(IMAGE_INTENSITY,VAR) plots the
functional
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此文件实现了自适应UKF和UKF算法对运动刚体的位姿估计，采用噪声估计器在线估计过程噪声的均值和方差，避免了人为设定噪声的统计特性。(This document implements adaptive UKF and UKF algorithm to estimate pose and pose of moving rigid body, and uses noise estimators to estimate the mean and variance of process noise on
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