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图像滤波处理代码
- 选择打开文件，可以打开相应的图像。当前只可处理8位灰度图像。 homework1 中值滤波中，边界没有处理。 均值滤波中，边界也处理了，边界的原值没有保存下来。边界模糊。 homework2 对同样的阈值soble算子检测边缘比梯度算子清楚。 homework3 幅度谱表现出一些可辨认的结构，相位谱看不出来。 忽略相位信息，反变换得到的图看不出与原图的影子。 忽略幅度信息，反变换得到的图与原图好像有一些相似。 homework4
dip3
- 图像的锐化：使用Sobel，Laplacian，unsharp masking，high-boost filtering 算子分别对图像进行运算，观察并体会运算结果。
GUM
- Generized unsharp masking code in matlab
unsharp_masking
- Show to use unsharp masking algorithm. No image processing toolbox is needed.-Show how to use unsharp masking algorithm. No image processing toolbox is needed.
Masks
- 本文件包含拉普拉斯-高斯算子 Unsharp Masking, 和Sobel 算子，并用上述算子处理Grey scale图像，文件里有测试图像。代码用visual studio 2008编写，可以直接运行。-This file contains Scale Space using Laplacian of Gaussian operator Unsharp Masking, and Sobel Operator ,and using these operators to handle grey
ch
- 自适应滤波的ppt教程，非常经典，我们上课用的就是这个，很容易理解-Adaptive filtering ppt tutorial, very classic, we have used in this class, it is easy to understand
data
- Smooth Linear filter Median filter Laplacian Unsharp masking Sobel filter
21-72
- ：：针对传统的基于小波变换的反锐化掩模图像增强算法中存在的问题，即对比度相同而幅角不同的边缘达到的增强效果之间差别较大，提出了一种新的基于小波变换的反锐化掩模图像增强算法。该算法在对原始图像进行小波分解的基础上，根据小波变换所提供的幅角，对小波系数进行-:: For the traditional wavelet transform based on unsharp masking image enhancement algorithm for the problems that exist,
anl_081232f
- 为了减小传统的反锐化掩模算法对噪声的敏感性，提出了一种新的反锐化掩模图像 增强算法，该算法在图像的平坦区域进行去噪处理，并依据人眼视觉特性对图像的不同细节 区域做不同程度的增强。通过几种算法的实验结果比较，表明本算法不仅增强效果较好，且 抑制了噪声的增强。-In order to reduce the traditional unsharp masking algorithm sensitivity to noise, a new Unsharp Masking image enha
nonlinearUM
- 一种较新的非线性反锐化掩模的方法用于图像增强，在传统的反锐化掩模的基础上，通过改变增强的系数，从而得到较好的结果。-A relatively new method of nonlinear unsharp mask for image enhancement, on the basis of the traditional Unsharp Masking, by changing the enhanced coefficients, to get a better result.
imgdec
- 该源码是基于小波变换的反锐化掩模算法，小波变换用于图像增强的方法之一-The source is Unsharp Masking Based on Wavelet Transform
4.Unsharp-Masking
- Use Laplacian filter to enhance the picture.
project-03
- PROJECT 03-01 Image Enhancement Using Intensity Transformations PROJECT 03-02 [Multiple Uses] Histogram Equalization PROJECT 03-03 [Multiple Uses] Spatial Filtering PROJECT 03-04 Enhancement Using the Laplacian PROJECT 03-05 Unsharp
DIP-Spatial-filtering-(USM-Sobel)
- 本文主要探讨了中值滤波以及高斯滤波两个空间低通滤波器，结合unsharp masking,、Canny 算子、Sobel算子、以及Laplace算子研究了高通滤波器的特性，掌握了边缘检测技术的原理，并对这一系列技术进行了对比。 doc文档最后附有USM、Sobel等算子实现的matlab源代码-This paper discusses the median filtering and Gaussian filtering both spatial low-pass filter, combi
rational-UM
- 改进的反锐化掩模算法实现程序及相关文档，rational unsharp masking (RUM)-rational unsharp masking (RUM)
UMS
- Bilinear upscaling with Unsharp Masking Sharpening
txrh
- 图像的锐化：使用Sobel，Laplacian，unsharp masking，high-boost filtering 算子分别对图像进行运算，观察并体会运算结果。-Image sharpening: Using Sobel, Laplacian, unsharp masking, high-boost filtering operator calculates each image, to observe and experience the result of the operation.
图像预处理
- 文件中的程序都是图像处理的相关程序包括图像类型的转换，中值滤波法图像去噪处理，光照不均匀校正处理，反锐化掩模法图像增强，二值化处理，边缘检测，形态学运算，最小二乘法，图像颜色信息提取及变换提取关键点等等(The program is related to the program of image processing including image type conversion, median filtering method of image denoising, non-uniform i
image_enhancement
- Digital Mammography Image Enhancement Improved Unsharp Masking Approach
rcnn-depth-master
- 反锐化掩膜技术(Unsharp Masking,UM)又称为模糊蒙片处理，是一种经典的图像边缘增强算法，提高图像的高频分量部分来增强其视觉效果[18,19].反锐化掩模技术最早是应用于摄影技术中，以增强图像的边缘和细节。光学上的操作方法是将聚焦的正片和散焦的负片在底片上进行叠加，结果是增强了正片高频成份，从而增强了轮廓，散焦的负片相当于“模糊”模板（掩模），它与锐化的作用正好相反，因此，该方法被称为反锐化掩模法。(The sharpenmembrane Technology (Unsharp M