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P0311
- 在MATLAB环境下，以上代码通过编译。P0311：利用巴特沃斯（Butterworth）低通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理 P0312：利用巴特沃斯（Butterworth）高通滤波器对图像进行锐化处理
work5
- P0307：采用MATLAB中的函数filter2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像锐化 P0310：图像的高通滤波和掩模处理 P0311：利用巴特沃斯（Butterworth）低通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理 P0312：利用巴特沃斯（Butterworth）高通滤波器对图像进行锐化处理
filter2
- 运用5种不同的梯度增强法进行图像锐化，图像的高通滤波和掩模处理，利用巴特沃斯（Butterworth）低通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理，利用巴特沃斯（Butterworth）高通滤波器对图像进行锐化处理
image-compress-denoise
- 图像压缩去噪增强锐化程序，供大家参考。 包括：数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换 二维离散余弦变换的图像压缩 采用灰度变换的方法增强图像的对比度 采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波 采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波 图像的自适应魏纳滤波 运用5种不同的梯度增强法进行图像锐化 图像的高通滤波和掩模处理 利用巴特沃斯（Butterworth）低通
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- 采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波 采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波 图像的自适应魏纳滤波 运用5种不同的梯度增强法进行图像锐化 图像的高通滤波和掩模处理 利用巴特沃斯（Butterworth）低通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理 利用巴特沃斯（Butterworth）高通滤波器对图像进行锐化处理
matlab
- 代码包括利用巴特沃斯（Butterworth）低通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理 利用巴特沃斯（Butterworth）高通滤波器对图像进行锐化处理等
image_process
- 采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波，图像的自适应魏纳滤波，运用5种不同的梯度增强法进行图像锐化，图像的高通滤波和掩模处理，利用巴特沃斯（Butterworth）低通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理，利用巴特沃斯（Butterworth）高通滤波器对图像进行锐化处理-MATLAB using the function affected by noise interference filter2 images mean filter, adaptive imag
61549835image-compress-denoise
- 图像压缩去噪增强锐化程序，供大家参考。 包括：数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换 二维离散余弦变换的图像压缩 采用灰度变换的方法增强图像的对比度 采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波 采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波 图像的自适应魏纳滤波 运用5种不同的梯度增强法进行图像锐化 图像的高通滤波和掩模处理 利用巴特沃斯（Butterworth）低通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理 利用巴特沃斯（Butterworth）高通滤波器对图
kongjianyu
- 在“空间域”文件中，函数有很多，包括正弦变换均衡，平滑线性滤波，锐化滤波，锐化滤波边缘增强，频域指数高/低通滤波，巴特沃斯滤波，文件名为相应拼音。-In the "space domain" file, functions, there are many, including sine transform equilibrium, smooth linear filter, sharpen filter, sharpen filter strengthen edge, the frequency
matlab
- 利用巴特沃斯（Butterworth）高通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理-Using Butterworth (Butterworth) high-pass filter for image noise by smoothing
DataMining3rd
- 评测数据在去掉停用词的 分类过程开放测试中,引入Good-Turing算法的分类性能比Laplace原则提高了3·05 ,比Lidstone方法提高 1·00 .而在交叉熵选择特征词的算法中,增加Good-Turing的贝叶斯分类方法可比最大熵分类性能高95 .通过这种数据平滑的算法,有助于克服因数据稀疏而引发的特征词缺失问题 -Evaluation data in the open test of the classification process to remove stop
Digital-image-processing
- 一 彩色图像灰度化 1 二 空域增强技术 2 2.1 直接灰度映射 2 2.1.1 图像求反（负片） 2 2.1.2 调用imadjust 2 2.1.2 动态范围压缩 3 2.1.3 灰度切分 4 2.1.4 位图切分 5 2.2 直方图变换 6 2.3 空域滤波 7 2.3.1平滑滤波 7 2.3.2锐化滤波 9 三 基本图像变换 11 四 频域图像增强 12 4.1 低通滤波 12 4.1.1 理想低通滤波 12 4.1
Butterworth
- 这是关于巴特沃斯（Butterworth）高通对图像进行锐化处理，二阶巴特沃斯(Butterworth)低通滤波器进行图像平滑的matlab gui-This is about Butterworth (Butterworth) high-pass image sharpening, second order Butterworth (Butterworth) low-pass filter for image smoothing matlab gui
Butterworth
- 巴特沃斯（Butterworth）低通和高通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理(Using Butterworth (Butterworth) low-pass filter and high pass filter to smooth the image, which is disturbed by noise.)
Kernel Smoothing Regression
- 高斯核平滑回归 matlab代码，代码内自带example；MATLAB学习，教程(Gauss Kernel Smoothing Regression contains matlab code and example)
pinghua
- 利用多帧图像平均法，对受零均值随机高斯噪声干扰的图像进行平滑处理(Multi-frame image averaging method for smoothing images disturbed by zero-mean random Gaussian noise)
改进的canny
- 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
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