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  1. 何恺明 引导滤波 暗原色去雾

  2. 何恺明的引导滤波的opencv实现,用在他的暗原色先验单幅图像去雾里的。希望对大家有所帮助
  3. 所属分类:C/C++

    • 发布日期:2012-12-18
    • 文件大小:4096
    • 提供者:dhl23
  1. 何凯明引导滤波

  2. 何凯明博士的引导滤波,经典的图像去雾算法MATLAB实现
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2015-01-04
    • 文件大小:3072
    • 提供者:wangyfan1989
  1. 引导滤波matlab源代码

  2. 引导滤波matlab源代码,可以直接运行
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2016-03-31
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:majinlei121
  1. 引导滤波代码(MATLAB)

  2. MATLAB版的引导滤波
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2017-04-06
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:u011532089
  1. 引导滤波技术

  2. 引导滤波技术,Matlab demo code for "Guided Image Filtering" (ECCV 2010) by Kaiming He (kahe@microsoft.com)
  3. 所属分类:算法与数据结构

    • 发布日期:2017-09-26
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:qq_33625172
  1. 图像引导滤波 HE

  2. 图像引导滤波,通过频域上的处理,从而增强图片,利于处理。用于mura缺陷检测有效。
  3. 所属分类:图像处理

    • 发布日期:2017-11-09
    • 文件大小:14336
    • 提供者:xiaonengaijita
  1. guided-filter引导滤波进行图像处理

  2. guided-filter引导滤波进行图像处理,通过引导滤波,利用已存在的图像进行图像复原
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2018-03-16
    • 文件大小:22020096
    • 提供者:u012933815
  1. 图像引导滤波

  2. 本资源为何凯明博士2010年在ECCV 发表的引导滤波的论文,附有MATLAB源码以及所用到的图片。
  3. 所属分类:图像处理

    • 发布日期:2018-05-21
    • 文件大小:5242880
    • 提供者:weixin_40923703
  1. 引导滤波 图像融合.zip

  2. 这是基于引导滤波的图像融合matlab源码。下载解压后直接运行。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-05-16
    • 文件大小:2048
    • 提供者:jeffsonfu
  1. 伪彩色增强+引导滤波.rar

  2. vs2013+opencv2.4.9实现对输入图像进行伪彩色增强和引导滤波图像增强,效果还可以 输入图像+灰度转换+伪彩色增强+引导滤波增强
  3. 所属分类:图像处理

    • 发布日期:2020-04-05
    • 文件大小:5242880
    • 提供者:qq_35640135
  1. 引导滤波_Cpp_Python.rar

  2. 使用C++与Python实现的引导滤波(guided image filter)代码,附件中包含一个cpp文件、一个python文件与一张测试图像。 博客链接为:https://blog.csdn.net/u013921430/article/details/99695647
  3. 所属分类:图像处理

    • 发布日期:2019-08-18
    • 文件大小:69632
    • 提供者:u013921430
  1. 引导滤波的软硬件协同加速器设计与实现

  2. 引导滤波算法被大量用于图像处理领域中,在去雨雪、去雾、前景提取、图像去噪、图像增强、级联采样等方面有很好的处理效果。但是对于实时应用,软件实现难以满足需要。提出了在SDSoC环境下利用软硬件协同开发策略实现引导滤波硬件加速。通过在SDSoC开发环境中调试C语言代码实现引导滤波算法,并将其中影响性能的函数用Xilinx公司开发的Zedboard开发版硬件实现。在设计中,采用了流数据的方法、PS(Processing System)端和PL(Programmable Logic)端协同开发策略,以及
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-16
    • 文件大小:216064
    • 提供者:weixin_38638688
  1. 引导滤波增强、平滑以及测试程序

  2. 图像分层处理常用滤波器,含有测试图片及测试程序,对于引导滤波不同作用进行了测试与试验,分别包括引导滤波的图像平滑、增强以及特征提取
  3. 所属分类:互联网

    • 发布日期:2020-12-14
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:Flviussun
  1. 两次引导滤波的显微视觉散焦图像快速盲复原

  2. 两次引导滤波的显微视觉散焦图像快速盲复原
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-14
    • 文件大小:917504
    • 提供者:weixin_38500734
  1. 基于引导滤波的单幅图像去雾研究

  2. 基于引导滤波的单幅图像去雾研究
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-10
    • 文件大小:955392
    • 提供者:weixin_38631042
  1. 基于Canny算子加权引导滤波的Retinex医学图像增强算法

  2. 医学图像处理和分析在对疾病的成像诊断中起到辅助医生确定病变局域的重要作用。但是由于人体的组织密度极其复杂,由于各种不良因素的影响,从而导致医学图像(尤其是X射线医学影像等)普遍存在对比度低、动态范围窄、强度分布不对称、边缘不清晰等问题。针对上述问题,结合医学图像特点和光照估计模型提出一种基于Canny算子加权引导滤波的Retinex(CWGFR)医学图像增强算法。首先,利用Canny边缘检测算子准确估计加权引导滤波器的边缘权重并通.过加权引导滤波器对光照进行估计,从而得到入射光分量;然后根据Re
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-09
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38642636
  1. 基于改进引导滤波和双通道脉冲发放皮层模型的红外与可见光图像融合算法

  2.  针对传统红外与可见光图像融合算法中存在的目标不够突出、背景缺失、边缘信息保留不够充分等问题,提出了一种基于改进引导滤波和双通道脉冲发放皮层模型(DCSCM)的红外与可见光图像融合算法.首先,对源图像进行非降采样Shearlet变换(NSST),得到相应的低频和高频分量.然后,分别采用改进的引导滤波算法和DCSCM 模型对低频、高频分量进行融合.最后,对融合得到的高低频分量进行NSST 逆变换得到最终的融合图像,与其他几种方法进行比较,实验结果表明,本文算法的融合图像目标突出,背景信息丰富,且在
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-08
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38706782
  1. 基于快速引导滤波的景深实时渲染方法

  2. 基于快速引导滤波的景深实时渲染方法
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-07
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_38716556
  1. 基于边缘检测加权引导滤波的指静脉图像增强算法

  2. 针对基于引导滤波的指静脉图像增强算法不能突出静脉纹理细节信息的问题, 提出了基于边缘检测加权引导滤波算法。通过计算指静脉图像的边缘算子幅值, 对引导滤波中固定的规整化因子进行惩罚, 分别得到了静脉纹理区域和平滑区域的自适应规整化因子, 从而使滤波器具有更好的边缘保护特性。该算法在降低噪声的同时, 能保留并突出图像更多的静脉纹理细节。在国内和国外两个数据库上, 对基于边缘检测加权引导滤波与基于引导滤波的两类指静脉图像增强算法进行了对比实验, 结果表明, 前者在时间复杂度不变的情况下具有更低的错误识
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-07
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_38666230
  1. 两次引导滤波的显微视觉散焦图像快速盲复原

  2. 针对显微图像盲复原算法存在的计算量大、振铃效应以及噪声敏感的问题,提出贝叶斯框架下两次引导滤波的快速盲复原算法。利用显微图像成像原理中基于深度信息估计点扩展函数的概率模型,构建了贝叶斯框架下盲复原的最小优化问题;通过分析最大后验概率的最小优化问题求解过程,推出了实施引导滤波器可快速求解优化问题的结论;为有效去除振铃和噪声,设计了两次引导滤波的求解方案,其将第一次引导滤波求解的结果作为优化问题的二次输入。实验结果表明,复原结果的像素误差率约为0.04,较常用盲复原算法的复原准确度提高了约20%,运
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-04
    • 文件大小:9437184
    • 提供者:weixin_38608873
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