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  1. 数字图像课程设计报告

  2. 1、 能对图像文件(bmp、 jpg、 tiff、 gif等)进行打开、保存、另存、打印、退出等功能操作; 2、 数字图像的统计信息功能:包括直方图的统计及绘制、区域图的面积、周长的统计、线条图中的距离测量等; 3、 数字图像的增强处理功能: (1)空域中的点运算,直方图的均衡化、各种空间域平滑算法(如局部平滑滤波法、中值滤波等)、锐化算法(如梯度锐化法、高通滤波等); (2)频域的各种增强方法(实现其中任意两种):频域平滑、频域锐化、低通滤波、同态滤波等; (3)色彩增强:伪彩色增强、真彩色
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-06-27
    • 文件大小:920576
    • 提供者:mxj19870819
  1. 数字图像处理----空间滤波----非线性滤波----梯度边缘增强----Delphi源代码

  2. 数字图像处理----空间滤波----非线性滤波----梯度边缘增强----Delphi源代码都是自己多年的珍藏了,是自己独立写的。不是抄的哦。
  3. 所属分类:Delphi

    • 发布日期:2007-11-05
    • 文件大小:1001472
    • 提供者:cust_hf
  1. 灰度拉伸及边缘扫描在红外图像分割中的应用

  2. :提出了一种湿污绝缘子红外图像的综合分割算法,首先用窗口灰度拉伸算法对图像进行增强,接着对图像进行二值化;然 后用形态学方法将图像中相关的区域连接起来,将不相关的区域分离开;最后用基于梯度的边缘轮廓扫描法对获得的图像进行处 理。将绝缘子图像中的导线去除。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-06-04
    • 文件大小:250880
    • 提供者:zhuqijia829
  1. 图像边缘检测

  2. 在图像处理中常需要突出边缘和轮廓信息,以便于对目标分割识别和处理。图像锐化(Sharpening)就是增强图像的边缘和轮廓。梯度是图像处理中最常用的一种方法,这里应用Sobel算子完成边缘检测
  3. 所属分类:C#

    • 发布日期:2012-04-27
    • 文件大小:93184
    • 提供者:muyunsheng1988
  1. 基于边缘统计的简单背景多目标识别跟踪

  2. 摘要:提出了一种新型图像多目标识别跟踪算法,其突出特点为速度快、目标探测准确性高,并且可以 同时对多个目标进行识别跟踪。整个系统包括图像预处理即目标增强,边界的目标识别即纵向、横向统计叠 加和目标检测。传统的图像跟踪方式如模板相关匹配方法、梯度形心方法以及极值区域跟踪方法不能同时区 分多个目标,遇到多目标和干扰等均会失效。文中提出的方法能够有效地解决这一问题,通过区分可能目标 区域,能够在一定程度上抑制干扰并对多个目标进行实时跟踪。
  3. 所属分类:C/C++

    • 发布日期:2013-03-19
    • 文件大小:263168
    • 提供者:wang251997458
  1. 基于Canny算子的边缘检测

  2. Canny算子的边缘检测可以分为三个步骤:Step 1:  高斯平滑函数。目的是为了平滑以消除噪声;Step 2:一阶差分卷积模板。目的是为了达到边缘增强。Step 3:非极大值抑制(NMS)。目的是保留梯度方向上的最大值。
  3. 所属分类:互联网

    • 发布日期:2015-05-06
    • 文件大小:286
    • 提供者:wymyimeng
  1. 图像分割程序-X线片图象的数字化增强处理对显示胃壁的实验研究.pdf

  2. 图像分割程序-X线片图象的数字化增强处理对显示胃壁的实验研究.pdf 程序代码说明 P0401:用Prewitt算子检测图像的边缘 P0402:用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘 P0403:用Canny算子检测图像的边缘 P0404:图像的阈值分割 P0405:用水线阈值法分割图像 P0406:对矩阵进行四叉树分解 P0407:将图像分为文字和非文字的两个类别 P0408:形态学梯度检测二值图像的边缘 P0409:形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线,仅保留芯片对象
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-08-13
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_39840588
  1. 武汉大学《数字图像处理》期末考试试卷及答案.pdf

  2. 武汉大学《数字图像处理》期末考试试卷及答案.pdf4.最近邻元法双线性内插法(双)三次内插法(不分先后) 5.统计分析法 6.高频成分低频成分 7.(不分先后) 1-2-1 2|1 日目 8.少差 三、名词解释(每小题3分,共15分) 1.数字图像是将一幅画面在空间上分割成离散的点(或像元),各点(或像元)的灰度 值经量化用离散的整数来表示,形成计算机能处理的形式。 2.图像锐化是增强图象的边缘或轮廓。 3从图象灰度为i的像元出发,沿某一方向θ、距离为d的像元灰度为j同时出现的概 率P(i,j,
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2019-09-04
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_41587431
  1. 图像的平滑和锐化 matlab

  2. 锐化处理技术来加强图像的目标边界和图像细节。对图像进行梯度算子、Roberts算子、Sobel算子边缘检测处理和Laplace算子边缘增强处理,是图像的某些特征(如边缘、轮廓等)得以进一步的增强及突出。 图像平滑主要目的是减少噪声对图像的影响。噪声有很多种类,不同的噪声有不同的抑制措施。用平滑线性滤波和中值滤波两种最典型、最常用的处理算法进行程序设计。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2012-05-03
    • 文件大小:475136
    • 提供者:wangchenseu
  1. 通过基于细节的字典学习增强摄影外观

  2. 许多边缘感知滤镜可以通过细节分解和增强来有效地增强图像的外观。 然而,由于一些可见的伪像,特别是噪声,光晕和不自然的对比度,它们通常无法产生照相增强的外观。 根本原因是在增强过程中对高质量外观的指导和约束不足。 因此,我们的想法是从许多高质量的补丁中训练出一个详细字典,以约束和控制整个外观的增强。 在本文中,我们提出了一种基于学习的图像外观增强方法,该方法包括两个主要阶段:字典训练和稀疏重建。 在训练阶段,我们构造了从一些高质量照片中提取的细节补丁训练集,然后通过迭代最小化l1范数能量函数来训练
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-12
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38734008
  1. 基于梯度域的边缘保留锐化滤波器

  2. 作为计算机图形学和计算机视觉中最基本的操作之一,清晰度增强可以在清晰度特性方面增强图像。 不幸的是,流行的方法通常不能消除图像噪声,不切实际的细节或不连贯的增强。 在本文中,我们提出了一种新的清晰度增强方法,该方法可以通过基于亲和力的边缘保留有效地增强图像的清晰度。 我们的方法包括三个梯度域操作:清晰度显着性表示,基于亲和力的梯度变换和梯度域图像重建。 此外,我们还提出了一种基于清晰度分布的评估方法,用于分析所有有关清晰度特性的清晰度增强方法。 通过评估清晰度分布并比较视觉外观,我们证明了清晰度
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-11
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_38672940
  1. 基于局部梯度和复杂度的反锐化掩膜法

  2. 分析了反锐化掩膜法的增强问题,针对传统算法的噪声敏感,易在强边缘处过冲,且对灰度变化较小的微弱细节锐度不足的缺陷,提出了一种改进的基于灰度变化强度和频率的自适应图像增强算法。利用非线性形态学重构滤波器获得模糊化图像。打破了传统算法中仅依赖图像灰度变化强度定义权重函数的思想。对于图像灰度剧变区和级别丰富区,根据局部梯度和局部复杂度共同组建新的增益函数,动态调整图像边缘和微小细节部分的权值,提升细节特征的表现力。实验结果表明,该算法能更好地利用图像的相关信息,比传统算法能更有效地锐化细节,保持较高的
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-10
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_38531630
  1. 具有学习功能的红外图像增强

  2. 由于成像环境的变化和红外成像传感器的局限性,红外图像通常具有一些缺点:对比度低,细节少和边缘不清晰。 因此,为了促进红外成像技术的应用,必须提高红外图像的质量。 为了自适应地增强图像细节和边缘,我们在提出的图像增强方案下提出了一种红外图像增强方法。 一方面,假设高质量图像比低质量图像具有更明显的结构奇异性,我们提出了一种依赖于结构特征提取的图像增强方案。 另一方面,不同于当前基于深度学习网络的图像增强算法,该算法试图训练和构建端到端映射以提高图像质量,我们分析了堆叠稀疏去噪自动编码器中第一层的重
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-26
    • 文件大小:786432
    • 提供者:weixin_38660802
  1. 高动态范围图像色调映射的局部保留边缘多尺度分解

  2. 提出了一种新颖的滤波器,用于图像的边缘保留分解。 它与以前的过滤器的本地自适应特性不同。 过滤后的图像在任何地方都包含局部均值,并保留局部显着边缘。 我们的过滤结果与其他三种方法的结果进行了比较。 还对过滤器的行为进行了详细分析。 提出了使用该滤波器进行多尺度分解的方法,以处理具有三个细节层和一个基础层的高动态范围图像。 使用滤波器的多尺度分解可满足以下三个假设:1)基本层在各处保留局部均值; 2)每个刻度的显着边缘在局部窗口中是相对较大的梯度; 3)所有非零梯度信息都属于细节层。 还提出了一种
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-24
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38592256
  1. 基于梯度掩模滤波的边缘细化算法

  2. 现有的基于卷积神经网络的边缘检测算法,通常可以给出图像中每个像素为边缘的概率,即边缘概率图。针对边缘概率图细化后边缘存在丢失、间断等问题,提出一种基于梯度掩模滤波的边缘细化算法。为了获得高梯度掩模和低梯度掩模,引入基于Canny边缘检测算法的双阈值方法。对于高梯度掩模滤波后的边缘概率图进行增强,并对低梯度掩膜滤波后的边缘概率图进行削弱。最后,对边缘概率图进行非极大值抑制,得到二值的边缘图。实验结果表明,所提的边缘细化算法具有更多的连续边缘,并且更符合单边缘响应准则。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-21
    • 文件大小:8388608
    • 提供者:weixin_38716590
  1. 使用Robert-s-Gradient-Convolution-Mask进行边缘增强:使用罗伯特梯度通过卷积蒙版生成用于边缘增强的梯度图像-源码

  2. Robert Gradient属于基于梯度的技术类别,该技术使用一阶导数的最小值和最大值来检测图像的边缘。 该梯度近似假定该梯度与相邻像素之间的灰度级差成比例。 梯度使用离散微分来近似,离散微分是一种交叉差分操作,如图1所示。该梯度假定显着边缘的值较大,而在相当光滑的区域中的值较小,对于灰阶恒定的区域则为零。等级。 可以使用卷积蒙版完成Robert Gradient中的梯度近似。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-13
    • 文件大小:445440
    • 提供者:weixin_42180863
  1. 非线性偏微分方程增强多光谱图像清晰度

  2. 多光谱成像系统会改变输出光的波长,这就导致图像在不同波段下形成了不均匀亮度(阴暗图像和高亮度图像),严重影响了特征波段提取与测量。为了提高各波段有效利用率,引用了一种增强多光谱灰度图像清晰度的有效方法。通过非线性的偏微分方程扩大梯度空间、保留梯度值较大的边缘,增强图像的纹理细节。由于多光谱图像阴暗波段的纹理较弱,不容易辨别其所有信息,为了更好地使增强效果完全体现出来,使用直方图均衡化来调节亮度的不均匀性。最后,通过人眼视觉的定性和客观函数的定量两方面对该组增强图像的清晰度进行了评价。结果表明:该
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-09
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_38643269
  1. 双峰高斯函数规定化的变分红外图像增强

  2. 针对红外图像具有目标边缘和细节模糊的缺点,提出一种双峰高斯函数规定化的变分红外图像增强算法。该方法将图像变换到梯度域,得到图像的梯度直方图,构造出一个双峰高斯函数,以此对梯度直方图的分布加以约束,用变分方法对梯度场中增强的图像进行重建以提高图像的对比度和增强目标边缘和细节信息。为了防止噪声被放大,在构造增强的梯度场时,对噪声做了幅值切割。实验结果表明,该算法无论是在视觉效果上还是在图像信息熵评估值定量指标上均明显优于直方图均衡化和规定化算法,为红外图像提供了很好的视觉效果。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-05
    • 文件大小:4194304
    • 提供者:weixin_38556985
  1. 基于Sobel算子的医学图像边缘检测研究

  2. 边缘检测是图像处理过程的关键技术。由于医学图像的特殊性,检测边缘的准确性对疾病的诊断和治疗有着重大的影响。针对传统Sobel算法存在定位不精确、提取边缘较粗等不足,提出了一种改进算法。算法在传统Sobel算子模板基础上增加了45°方向和135°方向两个模板,提高了边缘定位的精度,采取局部梯度均值作为阈值对初始梯度图像进行局部梯度筛选,局部弱边缘得到增强,然后对处理后梯度图像进行细化和提取,得到边缘图像。实验证明,算法获取的图像边缘与传统Sobel算法相比,具有定位准确、边连续性好和边缘较细等优点
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-29
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_38663452
  1. 一种基于Sobel算子梯度增强的边缘检测算法

  2. 针对传统Sobel算子在图像边缘检测中存在的弱边缘提取较差及边缘较粗等不足,提出了一种局部梯度增强的检测算法。算法采用改进的Sobel算子卷积模板计算图像梯度;然后对梯度图像采用局部标准差方法增强局部弱边缘的梯度,最后对局部梯度增强的图像进行细化处理并提取图像边缘,得到边缘图像。实验结果表明,该算法获取的边缘图像边缘信息较丰富,连续性好,边缘较细,整体效果优于传统Sobel算法,具有较高的实用价值。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-29
    • 文件大小:5242880
    • 提供者:weixin_38506835
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