搜索资源列表
deblur_tv_fista
- TV模糊，利用TV模型进行图像处理，TV模型是重要的图像处理模型，可以进行去噪，能够在去除噪声的同时，还保持边界。（1）-TV model is an important image processing model, can be denoised, can remove the noise, while maintaining the border（1）
deblur_tv_fista_sep
- TV模糊，利用TV模型进行图像处理，TV模型是重要的图像处理模型，可以进行去噪，能够在去除噪声的同时，还保持边界。（2）-TV model is an important image processing model, can be denoised, can remove the noise, while maintaining the border
denoise_bound
- TV模糊，利用TV模型进行图像处理，TV模型是重要的图像处理模型，可以进行去噪，能够在去除噪声的同时，还保持边界。（3）-TV model is an important image processing model, can be denoised, can remove the noise, while maintaining the border
denoise_bound_init
- TV模糊，利用TV模型进行图像处理，TV模型是重要的图像处理模型，可以进行去噪，能够在去除噪声的同时，还保持边界。（4）-TV model is an important image processing model, can be denoised, can remove the noise, while maintaining the border
tv_fista
- TV模糊，利用TV模型进行图像处理，TV模型是重要的图像处理模型，可以进行去噪，能够在去除噪声的同时，还保持边界。（5）-TV model is an important image processing model, can be denoised, can remove the noise, while maintaining the border
Infrared-Image-Enhancement
- 针对基于小波变换的红外图像增强方法视觉效果不够理想的缺点, 提出了一种基于平稳小波变换和Retinex 的红外图像增强方法, 利用Retinex 增强算法增强图像的视觉效果, 并改善其亮度均匀性。首先, 对红外图像经平稳小波变换后的最大尺度低频子带图像进行多尺度Retine x 增强 然后, 利用贝叶斯萎缩阈值法对高频子带图像进行阈值去噪, 并根据低频子带图像的局部对比度和模糊规则计算高频子带的增益系数, 从而得到增强后的高频子带图像
deblur_saturation
- 去相机抖动模糊，并对模糊图像中像素饱和模糊进行处理-Deblurring the camera shake blur, and fuzzy image pixel saturation fuzzy processing
TV_Denoise
- TV全变分模型图像去噪 以及高斯模糊处理-TV image denoising (additive gausse noise)
OpencvFile
- 图像的基本处理包括7个CPP文件分别是图像简单读取，图像灰度化，图像对比度亮度调节，图片旋转高斯模糊及2个去雾霾程序都是利用VS2015+Opencv3.2实现-The basic processing of the image includes 7 CPP files are simple to read the image, image grayscale, image contrast brightness adjustment,
fastdeconv
- 快速有效的模糊去卷积方法，可以重建出清晰的图像(The fast and effective fuzzy deconvolution method can reconstruct a clear image)
text_deblurring_code
- 该算法主要是对文本图像进行去运动模糊处理，低于一般图片的运动模糊效果不是很好(The algorithm is mainly to remove the motion blur of the text image, the motion blur effect is not very good than the general picture)
Image-visibility-improving-master
- 去散射和边缘增强是水下图像从严重细节损失、颜色偏移和模糊中提取的关键步骤。本文提出了一种增强水下图像对比度和边缘的新方法。(De-scattering and edge enhancing are critical procedures for underwater images which surfer from serious detail loss, color deviation and blurring. In this wo
设计一个务实的RESTful API.pdf
- restful设计标准 网上很多关于API设计的意见都是一些学术讨论，里边充斥着对模糊标准非常主观的解释，而不是讨论在现实世界中如何落地。这篇文章的目标是描述一个最 佳实践:如何为当今的web应用设计一个务实的API。如果一个标准不合理，我不会去尝试满足这个标准。为了帮助决策过程进行，我写下了一些API必须要 满足的要求: 它应该使用合理的web标准 它应该对开发者友好，并且可以通过浏览器的地址栏就能浏览其功能 它应该是简单、直观并
fuzzyAHP
- 用PYTHON实现的计算FAHP模糊矩阵哦，全网唯一认证弱智。（为什么会有人去做这么无聊的事情呢。。。）(Using PYTHON to calculate FAHP fuzzy matrix, the whole network is the only authentication of mentally retarded. Why do people do such boring things?)
中值滤波
- 中值滤波可以保留目标边缘，这是中值滤波器相对于均值滤波器的最大优势。中值滤波具有去噪的性能，可以消除孤立的噪声点，可以用来减弱随机干扰和脉冲干扰，但是边缘不模糊。(Median filter can retain the target edge, which is the maximum advantage of median filter compared to mean filter. The median filter has t
均值滤波和中值滤波.doc
- 均值滤波和中值滤波 图像是一种重要的信息源，通过图像处理可以帮助人们了解信息的内涵,然而在图像使用和传输过程中,不可避免会受到噪声的干扰，因此为了恢复原始图像，达到好的视觉效果，需要对图像进行滤波操作。根据噪声种类不同，可以采用不同的滤波方法，均值滤波是典型的线性滤波算法，能够有效滤波图像中的加性噪声，而中值滤波器是能够有效滤除脉冲噪声的非线性滤波器，但传统中值滤波去脉冲噪声的性能受滤波窗口尺寸的影响较大, 在抑制图像噪声和保护细节两
pianzhen
- 对水下模糊的图像用偏振的物理方法实现去雾的matlab代码，附水下图片(The physical method of polarization is used to realize the matlab code of fog removal for the underwater blurred image, and the underwater image is attached.)
code
- 可解决图像模糊 及去噪问题，，以及评判指标说明(It can solve the problem of image blur and denoising)
hough变换实现边缘检测
- 基于matlab实现图像边缘检测。首先使用高斯滤波器对图像进行去噪和平滑处理，目的是减少噪声对梯度计算的影响。接着计算梯度幅值大小和方向，Canny算法的基本思想是寻找一幅图像中灰度值变化最强的位置，平滑后的图像由prewitt算子计算梯度的幅值和方向。然后采用非极大值抑制技术消除边缘误差，使模糊的边界变得清楚。最后采用双阈值技术对非极大值抑制后的图像做进一步的处理，并用滞后技术跟踪边缘，进行边缘连接。