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  1. image-compress-denoise

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  2. 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
  3. 所属分类:图形图像处理(光照,映射..)

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:11551
    • 提供者:张悦庭
  1. p0302

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  2. P0302:二维离散余弦变换的图像压缩 P0303:采用灰度变换的方法增强图像的对比度 P0304:直方图均匀化 P0305:模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响 P0306:采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波 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
  3. 所属分类:图形图像处理(光照,映射..)

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:2569
    • 提供者:阿让
  1. BMPImage

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  2. 本程序用MFC实现了灰度图像的处理,功能如下: 几何变换:平移、旋转、缩放; 点处理:线性变换、灰度拉伸、灰度直方图、直方图均衡; 可以给图像产生%3椒盐噪声; 图像的平滑:均值滤波(3X3)、超限中值滤波(3X3); 边缘检测:边缘检测局部算子法,包括Sobel算子、Prewitt算子、拉普拉斯算子; Fourier变换。
  3. 所属分类:图形图像处理(光照,映射..)

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:51350
    • 提供者:骆志军
  1. P0305

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  2. 模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响.高级图像处理
  3. 所属分类:图形图像处理(光照,映射..)

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:2596
    • 提供者:温芝华
  1. 3

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  2. 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 直方图均匀化 模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响
  3. 所属分类:图形图像处理(光照,映射..)

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:1874
    • 提供者:
  1. 4

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  2. 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
  3. 所属分类:图形图像处理(光照,映射..)

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:2852
    • 提供者:
  1. P0311

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  2. 对原图像叠加椒盐噪声和通过高通滤波器处理,观察其效果,并将图像还原
  3. 所属分类:图形图像处理(光照,映射..)

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:839
    • 提供者:张洋
  1. matlab_image_processing

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  2. P0301:数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换 P0302:二维离散余弦变换的图像压缩 P0303:采用灰度变换的方法增强图像的对比度 P0304:直方图均匀化 P0305:模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响 P0306:采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波 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
  3. 所属分类:图形图像处理(光照,映射..)

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:11774
    • 提供者:muzima
  1. KNN_aver_filter

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  2. KNN均值滤波实现,对高斯噪声效果较好,对椒盐噪声效果一般!
  3. 所属分类:图形图象

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:1292
    • 提供者:sasha
  1. 12921516392005710113415332995

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  2. 中值滤波 C代码 Matlab入门级图像处理程序__采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波.rar
  3. 所属分类:图形图象

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:4005
    • 提供者:金春日
  1. fm-meilin

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  2. 数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换 P0302:二维离散余弦变换的图像压缩 P0303:采用灰度变换的方法增强图像的对比度 P0304:直方图均匀化 P0305:模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响 P0306:采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波 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
  3. 所属分类:图形图像处理(光照,映射..)

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:121249
    • 提供者:sol
  1. jiaoyan

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  2. 椒盐噪声的源代码!在做图形处理软件时可以加噪声来测试
  3. 所属分类:图形图像处理(光照,映射..)

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:875
    • 提供者:lkj
  1. median

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  2. 对彩色图像进行中值滤波,这是直接用opencv语言实现的,里面的图片是清晰的,可以用有椒盐噪声的代替
  3. 所属分类:图形图像处理(光照,映射..)

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:686413
    • 提供者:dianluyuanli
  1. someImageProcessSourcecode

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  2. 几种图像处理源码 程序代码说明 P0301:数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换 P0302:二维离散余弦变换的图像压缩 P0303:采用灰度变换的方法增强图像的对比度 P0304:直方图均匀化 P0305:模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响 P0306:采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波 P0307:采用MATLAB中的函数filt
  3. 所属分类:其它资源

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:11310
    • 提供者:hello
  1. SPDenoiseMethod

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  2. 非常有效的椒盐噪声去噪算法,附该算法的论文。
  3. 所属分类:图形图像处理(光照,映射..)

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:1009594
    • 提供者:闪烁的星云
  1. DenoisePaper

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  2. 椒盐噪声去噪算法文章,其中介绍了基于卷积滤波算法、拓扑结构的去噪算法。
  3. 所属分类:WEB源码

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:3139733
    • 提供者:闪烁的星云
  1. imageprocessing-5

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  2. 介绍了2种实用的在图像中加入噪声的源代码(须带参数运行):1.加入随机噪声;2.加入椒盐噪声。 希望对大家有用。
  3. 所属分类:图形图像处理(光照,映射..)

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:1485
    • 提供者:雪花
  1. chap3

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  2. P0304:直方图均匀化P0305:模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响P0306:采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波P0309:运用5种不同的梯度增强法进行图像锐化
  3. 所属分类:图形图像处理(光照,映射..)

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:1553
    • 提供者:杜勇
  1. chap3

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  2. 程序代码说明 P0301:数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换 P0302:二维离散余弦变换的图像压缩 P0303:采用灰度变换的方法增强图像的对比度 P0304:直方图均匀化 P0305:模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响 P0306:采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波 P0307:采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图
  3. 所属分类:图形图像处理(光照,映射..)

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:13381
    • 提供者:chao
  1. image_processing

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  2. 基于Matlab实现图像处理中的中值滤波,并以图像中去除椒盐噪声为例
  3. 所属分类:图形图像处理(光照,映射..)

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:897
    • 提供者:hellen
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