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adaptive-filter
- 维纳自适应滤波设计及Matlab实现，一份word文档，希望会有用。-We simply analyses the wiener2 () which is a adaptive filter in MATLAB.
MATLAB
- 实验2绿叶变色，实验3图像数字化显示，实验4图像类型转换，实验5对比度增强，实验6直方图均衡化和规定化，实验7噪声添加和空域滤波，实验8边缘增强和边缘检测，实验9彩色图像增强，fft，dct，dwt变化及压缩，滤波器，实验20运动退化和维纳波复原，实验21图像的几何畸形校正等实验的代码和报告-Experiment 2 leaves change color, 3 digital image display, the image type
code
- 维纳，Lucy-Richard，去卷积算法以及正则滤波。一应俱全，只要输入图片地址就可以了哦。-Weiner, Lucy- Richard, deconvolution and Regular filter。From soup to nuts, as long as the input image address is ok.
WinerScalart
- 维纳滤波器详细的代码，对语音信号进行滤波增强，可以滤去噪音，达到使主要声音清晰的效果-Wiener filter detailed code, the speech signal enhancement filter, can filter out noise, to make clear the main sound effects
pic360
- 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：图像的自适应魏纳滤波
lvbo
- 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
wiener
- 设计一个FIR维纳滤波器实现对随机噪声的滤波-Design a FIR wiener filter for filtering random noise
SE_WienerAndKalman
- 维尔纳滤波和卡尔曼滤波算法，MATLAB程序代码-Werner filter and Calman filter algorithm, MATLAB program code
100835
- 针对图像加入模拟斑点噪声后,运用实属线形滤波的维纳算法处理噪声,-In view of the image after joining simulated speckle noise, using wiener algorithm to deal with noise is a linear filter,
prkcessing
- 图形常见变换如维纳,中值滤波 复原等处理要求图像为256色-Common graphic transformation such as weiner, median filtering recovery processing requirements such as image for 256 colors
最常用的matlab图像处理的源代码
- #1：数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换 #2：二维离散余弦变换的图像压缩 #3：采用灰度变换的方法增强图像的对比度 #4：直方图均匀化 #5：模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响 #6：采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波 #7：采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波 #8：图像的自适应魏纳滤波 #9：运用5种不同的梯度增强法进行图像锐化 #10：图像的高通滤
Weina_filter
- 当信号与噪声同时输入时，在输出端能将信号尽可能精确地重现出来，而噪声却受到最大抑制，维纳滤波器就是用来解决这样一类从噪声中提取信号问题的一种滤波方法。(When the signal is input to the noise at the same time, the signal can be reproduced as accurately as possible at the output, and the noise is m