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chap7.rar
- 医学图像处理，绝得能用的细胞边缘检测，分割最佳阈值的迭代算法，轮廓提取受噪声影响的分析,Medical image processing, the cells must have to use edge detection, segmentation optimal threshold of iterative algorithm, contour extraction affected by noise analysis
curveletdenoise
- curvelet变换贝叶斯估计方法，用于估计含噪声图像的噪声参数。再对图像进行去噪处理-curvelet transform Bayesian estimation methods used to estimate the image noise with noise parameters. Re-image de-noising processing
addnoise
- MATLAB 给图像添加各种噪声：如椒盐噪声，高斯噪声、乘性噪声等等。-MATLAB add all kinds of noise to the image: If salt and pepper noise, Gaussian noise, multiplicative noise and so on.
LRG61
- 程序用来消除周期性噪声干扰信号。要求在图像频域中设计一Butterworth陷波器，其阶数n和陷波器半径D0由理论知识通过自己的探索得出，理解二者对滤波器性能的影响。-Procedures used to eliminate the periodic noise signal. Request images to design a Butterworth frequency domain notch filter, and its order n and the radius of notch
a2
- 传统小波阈值去噪法 小波阈值收缩法去噪的主要依据是：小波变换特别是正交小波变换具有很强的去数据相关性，它能够使图像的能量在小波域集中在一些大的小波系数中；而噪声的能量却分布于整个小波域内，因此，经小波分解后，图像的小波系数幅值要大于噪声的系数幅值，可以认为，幅值比较大的小波系数一般以图像信号为主，而幅值比较小的小波系数在很大程度上是噪声。于是采用阈值的办法可以把信号系数保留，而使大部分噪声系数减少至零[-Study on Algorithm of Image Denosing Based o
Separately_based_on_wavelet
- 基于小波变换的分开—合并图像分割matlab ．采用多尺度小波变换系数作为四分树结构的分开一合并法图像分割的一致性度量 从而在大的图像块中。去除噪声的影响，在小的图像块中，以小波变换的局部极大值精确定位边缘，根据边缘信息进行分开一合并法图像分割 ．实验表明．算法得到满意的结果 ． -Separately based on wavelet transform- the combined image segmentation matlab. The use of multi-scale wa
linyulvbo
- 邻域滤波程序，可以有效地去除图像噪声，可以进行图像的预处理-Neighborhood filtering process is an effective way to remove the image noise, image pre-processing can be carried out
Curvelet.ashx
- 基于Curvelet变换和全变差的图像去噪方法的论文，实验表明，该方法能有效地降低图像噪声，又尽町能地保留图像的细节-Curvelet transform and total variation based image denoising paper, experiments show that the method can effectively reduce the image noise, but also to make town to retain the image details
zhongzhilvbo
- 运用中值滤波的方法将图像中的噪声去除，使得获取的图像噪声较少。-Median filtering method using the image of the noise reduction, making for less image noise.
ZaoShengXiaoChuDib
- 图像噪声消除，内有很多种消除噪声的方法，比如均值法等。-Image noise reduction, there are many ways to eliminate noise, such as the average method.
Bilateral-Filtering
- 提出利用双边滤波方法去除图像噪声与保持边缘，非常经典的一篇文献，做图像去噪，重建等工作的都可以参考。-Proposed the use of bilateral filtering to remove image noise and to keep the edge of a very classic literature, do image denoising, reconstruction work can refer to.
数字图像处理和去雾
- 实现图像处理的加噪声和去噪声，以及更高级的去雾功能(Fog to achieve image)
稀疏分解图像去噪
- 基于稀疏字典和稀疏编码的图像去噪算法，基于低秩约束的高光谱条纹噪声去除，包含论文及代码(Based on sparse dictionary and sparse coding image denoising algorithm, based on low rank constraints of hyperspectral fringe noise removal, including papers and code)
C#图像处理算法典型实例
- 图像处理:灰度,线性点运算,直方图,图像缩放,腐蚀结构元素,带通滤波,噪声模型等图像处理算法，包括素材和源代码。(Image processing: gray level, linear point operation, histogram, image scaling, corrosion structure elements, band pass filter, noise model and other image processing algorithms, including mate
带噪声抑制的反锐化掩模图像增强算法
- 为了减小传统的反锐化掩模算法对噪声的敏感性，提出了一种新的反锐化掩模图像增强算法，该算法在图像的平坦区域进行去噪处理，并依据人眼视觉特性对图像的不同细节区域做不同程度的增强。通过几种算法的实验结果比较，表明本算法不仅增强效果较好，且抑制了噪声的增强。(Anti sharpening mask image enhancement algorithm with noise suppression)
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：图像的高通滤波和掩模处理 #11：利用巴特沃斯（Butterworth
Desktop
- 中值滤波 通过中值滤波来去除图像噪声 处理图像 提高图像质量(Median filter is used to remove image noise, process image and improve image quality through median filtering)
图像处理GUI
- 包含一些基本的图像处理算法，程序主要功能有： （1）读取处理前图像，存储处理后图像。 （2）对原图像进行添加噪声，有高斯噪声和椒盐噪声可以添加。 （3）对原图像进行空域和频域的滤波。 （4）对原图像或者处理之后的图像进行二值化，亮度翻转，图像（空间）翻转，直方图匹配，直方图均衡。 （5）对原图像或者处理之后的图像进行对比度拉伸变换。(Includes some basic image processing algorithm)
halcon-添加高斯噪声
- 用halcon给图像添加高斯噪声，可运行已调试，可作为学习参考(Adding Gauss noise to the image by Halcon can be debugged and can be used as a learning reference)
用ccs进行图像平滑处理
- 图像噪声会使原图像形成虚假的边缘或轮廓。减弱、抑制这类噪声改善图像质量的方法称为图像平滑。采用邻域平均法对含有随机噪声的图像进行平滑处理，在CCS中观察结果并进行分析。(Image noise causes false edges or contours of the original image. Image smoothing is a way to reduce and suppress such noise and improve image quality. Neighborhood