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用维纳滤波去除图象噪声,保持图象清晰可见.

于 2022-02-24 发布 文件大小:1.45 kB
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用维纳滤波去除图象噪声,保持图象清晰可见.-Wiener filter used to remove image noise, maintaining the image clearly visible.

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    主要实现在灰度图像上处理图像的灰度值,包括灰度线性变换等操作。如果是彩色图像则首先灰度化,在进行操作。-main achievement of the gray image processing images on the gray values, including gray linear transformation operation. If it is the first color image is gray, the operation is in progress.
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    30个图像处理的VC++ 源代码,包括256色转灰度图,Hough变换,image_j1,PCA,Walsh变换,对比度拉伸,二值化变换,反色, 方块编码,傅立叶变换,高斯平滑,灰度均衡,均值滤波,拉普拉斯锐化(边缘检测), 离散余弦变换,亮度增减,逆滤波处理,取对数,取指数,梯度锐化,图象处理,图像镜像, 图像平移,图像缩放,图像细化,图像旋转,维纳滤波处理,用Canny算子提取边缘,阈值变换,直方图均衡.-30 image processing VC++ Source code, including 256 colors to grayscale, Hough transform, image_j1, PCA, Walsh transform, contrast stretching, binarization transformation, anti-color, box encoding, Fourier Transform , Gaussian smoothing, gray balance, mean filter, Laplacian sharpening (edge detection), discrete cosine transform, the brightness increases and decreases in inverse filtering deal, check on the number of check index, the gradient sharpening, image processing, mirror image, image translation, image scaling, image thinning, image rotation, Wiener filtering treatment using Canny edge extraction operator, threshold transform, histogram equalization.
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    现在我们给定两幅ALV路标的捕捉图像,我们实际工作中首先要捕获路标(这里我们假定环境中已经有路标),而此时的景象是难以预知的:我们不知道路标在什么位置、是什么路标、除了路标还有那些图像模式? 基本要求:使用本章学习的K-平均算法,以颜色分量(或几何性状)作为坐标参数,对景象图进行聚类分析,要求最后的分类结果将路标(可能包括少量相似区域)聚类为一个模式类别。试验报告同前面一样,要求给出样本模式点,绘制坐标图(标出各个聚类中心的迭代移动轨迹) ,绘制算法框图,给出结论。并检查上机结果。 -err
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