Advertisement

基于高斯高通滤波器的同态滤波Matlab实现-_MATLAB项目

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目采用Matlab编程语言实现了基于高斯高通滤波器的同态滤波技术，旨在增强图像细节和对比度。 在MATLAB中实现使用高斯高通滤波器的同态滤波方法是一种常见的图像处理技术。这种技术主要用于改善照明不均匀的图像质量，通过将图像分解为反射分量和照明分量来增强对比度。具体步骤包括：首先对输入图像进行傅里叶变换；然后应用设计好的高斯高通滤波器在频域内过滤；最后通过对结果取逆傅里叶变换并调整范围得到处理后的图像。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于高斯高通滤波器的同态滤波Matlab实现-_MATLAB项目
    优质
    本项目采用Matlab编程语言实现了基于高斯高通滤波器的同态滤波技术，旨在增强图像细节和对比度。 在MATLAB中实现使用高斯高通滤波器的同态滤波方法是一种常见的图像处理技术。这种技术主要用于改善照明不均匀的图像质量，通过将图像分解为反射分量和照明分量来增强对比度。具体步骤包括：首先对输入图像进行傅里叶变换；然后应用设计好的高斯高通滤波器在频域内过滤；最后通过对结果取逆傅里叶变换并调整范围得到处理后的图像。
     
  • 关于同态滤波及高斯高通与低通滤波和高频滤波的MATLAB代码
    优质
    本简介探讨了利用MATLAB实现图像处理中的同态滤波技术以及高斯高通和低通滤波方法，通过源代码分析这些频域滤波器在增强图像细节方面的作用。 请提供同态滤波、高斯高通滤波、高斯低通滤波以及高频滤波的MATLAB代码。不需要包含积分内容。
     
  • 频域滤波器与理想滤波器_高通滤波及MATLAB实现_高斯低通滤波
    优质
    本项目探讨了频域滤波技术，着重分析了高通滤波和高斯低通滤波原理，并通过MATLAB进行了模拟实验。 本段落讨论了频域滤波器的相关实验及其实现方法，包括理想低通、Butterworth低通、高斯低通、理想高通、Butterworth高通以及高斯高通滤波器的实现。
     
  • 基于MATLAB的高斯低通滤波实现
    优质
    本简介探讨了使用MATLAB软件进行高斯低通滤波器的设计与实现过程。通过理论分析和实际操作相结合的方式，详细解释了如何运用该工具来优化图像处理效果，并展示了一系列具体的应用实例，以帮助读者深入理解高斯低通滤波的基本原理和技术细节。 高斯滤波器的MATLAB实现方法，不使用MATLAB自带的函数。
     
  • 高效高斯滤波：基于递归的高斯滤波-MATLAB开发
    优质
    本项目提供了一种高效的高斯滤波算法实现，采用递归技术优化处理过程。适用于图像处理与分析，代码使用MATLAB编写，便于科研和工程应用。 高斯滤波器的递归实现产生了一个无限脉冲响应滤波器，在每个维度上有6个MADD操作，且与高斯核中的sigma值无关。 一维和二维信号的递归Gabor滤波的相关信息可以在特定网站上找到。 如需了解Lucas J. van Vliet的完整出版物列表，请访问其提供的网址。
     
  • MATLAB中的高斯滤波器实现
    优质
    本文章介绍了如何在MATLAB中实现高斯滤波器，通过详细解释其原理和步骤，并提供代码示例，帮助读者掌握该技术以处理图像平滑及噪声去除。 高斯滤波器的MATLAB实现可以通过函数`d2gauss(n1,std1,n2,std2,theta)`来完成。这个函数用于生成一个二维高斯核，其中参数包括两个方向上的尺寸（n1、n2）、标准差(std1、std2)以及旋转角度(theta)。 主程序中可以调用此函数进行图像处理或滤波操作，并根据具体的应用场景调整输入参数以获得所需的滤波效果。例如： - 使用默认的高斯核大小和标准偏差，但不应用任何旋转。 - 通过改变theta值来测试不同方向上的高斯滤波器的效果。 这些实例帮助使用者更好地理解如何利用该函数进行图像处理任务中的二维高斯平滑操作。
     
  • 基于FPGA的高斯滤波器实现
    优质
    本项目介绍了一种基于FPGA技术实现高斯滤波器的方法，旨在提高图像处理中的噪声去除与平滑效果。通过硬件描述语言优化设计，在保证算法性能的同时提升了运算效率和灵活性。 基于FPGA的高斯滤波实现，在开发板ZYBO上进行实验，图片大小为256*256。
     
  • 基于MATLAB的同态滤波实现
    优质
    本项目利用MATLAB平台，探讨并实现了图像增强技术中的同态滤波方法。通过优化滤波参数，有效提升了图像的整体对比度和细节可见性。 MATLAB 同态滤波是一种图像处理技术，用于改善图像的对比度。通过在对数域内应用低通或带通滤波器来增强图像中的细节特征。这种方法特别适用于灰度分布范围广且需要提升局部对比度的情况，如老照片修复和医学影像分析等场景中有着广泛的应用。 实现MATLAB同态滤波通常包括以下几个步骤： 1. 对输入图像进行对数变换以将乘法运算转换为加法。 2. 应用设计好的频域滤波器来增强或减弱不同频率的成分，从而调整对比度。 3. 反向处理得到最终的结果图。 这种技术能够有效改善光照不均匀导致的问题，并且在很多实际应用中表现出色。
     
  • GLPF（高斯低通滤波器）
    优质
    GLPF，即高斯低通滤波器，是一种用于图像处理和信号处理中的线性滤波器。它利用高斯函数来平滑图像或数据，减少噪声，模糊细节，并通过其低通特性去除高频噪声。 高斯低通滤波器的工作原理类似于RC电路，能够使低频信号更容易通过并抑制较高频率的信号，从而有效去除服从正态分布的噪声。
     
  • DirectionFilter_Gaussian.zip_方向滤波及MATLAB实现_高斯滤波和时空方向滤波器
    优质
    本资源包提供了一种基于MATLAB实现的方向滤波方法，包括高斯滤波与时空方向滤波器的应用。适用于图像处理领域的研究者和技术开发人员。 基于MATLAB实现的时空方向滤波器包含高斯带通滤波器。