Advertisement

LabVIEW下的图像亮度、对比度及高低灰度级压缩实践

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

简介：
本文章主要探讨在LabVIEW环境下对图像进行亮度和对比度调整的方法，并介绍了实现高低灰度级别压缩的技术实践。通过具体实例分析，为相关领域内的研究与应用提供了有价值的参考。 通过使用IMAQ BCGLookup对图像进行亮度、对比度和高低灰度级压缩的例子来理解图像灰度变换的应用方法。项目可以直接运行。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • LabVIEW下的图像亮度、对比度及高低灰度级压缩实践
    优质
    本文章主要探讨在LabVIEW环境下对图像进行亮度和对比度调整的方法，并介绍了实现高低灰度级别压缩的技术实践。通过具体实例分析，为相关领域内的研究与应用提供了有价值的参考。 通过使用IMAQ BCGLookup对图像进行亮度、对比度和高低灰度级压缩的例子来理解图像灰度变换的应用方法。项目可以直接运行。
     
  • 基础图像处理源码：灰度、对比度、亮度、饱和度
    优质
    本项目包含了一系列的基础图像处理算法源代码，涉及调整图片的灰度、对比度、亮度和饱和度等功能，适用于学习和开发。 对图像进行简单的灰度、亮度、对比度以及色彩饱和度的调节。
     
  • 利用MATLAB实现灰度图像DCT压缩及压缩比率计算RAR
    优质
    本资源提供使用MATLAB编写代码来执行灰度图像的离散余弦变换（DCT）压缩，并包括计算压缩比的方法。包含所有必要的文件在一个RAR包中。 离散余弦变换利用DCT变换对灰度图像进行压缩，并求出压缩比；通过对比不同压缩比下的图片效果，可以直接运行该程序，具有很高的参考价值。
     
  • BmpCompress_QT灰度图像压缩_bmpcompress.zip_aidw2l_join9mk
    优质
    BmpCompress_QT是一款基于QT开发的灰度图像压缩软件。用户可以通过该工具实现对.bmp格式灰度图像的有效压缩，方便存储和传输。 基于QT的BMP灰度图像压缩采用动态规划算法进行实现。这种方法能够有效提高处理效率并减少存储空间需求，特别适用于需要对大量BMP格式灰度图数据进行快速、高效管理的应用场景中。通过灵活运用动态规划策略，在保证图像质量的前提下实现了较好的压缩效果，为后续的分析和展示提供了便利条件。
     
  • 灰度图像亮度提升：利用简单滤镜实现灰度图像的亮度增强-MATLAB开发
    优质
    本文介绍了使用MATLAB开发的一种方法，通过应用简单的滤镜来提高灰度图像的整体亮度，以达到优化视觉效果的目的。 这些函数的工作原理是从原始图像中减去所谓的背景图像的滤波版本来获得校正后的结果。背景图像是经过处理包含了照明梯度的图片，因此可以用来修正原图中的光照不均问题。但需要注意的是，该功能仅适用于灰度图像，并且如果前景比背景更亮或更暗，则需要用户手动调整参数。 在过滤器的选择上，这里使用了两种最简单的类型：最小值和最大值滤波器。这两种类型的滤波器为每个像素赋予一个新值，这个新值是该像素周围邻域中的最大或最小的数值。因此通过选择合适的邻域或者结构元素可以得到很好的校正效果。 以下是代码示例的一部分内容： ```matlab I = imread(printedtext.png); SE = strel(rectangle,[150,15]); I_leveled = imgrayenhance(I,dark,0.8,SE,true); BW = imbinarize(I_leveled,0.); ``` 要查看代码的实际运行效果，只需下载相关文件并在包含该函数的路径中执行上述几行命令。
     
  • 灰度图片压缩
    优质
    《灰度图片压缩》是一篇探讨如何高效存储和传输灰度图像的研究文章。文中提出了多种创新算法，旨在减少数据量的同时保持图像质量。 这段文字可以重新表述为：“介绍一种简单易懂的方法来读取文件中的BMP灰度图像，并进行压缩与解压。”
     
  • 基于MATLAB使用DCT变换压缩灰度图像并计算压缩比；比较不同压缩比下的图像效果
    优质
    本研究利用MATLAB软件平台，通过离散余弦变换(DCT)技术对灰度图像进行压缩处理，并分析了不同压缩比率下图像质量的变化情况。 使用MATLAB通过DCT变换对灰度图像进行压缩，并计算出相应的压缩比；对比不同压缩比率下的图像效果。
     
  • 基于MATLAB的灰度图像JPEG压缩实现
    优质
    本项目利用MATLAB软件开发环境，实现了对灰度图像进行JPEG格式压缩的技术方案。通过此技术可以有效减少存储空间并加快传输速度，同时保持良好的视觉效果和较高的压缩比。 该算法包括正逆运算，并使用了dct2函数。其步骤如下：(1) 将图像的强度值减去128。(2) 将输入图像划分为8x8的块。(3) 对每个8x8的块应用离散余弦变换（DCT）。
     
  • MATLAB开发：灰度图像的JPEG压缩
    优质
    本项目通过MATLAB实现对灰度图像进行JPEG格式压缩，优化存储空间的同时尽量保持图像质量。 在MATLAB环境中开发灰度图像的JPEG压缩功能。实现一个简单的JPEG编码器，在任何质量因素下都能运行。
     
  • 图像处理参数（信息熵、对比度、平均亮度、清晰度）.zip_Matlab应用_对比度调整_亮度计算_对比度与熵分析
    优质
    本资源提供了一套基于Matlab的图像处理工具包，涵盖信息熵计算、对比度增强、平均亮度测量及清晰度评估等关键参数分析方法。通过该工具包可深入研究和优化图片质量。 计算一幅图片参数的程序合集包括了信息熵、对比度、平均亮度和清晰度等方面的计算方法。