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Java图像处理(模糊与锐化)

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简介:
本教程深入浅出地讲解了如何使用Java进行图像处理中的模糊与锐化操作,适合对计算机视觉感兴趣的初学者和中级开发者。 这是用Java编写的图像处理(模糊处理、锐化处理)源码,与大家一起分享学习。

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客服
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  • Java
    优质
    本教程深入浅出地讲解了如何使用Java进行图像处理中的模糊与锐化操作,适合对计算机视觉感兴趣的初学者和中级开发者。 这是用Java编写的图像处理(模糊处理、锐化处理)源码,与大家一起分享学习。
  • 基于OpenCV的
    优质
    本项目利用OpenCV库对图像进行模糊和锐化处理,旨在提升或降低图片细节表现力,适用于多种图像编辑场景。 本段落分享了使用OpenCV进行图片模糊与锐化的代码实现。以下是一段具体的模糊操作示例: ```python #!/usr/bin/env python # _*_ coding:utf-8 _*_ import cv2 as cv import numpy as np def blur_demo(image): dst = cv.blur(image, (15, 1)) cv.imshow(blur_demo, dst) src = cv.imread(F:\miao3.png) cv.namedWindow(input image, cv.WINDOW_AUTOSIZE) ```
  • MATLAB中的
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    本文章介绍了在MATLAB环境下进行图像锐化处理的方法和技巧,包括使用不同的滤波器和技术来增强图像细节。 这个程序是我自己编写的代码,并非调用现成的函数,对于初学者来说应该会有所帮助。
  • Java高级(渐变、、边缘检测)
    优质
    本课程深入讲解Java编程语言在图像处理中的应用,重点介绍如何使用Java实现图像的渐变效果、增强图像清晰度的锐化技术以及识别和突出显示图像边缘特征的方法。适合希望提升图像处理技能的学习者。 由于您提供的链接指向的内容并未直接展示在对话框内,我无法访问具体内容进行重写。请您将需要改写的文字内容提供给我,我会帮您去掉文中提到的联系方式及其他链接并保留原意进行重新撰写。
  • MATLAB.zip
    优质
    该资源包提供了使用MATLAB进行模糊图像处理的代码和示例,涵盖模糊逻辑系统的设计、图像增强及分析等内容,适合研究与学习。 实现以下图像处理任务的MATLAB程序: 1. 对模糊车牌进行清晰化处理。 2. 对高斯模糊图像进行高斯平滑滤波处理。 3. 对含有椒盐噪声的图像进行中值滤波处理。 4. 对雾化的图产品像进行直方图均衡化处理; 5. 对模糊图像进行对比度拉伸与灰度拉伸处理: 6. 对运动引起的模糊图像进行维纳滤波。
  • _Sharp Laplacian_Matlab实现_彩色
    优质
    本项目采用Matlab编程语言,实现了基于Sharp Laplacian算子的彩色图像锐化技术。通过增强图像细节和边缘信息来提升整体清晰度。 对彩色图像进行锐化处理包括将彩色图像转换为空间域,并分别对每个颜色分量应用拉普拉斯算子进行锐化。最后,合并这些经过处理的颜色分量以生成最终的输出图像。
  • 数字中的平滑
    优质
    本课程探讨数字图像处理中平滑和锐化的基础理论及技术应用,包括噪声减少、边缘检测等内容,旨在提升图像质量和细节表现。 学习图像处理技术时所做的笔记包括原理和代码。
  • matlab_text_deblurring_code.rar__去算法_
    优质
    本资源为MATLAB环境下用于图像去模糊处理的代码包,适用于进行各种去模糊算法研究和实现。包含示例模糊图片及详细的注释说明。 本段落介绍如何使用MATLAB编写代码来去模糊文字图像,并提供了一个示例图片用于演示效果。
  • Matlab代码-边缘检测
    优质
    本资源提供基于MATLAB的图片锐化和边缘检测代码,适用于数字图像处理初学者及研究人员。通过使用这些工具,用户能够学习并应用各种算法来增强图像细节、清晰度以及识别图像中的边界信息。 在本作业中,您将学习MATLAB中的早期图像处理和边缘检测技术。请使用指定的图像和其他测试图进行练习。 任务如下: 1. 编写代码以线性拉伸“dark.tif”上的灰度值,提升其对比度。 2. 对同一张图片尝试直方图均衡化处理。 3. 使用具有随机高斯噪声(例如,“trees_var002.tif”,“trees_var0010.tif”,“trees_var025.tif”)和椒盐噪声(如:“trees_salt004.tif”,“trees_salt020.tif”, “trees_salt050.tif”)的图像,创建不同大小的平滑滤波器,并多次迭代应用以生成平滑效果。将结果与MATLAB内置中值滤波的效果进行比较。 4. 尝试使用各种锐化算法处理彩色图片(如:“peppers.png”,“flower-glass.tif”),并对比RGB通道上和仅亮度上的锐化效果差异。 5. 在一张嘈杂的图像和平滑的图像上尝试至少三个不同的边缘检测算子,并比较其结果。
  • 的MATLAB代码-MATLAB: MATLAB
    优质
    本资源提供一系列用于在MATLAB中处理图像模糊问题的代码示例和解决方案,帮助用户掌握图像清晰化技术。 在MATLAB提示符下执行以下命令: ```matlab h = imshow(blur_20_RBG_-100_test_con-018.jpg); info = imfinfo(blur_20_RBG_-100_test_con-018.jpg); imageinfo(h, info); ``` 这一步非常重要,因为在MATLAB中使用某些函数时需要转换图像类。例如,在这种情况下: 输入图像的类别为:uint8 尺寸为:256x256x3 --> 彩色图像 在进行颜色图处理之前,必须将其转换为灰度图像: --> 尺寸变为 256x256 --> 这依赖于 `color2gray.m` 文件。您需要将这个文件添加到MATLAB的路径中。 下载并安装 `export_fig.m`: 如果输入图像是RGB格式,需转换为灰度图像后进行颜色处理部分。 转换 color2gray.m: Fuzzy c-means 部分的依赖关系 存储库:(注释原文有提及但未提供具体链接) 重要的代码观察点包括: - `m_color.m` 文件中聚类数是相关的重要参数。 例如,不同的集群数量会产生不同效果: 集群 = 9 集群 = 8 集群 = 7 集群 = 5