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Java图像处理图形.rar

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简介：
本资源为Java开发环境下的图像处理和图形绘制工具包，包含常见图像操作、图形绘制功能及相关示例代码。 实现的功能包括：图像加运算、两种插值旋转、图像反色、图像放缩、二次曝光、扣去蓝色、扣去绿色、图像线性增强、利用对数函数实现增强、利用幂次函数实现增强、直方图均衡化、算术均值滤波、中值滤波、拉普拉斯算子边缘提取和锐化，以及其他三种算子的边缘提取。矢量中值滤波去噪。 操作方式：图像加运算、二次曝光以及扣去蓝色需要先打开一张图片，再打开另一张图片，并且在进行扣去蓝色的操作时，需将蓝色图片作为第二张图片；其余功能均为单张图片处理，在右侧呈现结果。

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  • Java图像处理图形.rar
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    本资源为Java开发环境下的图像处理和图形绘制工具包，包含常见图像操作、图形绘制功能及相关示例代码。 实现的功能包括：图像加运算、两种插值旋转、图像反色、图像放缩、二次曝光、扣去蓝色、扣去绿色、图像线性增强、利用对数函数实现增强、利用幂次函数实现增强、直方图均衡化、算术均值滤波、中值滤波、拉普拉斯算子边缘提取和锐化，以及其他三种算子的边缘提取。矢量中值滤波去噪。 操作方式：图像加运算、二次曝光以及扣去蓝色需要先打开一张图片，再打开另一张图片，并且在进行扣去蓝色的操作时，需将蓝色图片作为第二张图片；其余功能均为单张图片处理，在右侧呈现结果。
     
  • MATLAB 6.5 图形图像处理源程序 - 图像图形处理源程序.rar
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    本资源提供基于MATLAB 6.5开发的图形图像处理源程序，涵盖多种图像处理技术与算法，适用于科研和工程应用。 第十七章 图像编码与压缩 17.1 图像编码基础 图像编码压缩的必要性在于减少存储空间需求，并加快传输速度；其可能性则基于数据冗余的存在，通过有效利用这些冗余信息可以实现高效的数据缩减和压缩效果。根据处理方式的不同，图像编码被分为无损和有损两大类：前者确保解码后的图像与原始图像完全一致，适用于需要保持高精度的场合；后者允许一定的质量损失以达到更高的压缩比，在大多数多媒体应用中更为常见。 17.2 无损压缩编码 无损压缩技术包括行程编码、哈夫曼（Huffman）编码和算术编码等方法。这些算法通过不同的策略来减少数据量，同时确保解码后图像的完整性和原始细节不会丢失。 - 行程编码：将连续重复出现的数据以更紧凑的形式表示； - 哈夫曼编码：利用统计学原理为不同频率的信息分配不等长的二进制代码从而实现压缩； - 算术编码：通过概率模型来高效地表达数据流，进一步提高压缩比率。 17.3 有损压缩编码 有损图像处理技术涵盖预测编码和正交变换编码等多种途径。这些方法允许在一定程度上牺牲视觉质量以换取更高的压缩效率。 - 预测编码利用相邻像素间的相关性来减小信息冗余； - 正交变换（如离散余弦变换DCT）则将图像转换到频域，通过屏蔽不重要的高频成分达到数据缩减的目的。 本章还将探讨如何使用MATLAB实现基于正交变换和小波变换的压缩技术。
     
  • 图像图形处理
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    《图像图形处理》是一门研究如何使用计算机技术对图像和图形进行获取、表示、分析与理解的技术学科。它涵盖了从基础理论到高级应用的广泛内容，包括但不限于图像增强、特征提取、模式识别及三维重建等关键技术领域，为视觉信息的有效处理提供了强大的工具和技术支持，在医疗影像分析、自动驾驶、机器视觉等领域发挥着重要作用。 Retinex算法的C++实现 这是一个用于内像分解的Retinex算法的实现代码。所提供的代码计算图像渐变，并装配稀疏线性“AX = B”系统，该系统通过特征值求解。 依赖： - Eigen库：用于稀疏线性方程组求解。 - OpenCV imread函数：用于读取图像。 实例结果： 输入图示例 反射图（经过处理后的图像）
     
  • 数据处理代码.zip_图形图像处理_MATLAB_图形图像处理_MATLAB_
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    这是一个包含用于图形和图像处理的数据处理MATLAB代码的压缩文件。适用于需要使用MATLAB进行图像分析、编辑及可视化的用户。 SHPB数据处理代码包括截波对波、起跳点判断以及应力应变计算等内容。
     
  • PointClouds.zip_图形图像处理_C#处理_
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    本资源包提供一系列C#编写的点云数据处理代码与示例，适用于图形图像领域的点云文件解析、可视化及算法开发。 PCL库的C#封装用于处理点云数据，包括读取、显示、分割、分类和聚类等功能。
     
  • 图形图像处理_newoptflow.rar_PPT_
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    newoptflow.rar提供了先进的光流算法资源，包括演示PPT和代码示例，适用于计算机视觉中的图形图像处理研究与学习。 这段文字描述了多种光流法的源码实现方法，包括经典的LK光流法以及金字塔光流法，并提供了C++和Matlab版本的自编程序。
     
  • Java图形图像处理（论文与系统）
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    《Java图形图像处理》一文及配套系统探讨了利用Java技术进行高效、灵活的图像处理方法，涵盖图像的基本操作、滤镜应用和复杂算法实现。 Java图形图像处理（论文+系统）Java图形图像处理（论文+系统）Java图形图像处理（论文+系统）Java图形图像处理（论文+系统）Java图形图像处理（论文+系统）Java图形图像处理（论文+系统）Java图形图像处理（论文+系统）
     
  • Octree.zip_图形图像处理_(MATLAB)_
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    Octree.zip 是一个用于图形图像处理的MATLAB工具包，它通过八叉树数据结构优化图像压缩和渲染过程。 采用八叉树法对逆向工程获取的扫描三维实体模型进行图像处理，实现了大量点云数据的三维网格构建。
     
  • mesh2pcd.rar_图形图像处理_Visual_CPP_
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    本资源包提供将网格模型（Mesh）转换为点云数据（PCD）的工具和示例代码，适用于Visual_CPP环境下的图形图像处理项目。 使用VC++并通过PCL库实现将MESH OBJECT转换为PCD图片格式。
     
  • 1185C_demo.rar_图形图像处理_Others_
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    1185C_demo.rar 是一个包含图形图像处理示例代码和资源的文件包，适用于研究与开发用途。 在IT行业中，图形图像处理是一项重要的技术，在医学成像、数字艺术、游戏开发、视频编辑等多个领域都有广泛应用。本段落将聚焦于一个基于芯海科技(CSU)的CSU8RP1185芯片的人体秤程序案例。 芯海科技是一家专注于智能感知领域的芯片及解决方案提供商，其产品常用于健康管理和物联网(IoT)设备中。标题1185Cdemo.rar表明这是一个关于芯海CSU8RP1185芯片的演示程序，旨在展示该芯片在人体秤上的功能和性能。“.rar”是一种常见的压缩文件格式，通常用来打包多个文件以方便存储与传输。 此案例的核心在于利用这款微处理器来实现体重测量及显示等功能。CSU8RP1185是一款高精度且低功耗的微控制器，在健康监测设备中非常适用。它可能集成了ADC（模数转换器）和数字信号处理能力，以便将传感器收集到的模拟信号转化为可读取的数据。 标签中的“图形图像处理”表明该程序在显示体重数据时采用了图形化界面设计，如具有LED或LCD显示屏的设计方案，使得用户可以直观地读取并理解数据。“Others”标签则暗示可能还包含了其他未明确提及的技术功能，例如无线通信模块用于将体重信息发送至智能手机应用或者电源管理以延长设备的续航能力。 压缩包内的“1185C人体秤demo文件很可能包含项目的源代码或固件。这些程序逻辑实现了人体秤的功能，并且开发者可以通过分析了解如何与CSU8RP1185芯片进行通信，处理传感器数据以及构建用户界面。 此项目涉及的知识点包括： - 芯海科技的CSU8RP1185特性及应用 - 嵌入式系统编程（尤其针对微控制器） - 高精度ADC的应用和信号处理技术 - 图形化用户界面设计，尤其是小型电子设备优化方案 - 无线通信协议集成（如蓝牙或Wi-Fi），如果存在数据传输功能的话 - 功耗管理策略以延长电池寿命 - 测试与调试技巧确保程序在实际硬件上的正确运行 对于希望学习并开发基于CSU8RP1185的体重秤或其他健康监测设备的技术人员而言，此压缩包提供了宝贵的资源。它有助于深入理解如何利用微控制器进行数据采集、处理及用户交互设计。