Advertisement

利用MATLAB进行频域图像处理，且不依赖MATLAB提供的标准库函数。

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

简介：
本程序的核心功能是提供频域图像处理工具箱，其中包含了多种滤波器，具体包括：理想低通滤波器、巴特沃斯低通滤波器、高斯低通滤波器、理想高通滤波器、巴特沃斯高通滤波器、高斯高通滤波器以及同态滤波器。在使用这些滤波器时，用户只需在主程序 `main.m` 文件中，对 `imread` 函数的括号内单引号部分进行修改，即可指定所要处理图片的完整路径、文件名和相应的文件格式。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 利用MATLAB进行频域图像处理（不含内置函数）
    优质
    本项目介绍如何使用MATLAB编程实现频域中的基本图像处理技术，包括傅里叶变换、滤波等操作，全程不依赖内置函数。 本程序主要实现频域图像处理功能，包括理想低通滤波器、巴特沃斯低通滤波器、高斯低通滤波器、理想高通滤波器、巴特沃斯高通滤波器、高斯高通滤波器以及同态滤波器。使用时需要将main.m文件中imread函数括号内的路径和文件名修改为你想要使用的图片的路径及格式即可。
     
  • 利用OpenCV进行图像中椭圆检测的源代码（不依赖库函数）
    优质
    本项目提供了一套完全自定义的Python代码，用于在图像中检测椭圆形物体，无需使用OpenCV或其他库中的预置椭圆检测函数。通过直接编写算法实现高效、灵活的椭圆识别功能。 在VS2008下利用OpenCV实现了图像中的椭圆检测功能，并且最重要的是未使用OpenCV自带的库函数。ZIP文件中包含了几张照片供测试使用。
     
  • 利用MATLAB进行数字图像处理
    优质
    本课程将深入介绍如何使用MATLAB软件来进行各种数字图像处理任务，包括但不限于图像增强、滤波、变换和分析。参与者可以学习到如何编写有效的代码来解决实际问题，并掌握最新的图像处理技术与工具。 数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机图像处理，指的是将图像信号转换为数字信号，并利用计算机进行进一步处理的过程。在这一过程中，输入的是质量较低的原始图像，而输出则是经过改善后的高质量图像。常用的图像处理技术包括增强、复原、编码和压缩等。 MATLAB是一种直观且高效的编程语言，同时也提供了一个强大的科学计算平台。它为数据分析与可视化以及算法开发提供了核心的数学工具和高级图形功能。工程师和技术人员可以利用其集成环境中的500多个函数进行交互式或程序化的数据处理工作。 本段落介绍了一种基于MATLAB设计的数字图像处理系统，并详细描述了如何使用该系统的各种算法来实现图像显示、转换及处理过程。此系统支持索引图象、灰度图象、二值图象和RGB图象等多种类型的图片，能够读取和写入BMP、GIF、JPEG、TIFF以及PNG等格式的文件，并在MATLAB语言的基础上通过编写代码来实现上述功能。 这些技术在日常生活中的应用价值非常高。对于那些运算量大且过程复杂的任务而言，借助于MATLAB可以快速获得准确的数据结果并生成直观易懂的图表展示。
     
  • 利用MATLAB进行图像预处理
    优质
    本简介探讨了如何运用MATLAB软件进行高效的图像预处理工作，包括图像增强、滤波和几何变换等关键技术。 图像增强处理包括滤波和添加噪声等功能，并通过GUI界面进行展示。
     
  • 利用MATLAB进行图像预处理
    优质
    本简介探讨了如何运用MATLAB软件开展高效的图像预处理工作，包括去噪、增强和分割等基础技术。 预处理步骤包括图像灰度化、去噪、滤波、锐化和边缘检测。
     
  • 利用MATLAB进行图像数据提取
    优质
    本项目旨在通过MATLAB软件实现高效的图像数据分析与处理，涵盖图像预处理、特征提取及模式识别等关键技术环节。 基于MATLAB的图像数据提取源代码可以帮助用户实现对各种格式图片的数据进行高效处理与分析。通过使用MATLAB内置函数以及自定义算法，可以轻松完成从图像中提取颜色、纹理等特征信息的任务。此外，还可以利用该软件开发工具包中的图形界面设计功能创建交互式应用程序来展示或编辑所获取的图像数据。 此代码段适用于需要进行大量图片处理的研究人员和工程师，并能够满足不同层次用户的需求，无论是初学者还是高级开发者都能从中受益。通过学习并应用这些示例程序，可以提高个人在计算机视觉领域的技能水平以及解决实际问题的能力。
     
  • 利用MATLAB进行数字图像处理编程
    优质
    本课程介绍如何使用MATLAB进行数字图像处理编程，涵盖图像读取、显示、滤波及特征提取等内容，适合初学者掌握基础技能。 界面化的图像处理程序涵盖了简单的算术运算、几何变换、直方图统计以及类型转换等功能。此外，该程序还支持音频处理，包括加噪与去噪操作、调整播放速度及显示频谱和幅度谱等基本功能。
     
  • 利用Matlab进行图像平滑处理
    优质
    本项目采用MATLAB软件实现图像平滑处理，通过应用滤波技术去除噪声，提升图像质量。演示了如何编写代码执行平均、高斯和中值滤波算法，并分析其效果。 基于Matlab的图像平滑处理包括均值滤波和中值滤波两种方法。
     
  • MATLAB进行数字图像的标注处理
    优质
    本项目采用MATLAB编程环境，专注于数字图像的自动与半自动标注技术研究，通过算法优化提高图像识别精度和效率。 使用MATLAB编写处理数字图像的贴标签程序。
     
  • 利用MATLAB进行特征数据的批量标注----图像处理
    优质
    本项目介绍如何使用MATLAB高效地对大量图像数据进行特征标注，旨在推动图像处理技术的应用与研究。 使用分类器对特征数据进行分类需要正负样本数据，并且本程序的目的是为这些正负样本数据添加标签。