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数字图像处理任务：直方图均衡、同态滤波和陷波滤波的MATLAB代码与实验报告

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简介：
本项目通过MATLAB实现数字图像处理中的关键算法，包括直方图均衡、同态滤波及陷波滤波，并撰写详细的实验报告分析效果。 数字图像处理作业包括直方图均衡、同态滤波及陷波滤波的MATLAB源码与实验报告。

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  • 数字图像处理任务：直方图均衡、同态滤波和陷波滤波的MATLAB代码与实验报告
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    本项目通过MATLAB实现数字图像处理中的关键算法，包括直方图均衡、同态滤波及陷波滤波，并撰写详细的实验报告分析效果。 数字图像处理作业包括直方图均衡、同态滤波及陷波滤波的MATLAB源码与实验报告。
     
  • 利用MATLAB实现低照度图像的直方图均衡化与同态滤波处理.zip
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    本项目提供了一种基于MATLAB的算法，用于改善低光照条件下图像的质量。通过直方图均衡化和同态滤波技术的应用，可以显著提升图像对比度及清晰度。 资源包含文件：设计报告word+源码 对低照度图像进行灰度化处理，并计算并显示该图像的灰度直方图和离散傅里叶变换频谱幅度图；接着，分别对该低照度图像应用直方图均衡化和同态滤波操作，并对比两种算法的结果。所有编程工作使用MATLAB完成，核心算法需独立实现，代码注释量不少于40%。 计算并显示灰度直方图的步骤如下： 1. 使用MATLAB库函数rgb2gray将图像转换为灰度图像。 2. 调用自定义函数my_imhist统计每种灰度值出现的次数，并返回概率质量函数。 3. 利用MATLAB的bar函数绘制灰度直方图。
     
  • 数字图像处理作业：含椒盐和高斯噪声图像的α均值滤波、自适应均值滤波与局部降噪滤波的MATLAB源码及实验报告
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    本作业提供了一套针对含椒盐及高斯噪声图像处理的解决方案，包括α均值滤波、自适应均值滤波和局部降噪滤波方法，并附有详细的MATLAB源代码与实验分析报告。 数字图像处理作业涉及对图像添加椒盐噪声与高斯噪声，并通过阿尔法均值滤波、自适应均值滤波以及自适应局部降噪滤波进行修正。本项目包括MATLAB源代码及实验报告。
     
  • 自编MatLab均值滤波、中值滤波和高斯滤波图像处理函数
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    本项目包含自编的MatLab代码，实现对图像进行均值滤波、中值滤波及高斯滤波处理，用于学习与实践图像去噪技术。 本段落介绍了使用MatLab自编的均值滤波、中值滤波和高斯滤波图像处理函数。尽管MatLab自带这些功能，但作者选择自行编写代码以满足特定需求。这些函数在计算机视觉实验中有实际应用价值。文中提到的内容是作者从网上收集的相关资料整理而来，并与大家分享。其中，均值滤波函数的模板大小为n×n，所有元素均为1。
     
  • MATLAB实验1：数字图像处理，包括直方图均衡化、均值滤波、拉普拉斯算子锐化及高斯低通与高通滤波
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    本实验通过MATLAB探索数字图像处理技术，涵盖直方图均衡以改善对比度，应用均值滤波降噪，使用拉普拉斯算子进行边缘检测和细节增强，并实施高斯滤波器实现频域内的低通与高通特性。 1. 直方图均衡化 2. 进行均值滤波 3. 使用拉普拉斯算子对图像进行锐化 4. 对图像进行高斯低通和高通滤波
     
  • 数字图像处理中的中值滤波与均值滤波（C++及OpenCV）
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    本项目采用C++和OpenCV库探讨数字图像处理技术，重点比较分析中值滤波与均值滤波在噪声去除方面的效果差异。 我用C++语言编写了数字图像处理中的中值滤波器和均值滤波器，并与OpenCV库自带的函数进行了对比测试。代码可以直接运行。
     
  • 基于MATLAB的图像直方图均衡及空域滤波实现
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    本研究利用MATLAB软件平台，探讨并实现了图像处理中的直方图均衡化和空域滤波技术，旨在提升图像清晰度与对比度。 需要编写用于图像处理的MATLAB代码，包括直方图均衡化、均值滤波、中值滤波和拉普拉斯锐化。要求提供测试图像以及经过这些方法处理后的结果图片，并且要能够复现数字图像处理教材中的例子。
     
  • 数字图像处理实验(2)-中值与均值滤波.7z
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    本资源包包含数字图像处理课程中关于中值和均值滤波技术的实验材料。内容包括理论讲解、代码示例及实验指导文件，旨在帮助学生掌握基本的图像去噪方法。 编程实现灰度图像的中值滤波平滑处理。可以选择不同大小的滤波模板进行实验（如3×3、5×5、7×7或15×15等）。可以从提供的噪声图像集中选取一张图片作为实验对象。 思考题：（选做）可以尝试编程实现灰度图像的均值滤波平滑处理；也可以探索如何对灰度图像进行锐化处理，包括使用Sobel算子、Prewitt算子、Roberts交叉梯度、Laplace算子和Canny边缘检测等方法。
     
  • 数字图像处理中的逆滤波和维纳滤波
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    本文章介绍了数字图像处理中常见的两种去噪方法——逆滤波和维纳滤波。通过理论分析与比较，帮助读者理解它们的工作原理及应用场景。 数字图像处理中的逆滤波与维纳滤波源代码及报告。
     
  • Matlab中的图像处理：中值滤波与均值滤波程序
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    本文章介绍了在MATLAB环境中实现中值滤波和均值滤波的基本方法，通过具体代码示例展示了如何使用这两种技术进行图像去噪处理。 均值滤波和中值滤波是两种常用的图像处理技术。均值滤波通过对邻域像素的平均值来代替中心像素值，从而达到平滑图像的效果；而中值滤波则是通过将中心像素替换为邻域内的中间值来进行噪声抑制，尤其在去除椒盐噪声方面效果显著。这两种方法各有优势，在不同的应用场景下可以选择合适的技术进行处理。