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C#图像处理，通过VS2015测试，包含均值滤波、中值滤波、边缘提取和锐化源代码。

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简介：
花费了50个c币，真是划算极了！我下载后，亲自重新编译了一遍。最初的项目是基于Visual Studio 2005开发的，而我使用的是Visual Studio 2015进行编译。编译结果显示代码可以正常运行。务必注意，在项目属性中设置“允许执行不安全代码”选项，以确保顺利执行。

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  • C#图像处理源码：均值与中值滤波、边缘检测及锐化（已通过VS2015测试）
    优质
    本项目提供一套基于C#语言的图像处理源代码，涵盖了均值与中值滤波、边缘检测和图像锐化等功能，并已在Visual Studio 2015环境下验证有效。 我花了50个C币下载了一个项目文件，并自己重新编译了一下。原项目是用VS2005开发的，我在VS2015上进行了编译并且代码可以正常运行。记得在项目的属性设置中要选择允许执行不安全代码选项。
     
  • C#图像处理源码含均值滤波、中值滤波、边缘检测与锐化功能
    优质
    本项目提供了一个使用C#编写的图像处理库，内含多种基础算法实现，包括均值滤波、中值滤波以及经典的边缘检测和图像锐化技术。 C# 图像处理源代码包括均值滤波、中值滤波、边缘提取和锐化等功能，测试通过且非常好用。
     
  • 基于MATLAB的均值滤波、中值滤波及边缘提取在图像处理中的应用
    优质
    本研究探讨了利用MATLAB平台实现图像处理技术，包括均值滤波、中值滤波以及边缘提取算法的应用，旨在改善图像质量与特征识别。 这个程序使用MATLAB自定义代码实现了对图像的均值滤波、中值滤波、边缘提取以及DFT等功能。所有功能都是通过自定义函数来实现的。
     
  • 自编MatLab均值滤波、中值滤波和高斯滤波图像处理函数
    优质
    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。
     
  • 数字图像处理中的中值滤波与均值滤波（C++及OpenCV）
    优质
    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。
     
  • 图像的均值与中值滤波处理
    优质
    图像的均值与中值滤波处理是一种常用的数字图像处理技术，用于减少噪声和改善图像质量。通过计算局部像素的平均值或中间值替代原值，可以有效平滑图像并保持边缘细节。 均值滤波和中值滤波是处理图像的两种常用方法。
     
  • Matlab中的图像处理：中值滤波与均值滤波程序
    优质
    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。
     
  • 中值滤波与均值滤波在图像处理中的应用
    优质
    本研究探讨了中值滤波和均值滤波两种技术在数字图像处理领域中的具体应用，包括去噪、边缘保持及细节增强等方面，并对比分析它们各自的优缺点。 对灰度图片加入噪声后，使用中值滤波和均值滤波进行处理以观察锐化效果。通过比较这两种方法的结果，可以清楚地看出它们之间的区别。
     
  • MATLAB图像处理（去噪、滤波、锐化及边缘检测）
    优质
    本课程全面介绍使用MATLAB进行图像处理的技术，包括去噪、滤波增强、锐化和边缘检测等核心方法。适合初学者掌握基础算法与实践操作。 MATLAB程序（图像去噪、滤波、锐化及边缘检测）对研究图像处理算法很有帮助。
     
  • BMP图像的均值滤波处理-C++
    优质
    本项目使用C++实现对BMP格式图像进行均值滤波处理，通过滑动窗口计算像素点的新灰度值，达到平滑图像和减少噪声的效果。 图像处理-读取bmp图像并进行均值滤波-C++