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数字图像处理实验源代码（包括中值滤波、灰度拉伸及图像平滑模板等）

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简介：
本资源包含多种数字图像处理技术的实验源代码，涵盖中值滤波、灰度拉伸以及不同类型的图像平滑模板等内容。适用于学习与研究数字图像处理的师生使用。 用C语言实现数字图像处理中的多种操作：如图像的灰度变换、图像的中值滤波、线性变换、缩放、平移、旋转、灰度直方图绘制以及开运算与闭运算等，并设定膨胀/腐蚀元素等功能。

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  • 数字图像处理实验源代码（包括中值滤波、灰度拉伸及图像平滑模板等）
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    本资源包含多种数字图像处理技术的实验源代码，涵盖中值滤波、灰度拉伸以及不同类型的图像平滑模板等内容。适用于学习与研究数字图像处理的师生使用。 用C语言实现数字图像处理中的多种操作：如图像的灰度变换、图像的中值滤波、线性变换、缩放、平移、旋转、灰度直方图绘制以及开运算与闭运算等，并设定膨胀/腐蚀元素等功能。
     
  • 数字图像处理中的平滑滤波技术
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    本简介探讨了数字图像处理中平滑滤波技术的应用与原理，旨在减少噪声和细节信息，提高图像质量。通过分析几种常见的平滑方法及其优缺点，为相关领域研究提供理论参考和技术支持。 在数字图像处理领域，平滑滤波是一种常用的技术手段，用于减少图像中的噪声或细节，并使图像看起来更加平滑。这种技术可以通过多种卷积核实现，其中最常见的是均值滤波和高斯滤波。 平滑滤波广泛应用于各种场景中，包括但不限于降低图像噪音、创建模糊效果以及辅助边缘检测等任务。选择合适的平滑方法及其参数需要根据具体的使用需求和待处理的图像特性来决定。
     
  • MATLAB中的灰度图像拉伸
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    本文介绍了在MATLAB环境下对灰度图像进行拉伸处理的方法与技巧，旨在改善图像对比度和视觉效果。 I = imread(chez.jpg); J = rgb2gray(I); % 将输入图像转换为灰度图像；如果输入的图像是灰度图像，则不需要此步骤 subplot(2, 2, 1), imshow(J) title(原始灰度图) subplot(2, 2, 2), imhist(J) title(原始灰度直方图) K = imadjust(J); % 使用函数imadjust进行灰度拉伸 % K=imadjust（I，[low_in high_in],[low_out high_out]） subplot(2, 2, 3), imshow(K) title(灰度拉伸效果图) subplot(2, 2, 4), imhist(K) title(灰度拉伸后图像直方图)
     
  • 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。
     
  • RAR文件中的MFC图像处理：图像增强与平滑（含高斯平滑、中值滤波、拉普拉斯锐化及Sobel锐化源码）
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    本项目提供了一个RAR文件，内含基于MFC框架实现的各种图像处理技术的源代码，包括图像增强、平滑等操作。具体而言，该资源涵盖了高斯平滑、中值滤波器应用、拉普拉斯算子锐化以及Sobel边缘检测算法的具体实现方法。 该资源主要参考我的博客《数字图像处理》第七部分：MFC图像增强之普通平滑、高斯平滑、Laplacian、Sobel及Prewitt锐化详解。内容涵盖了基于VC++6.0 MFC的图像处理应用知识，通过MFC单文档视图实现显示BMP图片并进行增强操作，包括各种滤波和锐化方法的应用。代码中包含详细注释以方便学习理解。此资源免费提供，并希望读者结合原文深入学习，尤其对初学者有所帮助。
     
  • C语言中的值滤波——数字图像处理实验
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    本实验探讨了在C语言环境下实现值滤波技术于数字图像处理的应用，重点研究了如何通过编程优化图像质量。 以下是用C语言实现图像中值滤波的111行代码示例： ```c for(w=0; w  
  • 针对灰度图像的非线性拉伸处理
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    本研究探讨了一种新的非线性拉伸算法，旨在改善灰度图像的对比度和视觉效果，特别适用于光照条件不佳的情况。通过实验验证了该方法的有效性和优越性。 这段程序对灰度图像进行非线性拉伸处理。它将图像的灰度值分为三段：低灰度级、中灰度级和高灰度级，并分别对这三段进行压缩，以增强亮部与暗部之间的对比度。这种操作可以使明亮区域更加突出，而较暗的部分则显得更暗，从而有助于提高目标跟踪的效果。
     
  • 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。
     
  • C语言实现的数字图像处理中值滤波代码
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    本段代码采用C语言编写，实现了对数字图像进行中值滤波处理的功能，有效减少噪声干扰。 在VC平台上可以顺利运行的程序。该程序包含图片处理功能：首先将jpg文件解压为bmp格式，然后使用中值滤波方法对原图进行滤波并显示结果。通过逐点描图的方式展示图像处理过程，非常适合初学者学习和理解图像处理的基本原理和技术。
     
  • 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