图像增强算法

求小波图像融合算法小波融合实例：clc;clearall;closeall;%%读取两幅图像X1=imread('rice.png');X2=imread('cameraman.tif');ifndims(X1)==3X3=rgb2gray

图像边缘检测算法边缘检测很多方法,你可以找一本数字图像书籍看看,看你需要时MALAB,还是VC++.我曾曾经回答过一个有关canny算子的边缘处理,canny算子是最为经典的边缘检测,效果最好但是其消耗的时间最长.你可以参考参考http:/

图像融合的新算法?图像融合主要关键还是找到两个图像匹配的部分,原来用的harris角点等简单的方法,现在有用siftsurf,频域处理等.再者融合时一般还是加权平均.

matlab算法比较简单的图像压缩的算法基于卡尔曼滤波的算法亲自做过或者基于最大释然估计MAP

图像分割用什么算法好?我来回答,要根据具体情况来定!朋友,以后要努力,去单位i不是每个人都想帮你!

在图像处理中有哪些算法?太多了,去找本书看看吧!给个大概的介绍好了图像处理主要分为两大部分：1、图像增强空域方法有直方图均衡化灰度线性变化线性灰度变化分段线性灰度变化非线性灰度变化（对数扩展指数扩展）图像平滑领域平均法（加权平均法非加权领域

图像处理当中图像去噪和图像增强的区别?去噪也是增强,图像里的随即白点黑点很可能是噪声,通过一定算法去掉这些坏点,即改变它亮度值,这就是去噪.增强更easy,边缘增强,ndvi等等,突出你想看见的信息就是增强.我不知道他们有什么好区别的.

拉普拉斯算子为何能增强图像的边缘?1图像锐化1.1图像锐化的概念在图像增强过程中,通常利用各类图像平滑算法消除噪声,图像的常见噪声主要有加性噪声、乘性噪声和量化噪声等.一般来说,图像的能量主要集中在其低频部分,噪声所在的频段主要在高频段,同

低通滤波器对图像能产生什么增强作用低通滤波,从字面就可以理解,低频信号通过,而高频信号被过滤.也就是说高频信号（变化比较剧烈,如边缘,锯齿等）会被过滤掉,对图像起到平滑作用.

为什么直方图均衡化能有效增强图像因为直方图均衡化处理之后,原来比较少像素的灰度会被分配到别的灰度去,像素相对集中,处理后灰度范围变大,对比度变大,清晰度变大,所以能有效增强图像.

图像的边缘提取与边缘增强有什么区别?边缘提取是指将黑白之间的边缘提取出来,以用于其它函数如尺寸测量、轮廓分析、几何匹配等.而边缘增强是指在边缘分隔不明显的情况下,对图像进行一定的预处理,以提高边缘的对比度,从而更复用边缘提取.如果边缘的对比

彩色图像灰度化用什么算法彩色图像灰度化有什么算法?去看看二值化的算法吧.很多的.

数字图像处理中图像增强和图像分割有什么联系有什么区别?不同的应用领域嘛!图像增强是增强,可以使图像的边缘信息更明朗.比如我用拉普拉斯算子增强,图像的纹理细节减弱,边缘信息增强.得到结果就是一个边界图.图像分割是分割,可以分割不同的区域.比如

英语翻译在进行图像增强的处理过程中,如何有效的增强图像是图像分析中的一个难点,这一步处理的好坏将影响到后面图像处理的效果.谁给翻译下,英文.Intheprocessofimageenhancement,howtoeffectivelyenh

一道数字图像处理方面的题,有关图像增强1个小时希望能有人帮忙用下面左边的模板增强右边的图像,写出其结果,并分析该操作回事什么样的增强不好意思第二排第二个数是3原图忘打了这不是增强模板,而是平滑模板.结果如下 9.0 &n

图像处理中的双线性插值算法的原理何东健的《数字图像处理》光盘第六章有前两种的程序完整程序已发你邮箱核心代码如下：for(y=0;y<nNewHeight;y++){//指向新图像第y行//注意此处宽度和高度是新图像的宽度和高度pNew

“交通指示牌图像处理算法研究”,翻译成英语,Trafficindicationbrandimageprocessingalgorithmresearch交通指示牌的图像处理算法的研究

利用MATLAB实现二维图像傅立叶变换算法给你举个例子：制作一个输入矩阵：img=zeros(128,128);img(60:68,60:68)=1;%中间有个小孔imshow(img);%原图像f=fft2(img,256,256);F=

几种图像阈值分割算法的实现与比较摘要：图像分割是进行图像分析的关键步骤,也是进一步理解图像的基础.该文主要论述了常用的几种图像阈值分割的算法及原理,并以研究沥青混合料的集料特征为背景,从实验角度对图像阈值分割的直方图阈值法、迭代法和大津法进

彩色图像矢量中值滤波算法matlab实现看楼主的意思主要是想实现差分方程先从简单的说起：filter([1,2],1,[1,2,3,4,5])实现y[k]=x[k]+2*x[k-1]y[1]=x[1]+2*0%(x[1]之前状态都用0)=1