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COLOR-TO-GARY
- 这是一个应用MATLAB编写的图片处理的小软件，它可以实现从彩色图像向灰度图象的转化，可以调整图像的对比度、饱和度、量度；并且能够突出图像的轮廓信息，是一个比较不错的图像处理小工具。-This is a MATLAB prepared by the small photo software It can be achieved from the color images to gray scale image conversion, and can adjust the contrast of
车牌定位
- 车牌定位系统是进行车牌自动识别的重要一部分能正确的获得整个图象的车牌部分 具体步骤 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j= Pi
Image_Enhancement.rar
- 首先使用拉普拉斯变换突出图像中的小细节，然后用梯度法突出其边缘。将变换图像与原图叠加，得到混合增强后的图像；最后对图像进行灰度变换（幂次变换）,Laplace transform to highlight the first to use images of small details, and then use the gradient method to highlight its edge. Will transform the image with the image overlay,
imageview
- 这是一个用Qt写的图像浏览软件，其中图像显示用QGraphicsScene显示的，可以实现凸显放大，缩小，旋转，图像自适应，保存等基本功能。适合初学者。-This is an image viewer written using Qt software, including image display with QGraphicsScene shows, can highlight, zoom, rotate, image adaptive, preservation and other bas
invariant-moments
- 自己编写的Hu不变矩c++计算程序，可对图像进行二值化后，搜索二值化图像中的高亮目标并进行数字标注，同时查看搜索到的每个目标的七阶不变矩-The Hu invariant moments to write your own calculation program, the image can be binary, the search in the binary image digital mark targets and highlight the same time, view the se
vehiclenumberplatesegmentationandextraction
- 车牌检测与识别技术的相关技术： 提出一种梯度增强法对图像边缘进行增强, 该方法主要通过对图像本身信息进行简单梯度变换以突出图像边缘, 并辅以数学形态学中的膨胀法实现牌照的快速定位. 在字符分割部分, 给出了最小面积旋转法以确定牌照的最佳旋转角, 并采用垂直投影法分割牌照中的字符 -License plate detection and recognition technology related technologies: a gradient-enhanced
enhance
- 在图象中，边缘是由灰度级和相邻域点不同的象素点构成的。因而，若想增强边缘，就应该突出相邻点间的灰度级的变化。微分运算可用来求信号的变化率，因而具有加强高频分量的作用。如果将其应用在图象上，可使图象的轮廓清晰。由于我们常常无法事先确定轮廓的取向，因而挑选用于轮廓增强的微分算子时，必须选择那些不具备空间方向性的和具有旋转不变的线形微分算子。-In the image, the edge is adjacent to the gray-scale and different domains consi
tuxiangfenge
- 自己写的实验报告，关于图像分割的 根据实验要求，利用MATLAB软件中的图像处理工具箱，做baota.jpg图像的分割，目的达到突出图片中主要目标区域，将其分割出来，附带实验总结及经验。-Written report of his experiments on the image segmentation is based on experimental requirements, the use of MATLAB software, the image processing toolbo
AnAdaptiveSmoothingandEnhancemenfoDigitalImage
- 图像的平滑与增强是数字图像处理过程中的重要步聚,图像平滑可以消减噪声,但会丢失细节,增强可以突出 边缘但同时会放大噪声。为了解决图像平滑与增强之间的矛盾关系,提出一种图像的自适应平滑与增强方法,在进行滤波 时,动态确定所处理像素点的滤波权值,在平滑了图像区域内部的同时,又对图像中的区域边缘进行锐化增强,有效解决了 图像平滑与增强的矛盾。-The image smoothing and enhancement of digital image processing of the imp
Grayscaleimagesofthetwotogether
- 把两个灰度图象融合在一起：用小波函数sym4对图象1进行2层分解，然后对分解系数图像融合：进行处理，突出轮廓，弱化细节。小波函数sym4对图象2进行2层分解。最后在小波的变换域里进行融合，再进行融合的系数的重构。-Grayscale images of the two together: The wavelet function sym4 1 to 2 layers of image decomposition, image fusion and the decomposition coeffi
hdp
- it is focus the image processing of backlight can separate the shadow, midtone and highlight.
enhancement
- 对原始图像进行二层小波分解，然后 处理分解系数,突出轮廓,弱化细节，对图像进行增强处理。 -Second floor of the original image wavelet decomposition and then the decomposition coefficients, highlight the profile, weakening the details of the image enhancement processing.
diphwk1
- 基于空间域、频域图像增强的边缘凸显方法，matlab实现，文件包含实验图像代码以及文字报告-Based on space domain, frequency domain methods highlight the edges of image enhancement
chepaichuli
- 使用时打开此例题目录下pic中的图片，然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，就可以实现精确的车牌定位。 具体步骤 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性
edge-detection-(8)
- 对图像的边缘检测的描述，可以突出图像的边缘信息，消除边缘的噪声-Edge detection for image descr iption, you can highlight the edges of the image information, to eliminate edge noise
chepaidingwei
- 使用时打开此例题目录下pic中的图片，然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，就可以实现精确的车牌定位。 具体步骤 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性
huiduxingtaixue
- Lee滤波，针对sar图像的处理，效果比较突出能有效的滤除噪声，突出我们需要的目标-Lee filtering for sar image processing, the more prominent effect can effectively filter out the noise, we need to highlight the target
Lena
- lena的一些简单的图像处理，比如有打开、反白等-lena ，some simple image processing, such as open, highlight
Image_edge_detection
- 图像边缘检测，可用于图像增强，有利于突出地区的细节。-Image edge detection, can be used for image enhancement, is conducive to highlight details.
lashen
- 用于图像拉伸，对图像进行直方图均衡化后，开始进行指数拉伸，突出主要部分。-For image tensile index stretch the image histogram equalization, highlight the main part.