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图像去噪

于 2022-03-05 发布 文件大小:263.91 kB
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代码说明:

使用块编码的图像去噪这里我们使用块编码到图像编码和实施这一使用二维块编码算法来达到更好的过滤

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  • avit2mpg avi转mpg源代码 c++
    AVI转mpg的源代码,用C++编写,用VC编辑器打开,对视频格式进行转换的源代码,很好的参考资源。
    2022-03-03 03:23:30下载
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  • KLT跟踪算法
    此为KLT跟踪代码,压缩包内部包含了关于此代码的详细介绍与适用方法。可以自定义跟踪图片数量,压缩包里也提供了演示图片已经已有的实验结果。此代码源于Stanford,同时KLT is now in the public domain.  Stanford"s Office of Technology Licensing has removed the non-commercial restriction.
    2022-03-30 04:30:38下载
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  • 完整的指纹识别源代码 vc版
    // FingerDemo.cpp : Defines the class behaviors for the application. // #include "stdafx.h" #include "FingerDemo.h" #include "MainFrm.h" #include "ChildFrm.h" #include "FingerDemoSet.h" #include "FingerDemoDoc.h" #include "FingerDemoView.h" #include "FingerDBM.h" #include "Authentication.h" 请点击左侧文件开始预览 !预览只提供20%的代码片段,完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报
    2022-08-03 16:24:52下载
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  • 使用双边滤波器去除自然的雨
    从自然看图像与低通滤波器和高通滤波器的帮助下删除雨的有效方法。因为它并不清楚的图像了在雨中我们可以消除图像的雨滴。通过这段代码中,我们可以获得清晰的图像。1.输入图像2.转换为灰度3.预计算高斯距离权重。4.申请双边滤波器。5.提取局部区域。6.计算高斯强度加权。7.计算双边滤波响应。8.图像分析的 K-均值聚类9.K SVD 算法的应用
    2022-09-30 19:25:03下载
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  • 3Dviewer——MIP, Color, Slice and Shaded 3D (shearwarp) Volume Rendering, interactive 3D view/measurem
     ;
    2022-03-15 20:46:19下载
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  • Matlab全景拼接
    此代码演示了如何使用基于特征的图像配准技术自动创建一个全景。特征检测和匹配是在许多计算机视觉应用,例如图像配准,跟踪,及物体检测用强大的技术。在这个例子中,基于特征的技术被用于自动缝合在一起的一组图像。为图像拼接的方法是基于特征的图像配准的扩展。代替登记一对图像中的,多个图像对被依次登记相对于彼此以形成全景图。
    2022-05-05 22:44:51下载
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  • VC++实现读取BMP
    用VC++实现BMP图像读取,不使用现成读取函数,通过读取文件实现,能显示图像大小及位图信息,同时显示鼠标处的RGB值
    2022-03-05 02:54:42下载
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  • LBP代码matlab实现
    本代码是使用matlab实现的LBP算法,适合于初学者进行学习研究,如果在学习中间遇到问题,欢迎大家相互交流学习,共同进步提高。
    2022-07-20 11:26:40下载
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  • kalman+camshift 跟踪程序
    针对camshift跟踪容易丢失目标问题,加入了kalman滤波来预测下一个可能存在的位置,跟踪丢失的几率降低。cam-shift算法的原型是mean-shift算法,后者的核心是沿某种函数的梯度方向迭代,之后根据迭代次数和误差阈值收敛于某一个范围,这个范围就是“要找”的区域。 这个函数是目标区域色彩直方图在当前关键帧的投影得到的图像,可以把这个图像理解成一种空间函数分布——色彩地形图。 cam-shift算法是对mean-shift算法的升级,可以进行窗口可变的迭代……cam-shift是一种基于密度函数迭代的跟踪算法,对运动不敏感,所以不能进行两帧之间目标的关联分析(这一部分要我们自己做)。而这个算法之所以能够用来跟踪,我认识是算法的前提假设,相连帧间目标的运动是微小的,即运动是近似连续的,这样密度函数是连续的,就可以沿梯度方向寻找局部最优值,这是这个局部最值就是目标区域。 cam-shift算法很容易跟丢,这是因为密度函数可能有多个峰,而梯度搜索很容易掉进局部最优值,而不能再到全局最优。多峰值的出现是因为背景的干扰。所以密度函数的选取,即目标特征的表示方式,是一个很重要的部分。
    2022-05-28 22:57:31下载
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  • 超分辨率
    图像的超分辨率处理。将一张正方形图像先降采样变成原来的1/16,然后经过迭代反投影算法再变回原来的大小。将小图和大图比较可以发现清楚了很多。注意一定要放入正方形的图。迭代反投影算法是将模拟低分辨率图像和观测低分辨率图像的误差叠加到当前估计高分辨率图像,生成新的高分辨率估计图像,进行欠采样得到当前低分辨率模拟图像,不断循环迭代这个过程,直到误差精确达到要求范围或直到迭代次数完成(避免出现死循环)。
    2022-03-22 22:46:38下载
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