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对比度
对比度
用灰度共生矩阵提取五个纹理特征
熵
均匀度
相关性
能量
对比度
用灰度共生矩阵提取五个纹理特征包括:熵、均匀度、相关性、能量、对比度
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直方图均衡化
直方图均衡化
均匀分布
对比度
局部对比度
图像处理
直方图均衡化处理的“中心思想”是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸,重新分配图像像素值,使一定灰度范围内的像素数量大致相同。直方图均衡化就是把给定图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布。 缺点: 1)变换后图像的灰度级减少,某些细节消失; 2)某些图像,如直方图有高峰,经处理后对比度不自然的过分增强。 直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法。 这种方法通常用来增加许多
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matlab代码实现retinex算法
retinex算法
matlab代码
图像增强
对比度
retinex算法的一个源代码,用于图像增强处理,能比较好的提高对比度
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matlab代码实现同态滤波
同态滤波
动态范围
对比度
同态滤波,效果很好。压缩动态范围,提高对比度。
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Tamura纹理特征的六个分量
Tamura纹理特征
粗糙度
对比度
方向度
线像度
规整度
Tamura纹理特征的六个分量对应于心理学角度上纹理特征的六种属性,分别是粗糙度(coarseness)、对比度(contrast)、方向度(directionality)、 线像度(linelikeness)、规整度(regularity)和粗略度(roughness)。其中,前三个分量对于图像检索尤其重要。程序包包含了matlab计算Tamura纹理特征的子函数和主函数。
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图像增强的目标是改进图片的质量
图像增强
改进图片
对比度
模糊
噪声
图像增强的目标是改进图片的质量,例如增加对比度,去掉模糊和噪声,修正几何畸变等;图像复原是在假定已知模糊或噪声的模型时,试图估计原图像的一种技术。 图像增强按所用方法可分成频率域法和空间域法。前者把图像看成一种二维信号,对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。采用低通滤波(即只让低频信号通过)法,可去掉图中的噪声;采用高通滤波法,则可增强边缘等高频信号,使模糊的图片变得清晰。具有代表性的空间域算法有局部求平均值法和中值滤波(取局部邻域中的中间像素值)法等,它们可用于去除或减弱噪声。
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matlab图像对比度的计算
计算图像对比度
关键词: matlab
图像
对比度
计算
matlab图像对比度的计算 文件中包含许多不同对比度的图片
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matlab图像处理
图像处理
拉普拉斯算法
对比度
中值滤镜
噪点
本文件包括三种处理图像的算法,包括利用拉普拉斯算法锐化图像,调整图像的对比度,利用中值滤镜去除噪点。对matlab初学者和对图像处理感兴趣的人应该很有帮助。
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用于SIFT变化的关键点判断
SIFT变化
关键点判断
对比度
herrian矩阵
DOG
用于SIFT变化的关键点判断,定对比度和herrian矩阵,最后结果为关键点在DOG里的坐标!
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图像增强对比度的处理
图像增强
对比度
处理
MATLAB
灰度拉伸
主要是用matlab进行图像增强对比度的处理,采用的方法是灰度拉伸
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Matlab
BP
GPS
DOA
RBF
FDTD
TDOA
Kalman
PWM
SAR
ukf
Gabor
16QAM
pso
K
LMS
TSP
Gardner
AR
5G
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