程序代碼說明 P0301：數字圖像矩陣數據的顯示及其傅立葉變換 P0302：二維離散余弦變換的圖像壓縮 P0303：采用灰度變換的方法增強圖像的對比度 P0304：直方圖均勻化 P0305：模擬圖像受高斯白噪聲和椒鹽噪聲的影響 P0306：采用二維中值濾波函數medfilt2對受椒鹽噪聲干擾的圖像濾波 P0307：采用MATLAB中的函數filter2對受噪聲干擾的圖像進行均值濾波 P0308：圖像的自適應魏納濾波 P0309：運用5種不同的梯度增強法進行圖像銳化 P0310：圖像的高通濾波和掩模處理 P0311：利用巴特沃斯（Butterworth）低通濾波器對受噪聲干擾的圖像進行平滑處理 P0312：利用巴特沃斯（Butterworth）高通濾波器對圖像進行銳化處理
上傳時間： 2015-06-16
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一種基于家庭進行選擇的遺傳算法VC++源程序，經測試其性能優于一般算法和自適應算法。
上傳時間： 2015-06-29
上傳用戶：luke5347
數字圖像矩陣數據的顯示及其傅立葉變換 二維離散余弦變換的圖像壓縮 采用灰度變換的方法增強圖像的對比度 直方圖均勻化 模擬圖像受高斯白噪聲和椒鹽噪聲的影響 采用二維中值濾波函數medfilt2對受椒鹽噪聲干擾的圖像濾波 用MATLAB中的函數filter2對受噪聲干擾的圖像進行均值濾波 圖像的自適應魏納濾波 運用5種不同的梯度增強法進行圖像銳化 圖像的高通濾波和掩模處理 用巴特沃斯（Butterworth）低通濾波器對受噪聲干擾的圖像進行平滑處理 利用巴特沃斯（Butterworth）高通濾波器對圖像進行銳化處理
上傳時間： 2015-07-01
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車牌定位－－－VC++源代碼程序 1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預處理:中值濾波。 3.二值化:用一個初始閾值T對圖像A進行二值化得到二值化圖像B。 初始閾值T的確定方法是:選擇閾值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分別是最高、最低灰度值。 該閾值對不同牌照有一定的適應性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區域。 4.削弱背景干擾。對圖像B做簡單的相鄰像素灰度值相減,得到新的圖像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左邊緣直接賦值,不會影響整體效果。 5.用自定義模板進行中值濾波 區域灰度基本被賦值為0。考慮到文字是由許多短豎線組成,而背景噪聲有一大部分是孤立噪聲,用模板(1,1,1,1,1)T對G進行中值濾波,能夠得到除掉了大部分干擾的圖像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法檢測車牌水平位置,利用垂直投影法檢測車牌垂直位置。 7.區域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時間： 2013-11-26
上傳用戶：懶龍1988
matlab 自適應遺傳算法源程序，用到了G-S正交化分解，大家可以用QR分解做一下，應該會使程序更簡單一點．
上傳時間： 2013-11-25
上傳用戶：zm7516678
matlab做的可視化界面，實現濾波器的自己設計，功能和自帶的fdatool差不多，可是代碼更好懂一些。有需要的可以看一下
上傳時間： 2014-11-17
上傳用戶：yy541071797
ACE自適配通信環境（ADAPTIVE Communication Environment）是可以自由使用、開放源碼的面向對象（OO）框架（Framework），在其中實現了許多用于并發通信軟件的核心模式。ACE提供了一組豐富的可復用C++ Wrapper Facade（包裝外觀）和框架組件，可跨越多種平臺完成通用的通信軟件任務，其中包括：事件多路分離和事件處理器分派、信號處理、服務初始化、進程間通信、共享內存管理、消息路由、分布式服務動態（重）配置、并發執行和同步，
標簽： Communication Environment Framework ADAPTIVE
上傳時間： 2014-01-22
上傳用戶：youlongjian0
P0301：數字圖像矩陣數據的顯示及其傅立葉變換 P0302：二維離散余弦變換的圖像壓縮 P0303：采用灰度變換的方法增強圖像的對比度 P0304：直方圖均勻化 P0305：模擬圖像受高斯白噪聲和椒鹽噪聲的影響 P0306：采用二維中值濾波函數medfilt2對受椒鹽噪聲干擾的圖像濾波 P0307：采用MATLAB中的函數filter2對受噪聲干擾的圖像進行均值濾波 P0308：圖像的自適應魏納濾波 P0309：運用5種不同的梯度增強法進行圖像銳化 P0310：圖像的高通濾波和掩模處理 P0311：利用巴特沃斯（Butterworth）低通濾波器對受噪聲干擾的圖像進行平滑處理 P0312：利用巴特沃斯（Butterworth）高通濾波器對圖像進行銳化處理
上傳時間： 2013-11-29
上傳用戶：lanwei
1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預處理:中值濾波。 3.二值化:用一個初始閾值T對圖像A進行二值化得到二值化圖像B。 初始閾值T的確定方法是:選擇閾值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分別是最高、最低灰度值。 該閾值對不同牌照有一定的適應性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區域。 4.削弱背景干擾。對圖像B做簡單的相鄰像素灰度值相減,得到新的圖像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左邊緣直接賦值,不會影響整體效果。 5.用自定義模板進行中值濾波 區域灰度基本被賦值為0。考慮到文字是由許多短豎線組成,而背景噪聲有一大部分是孤立噪聲,用模板(1,1,1,1,1)T對G進行中值濾波,能夠得到除掉了大部分干擾的圖像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法檢測車牌水平位置,利用垂直投影法檢測車牌垂直位置。 7.區域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時間： 2014-01-08
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液晶顯示調試程序。初始化程序，可顯示漢字，英文字符和自造字符
上傳時間： 2015-10-16
上傳用戶：zhichenglu
