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  • 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

    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

    標簽: 數字圖像 傅立葉變換 二維離散余弦變換 二維

    上傳時間: 2015-07-01

    上傳用戶:xieguodong1234

  • 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

    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。

    標簽: 1.24 256 圖像 閾值

    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

    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.

    標簽: matlab 算法 源程序

    上傳時間: 2013-11-25

    上傳用戶:zm7516678

  • matlab做的可視化界面

    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

    標簽: matlab 可視化

    上傳時間: 2014-11-17

    上傳用戶:yy541071797

  • 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:

    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

    標簽: P0301 P0302 P0303 P0304

    上傳時間: 2013-11-29

    上傳用戶:lanwei

  • 本書以最新的資訊家電、智慧型手機、PDA產品為出發點

    本書以最新的資訊家電、智慧型手機、PDA產品為出發點,廣泛並深入分析相關的嵌入式系統技術。 適合閱讀: 產品主管、系統設計分析人員、欲進入此領域的工程師、大專院校教學. 本書效益: 為開發嵌入式系統產品必備入門聖經 進入嵌入式系統領域的寶典 第三代行動通訊終端設備與內容服務的必備知識.

    標簽: PDA

    上傳時間: 2015-09-03

    上傳用戶:阿四AIR

  • 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-G

    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。

    標簽: Gmax-G 1.24 Gmax 閾值

    上傳時間: 2014-01-08

    上傳用戶:songrui

  • 液晶顯示調試程序。初始化程序

    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

    標簽: 液晶顯示 初始化程序 調試 程序

    上傳時間: 2015-10-16

    上傳用戶:zhichenglu

  • 模擬電梯運行程序 功能如下: 初始化時

    模擬電梯運行程序 功能如下: 初始化時,電梯位于第一層; 有鍵按下時,開始運行   運行時距離相差一層的才被記錄并 向上運行時記下所有的所在層下面的請求; 向下運行時記下所有的所在層上面的請求; 到達樓層后,關掉指示燈,開門并停留20S 在停留的20S中包含關門的時間 在停留期間,按下關門則立即關門! 假設關門的時間是5S,在這個時間內按下開門時將開門停留 當有人按下該層按鈕時,則自按下起停留20S 然后關門繼續運行 當到達樓層時,傳感器輸出高電平 ************************************************************ I/O口描述: 模擬方式驅動: P0口連接DAC0832的數據口 P2_6<-->CS1 P2_7<-->CS2 P2口作為傳感器信號輸入端 P2_0-P2_4<-->1~5 P1口作為來自按鍵的控制信號輸入端 P1_0~P1_6<--> 按鍵的 1~7 timer1作為定時器定時20S使用

    標簽: 模擬 初始化 電梯 運行程序

    上傳時間: 2013-12-31

    上傳用戶:cazjing

  • ollydbg完全教程。OllyDbg 是一種具有可視化界面的 32 位匯編-分析調試器。它的特別之處在于可以在沒有源代碼時解決問題

    ollydbg完全教程。OllyDbg 是一種具有可視化界面的 32 位匯編-分析調試器。它的特別之處在于可以在沒有源代碼時解決問題,并且可以處理其它編譯器無法解決的難題。 一,什么是 OllyDbg? 二,一般原理[General principles] 三,反匯編器[Disassembler] 四,分析器[Analysis] 五,Object掃描器[Object scanner] 六,Implib掃描器 [Implib scanner] 七,如何開始調試[How to start debugging session] 八,CPU 窗口[CPU window] 九,斷點[Breakpoints] 十,內存映射窗口[Memory map window] 十一、十二,監視與監察器[Watches and inspectors] 十三,線程[Threads] 十四,復制到剪切板[Copy to clipboard] 十五,調用棧[Call stack] 十六,調用樹[Call tree] 十七,選項[Options] 十八,搜索[Search] 十九,自解壓文件[Self-extracting (SFX) files] 二十,單步執行與自動執行[Step-by-step execution and animation] 二一,Hit跟蹤[Hit trace]

    標簽: ollydbg OllyDbg 32 教程

    上傳時間: 2016-01-02

    上傳用戶:xhz1993

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