【图像去噪】基于均值+中值+高通低通+巴特沃斯+PCA+小波+维纳滤波实现图像去噪含Matlab源码
2022-05-15 22:22:27
1.19MB
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使用python，不调用opencv库函数的前提下进行BSCB算法图像修复。扩散过程和修复过程、测试图像和图像掩模都在里边。
2022-05-14 19:06:34
715KB
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移动平均阈值化python代码，能有效的处理被正弦亮度遮蔽的文本图像和被斑点遮蔽污染文本的图像
2022-05-13 22:10:38
1KB
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RDN
该存储库是。
要求
PyTorch 1.0.0
脾气暴躁的1.15.4
枕头5.4.1
h5py 2.8.0
tqdm 4.30.0
火车
可以从下面的链接下载转换为HDF5的DIV2K，Set5数据集。
数据集
规模
类型
关联
DIV2K
2个
火车
DIV2K
3
火车
DIV2K
4
火车
第5集
2个
评估
第5集
3
评估
第5集
4
评估
否则，您可以使用prepare.py创建自定义数据集。
python train.py --train-file " BLAH_BLAH/DIV2K_x4.h5 " \
--eval-file " BLAH_BLAH/Set5_x4.h5 " \
--outputs-dir " BLAH_BLAH/outputs " \
2022-05-13 21:04:12
3.57MB
本文利用python opencv进行图像的边缘检测，一般要经过如下几个步骤：
1、去噪
如cv2.GaussianBlur()等函数；
2、计算图像梯度
图像梯度表达的是各个像素点之间，像素值大小的变化幅度大小，变化较大，则可以认为是出于边缘位置，最多可简化为如下形式：
3、非极大值抑制
在获得梯度的方向和大小之后，应该对整幅图像做一个扫描，去除那些非边界上的点。对每一个像素进行检查，看这个点的梯度是不是周围具有相同梯度方向的点中最大的。如下图所示：
4、滞后阈值
现在要确定那些边界才是真正的边界。这时我们需要设置两个阈值：minVal 和maxVal。当图像的灰度梯度高于maxVal
2022-05-12 10:38:13
159KB
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智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真
2022-05-10 00:42:34
2.16MB
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智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码
2022-05-09 17:05:42
601KB
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主要介绍了Python调用OpenCV实现图像平滑代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
2022-05-08 20:19:21
679KB
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智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码
2022-05-06 12:31:02
1.23MB
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智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码
2022-05-04 18:21:15
601KB
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