数字图像处理系统的基本功能实现（含完整代码），使用matlab实现，构建GUI人机交互界面，上传的是全部的代码（m文件），供大家使用。直方图均衡化处理，规定化处理，对图像进行局部均衡化处理，将图像按位平面进行切片展示、使用多种算子对图像进行锐化处理、使用多种处理方法对加噪图像进行平滑处理、使用多种方法对图像进行伪彩色增强、对图像进行同态滤波增强、对图像进行灰度变换（线性变换和非线性变换）、对图像进行简单的取反操作处理、使用多种方法对加噪图像进行滤波处理。
2023-01-10 16:27:52
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为了提高图像置乱性能，把具有非周期性、遍历性、伪随机性和对初值的高度敏感性的混沌系统应用到图像置乱中，提出了基于混沌的数字图像置乱算法。为了得到最好的置乱效果，采用混合蛙跳算法来优化置乱算法的参数。通过算法的仿真实验表明该算法具有较好的置乱效果，并具有较强的抗剪切攻击和抗噪声攻击能力。
2023-01-08 23:04:51
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利用Python和Opencv算法，实现下述功能：
1、从网上下载一张纯色背景前的老人面部照片，并且要求背景颜色与皮肤、衣服的颜色区别较大。
2、准备一张风景图片。
3、利用图像增强算法处理人像照片，以提升照片的品质。
4、利用图像处理算法去除老人面部的皱纹或色斑，实现美颜功能。
5、利用图像处理算法处理风景图片，使风景图片变得模糊，实现背景虚化。
6、利用图像处理算法将步骤4得到的人像图像进行二值化处理，人像部分为0，背景部分为1。
7、利用步骤6得到的二值图像将步骤5得到的风景图像中用于合成人像区域的像素置为黑色后，与步骤4得到的人像图像进行合成，实现人像迁移。
2023-01-04 12:27:58
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内容包含数据集、完整源码以及运行结果。
实验内容：利用GAN网络、mnist数据集生成数字图像。
实验过程：1.进行环境配置
2.首先进行数据准备，将MNIST数据集离线下载，添加至对应的路径，避免代码执行过程中重复下载。
2.对MNIST数据集进行可视化展示，便于之后对比。
3.导入程序需要的模块，如torch、numpy等。
4.对分析器进行参数设定与解析。
5.定义生成器和判别器，实现隐藏层、BN以及前向传播。
6.定义损失函数。
7.初始化生成器、判别器和使用GPU加速。
8.定义神经网络优化器，使用动量梯度下降法。
9.对生成网络和训练网络进行训练。
10.结果保存。
11.修改参数，进行结果对比并分析。
2023-01-03 11:26:16
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