双边滤波器的Matlab实现，附例程。简单的实现双边滤波器，是博客的附加例程 基本原理 保留边界细节，模糊变化不明显的区域 我们知道高斯滤波器可以起到模糊图像的作用，而上述的过程是选择性地进行模糊，在这里是对图像的灰度变化进行一个判断，达到模糊该模糊的地方，并保留边缘的细节 这里可以推断，我们需要一个高斯滤波器和一个反映灰度判断的矩阵，来处理高斯滤波器各个位置的权重。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「人生苦短-我选python」的原创文章 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_45083791/article/details/105523919

数字图像处理实验报告：图像的空域滤波 实验内容： 1、读出“girl.bmp”等一幅灰度图像。给读出的图像加入高斯噪声。 2、分别采用3*3、5*5、7*7的模板对加有高斯噪声的图像进行均值滤波，在一个图形显示窗口中显示原图像、加有高斯噪声的图像及均值滤波的图像。比较结果。 3、分别采用3*3、5*5、7*7的模板对加有高斯噪声的图像进行中值滤波，在一个图形显示窗口中显示原图像、加有高斯噪声的图像及中值滤波的图像。比较结果。 4、采用相同大小的模板对加有椒盐噪声的图像分别进行均值滤波和中值滤波，在一个图形 显示窗口中显示原图像、加有噪声的图像、均值滤波的图像及中值滤波的图像，比较结果。

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近年来，汽⻋牌照自动识别技术已经越来越受到人们的重视，⻋牌自动识别技术的关键在于⻋牌定位、字符切割、字符识别及后续处理等。由于受到运算速度及内存大小的限制，以往的⻋牌识别大都是基于灰度图象处理的识别技术。首先要求正确检测出⻋牌区域，如通过Hough变换以检测直线来提取⻋牌边界区域、使用灰度分割及区域生⻓进行区域分割，或使用纹理特征分析技术等。Hough变换的方法在⻋牌区域变形或图象被污损情况下容易失效，而灰度分割则比直线检测的方法要稳定，但当图象在有许多与⻋牌的灰度非常相似的区域时，该方法也容易失效。纹理分析在遇到类似⻋牌纹理特征的其他因素干扰时，⻋牌定位正确率也会受到影响。所以选用了基于⻋牌彩色信息的彩色分割方法。

数字图像处理中的WNNM程序MATLAB代码 是一种比较先进的图像去噪方法

该资源为数字图像处理课程相关的车牌识别系统，语言为matlab。

该系统将普通图像转变为动漫风格，语言为matlab。可作为数字图像处理课程设计或大作业使用，禁止商用，有问题可与博主联系。希望可以帮到大家。

本资料是冈萨雷斯的《数字图像处理（MATLAB版）》MATLAB代码实现教程中的一些书中编写的函数的m文件代码，不需要在学习过程中自己重新编写，方便了对于内容的学习和MATLAB调试的过程

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