DR边缘增强图像处理对尘肺诊断结果判读影响的评价.pdf

多媒体， Visual Studio 图像显示与处理 ，对图像进行二值化、求边缘、增强等处理 适用于电子信息类，通信工程。

边缘增强：通过锐化或微分以增强边缘。 roberts： sobel： convol：使用给定的方形滤波核通过卷积实现。 直接图形篇 － 图像处理 右图：原始图像 下图：自左至右依次为roberts、sobel、convol

原创GUI图像处理程序现实现中值滤波及边缘增强-image enhancement processing.rar 经过一段时间的学习，以及受到论坛的一些启发，自己编写的一个GUI程序，中值滤波和边缘增强的算法是自己写的，也请大家指点指点，另外运行的时候发现处理BMP格式很慢，这个问题还在研究中，也欢迎大家提出意见。:)

最大类间方差（OSTU 自适应阈值提取 图像边缘增强算法 MATLAB代码

vb图像处理 边缘增强 低通滤波 彩色增强 掩模匹配法 彩色变换 二值化 边缘增强 图象平滑处理 灰度拉伸 直方图

研究了螺旋型波带片的成像特性。螺旋型波带片是一种新型成像元件,能够实现光学希尔伯特变换,获取边缘增强图像。采用快速傅里叶变换算法对螺旋型波带片的成像进行了数值模拟,分析了其成像特性并实验进行验证。通常螺旋型波带片作为空间滤波器要求物距满足夫琅禾费(Fraunhofer)衍射条件,理论计算表明在某些菲涅耳(Fresnel)衍射区域内螺旋型波带片仍可获得良好的成像效果,因此螺旋型波带片的实际视场比根据夫琅禾费衍射条件限定的视场要大。实验结果与数值模拟的吻合很好。因此利用快速傅里叶变换算法对螺旋型波带片成像质量模拟可以有效评估成像质量,对螺旋波带片显微镜的设计有重要的指导意义。

matlab边缘增强的代码通过融合增强水下图像 注意：所有代码都集成在我新创建的存储库：中，以后将删除该存储库，并且新存储库中也提供了该存储库的压缩文件：。 它是Java的算法实现，该算法在Cosmin Ancuti于2012年出版的“通过Fusion增强水下图像和视频”中提出。 本文介绍了一种增强水下视频和图像的新颖策略。 该策略基于融合原理，仅从图像的降级版本中得出输入和权重度量。 为了克服水下介质的局限性，定义了两个输入，分别表示原始水下图像/帧的颜色校正和对比度增强版本，还定义了四个权重图，目的是增加由于水下物体退化而导致的远距离物体的可见性。介质的散射和吸收。 该策略是单图像方法，不需要专门的硬件或水下条件或场景结构方面的知识。 融合框架还通过执行有效的边缘保留降噪策略来支持相邻帧之间的时间相干性。 增强的图像和视频的特点是降低了噪声水平，改善了暗区的曝光度，改善了整体对比度，同时显着增强了最精细的细节和边缘。 注意：显示方法的图像是从存储库中获取的：。 并且Matlab的实现也被放在这个项目中。 要求 。 。 为了使OpenCV可以与IntelliJ或Eclipse之类的J

结合【中值滤波，均值滤波，高斯滤波】和【laplacian算子，sobel算子。prewitt算子】对图片进行去噪和边缘增强处理。通过视觉对比和MSE/SNR/PSNR数值对比，得到9种组合的处理效果。

matlab隶属度代码埃德莫特 ⠀ “ EdMot：用于Motif感知社区检测的边缘增强方法” （KDD 2019）的NetworkX实现。 抽象的 网络社区检测是网络分析中的一个热门研究主题。 尽管已提出了许多用于社区检测的方法，但大多数方法仅考虑了单个节点和边缘级别的网络的低阶结构。 因此，它们无法在小的密集子图图案（例如主题）的水平上捕获高阶特征。 近来，已经开发了一些更高阶的方法，但是它们通常集中在基于基元的超图上，该图被假定为连通图。 但是，在某些现实世界的网络中无法确保这种假设。 特别是，超图可能会变得碎片化。 也就是说，尽管原始网络是一个连接图，但它可能由大量连接的组件和孤立的节点组成。 因此，现有的高阶方法将遭受上述碎片问题的严重困扰，因为在这些方法中，即使超图中没有连接的节点属于同一社区，也无法将它们分组在一起。 为了解决上述碎片问题，我们提出了一种用于Motif感知社区检测（EdMot）的Edge增强方法。 主要思想如下。 首先，构建基于主题的超图，并将超图中的前K个最大的连接组件划分为模块。 之后，通过构造边缘集以从每个模块派生集团来增强每个模块内的连通性结构。