FOSSEE-案例研究2-图像处理 由IIT BOMBAY主持的Scilab FOSSEE中也提供了从损坏的卫星图像中去除云的代码作为我暑期实习的贡献。 项目链接如下 从顶部在第19行列出

去除文本空行，让TXT文件不再空行一大堆，影响浏览。

微污染物的影响评价及其去除技术.pdf

在各向异性的物体中,高光被视为是漫反射分量以及镜面反射分量的一种线性组合。单幅图像的高光去除是计算机视觉中一项非常有挑战性的课题。很多方法试图将漫反射分量、镜面反射分量进行分离,然而这些方法往往需要图像分割等预处理过程,方法鲁棒性较差且比较耗时。基于双边滤波器设计了一种高效的高光消除方法,该方法利用最大漫反射色度存在着局部平滑这一性质,使用双边滤波器对色度的最大取值进行传播与扩散,从而完成整幅图像高光去除。方法采用一种加速策略对双边滤波器进行速度优化,与目前流行的方法相比,有效提升了方法的执行效率。与传统

AlphaControls_14.24(含所有组件，激活WebBrowser皮肤，去除商业皮肤提示_懒人包).rar

主要介绍了Python去除、替换字符串空格的处理方法,去除字符串空格有两种方法，一种是 .replace(' old ',' new ')，第二种方法也很简单，需要的朋友可以参考下

基于matlab点云工具箱对点云进行处理一：去除地面，保留剩下的点.rar

自适应切萨罗均值滤波器，用于去除椒盐噪声 引文： S.Enginoğlu，U。Erkan和S.Memiş，2020年。用于去除椒盐噪声的自适应Cesáro均值滤波器，El-Cezeri科学与工程学报，7（1），304-314。 doi： https ： //doi.org/10.31202/ecjse.646359 抽象的： 在这项研究中，我们提出了一种椒盐噪声（SPN）消除方法，即自适应Cesáro均值滤波器（ACmF），并提供了其一些基本概念。 然后，我们将ACmF应用于噪声密度范围从10％到90％的几个测试图像：15个传统测试图像（狒狒，船，桥，摄影师，Elaine，打火石，山，房屋，湖泊，Lena，客厅，鹦鹉，辣椒，海盗和飞机）和40张测试图像（在TESTIMAGES数据库中提供）。 然后，我们将ACmF与最先进的方法进行比较，例如自适应加权均值滤波器（AWMF），不同应用

使用itext开发包对pdf文件进行去水印操作，包括删除图片水印和文字水印。通过遍历pdf的contents对象和xobjects对象，进行对象删除，速度快，效率高

针对高分辨率遥感卫星图像采用单一算法难以有效去除不均匀云雾的问题,提出一种基于图像分割和暗原色先验改进方法相结合的优化算法。采用图像分割技术将原云雾图像分割成浓雾部分和淡雾部分。浓雾部分采用加权多尺度Retinex算法进行局部增强去雾处理;淡雾部分采用改进暗原色方法,将暗原色图像去雾模型由RGB颜色空间转换到HSI颜色空间,提取亮度分量,获取准确的大气光值,并采用容差机制优化获取大气透射率,在此基础上采用自动色阶法增强处理,获取去除云雾后的图像。实验对比表明提出的算法能够很好地还原图像细节,有效恢复图像的颜色和清晰度。