邻域平均法中行处理和列出理几行的具体算法 [问题点数:20分,结帖人u014368581]

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数字图像处理实验(一)(邻域平均法滤波、中值滤波等)
数字图像<em>处理</em>实验(一)(<em>邻域</em><em>平均法</em>、中值滤波等)内容摘要<em>邻域</em><em>平均法</em>中值滤波求信噪比SNR和峰值信噪比PSNR主程序入口 内容摘要 最近,做数字图像<em>处理</em>实验,简单记录一下几个挺有意思的图像<em>处理</em>方法。本篇主要介绍领域<em>平均法</em>和中值滤波法去除图像噪声,求图像SNR和PSNR及其matlab实现代码。 <em>邻域</em><em>平均法</em> 简单来说,就是对于每一个像素点都取它周围一圈的平均值,来降低一些像素值突变的点(即噪声点)的影...
图像平滑1-邻域平均法
图像平滑 消除或减少噪声污染,实际上为低通滤波,允许信号低频成分通过,阻截高频成分。注意,边缘属于高频成分,所以平滑会导致图像的模糊。 常见<em>算法</em>:线性平滑,非线性平滑,自适应平滑。 <em>邻域</em><em>平均法</em>(均值滤波)利用<em>邻域</em>平均或加权平均抑制噪声污染。 <em>邻域</em>平均 g(x,y)=1M∑i,j∈sf(i,j)g(x,y)=\frac{1}{M}\sum_{i,j \in s}{f(i,j)} 加权平均 g(
邻域平均法的原理、滤波过程;
<em>邻域</em><em>平均法</em>的原理、滤波过程; ③掌握在给定阈值时,<em>邻域</em><em>平均法</em>的滤波过程(又叫做超限<em>邻域</em><em>平均法</em>);
邻域平均法、中值滤波法、K邻近平均法
使用<em>邻域</em><em>平均法</em>、中值滤波法、K邻近<em>平均法</em>进行平滑。 利用Roberts梯度法、Sobel算子和拉普拉斯算子进行锐化,并比较结果
邻域平均法实现平滑
<em>邻域</em><em>平均法</em>实现平滑,简单易懂,自己写的代码,通过调试
图像平滑-邻域平均法
void CSDIELSView::OnSmoothingNeighbour()n{n//程序编制:李立宗 lilizong@gmail.com n//2012-8-8n if(myImage1.IsNull())n OnOpenResourceFile();n if(!myImage2.IsNull())n myImage2.Destroy();n if(myImage2.IsNu
数字图像处理 邻域平均法 C语言
数字图像<em>处理</em> <em>邻域</em><em>平均法</em> C语言 数字图像<em>处理</em> <em>邻域</em><em>平均法</em> C语言
改进邻域平均法
计算机数字图像<em>处理</em>,改进了<em>邻域</em><em>平均法</em>造成图片模糊问题~
邻域平均法
5.4  图像的平滑图像的平滑方法是一种实用的图像<em>处理</em>技术,能减弱或消除图像中的高频率分量,但不影响低频率分量。因为高频率分量主要对应图像中的区域边缘等灰度值具有较大较快变化的部分,平滑滤波将这些分量滤去可减少局部灰度起伏,使图像变得比较平滑。实际应用中,平滑滤波还可用于消除噪声,或者在提取较大目标前去除过小的细节或将目标内的小间断连接起来。它的主要目的是消除图像采集过程中的图像噪声,在空间域中主要利用<em>邻域</em><em>平均法</em>、中值滤波法和选择式掩模平滑法等来减少噪声;在频率域内,由于噪声主要存在
MATLAB下的邻域平均法平滑图像
分成了三个部分,第一个是最基本的<em>邻域</em><em>处理</em>,第二个是生成模板,最后一个是卷积
用matlab实现图像的邻域法平滑
本程序为用matlab实现对图像的平滑<em>处理</em>,下面注释部分也有使用中值等其他方法对图像的平滑<em>处理</em>程序。
图像平滑之平均平滑
图像平滑中的平均平滑的实现
matlab的中值滤波和邻域滤波代码及注释
matlab中值滤波及<em>邻域</em>滤波对椒盐噪声,高斯噪声的不同模板<em>处理</em>
灰度图像的加权平均平滑算法
高斯滤波程序3*3//-----------------------------------------n//函数功能:加权平均平滑n//输入参数:int structure[3][3] 表示<em>邻域</em>加权模板n//返回值:成功,返回TRUE;否则返回FALSEn//-----------------------------------------nBOOL CSmoothProcessDib::Valu
【OpenCv】三天学会C++/OPENCV2基本操作之邻域操作
在计算机视觉或图像<em>处理</em>中,经常涉及领域操作,我们下面来看看如果通过程序扫描领域。nn例:对图像进行锐化(基于laplace算子),将一副图像减去它经过拉普拉斯滤波后的图像,边缘将得到放大,细节更加锐利,锐化算子的计算方式如下:nnsharpened_pixel=5*current-left-right-up-down;nn图像遍历使用3个指针,一个指向当前行,一个指向上一行,一个指向下一行。每个像...
MATLAB图像函数 块和邻域处理
1、Poly2mask-----------------------------------------------------将感兴趣的区域转换成掩膜rnbw=poly2mask(x,y,m,n)-------------讲一个ROI多边形转黄成二值图像的掩膜区域,向量x y分别表示ROI多边形个顶点x y的坐标,m n为掩膜的区域、rnx=[4 10 10 4 4];ny=[4 4 10 10
( 二 )图像的空间域增强_椒盐高斯噪声_空域均值中值滤波
1,实验原理nn图像增强是数字图像<em>处理</em>的基本内容之一,其目的是根据应用需要突出图像中的某些“有用”信息,削弱或去除不需要的信息,以改善图像的视觉效果,或突出图像的特征,便于计算机<em>处理</em>。图像增强可以在空间域进行,也可以在频率域中进行。nn空间域滤波主要利用空间模板进行,如3*3,5*5模板等,一般来说,使用大小为m×n 的滤波器对大小为M×N 的图像f进行空间滤波,可表示成:nnnn其中,m=2a+...
MATLAB中图像邻域处理
下面来介绍一下MATLAB中如何进行图像的<em>邻域</em><em>处理</em>,<em>具体</em>步骤如下:nn1、首先打开MATLAB,在其主界面的编辑器中写入下列代码:nnnM=imread('G:\MATLAB\bm.bmp'); %读取当前路径下的图片nI = rgb2gray(M); %变为灰度图ng=inline('max(x(:))');nB=nlfilter(I,[3 3],g); %<em>邻域</em><em>处理</em>nfigur...
MATLAB领域平均法滤波
比较好的领域<em>平均法</em>滤波,和大家分享分享,希望能对大家的学习有所帮助
一种基于邻域噪声评价法的图像去噪算法(清晰版)
摘   要: 常用的经典脉冲噪声滤波方法在去除图像脉冲噪声的过程中,常常造成图像细节信息的丢失, 导致图像模糊不清·为了克服这一缺陷,提出了一种新的基于局部相似度分析和<em>邻域</em>噪声评价的图像去噪算 法·该<em>算法</em>通过分析图像中各像素点的局部相似度来确定图像的轮廓和噪声,再通过<em>邻域</em>脉冲噪声评价法检 测出脉冲噪声点,使图像<em>处理</em>仅<em>处理</em>噪声点而保持轮廓像素点不变,更有效地改善了噪声检测精度,并保护了 图像的细节特征·实验结果表明,这种新<em>算法</em>较其他经典滤波器具有更有效的图像去噪和细节信息保护性能, 具有一定的应用价值·
数字图像处理(空域平滑)
数字图像四<em>邻域</em>平滑法,中值滤波法,阈值<em>平均法</em>,加权<em>平均法</em>
Matlab信号平滑处理-五点滑动平均法
自己写的信号平滑<em>处理</em>方法-五点滑动<em>平均法</em>,希望对大家有用
C语言 邻域平均法平滑图像
直接可以运行的<em>邻域</em><em>平均法</em>,在c的环境下 改变里面File的地址就可
移动加权平均法下成本核算的会计处理
【前言】成本的会计信息是根据前端的业务自动生成的,ERP Cloud中使用SLA账户账户生成的机制决定会计科目的生成。使用的不同的成本方法自然会产生不一样的成本信息,在系统中决定成本计算方法的就是“成本概要”。本文主要总结归纳在移动加权<em>平均法</em>下成本事务<em>处理</em>产生的会计分录。nn nnnn nn nn序号n 业务操作             n 会计                      ...
程序4.2五点滑动平均法平滑处理
数据平滑<em>处理</em>可以除去采样信号中的噪声部分也可以消除信号中的不规则趋势。
对高斯噪声,椒盐噪声的图像去噪
使用中值滤波 自适应滤波和<em>邻域</em><em>平均法</em>对图像去噪
基于平滑处理思想的图像增强系统设计与实现
摘要:在图像传输和转换的过程中,经常出现图像质量降低的情况,例如噪声的出现,对此图像<em>处理</em>成为必须,而图像增强就是一种很好的措施。在图像增强方面,又有着很多不同的方法,在此特地针对图像增强在空间域<em>处理</em>方面的四种<em>算法</em>做出<em>具体</em>的设计与实现。这四种<em>算法</em>分别是:基于<em>邻域</em><em>平均法</em>,基于阈值<em>平均法</em>,基于加权<em>平均法</em>与基于中值滤波法的图像增强<em>算法</em>。在系统程序设计方面,采用Java的Swing技术,便捷清晰的实现GUI功能。 关键词:图像增强;平滑<em>处理</em>;<em>邻域</em>平均;阈值平均;加权平均;中值滤波
数字图像处理上机实验
数字图像<em>处理</em>上机实验3_matlab<em>邻域</em><em>平均法</em>和中值滤波法
matlab邻域操作测试
不<em>具体</em>描述了,直接上代码,可以做参考意义。rnrnrnfunction [ imout ] = ImageFilter( imin, operator)rn%UNTITLED 此处显示有关此函数的摘要rn%   此处显示详细说明rn[m,n,g] = size(imin);rn[a,b] = size(operator);rnimout = zeros(m,n,g);rnif (mod(a,2)
图像平滑的方法,空间域平滑的方法;邻域均值滤波(averaging filtering);中值滤波
图像平滑的方法,空间域平滑的方法;<em>邻域</em>均值滤波(averaging filtering);中值滤波.
8邻域算法边缘跟踪
图像边缘获取,自己实现的基于matlab的8<em>邻域</em><em>算法</em>,获取图像的边缘。需要手动设置阈值对图像进行二值化。包涵实现程序和测试程序
[图像处理]图像的平滑处理
空间滤波:某些<em>邻域</em><em>处理</em>工作是操作<em>邻域</em>的图像像素值以及相应的雨<em>邻域</em>有相同维数的子图像的值,这些子图像可以被称为滤波器、掩摸、核。在滤波器子图像中的值使系数值,而不是像素值。线性平滑:对于每一个像素点的灰度值用它的<em>邻域</em>值来代替,其<em>邻域</em>的大小为:N*N,N一般取奇数。线性平滑虽然降低了噪声,但同时也模糊了图像的边缘和细节,这是这一类滤波器的通病。非线性平滑:不对所有像素都用他的<em>邻域</em>平均值来代替,而是取一...
邻域平均法滤波 模板滤波
不同模板的平滑滤波<em>处理</em>后图像噪声消失但图像模糊
数字图像处理平滑算法
图像平滑的目的之一是消除噪声,其二是模糊图像,在提取大目标之前取出小的细节或弥合目标之间的缝隙。<em>邻域</em><em>平均法</em>是去除噪声的有效<em>算法</em>之一,根本上是用平均的思想削弱某些不和谐的点,即噪声。中值滤波是一种非线性滤波,它能在滤除噪声的同时很好的保持图像边缘。通过本实验,使得学生掌握<em>邻域</em><em>平均法</em>以及中值滤波法的程序实现方法。理解<em>邻域</em><em>平均法</em>的数学思想以及中值滤波的实现原理。
边界跟踪算法(二)——摩尔邻域跟踪算法
rnrn摩尔领域也称为8<em>邻域</em>或者间接<em>邻域</em>。摩尔<em>邻域</em>跟踪<em>算法</em>的基本思想:rnrn找到一个黑色像素,并将它定为你的起始像素。(定位一个起始像素可以以多种方式来完成的;我们将从网格的左下角开始,自下而上扫描每一列像素,从最左向右的每列像素,直到遇到一个黑色的像素,我们将其作为我们的起始像素)。rnrnrn总的想法如下图所示:每次遇到黑色像素,将设置为当前边界像素点,然后原路返回到先前到达的白色像素,
优化算法之指数加权平均详解
本文的内容来自deeplearning.ainn一、什么是指数加权平均nn指数加权平均(exponentially weighted averges)也叫指数加权移动平均,通过它可以来计算局部的平均值,来描述数值的变化趋势,下面通过一个温度的例子来详细介绍一下。nnnn上面的图,是一个天与温度的变化关系,其中横轴表示的是一年中的第几天,纵轴表示的是该天的温度,1月份和12月份的温度相对于年中(6月...
用MATLAB实现彩色图像的灰度化处理
用通过平均值法,加权<em>平均法</em>,最大值法三种方法,实现彩色图像的灰度化<em>处理</em>。
opencv 八邻域轮廓跟踪算法
opencv 八<em>邻域</em>轮廓跟踪<em>算法</em>rn图像<em>处理</em>中,往往需要用到轮廓跟踪解决一些问题,诸如轮廓点的排序得到相邻点。当使用findContours()查找轮廓的时候,我们希望得到Freeman码,但是实验发现并不是一个参数CV_CHAIN_CODE那么回事,网上一大堆的蜻蜓点水,说这个参数可以实现Freeman码生成,我怎么就没搜到一个生成结果,哪怕告诉我怎么才能得带到Freeman码,多方查阅相关书籍
移动平均法(Moving average,MA) 指数平滑法(Exponential Smoothing,ES)
____tz_zsn注:本博客概念解释部分均来自 MBA智库百科nnn一、移动<em>平均法</em>(Moving average,MA)n移动<em>平均法</em> - MBA智库百科nn移动<em>平均法</em>又称滑动<em>平均法</em>、滑动平均模型法nn移动<em>平均法</em>是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内公司产品的需求量、公司产能等的一种常用方法。移动<em>平均法</em>适用于即期预测。当产品需求既不快速增长也不快速下降,且不存在季节性因素
Matlab信号平滑处理—五点三次平均法
自己写的M文件,进行信号平滑<em>处理</em>—五点三次<em>平均法</em>
圆拟合算法-加权平均法
2、加权<em>平均法</em>问题:针对上一篇平均值法中存在的缺点:实际中各点不可能均匀分布在圆上,用平均值法求得的圆心位置偏向数据点密集的一边,求出的半径也可能偏小。解决思想:L:所有相邻两点之间的弧长之和;                Li:点(xi,yi)与相邻两点间的弧长(距离)之和;                Li/(2*1):权值;                                ...
时间序列模型 (二):移动平均法
时间序列的其它博文系列:nn时间序列模型 (一):模型概述nn时间序列模型 (二):移动<em>平均法</em>nn时间序列模型 (三):指数平滑法nn时间序列模型 (四):差分指数平滑法、 自适应滤波法vnn时间序列模型 (五): 趋势外推预测方法nn时间序列模型 (六):平稳时间序列模型 :自回归AR 、移动平均 MA 、ARMA 模型nn时间序列模型 (七): 时间序列建模的基本步骤nn目录nn移动<em>平均法</em>nn...
[Spark中移动平均法的实现]
一、 基本概念       移动<em>平均法</em>是一种简单平滑预测技术,它的基本思想是:根据时间序列资料、逐项推移,依次计算包含一定项数的序时平均值,以反映短期趋势的方法。因此,当时间序列的数值由于受周期变动和随机波动的影响,起伏较大,不易显示出事件的发展趋势时,使用移动<em>平均法</em>可以消除这些因素的影响,显示出事件的发展方向与趋势(即趋势线),然后依趋势线分析预测序列的中短期趋势。       移动<em>平均法</em>的应用...
移动平均法
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图像标识:4邻域标记算法的两次扫描分析
写在前面:n由于实习,近半年没有写博客了,接下来想在:图像描述 方面有所开拓,姑且用这篇简单的博客来做个入门准备吧;n问题:n图像标识在图像描述领域算是一个先前步骤:在图像预<em>处理</em>(亮度、对比度、清晰度、几何位置)之后,经过分割,就要对分割的区域进行分类,就需要经过图像标识——于此,很容易遇到两个概念:4<em>邻域</em>标记法 和 8<em>邻域</em>标记法;而这两种标记法都会对输入的灰度图进行两次扫描,得出同一前景目
移动平均算法matlab程序
移动平均<em>算法</em>matlab程序,本程序以正弦信号叠加白噪声为例,采用移动平均<em>算法</em>后信号变平滑
均值滤波、中值滤波【MATLAB】【图像处理
不放过每一个学习的机会,关注微信公众号:AI<em>算法</em>爱好者nn或扫描二维码:nnnnnn1. 均值滤波:即线性滤波,有: a.<em>邻域</em>平均, b. 加权平均两种。nna. <em>邻域</em>平均:用一个像素<em>邻域</em>平均值作为滤波结果,此时滤波器模板的所系数都取1,为保证输出图仍在原来的灰度值范围,在算得R后要将其除以系数总个数再进行赋值,对3*3的模板来说,在算得R后要将其除以系数9。nnb. 加权平均:对同一尺寸的模...
推荐系统-基于邻域算法
最近在看项亮的《推荐系统实践》,文章只有只有代码片段,没有完整的代码。所以在原有代码之上,根据书籍介绍的内容,还原了部分代码。 nUserCF<em>算法</em>(基于用户的协同过滤<em>算法</em>): n令N(u)N(u)表示用户uu的正反馈的物品集合,令N(v)N(v)表示用户vv的正反馈物品集合。那么Jaccard相似度为: nwuv=|N(u)∩N(v)||N(u)∪N(v)|w_{uv} = \frac{|N(u)
图像融合方法-加权平均法
nleft = imread('7left.jpg');nright = imread('7right.jpg');nfusion = imadd(0.5*left,0.5*right);nnnsubplot(1,3,1),imshow(left),title('左聚焦');nsubplot(1,3,2),imshow(right),title('右聚焦');nsubplot(1,3,3),ims...
基于邻域的协同过滤算法(一)
UserCF 读书笔记
推荐系统——基于邻域算法
基于<em>邻域</em>的<em>算法</em>包括基于用户的协同过滤<em>算法</em>和基于物品的协同过滤<em>算法</em>。 n基于用户的协同过滤<em>算法</em>:给用户推荐和他兴趣相似的其他用户喜欢的物品。 n基于物品的协同过滤<em>算法</em>:给用户推荐和他之前喜欢的物品相似的物品。nn基于用户的协同过滤<em>算法</em>nn该<em>算法</em>主要分为两个步骤: n1. 找到和目标用户兴趣相似的其他用户集合 n2. 找到这个集合中用户喜欢的且目标用户没有见过的物品推荐给目标用户nn步骤1就是计算两个...
算法总结——遗传,模拟退火,变邻域,禁忌
有趣的描述:nn“袋鼠蹦跳” n既然我们把函数曲线理解成一个一个山峰和山谷组成的山脉。那么我们可以设想所得到的每一个解就是一只袋鼠,我们希望它们不断的向着更高处跳去,直到跳到最高的山峰。所以求最大值的过程就转化成一个“袋鼠跳”的过程。nn1. 遗传<em>算法</em>nn:有很多袋鼠,它们降落到喜玛拉雅山脉的任意地方。这些袋鼠并不知道它们的任务是寻找珠穆朗玛峰。但每过几年,就在一些海拔高度较低的地方射杀一些袋鼠。...
图像处理(五):八邻域边缘跟踪与区域生长算法
通常在进行边缘检测之后,需要通过边缘跟踪来将离散的边缘串接起来,常使用的方法为:边缘跟踪和区域生长两种方法。边缘跟踪又分为八<em>邻域</em>和四<em>邻域</em>两种,<em>具体</em>原理可以参考残影、的博客。nn实现步骤:nn1、灰度化并进行Canny边缘检测nn2、按照预先设定的跟踪方向(顺时针)进行边缘跟踪nn3、每次跟踪的终止条件为:8<em>邻域</em>都不存在轮廓nn这里需要理解的点:nn代码中为什么更新当前方向时,需要curr_d -=...
matlab移动平均算法
详细介绍了利用matlab实现移动平均<em>算法</em>源代码。
5 图像的邻域和块操作
在很多图像<em>处理</em>过程中,对图像分块操作而不是同时<em>处理</em>整幅图像的方法是非常通用而且有效的,尤其是在后面章节中将要介绍的图像滤波和图像形态学操作中有很重要的应用。相比全图像操作,图像分块操作至少有以下 3 个优点:n            • 节省运算时占用的存储空间;n            • 降低计算的复杂性,提高<em>处理</em>速度;n            • 充分考虑图像的局部特性。
算术滑动平均法(Matlab)
谱光滑<em>算法</em>之一,多参数可调,适合核专业同学进行能谱<em>处理</em>。
种子填充算法--四邻域,八邻域
种子填充<em>算法</em>最好使用非递归的方式,若使用递归方式,非常消耗栈内存容易溢出。nn1.递归<em>算法</em>nnnvoid Polygon::fill(int x,int y,COLORREF color)n{n COLORREF currentColor=getColor(x,y);n //如果当前位置颜色不是边框颜色而且不是指定颜色则填充n if(currentColor!=borderCol...
第3章 最小均方算法(三)
rn最小均方<em>算法</em>(三)rn rn最小均方<em>算法</em>(LMS)rn rnLMS<em>算法</em>信号流图rn rn用马尔可夫模型来描画LMS<em>算法</em>和维纳滤波器的偏差rn rn朗之万方程与Kushner直接<em>平均法</em>rn rn...
【智能算法】变邻域搜索算法(Variable Neighborhood Search,VNS)超详细解析和TSP代码实例以及01背包代码实例...
n n &amp;#13;n n喜欢的话可以扫码关注我们的公众号哦,更多精彩尽在微信公众号【程序猿声】nn00 目录nn局部搜索再次科普n变<em>邻域</em>搜索n造轮子写代码nn01 局部搜索科普三连n虽然之前做的很多篇启发式的<em>算法</em>都有跟大家提过局部搜索这个概念,为了加深大家的印象,在变<em>邻域</em>主角登场之前还是给大家科普一下相关概念。热热身嘛~n1.1 局部搜索是什么玩意儿?n官方一点:局部搜索是解决最优化问...
opencv方框、高斯、均值、中值、双边滤波
opencv中有多种滤波方法实现图像平滑,线性滤波包括方框、均值、高斯。非线性滤波有:中值、双边滤波。nn实现代码参考博主@IT1995 https://blog.csdn.net/qq78442761/article/details/54297212nn线性滤波:像素的输出值取决于输入像素的加权求和nn线性滤波其原始数据与滤波结果是一种算术运算,即用加减乘除等运算实现,如均值滤波(模板内像素灰度...
完整的实时深度图平滑代码(像素滤波+加权移动平均)
完整的实时深度图平滑代码(像素滤波+加权移动平均) )
移动加权平均法计算成本实例
移动加权<em>平均法</em>计算成本实例,包含数据库(MDB格式) 源代码(YQ格式)
搜索算法(篇二)
搜索<em>算法</em>(篇二)1. 局部搜索<em>算法</em>的统一框架​ 局部搜索<em>算法</em>是对一类<em>算法</em>的统称,符合其框架的<em>算法</em>很多,比如搜索<em>算法</em>(篇一) 中提到的爬山法、模拟退火法和禁忌搜索<em>算法</em>都属于局部搜索<em>算法</em>。尽管各个<em>算法</em>在优化过程中的细节存在差异,但在优化流程上呈现出很大的共性。我们可以将局部搜索<em>算法</em>的统一框架描述为:<em>算法</em>从一个或若干个初始解出发,在<em>算法</em>参数控制下由当前状态的<em>邻域</em>中产生若干个候选解,并以某种策略在候选解
基于8邻域的区域增长算法 matlab实现
实现种子点的动态选取, dicom图片的读取和保存,基于8<em>邻域</em>的区域增长<em>算法</em>,可以直接运行。(运行前需要修改自己要<em>处理</em>的图片目录)
加权平均算法C#实现
通过C#实现加权平均拟合,主要针对线性问题的解决。
opencv3学习笔记(六)上------图像平滑处理之五种滤波函数
1、平滑<em>处理</em>smoothing(模糊<em>处理</em>bluring)nn       用途:减少图像上的噪点或失真;降低图像分辨率。nn2、图像滤波nn      (1)图像滤波指在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制,是图像<em>处理</em>中不可缺少的操作。nn        消除图像的噪声成分叫做图像的平滑化或滤波操作。信号或图像的能量部分集中在幅图谱的低频和中频段,而在较高频段有用的信息经常被噪声淹...
matlab实现四邻域区域增长法
传统基于四<em>邻域</em>的区域增长法的实现,涉及dicom图片的读写,种子点的动态选取,运行计时,可以直接运行的,很不错的Matlab资源。。
彩色图转灰度图(加权,最大值,平均值法)
本程序是参考网上相关程序后,制作的一个彩色图转灰度图的灰度转换工具。
经典数据分析方法——移动平均法在时序数据分析中的应用分析
移动<em>平均法</em>nn移动<em>平均法</em>是指上是对变量值进行平均的方法而已,即对原时间序列数据进行修正,从而消除季节变动和个别不规则变动对整体数据的影响。根据时序数据的特性不同移动<em>平均法</em>可分为三类:nn简单移动平均nn直接上例子nnnn 移动项数k即为从第一项开始k每隔k项相加,然后相加所得的值除以k就得到了新的时间序列,22=5+7+10得到三项移动的平均值为7.33。有以上例子可以看出,简单的移动平均可以消除...
加权平均 图像融合MATLAB算法 含融合源图像
基于加权平均融合规则的图像融合MATLAB<em>算法</em> 含融合源图像
移动平均算法matlab实现
function [mvAvgData] = FnMvAvgData(originData,m,n,mvStep) %% m x n 移动平均数据 originData % 输入 % originData: 待<em>处理</em>的数据 % m,n: m x n 移动平均 % mvStep: 移动平均的步长(如2x12移动平均顺序进行,步长1;月度数据的3x3移动平均按照相同月份进行,步长12) % 输出 % mvAvgData: 移动平均后的数据 % lostCount: 缺失的数据的个数
C#查找8邻域连通域算法
声明:此<em>算法</em>参考了Two-Pass<em>算法</em>,并且按照个人想法做了修改,如果有和其他<em>算法</em>雷同的,请指出n解释就不解释了,直接贴代码nclass Programn {n static int width = 10;n static int height = 10;nn static void Main(string[] args)n {
一种基于K 邻域平均法的小波图像恢复算法(清晰版)
摘.. 要: 小波图像压缩及图像消噪<em>算法</em>近年来得到了广泛的重视和发展, 其<em>处理</em>的核心部分就是图像的边缘, 各种<em>算法</em>都会产生图像边缘的锯齿状震荡, 即Gibbs 现象。针对小波图像压缩中的振荡现象, 首先应用Kirsch 算子检测图像边缘, 然后利用区域内像素灰度的相关性及小波系数的相关性, 提出一种基于小波变换的K <em>邻域</em><em>平均法</em>, 最后通过仿真及信噪比的比较说明了此<em>算法</em>的有效性和可行性。
【OpenCV】8邻域种子填充法剔除短连通域的高效算法
//本文档参考种子填充<em>算法</em>描述及C++代码实现(https://www.bbsmax.com/A/amd0AVWzge/)讲解的原理,实现快速种子填充<em>算法</em>,运行效果高。n//<em>具体</em>功能如下:依次扫描每个像素,检测8领域,寻找连通域,删掉面积小于阈值的。nnn#include &amp;lt;opencv2/opencv.hpp&amp;gt;n#include &amp;lt;cv.h&amp;gt;nnusing namesp...
基于标号回传的8邻域连通域标记算法
基于标号回传的8<em>邻域</em>连通域标记<em>算法</em>,纯C语言编写,连通域标记定位,效果很好。
曲线五点滑动平均分法平滑处理
曲线五点滑动平均分法平滑<em>处理</em>,曲线五点滑动平均分法平滑<em>处理</em>,
OpenCV学习笔记(三):邻域操作
核矩阵nnnn核矩阵描述了牵扯到的像素在计算过程中是如何组合从而获得目标值的。一个核定义了一个图像滤波器。核在每个像素上的输出等于各个像素与对应因子乘积纸盒。如nn n表示4个水平和竖直邻居像素乘以-1,加上当前像素乘以5。 n以矩阵的方式定义一个核,之后使用opencv中的函数cv::filter2D完成<em>邻域</em>操作。nnnnvoid sharpen(const Mat &amp;amp;src, Mat ...
移动平均数最简洁的算法
不断地从command line读取数字,要求算最新出现的N个数字的平均数。rnrnrn这个平均数的值是流动的,例如rnrn * % java RunningAverage 4n * 2.0 4.0 6.0 2.0 2.0 2.0 2.0 3.0 n * n * 3.5 3.5 3.0 2.0 2.25rnrnrn每次打印最新4个数字的平均数。rnrnrn最简洁的<em>算法</em>:rnimport
邻域搜索求解TSP问题(C++代码)
变<em>邻域</em>搜索求解TSP问题(C++代码),很好的学习资源,注释详尽,适合初学者学习启发式<em>算法</em>
最近邻域分类法matlab实现
最简单的模式识别分类器,最小<em>邻域</em>分类,分类速度快,小样本时识别率高,matlab版本。
多图片平均法降噪
理论在相机采集到的图像中,往往会存在一定的噪声。这种噪声一般来说在空间域是互不相关的,并且是一种加性噪声。对于一幅相机采集到的图像,可以表示为无噪声图像和加性噪声的组成,也即: ng(x,y)=f(x,y)+η(x,y)n\begin{equation} \label{imgeq}ng(x,y)=f(x,y)+ \eta(x,y)n\end{equation}n n其中:g(x,y)g(x,y)为采
邻域规则和八邻域的规则边界跟踪的源程序
可以完成图像目标的边界自动跟踪,基于四<em>邻域</em>规则和八<em>邻域</em>的规则。有对应的实验图片,matlab代码
一种基于邻域的聚类算法
基本概念:nn给定数据集D = {d1,d2 ,.. ,dn},p和q是D中的两个任意对象。我们使用欧氏距离来评估p和q之间的距离,表示为ndist(p,q)。 我们将首先给出k-最近邻集合和反向的定义k-最近邻集合。 尽管学术中给出了类似的定义,n我们把它们放在这里以方便读者理解我们的新<em>算法</em>。nn下面是<em>算法</em>需要用到的以下定义:nn定义1:(kNN) k近邻p的集合是k(k&amp;gt;0)的集合,由k...
代码 | 自适应大邻域搜索系列之(2) - ALNS算法主逻辑结构解析
00 前言n在上一篇推文中,教大家利用了ALNS的lib库求解了一个TSP问题作为实例。不知道你萌把代码跑起来了没有。那么,今天咱们再接再厉。跑完代码以后,小编再给大家深入讲解<em>具体</em>的代码内容。大家快去搬个小板凳一起过来围观学习吧~n01 总体概述n前排高能预警,在下面的讲解中,会涉及很多C++语言的知识,特别是类与派生这一块的内容,如果C++基础比较薄弱的同学则需要回去(洗洗睡)再好好补一补啦,在...
邻域断点检测
八<em>邻域</em>断点检测rnrnrn    本文的理论思想主要来源大家可以参照,迈克老狼2012:OpenCV学习(13) 细化<em>算法</em>(1)rn。本文是我自己尝试着将八<em>邻域</em>的细化思想rn运用到断点检测上,个人觉得其实仅仅是八<em>邻域</em>应用的一小方面大家可以尝试着往其他方面应用。其实相对于八<em>邻域</em>的细化思想,断rn点检测其实更加简单。这里简单给大家介绍一下:rn                             
二. 锚定邻域回归
n n n 1. 锚定<em>邻域</em>回归论文题目:Anchored Neighborhood Regression for Fast Example-Based Super-Resolution存在的问题目前解决超分辨率的几种方法中,最大的一个问题就是计算量太大。解决的问题通过一种叫锚定<em>邻域</em>回归的方法,来减轻计算量。首先,这个方法是结合了稀疏字典和锚定<em>邻域</em>的方法。<em>邻域</em>是通过计算...
bm3d图像去噪算法C++代码
三维块匹配(BM3D)<em>算法</em>: 它首先把图像分成一定大小的块,根据图像块之间的相似性,把具有相似结构的二维图像块组合在一起形成三维数组,然后用联合滤波的方法对这些三维数组进行<em>处理</em>,最后,通过逆变换,把<em>处理</em>后的结果返回到原图像中,从而得到去噪后的图像。该方法确实有效,它不仅有一个较高的信噪比,而且视觉效果也很好,是最经典的<em>算法</em>之一。此为BM3D<em>算法</em>的C++完整代码
机器学习-K邻域法(k-NN)
1. KNN简介nn      该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。你可以简单的理解为由那离自己最近的K个点来投票决定待分类数据归为哪一类。nn      kNN是一种基本分类与回归方法。nn      KNN<em>算法</em>的过程为:nn      选择一种距离计算方式, 通过数据所有的特征计算新数据与已知类别数据...
使用移动平均的图像阈值处理
使用移动平均的图像阈值<em>处理</em>rnrnrn1、代码rnclc;rnclear all;rnclose all;rnf = imread('c.tif');rnfigure;imshow(f);title('原图像');rnT = graythresh(f);rng1 = im2bw(f, T); rng2 = movingthresh(f, 20, 0.5);rnfigure, imshow(g2);
一种居于平均值的二值化算法的实现以及调参方法
一种居于平均值的二值化<em>算法</em>的实现以及调参方法nnnn目录nnnnnn目录nnn1两种阈值化化<em>算法</em>n2改用局部阈值法n3局部均值滤波的参数调节nGitHub代码nnnnnnnnnn1、两种阈值化化<em>算法</em>:nn(根据直方图)一维最大熵,谷底最小值法,一维最大熵法效果对局部有较好的作用。但对较亮,较暗的环境并不适用。补偿:谷底最小值法(全局阈值) n 1、一维最大熵:nn#include n#includ
微软精品课程项目建设——操作系统结构分析及其应用2009新版下载
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PMBOK2008过程组下载
pmbok2008过程组总结归纳,把42 个项目管理过程归入5 大项目管理过程组和9 大项目管理知识领域 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/lilpc/2156318?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/lilpc/2156318?utm_source=bbsseo[/url]
Object-Oriented Programming & Design--SYSU下载
Object-Oriented Programming & Design--SYSUObject-Oriented Programming & Design--SYSU 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/Vincent_2006_105240/2732805?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/Vincent_2006_105240/2732805?utm_source=bbsseo[/url]
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