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chap05
- ch5_1_1： 图像灰度线性变换 （§5.1.1） ch5_1_2： 图像灰度分段线性变换 （§ 5.1.1） ch5_1_3： 采用对数形式的变换函数进行动态范围压缩 （§5.1.1） ch5_1_4： 图像直方图的均衡化 （§5.1.2） ch5_1_5： 直方图规定化 （§5.1.2） ch5_2_1： 邻域平均的线性平滑滤波法实现降噪 （§5.2.2） ch5_2_2： winner滤波法实现降噪 （§
chap05
- ch5_1_1： 图像灰度线性变换 （§5.1.1） ch5_1_2： 图像灰度分段线性变换 （§ 5.1.1） ch5_1_3： 采用对数形式的变换函数进行动态范围压缩 （§5.1.1） ch5_1_4： 图像直方图的均衡化 （§5.1.2） ch5_1_5： 直方图规定化 （§5.1.2） ch5_2_1： 邻域平均的线性平滑滤波法实现降噪 （§5.2.2） ch5_2_2： winner滤波法实现降噪 （§
nihe
- 简单的讲，所谓拟合是指已知某函数的若干离散函数值{f1,f2,…,fn}，通过调整该函数中若干待定系数f(λ1, λ2,…,λ3), 使得该函数与已知点集的差别(最小二乘意义)最小。如果待定函数是线性，就叫线性拟合或者线性回归(主要在统计中)，否则叫作非线性拟合或者非线性回归。表达式也可以是分段函数，这种情况下叫作样条拟合。-Simply speaking, the so-called fitting refers to a funct
chap05
- ch5_1_1： 图像灰度线性变换 （§5.1.1） ch5_1_2： 图像灰度分段线性变换 （§ 5.1.1） ch5_1_3： 采用对数形式的变换函数进行动态范围压缩 （§5.1.1） ch5_1_4： 图像直方图的均衡化 （§5.1.2） ch5_1_5： 直方图规定化 （§5.1.2） -ch5_1_1: image linear transformation (§ 5.1.1) ch5_1_2: piece
MATLAB_code_of_image_processing
- 该gui函数基本上包括图像处理里面的最基本处理，相当于一个小型photoshop。比如读取文件，几何变换中的垂直镜像，平移，旋转，缩放；正交变换的DFT，FFT，DCT，DST，DHT，DWashT；灰度处理中的反色，直方图均衡，全局线性变换，分段线性变换，指数非线性变换，对数非线性变换；图像增强里面的加噪声，平滑，锐化，伪彩色增强；图像分割里面的灰度阈值法，Robert，Laplace，sobel，prewitt，canny算子边缘检
program2
- 用分段线性插值逼近函数f(x) fsgdbbc -Approximation using piecewise linear interpolation function f (x)
smartbj
- 功能：用自适应分段线性法逼近已知函数 调用格式：[node,err]=smartBJ(func,a,b,maxtol) 其中：func: 已知函数 A: 逼近区间的左端点 B: 逼近区间的右端点 Maxtol: 分段线性逼近允许的最大误差 Node: 分段线性逼近的区间节点 Err: 分段线性逼近实际的最大误差 -it use smartbj to get a good
naknot
- 非扭结样条程序 分段线性插值函数 含例题-Non-kink-spline interpolation function piecewise linear process with examples
IP106_GrayStretch
- 在DSP上实现灰度拉伸，使用的是最简单的分段线性变换函数，提高了图像处理时灰度级的动态范围。-In the DSP to achieve gray stretch, using the simplest piecewise linear transformation function, improved image processing gray-level dynamic range.
Interpolation
- 数值分析中的分段线性插值程序，已经写成函数，可直接调用。-Numerical Analysis of linear interpolation procedures are written in function can be called directly.
math_chazhi
- 分段线性插值函数库(数值统计运算)，基于 visual C++.-Piecewise linear interpolation function library (the value of statistical computing), based on visual C++.
5
- Chebyshev 用切比雪夫多项式逼近已知函数 Legendre 用勒让德多项式逼近已知函数 Pade 用帕德形式的有理分式逼近已知函数 lmz 用列梅兹算法确定函数的最佳一致逼近多项式 ZJPF 求已知函数的最佳平方逼近多项式 FZZ 用傅立叶级数逼近已知的连续周期函数 DFF 离散周期数据点的傅立叶逼近 SmartBJ 用自适应分段线性法逼近已知函数 SmartBJ 用自适应样条逼近（第一类）已知函
summary-homework-2011
- 图像处理源代码：包括梯度图、分裂合并区域分割、数学形态学、各种结构元素的影响、形态学边界、对数变换、分段线性变换、线性变换、二值图像代码 MatLab自编的均值滤波、中值滤波、高斯滤波 图像处理函数。 7-Image processing source code include: the gradient map, splitting and merging, region segmentation, mathematical mo
image_processing
- 用MATLAB自己编写的一系列图像处理算法。详细说明： ch5_1_1： 图像灰度线性变换 （§5.1.1） ch5_1_2： 图像灰度分段线性变换 （§ 5.1.1） ch5_1_3： 采用对数形式的变换函数进行动态范围压缩 （§5.1.1） ch5_1_4： 图像直方图的均衡化 （§5.1.2） ch5_1_5： 直方图规定化 （§5.1.2） ch5_2_1： 邻域平均的线性平滑滤波法实现降噪 （§5.
zengqiang
- 用直接灰度变换方法进行对比度增强，设计分段线性变换函数，做增强处理。-Direct gray-scale transformation method for contrast enhancement, design piecewise linear transformation function, do the enhancement.
jinlinfa
- 分段线性判别函数的极端情况--最近邻法。模式识别-pattern recognition
a-series-of-programs
- 详细说明： ch5_1_1： 图像灰度线性变换 （§5.1.1） ch5_1_2： 图像灰度分段线性变换 （§ 5.1.1） ch5_1_3： 采用对数形式的变换函数进行动态范围压缩 （§5.1.1） ch5_1_4： 图像直方图的均衡化 （§5.1.2） ch5_1_5： 直方图规定化 （§5.1.2） ch5_2_1： 邻域平均的线性平滑滤波法实现降噪 （§5.2.2） ch5_2_2： winne
hanshuubijin
- 用切比雪夫多项式逼近已知函数 用勒让德多项式逼近已知函数 用帕德形式的有理分式逼近已知函数 用列梅兹算法确定函数的最佳一致逼近多项式 求已知函数的最佳平方逼近多项式 用傅立叶级数逼近已知的连续周期函数 离散周期数据点的傅立叶逼近 用自适应分段线性法逼近已知函数 用自适应样条逼近（第一类）已知函数 离散试验数据点的多项式曲线拟合 离散试验数据点的线性最小二乘拟合 离散试验数据点的正交多项式最小二
huoyuan1
- 该程序利用分段线性函数对给定图像进行对比度调整。(This program performs contrast adjustment of given image using piecewise linear function)
设计分段线性函数处理图像
- 设计分段线性函数：转折点为(60,120)、(215,235)，对图像进行处理，并分析效果。(Design piecewise linear function: turning point is (60120), (215235), image processing, and analyze the effect.)