数字图像处理 该程序是使用Swing用J​​ava编写的。 已实现以下算法： 形态运算： 轮廓检测 非线性滤波器： 最小过滤器 最大过滤器 中值过滤器 开启过滤器 关闭过滤器 高斯模糊滤镜 在以下图片中，显示了此过滤器的结果，并且半径大小设置为14。 原始图片 结果图片 锐化蒙版滤镜 结果图片 FILTER PARAMETER: radius = 5 unsharp mask value = 4 坎尼边缘检测器 结果图片 FILTER PARAMETER: low threshold = 100 hight threshold = 120 radius = 2 骨骼化 原始图片 结果图片 自适应中值滤波器 原始图片 结果图片 FILTER PARAMETER: radius min = 0 radius max = 4 双边过滤器 原始图片 结果图片 FILTER P

测试点云数据在data文件夹里，有问题可留言私信

这个代码是MX生成的通过usart1在串口助手上打印按键按下的时间，定时器TIM1精确时间到0.1秒，思路是通过GPIO的双边沿中断，设置一个int参数初始值为0，按键默认是GND低电平，当按键按下时由低到高时上升沿GPIO进入中断，int参数变为1，当int参数为1时定时器开始计数，当按键放开时电平由高变低下降沿，GPIO在此进入中断时int参数由1变0，打印定时器记录时间，停止计时，这里简单写一下思路具体可参考博客。

1、实现效果：《基于最小二乘滤波WLS和快速双边滤波显示HDR图像》见链接：https://blog.csdn.net/SoaringLee_fighting/article/details/124739289 2、内容介绍：在大学毕业设计的时候，分别实现了采用最小二乘法滤波WLS和快速双边滤波显示HDR图像，采用Matlab语言实现，效果很好。 3、适用人群：适用于计算机，电子信息工程等专业的大学生课程设计和毕业设计。 4、支持答疑：有问题可以订阅博主的《实用毕业设计》专栏（附链接 ：https://blog.csdn.net/soaringlee_fighting/category_9288245.html）或者直接购买资源后咨询博主。 5、质量保证：完整代码，可直接运行！里面包含说明文档。

这通过系统地循环遍历每个像素并相应地调整相邻像素的权重来保留锐利的边缘。 % bif = 双边滤波器% im = 输入图像％sigd =空间内核的域参数% sigr = 强度内核的范围参数％n =噪声强度% out = 输出图像 % 代码开发者：Suraj Kamya % kamyasuraj@yahoo.com % 此函数中使用的其他文件% rpadd = 使用了另一个函数% PSN = 峰值信噪比IEF％=图像增强因子 ％例如% im=imread('bgray.jpg'); % out=bif(im,3,0.2,0.1);

Btv双边全变分正则化重建方法及重建方法其发展......

图像去雾的几种经典方法 有空间双边滤波去雾 暗通道去雾 引导滤波去雾 图像去雾质量评价标准等代码

煤矿智能视频监控中常常碰到许多雾尘图像且伴有各种随机噪声,对应的图像降质严重影响了后续视频图像处理工作,因此提出一种基于暗原色先验与双边滤波器的去雾除尘和同步去噪算法。结合已有的大气散射物理模型,推导建立煤矿雾尘图像退化模型。考虑煤矿雾尘图像的特点,设计基于暗原色先验知识的大气光、粗略透射率估计的方法与步骤。分析粗略透射率图的优化要求以及双边滤波器的特性,引入联合双边滤波器快速获得精细透射率图。依据图像退化模型构建正则化目标函数,求取转换图像并进行高斯双边滤波,获得复原图像并同步实现噪声的有效去除。实验结果验证了算法的有效性,与已有去雾算法相比计算效率有较大提高,且复原质量良好适合于煤矿智能视频监控环境。

针对现有双边滤波算法参数设定复杂、不具通用性等问题,提出一种基于参数估计的双边滤波算法。该算法从计算图像噪声水平和边缘强度出发,在弱纹理区域采用PCA对图像的噪声水平进行估计;利用Sobel算子检测出图像的有效边缘,并对其强度水平进行定义,进而在最佳峰值信噪比准则下自适应设置滤波参数的空间标准偏差和亮度标准偏差,从而得到自适应双边滤波器。最后,对本文滤波结果进行主客观质量评价。研究结果表明:本文算法是有效的

【图像去噪】基于二维双边高斯滤波实现图像去噪附matlab代码