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RSS订阅原创 数字图像处理（实验五）—— 图像增强
大部分噪声被成功滤除，但由于邻域过大，图像的平滑效果进一步加强，导致一些细节和边缘特征丢失，图像的模糊度增加。3x3 中位数滤波： 通过 3x3 中位数滤波器处理后的图像噪声被有效去除，图像的噪声点明显减少。然而，由于邻域较小，某些区域可能仍然保留了一些噪声，特别是噪声点较为集中的地方。5x5 中位数滤波： 使用 5x5 中位数滤波器时，噪声去除效果进一步改善，图像中的噪声点几乎完全被去除。含乘性噪声的图像： 由于添加了乘性噪声，图像出现了许多黑白点的噪声，这些噪声影响了图像的质量，降低了视觉效果。
2024-12-28 22:51:09
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原创 数字图像处理（实验四）—— 图像的频域变换
首先，通过傅里叶变换将图像转换到频域，然后使用低通和高通滤波器对其进行处理，低通滤波器有效地保留了图像的低频信息，而高通滤波器则保留了高频信息。低通滤波器通过模糊图像，去除了高频噪声和细节，使图像看起来更加平滑，而高通滤波器则加强了图像的边缘和细节，产生了较为锐利的效果。低通滤波图像表现出较为平滑的过渡，细节模糊，而高通滤波图像则显示了更多的边缘特征，图像的细节更加突出。读入一副彩色图像，构建高通的低通滤波器，对图像进行高通和低通滤波，要求低通滤波器模板面积约为图像的25%，高通滤波器模板面积约为80%。
2024-12-28 22:43:18
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原创 数字图像处理（实验三）—— 图像时域变换
横向拉伸与纵向拉伸：图像经过横向拉伸2倍和纵向拉伸1.5倍后，物体的比例发生了变化。横向拉伸导致图像内容显得更宽，而纵向拉伸使物体显得更高，尤其是人物或物体的比例变得不自然。这些拉伸操作通常会导致图像中的元素看起来被拉长或变形，影响了视觉效果。旋转与错切：图像经过顺时针旋转60度后，整体布局和物体方向发生了变化，角落可能会出现空白或被裁剪。这些变换会导致图像内容在视觉上失去原本的平衡，给人以畸变的感觉。读入一副彩色图像，对图像以此进行横向拉伸2倍，顺时针旋转60度，纵向拉伸1.5倍，纵向错切0.5。
2024-12-28 22:32:00
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原创 数字图像处理(实验二)——图像显示与类型转换
1.用图形表示连续调制波形 y=sin(t)sin(9t),自变量取101个点画出y2，画两个子图，在子图1上用红色的点显示y2，并将子图题目设置为“子图（1）”，在子图2上用蓝色点显示y2，并将子图题目设置为“子图（2）”。4. 读入flowers彩色图像，利用im2bw函数将其转化为二值图像，利用rgb2gray函数将其转换为灰度图像，利用subplot函数在同一幅图中显示二值图像以及灰度图像。熟悉数字图像处理中读入图像与显示图像的方法，掌握彩色图像、灰度图像、二值图像以及索引图像的区别以及转换关系。
2024-12-28 22:27:36
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原创 数字图像处理（实验一）——图像处理的MATLAB基础
此外，矩阵的修改操作（如替换特定行列的值、删除最后一行）体现了对矩阵灵活处理的能力，为后续更复杂的数据操作打下了基础。实验中通过获取矩阵的行数验证操作的正确性，进一步巩固了对矩阵维度的理解。利用等间距增量生成向量 [0, 2, 4, 6, 8, 10]，展现了 start:step:end 语法的便捷性，这种方法在数值计算和数据初始化中非常常用。3.将矩阵A的第4行的值改为10，将矩阵A的第6到7列的值改为1,记作矩阵C；% 3.将矩阵A的第4行的值改为10，将矩阵A的第6到7列的值改为1,记作矩阵C；
2024-12-27 18:33:52
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Verilog HDL设计一个可调频和调幅的波形发生器,
2023-04-17
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