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数字图像JPEG压缩编码

于 2022-05-26 发布 文件大小:270.08 kB
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代码说明:

应用背景用于标准灰度图像的JPEG压缩,编码。计算压缩比,PSNR的值关键技术压缩中用到许多编码方法Huffman编码、RLE 、DPCM

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  • penyelesaian 苏贝尔通过 matlab
    我们的项目结合了很多方法可提取车牌、 段字符和识别字符。进一步改进应侧重不仅精度的识别、 车牌提取、 字符分割和标准化的准确性。 MatLab 程序编码,所有的车牌识别阶段建立经历。它理解是有帮助的车牌识别一步一步的程序。图像采集、 板提取、 字符分割与字符识别它们。我们成功地演示了车辆数板分割与识别系统。 应用于图像的直方图均衡。它可以扩大,以包括更大的范围,产生一个更高的对比度图像的像素强度。 我们使用这辆车的后面黄色车牌作为输入图像。我们采取两套照片的分辨率 l 1024 * 768 像素 l 请点击左侧文件开始预览 !预览只提供20%的代码片段,完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报
    2022-01-21 05:36:51下载
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  • 球面波卷积逆投影算法
    近场球面波卷积—逆投影算法,能求出径向分辨率和横向分辨率, 得到目标的二维成像图。程序中已经设置好参数,点击即可运行
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  • 人脸识别的matlab代码
    这个代码是一个完整的人脸识别代码。包括:一个训练主程序,一个测试主程序,一个SVM主程序,一个pca主成分分析程序。同时还包括一个小型训练样本集合一个测试样本集。
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    此代码用于图像缩放,并计算峰值信噪比、信噪比、均方误差、结构相似性指数和mssim、熵
    2023-02-11 00:20:04下载
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  • 使用 opencv 和 Visual Studio 的 HSV 值
    这个项目会给你点在哪里 u 将鼠标光标放在 HSV 值。它是使用 opencv 2.4.9 和 visual studio 2010 实现
    2023-02-26 21:00:03下载
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  • 数字识别系统
    使用说明:第一步:训练网络。使用训练样本进行训练。(此程序中也可以不训练,因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了,读者使用时可以直接识别)第二步:识别。 首先,打开图像(256色) 再次,进行归一化处理。点击“一次性处理” 最后,点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别识别的结果显示在屏幕上,同时也输出到文件result.txt中该系统的识别率一般为90%另外,也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作。但要注意,每一步工作只能执行一遍,而且要按顺序执行。步骤为:“256色位图转为灰度图”“灰度图二值化”“去噪”“倾斜校正”“分割”“标准化尺寸”“紧缩重排”另外注意,要识别的图片,要与win.dat、whi.dat位于同一目录。此两文件保存训练后网络的权值参数
    2022-08-14 09:08:48下载
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  • 基于纹检索源码
    依据图像的纹理特征,对图像进行检索,代码是用matlab写的 其中的图像库包含45幅图,有30个代码相关文件,程序可以运行,对学习纹理检索图像的人很有帮助
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  • 模板匹配和投影法识别
    模板匹配的工作方式跟直方图的反向投影基本一样,大致过程是这样的:通过在输入图像上滑动图像块对实际的图像块和输入图像进行匹配。     假设我们有一张100x100的输入图像,有一张10x10的模板图像,查找的过程是这样的:   (1)从输入图像的左上角(0,0)开始,切割一块(0,0)
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  • 鼠标右键调节BMP片亮度对比度。
    通过鼠标右键来调节图片的亮度和对比度。里面有扫描仪程序代码。调节对比度,亮度的代码很简单。来源于网站VOID CScanToDocDlg::BrightAndContrast(HBITMAP hBitmap, INT bright, INT contrast, BYTE threshold){ FLOAT cv = contrast 0 && contrast < 255)  cv = 1.0f / (1.0f - cv) - 1.0f; BYTE values[256]; for (INT i = 0; i < 256; i ++) {  INT v = contrast > 0? CheckValue(i + bright) : i;  if (contrast >= 255)   v = v >= threshold? 255 : 0;  else   v = CheckValue(v + (INT)((v - threshold) * cv + 0.5f));  values[i] = contrast < 0? CheckValue(v + bright) : v; } BITMAP bm; GetObject(hBitmap, sizeof(BITMAP), &bm ); LPARGBQuad o,p; for (UINT y = 0; y < bm.bmHeight; y ++, p+=nRowPadding, o+=nRowPadding) {
    2022-08-12 17:12:31下载
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  • 本算法是多年图像处理的工作总结   很实用  直方图均衡化  噪声的消除  是图像更清晰,图像取样后,样本的灰度值是一个模拟量,在用计算机对其显示和处理之 前,必须进行量化处理,而量化的过程实质上是多对一的不可逆的对应过程。 这样不可避免的引入了量化误差,解决这个问题的方法之一就是对图像按灰度 分布密度进行非均匀采样。
    2023-07-21 23:00:02下载
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