数字图像直方图均衡化处理MATLAB程序

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图形图像处理
0 下载量 142 浏览量 更新于2024-10-19 收藏 921B ZIP 举报
资源摘要信息:"该压缩文件名为'juhenghua.zip'，文件中包含了与图形图像处理相关的资源，特别是使用MATLAB编写的直方图均衡化处理程序。直方图均衡化是一种常用的图像增强技术，用于改善图像的整体对比度。该技术通过拉伸图像的直方图分布，使得图像的灰度值分布更加均匀，从而增加图像的全局对比度，尤其是当原始图像的对比度较低时。 在数字图像处理中，直方图均衡化通常是通过计算累积分布函数（CDF）来实现的。CDF是图像直方图的累积版本，它的值从0到1。通过将原始图像的灰度值映射到CDF上，可以实现灰度值的重新分配，使图像的直方图更加均匀分布。直方图均衡化适用于输入图像灰度级范围较窄，图像整体昏暗，缺乏对比度的情况。 直方图均衡化不仅能够提高图像的整体对比度，还能增强图像的细节。然而，它也有可能带来一些副作用，比如过分增强图像中的噪声或者改变图像的色调。因此，在实际应用中，可能会对直方图均衡化进行一些改进，比如应用局部直方图均衡化，以保持图像的局部特征和减少噪声的影响。 在文件'juhenghua.txt'中，可以预期包含了有关直方图均衡化处理的代码说明、使用方法、注意事项以及可能的扩展功能等。对于使用C#语言进行图像处理的开发者来说，'juhenghua.zip'提供了一个实践直方图均衡化算法的良好示例。该资源不仅对于学术研究有帮助，也适用于工程实践，特别是在需要图像增强处理的场合。 掌握直方图均衡化及其在MATLAB中的实现，是图像处理领域的一个重要技能。开发者可以通过分析该程序代码，了解直方图均衡化的具体实现过程，并学习如何优化算法以达到更好的图像处理效果。对于进一步的学习，可以研究如何将MATLAB中的直方图均衡化算法应用到C#环境中，因为MATLAB和C#虽然在语法和使用场景上有所不同，但二者在图像处理领域都扮演着重要的角色。"

Attachments_2015423.zip_Attachments

2022-07-15 上传
【Attachments_2015423.zip_Attachments】这个压缩包文件包含了与创建参数化曲线相关的代码和图像资源，适用于对计算机图形学、数学建模或MATLAB编程感兴趣的用户。以下是根据提供的文件名解析出的相关知识点： 1. ...

org.eclipse.jdt.core_3.6.1.v_A68_R36x_jar

1292 浏览量
1.下载Eclipse plugin 补丁文件 org.eclipse.jdt.core_3.6.1.v_A68_R36x...7. 选择rt.jar，然后点击"Source Attachment"按钮，弹出对话框后选择"External File"，然后把你的JDK安装目录下的src.zip文件与rt.jar关联上。

4.zip_beneathdnh_zip_图像处理

2022-07-14 上传
"4.zip_beneathdnh_zip_图像处理"这个压缩包文件，很可能包含了与图像处理相关的软件工具、代码库、教程资料或者示例图像，用于帮助用户学习或实践图像处理技术。 首先，我们要理解什么是图像处理。图像处理是指...

cstr.zip_cstr.m_cstr_cstr model_stirred reactor_tank reactor

2023-12-07 上传
cstr.zip_cstr.m_cstr_cstr model_stirred reactor_tank reactor 是一种混合反应器，通常用于化工生产中。它采用连续流程，将反应物在反应器中充分混合，并控制反应的速率和产物的产量。该反应器通常由一个搅拌器和...

eeprom.x.zip_dspic30f4011_eeprom.x_dspic

2023-05-15 上传
eeprom.x.zip是一个文件压缩包，其中包含了dspic30f4011芯片的eeprom.x文件。该文件用于描述该芯片的EEPROM（电可擦除可编程只读存储器）的布局和映射关系。eeprom.x_dspic则是这个文件的具体实现，它是用符号链接...

将代码转化为paddlepaddle框架可以使用的代码:class CosineAnnealingWarmbootingLR: # cawb learning rate scheduler: given the warm booting steps, calculate the learning rate automatically def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale # Initialize epochs and base learning rates for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter # cos warm boot policy iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None

2023-03-24 上传
super(CosineAnnealingWarmbootingLR, self).__init__(T_max=T_max, eta_min=eta_min, last_epoch=last_epoch, verbose=verbose) self.T_warmup = T_warmup def get_lr(self): if self.last_epoch < self.T_...

filtersythesis.zip_carmon_filtersythesis_gave86z_广义切比雪夫_耦合矩阵

2023-05-15 上传
filter synthesis.zip_carmon_filter synthesis_gave86z_广义切比雪夫_耦合矩阵是一个数字信号处理的算法。这个算法的主要目的是通过广义切比雪夫函数来设计出一系列数字滤波器。这些数字滤波器的特点是其通带和阻带...

优化 这段代码 def cron(self) -> None: """定时器方法""" logging.info("进入执行定时重启的定时器方法") try: jobs = BlockingScheduler() for enable, shell, host, username, passwd, aliasname, port in zip(self.yml_enable, self.yml_shell, self.yml_ssh_host, self.yml_ssh_username, self.yml_ssh_passwd, self.yml_aliasname, self.yml_ssh_port): if enable: jobs.add_job(ssh_client, CronTrigger.from_crontab(yml()['restart-cron'], timezone='PRC'), kwargs={ 'ip': host, 'username': username, 'password': passwd, 'command': shell, 'aliasname': aliasname, 'port': port }) jobs.start() except Exception as e: logging.error("apscheduler定时器方法执行报错%s\n详细：%s" % (e, traceback.format_exc()))

2023-05-25 上传
另外，每次循环中都需要获取 6 个变量，可以考虑使用 zip() 函数将它们打包成元组，然后一次性解包。 重构后的代码如下： ``` def cron(self) -> None: """定时器方法""" logging.info("进入执行定时重启的...

wxapkgconvertor.zip_wxapkg

2024-01-08 上传
wxapkgconvertor.zip_wxapkg是一个可以帮助用户将微信小程序的wxapkg文件转换成其他常见格式的工具。微信小程序是一种轻量级的应用程序，在微信中运行，其文件格式通常为.wxapkg。然而，有时候用户可能需要将wxapkg...

self.remaining_tasks = {task_type: count for task_type, count in zip\ (self.task_types, self.task_loads)}

2023-06-03 上传
`zip()` 函数将这两个列表打包成元组的列表，然后通过字典推导式将其转换为字典，其中每个任务类型对应着它的初始数量。最终，生成的字典被赋值给 `self.remaining_tasks` 属性。这样一来，`self.remaining_tasks` ...
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