图像增强之DDE---基于红外图像的数字图像细节增强DDE

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图像增强之DDE---基于红外图像的数字图像细节增强DDE

(1)DDE应用背景 (2)DDE算法简介 (3)DDE 实现 (4)DDE 总结和不足 ----------author:pkf -----------------time:2-9 ----------------------qq:1327706646 (1)DDE应用背景关于图像的增强,无数种方法,有线性映射,直方图均衡拉伸,还有时域,空域的增强等等,但是对于红外图来说,有许多限制,本身红外图是单色的灰度图,局部对比度和亮度有时很弱,常用的线性影射(如AGC)或者直方图统计(如直方图均衡化…

【红外DDE算法】数字细节增强算法的缘由与效果（我对FLIR文档详解）

[红外DDE算法]数字细节增强算法的缘由与效果(我对FLIR文档详解) 1. 为什么红外系统中图像大多是14bit(甚至更高)?一个红外系统的性能经常以其探测的范围来区别,以及其对最小等效温差指标.首先是探测的范围,就是常说的动态范围,意思是探测器能够检测到温度红外信号的范围.然后是最小等效温差,意思是探测器能够检测到的最小温度差.这就好比一把尺子,有两个重要指标.第一,就是尺子的量程,意思是它能丈量多少长度范围的物体:第二,就是尺子的最小刻度,就是它能够分辨多少精度的长度.在自然界中,红外信号…

基于小波变换的数字图像处理（MATLAB源代码）

基于小波变换的数字图像处理(MATLAB源代码) clear all; close all; clc;M=256;%原图像长度N=64; %水印长度[filename1,pathname]=uigetfile('*.*','select the image'); image1=imread(num2str(filename1));subplot(2,2,1);imshow(image1); title('original image'); % orginal image for wate…

基于FPGA的数字识别的实现

欢迎大家关注我的微信公众号:FPGA开源工作室基于FPGA的数字识别的实现二作者:lee神 1 背景知识 1.1基于FPGA的数字识别的方法通常,针对印刷体数字识别使用的算法有:基于模版匹配的识别方法.基于BP 神经网络的识别方法.基于数字特征的识别方法等.下文将对这几种算法进行讨论以及比较. 1>模版匹配法模版匹配法是一种被较早应用的数字识别算法,该算法的关键是对所要识别的所有数字进行模版构建,之后将图像中的数字与所有的数字模版一一进行比较,计算出图像中数字与每个模版…

【笔记】基于Python的数字图像处理

[博客导航] [Python相关] 前言基于Python的数字图像处理,离不开相关处理的第三方库函数.搜索网络资源,列出如下资源链接. Python图像处理库到底用哪家 python计算机视觉编程——第一章(基本的图像操作和处理) Python各类图像库的图片读写方式总结 Python3教程 20个必不可少的Python库,列出了库的简介,值得阅读 Python 常用的标准库以及第三方库有哪些? 很全面,像是字典,但没有深入的介绍. 2017最受欢迎的15大Python库有哪些?有较为详细的介…

Django框架（十）—— 多表操作：一对一、一对多、多对多的增删改，基于对象/双下划线的跨表查询、聚合查询、分组查询、F查询与Q查询

目录多表操作:增删改,基于对象/双下划线的跨表查询.聚合查询.分组查询.F查询与Q查询一.创建多表模型二.一对多增删改表记录 1.一对多添加记录 2.一对多删除记录 3.一对多修改记录三.一对一增删改记录四.多对多增删改记录 1.多对多增加记录 2.多对多删除记录 3.多对多清空记录 4.多对多修改记录五.基于对象的跨表查询--多次查询.子查询正向查询和反向查询 1.一对一基于对象的跨表查询 2.一对多基于对象的跨表查询 3.多对多基于对象的跨表查询六.基于双下划线的跨表查询 1…

Hya.io – 基于 Web 的数字音频工作站

Hya.io 是基于 Web 的音频应用程序,通过 Web MIDI ,音频合成器,音序以及大量的插件来支持硬件 MIDI .您可以添加插件到工作区,将其连接到路由音频,进行播放和实验. HYA 支持 AMD 和 ES6 模块.他们用一个简单的 JSON 对象来描述了插件和一个构造函数.您可以使用各种事件,如 handleMouseOver 和 handleMouseDown 的绑定到 Hya GUI . 您可能感兴趣的相关文章 Web 开发中很实用的10个效果[附源码下载] 精心挑选的优秀jQ…