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人脸识别系统设计—毕业设计本课题的主要内容是图像预处理,它主要从摄像头中获取人脸图像然后进行处理,以便提高定位和识别的准确率.该模块主要包含光线补偿、图像灰度化、高斯平滑、均衡直方图、图像对比度增强
一种改进的低对比度灰度图像边缘识别方法.
matlab开发-对比度拉伸和标准化。在图像上拉伸对比度并将图像从0规范化为1
matlab开发-用于增强图像对比度的不清晰度屏蔽滤波器的自适应比例调整设计。图像对比度增强非锐化掩模滤波器的自适应尺度调整设计
针对SAR图像灰度特性，提出最小模糊偏移自动对比度增强算法（MFO）。该算法基于模糊理论，利用高斯型隶属度函数将图像灰度信息模糊化，以模糊偏移度最小准则确定模糊对比度增强操作数（INT），得到该准则下
提出了一种改进的自动颜色均衡化方法，用于灰度和彩色图像对比度的增强。通过考虑图像中颜色或灰度的空间分布，首先对图像进行了局部自适应滤波，其中使用了改进的相对亮度表观函数。而后对图像进行动态范围调整以得
用VC完成图像的对比度拉伸
基于matlab，读取图像文件并，并计算其图像对比度。计算公式采用：各中心像素灰度值与周围8近邻像素灰度值之差的平方之和再除以差的个数。注：直接运行，选取路径即可输出计算结果，十分方便。适用于大量图片
Using homomorphic filtering to enhance image contrast in the frequency domain
图像对比度增强算法(PDF,CDF,直方图均衡化)源代码,欢迎各位下载评价，希望对大家有所帮助
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