灰度滤波

这篇文章包含了一些课本和网络收集的代码，以及自编写的算法。同时提供了运行所需的图片，供学习和下载使用。涉及的滤波算法包括自适应中值滤波、双边滤波、EP中值滤波、Gabor滤波、PSNR噪声滤波和Susan滤波。

这是我们学习数字图像处理中基础的灰度操作。这里包括直方图、对比度拉伸、位平面切片、RGB颜色系统、负片、图像翻转等基本操作。这些操作是MATLAB中灰度处理的基础，对于理解图像处理有重要意义。

在Matlab中运行的灰度标准化程序，能够有效展示处理后的结果。

这个 Matlab JPEG 压缩算法基于《多媒体工程学图像和视频压缩》第七章内容实现。该代码作为“图像和视频编码系统”课程的一部分，专为 Matlab 设计。该课程是 Pompeu Fabra 大学（巴塞罗那）视听系统工程学位第二年的课程。 使用方法：1. 将名为“kodim14.bmp”的示例图像拖到“命令窗口”，并将其数据保存到工作区。图像数据“cdata”及其颜色图将出现。2. 在命令窗口中输入 [jpeg_decoded] = jpeg[cdata]，并插入要使用的压缩系数。3. 等待过程完成，您将看到压缩后的图像。 算法约束：* 输入图像必须为灰度图像。* 图像的行和列大小必须是 8 的倍数。 不满足这两个条件，算法结果可能不符合预期。

使用matlab进行开发，实现将灰度图像转换为彩色图像的功能。

Matlab在图像处理领域的灰度处理功能非常强大。通过简单的DIIVINE脚本，可以轻松实现图像的精确灰度调整和优化，提高处理效率和质量。这个脚本不仅简化了处理步骤，还提供了灵活的参数调节选项，适用于各种图像处理需求。

输入图片路径，生成40次卷积结果，每个结果转换为一维向量，并串联所有结果。

探讨在 X 和 Y 中至少有一个小于 0.5 的概率，以及从 (0,1) 中随机选取两个数，其积不小于 3/16 且其和不大于 1 的概率的计算方法。 问题一：假设 X 和 Y 是随机变量，求 X 和 Y 中至少有一个小于 0.5 的概率。 问题二：假设 X 和 Y 分别表示从 (0,1) 中随机选取的两个数，求其积不小于 3/16 且其和不大于 1 的概率。 这两个问题涉及概率计算，可以使用卡尔曼滤波、H∞滤波和非线性滤波等方法来解决。这些方法可以用于估计系统的状态，并基于这些估计来计算事件的概率。

一个实用的程序，用于在任意分辨率的RGB或灰度图像矩阵上渲染文本。（不支持换行） 用法：out=rendertext(target, text, color, location, mode1, mode2) target... MxNx3或MxN矩阵text...字符串（不支持换行）color...形式为[rgb] 0-255的向量location...位置(r,c) 可选参数：（默认为'ovr','left'）mode1 ... 'ovr'覆盖，'bnd'将文本混合到图像上mode2 ...文本对齐“左”、“中”或“右”。out ...具有相同大小的目标 示例（生成上面的截图）：in=imread('football.jpg');out=rendertext(in,'OVERWRITE mode',[0 255 0], [1, 1], 'ovr','center');

Morphimage利用变形矩阵对灰度图像进行形态变换。例如，可以通过以下步骤实现：读取图像'image = imread('example.pgm');'，获取图像大小'imagesize = size(image);'，创建随机的变形场'field = 8*imresize(rand(5,5,2)-0.5,imagesize,'bilinear');'，最后对原始图像进行形态变换'MorphedImage = morphimage(image,field);'。