数字图像处理(冈萨雷斯)

数字图像处理——频率域图像增强

频率域图像增强空间域和频率域为我们提供了不同的视角。在空间域中，函数的自变量(x,y)被视为二维空间中的一点，数字图像f(x,y)即为一个定义在二维空间中的矩形区域上的离散函数；换一个角度，如果将f(x,y)视为幅值变化的二维信号，则可以通过某些变换手段（如傅里叶变换、离散余弦变换、沃尔什变换和小波变换等）在频率域下对它进行分析。1、频率域滤波——与空间域滤波殊途同归在很多情况下，频率域滤波和空间
前丨尘忆·梦·2023-01-06 09:38

数字图像处理：（3）一阶微分算子在图像处理中的应用

目录1、数学基础2、图像微分知识3、滤波器4、微分算子4.1、一阶微分算子4.1.1、Sobel算子4.1.2、scharr算子4.1.3、Roberts交叉梯度算子4.1.4、Prewitt算子4.1.5、IsotropicSobel算子1、数学基础函数一阶导数对应的微分称为一阶微分;一阶微分的微分称为二阶微分;二阶微分及以上的微分称为高阶微分；首先，图像是离散的数据，若求其导数就要用差分的方法
Upupup6·2023-01-06 09:07

数字图像处理报告：实验2 图像增强：直方图均衡、分块直方图均衡、局部直方图均衡、局部增强、USM虚光蒙版、双边滤波

实验2图像增强：直方图均衡、分块直方图均衡、局部直方图均衡、局部增强、USM虚光蒙版、双边滤波实验主题:编程实现图像增强，完成直方图均衡、分块直方图均衡、局部直方图均衡、局部增强、USM虚光蒙版、双边滤波实验目的:1．掌握图像增强基本原理和方法。2．学习使用程序设计环境。3．使用设计框架构造应用程序。4．掌握直方图均衡、分块直方图均衡、局部直方图均衡、局部增强、USM虚光蒙版、双边滤波的实现。实验
Kamen Black君·2023-01-06 09:07

数字图像处理合集——图像增强

实现：1.掌握线性/非线性灰度变换，理解不同的灰度变换所应用的场景及不同的处理效果，掌握线性/非线性灰度变换的数学原理。2.掌握直方图均衡化算法，理解直方图均衡化算法是一种增加图像灰度动态范围，掌握算法的数学原理。3.掌握邻域/中值平滑算法，理解模板卷积概念，理解邻域/中值平滑图像处理的效果及其对于椒盐噪声和高斯噪声不同的处理结果。1、线性变换压缩图像，拉伸图像低灰度区，压缩图像高亮度区的代码。线
爱吃酸奶呀·2023-01-06 09:36

MATLAB车牌识别系统[GUI界面、完美运行、详细解析、lun闻]

设计任务1.1设计内容及要求：课题研究的主要内容是对数码相机拍摄的车牌，进行基于数字图像处理技术的车牌定位技术和车牌字符分割技术的研究与开发，涉及到图像预处理、车牌定位、倾斜校正、字符分割等方面的知识,
Matlab图形设计·2023-01-06 09:34

数字图像处理-空间域锐化滤波算子

空间域锐化滤波算子在图像增强过程中，通常利用各类图像平滑算法消除噪声，图像的常见噪声主要有加性噪声、乘性噪声和量化噪声等。一般来说，图像的能量主要集中在其低频部分，噪声所在的频段主要在高频段，同时图像边缘信息也主要集中在其高频部分。这将导致原始图像在平滑处理之后，图像边缘和图像轮廓模糊的情况出现。为了减少这类不利效果的影响，就需要利用图像锐化技术，使图像的边缘变得清晰。一、roberts算子Rob
博创客·2023-01-06 09:02

数字图像处理实验（直方图均衡化&规定化）

图像均衡化图像均衡化是一种图像处理技术，它的目的是改善图像的对比度。具体来说，对于一张图像，其直方图就是统计图像中各灰度级出现的次数的图像。通常情况下，图像的直方图会呈现不平衡的状态，即图像的某些灰度级出现的次数很多，而其它灰度级出现的次数很少。这样的图像在显示时，可能会出现对比度差的问题，使得图像看起来比较暗或者模糊。图像均衡化就是对图像进行直方图均衡，使得图像中各灰度级出现的次数更加平均。这样
Rkun18·2023-01-06 09:01

数字图像处理实验——图像增强

一、实验目的与要求1.掌握图像空域点处理增强方法，包括图像求反，线性灰度变换，以及直方图均衡化方法；2.熟练掌握空域滤波增强方法，包括平滑滤波器及锐化滤波器。二、实验内容及步骤1.图像的求反、线性灰度变换、直方图均衡化：（1）使用imread()函数读取一副图像，名为lena.bmp；（2）实现图像求反运算（t=L−1−s）；clc;clear;closeall;img1=imread("lena
Recursi·2023-01-06 09:00

图像卷积详细解释 常用卷积核解释说明

神经网络中的卷积层，它的原理就来源于图像卷积概述卷积在信号处理领域有极其广泛的应用,也有严格的物理和数学定义.本文只讨论卷积在数字图像处理中的应用.在数字图像处理中,有一种基本的处理方法:线性滤波.待处理的平面数字图像可被看做一个大矩阵
Ibelievesunshine·2023-01-06 07:03

数字图像处理MATLAB学习笔记（七）

数字图像处理MATLAB学习笔记（七）ImageCompression1.BasicBackground图像压缩的两个结构块：编码器：包含映射器、量化器、符号编码器解码器：符号解码器、反量化器关于解码器输出的图像
Shawn·D·W·2023-01-05 21:50

数字图像处理学习笔记4第四章 图像变换 附实验

第四章图像变换附实验前言图像变换：为达到某种目的将原始图像变换映射到另一个空间上，使得图像的某些特征得以突出，以便于后面的处理和识别。4.1连续傅里叶变换一维变换用傅里叶变换表示的函数特征完全可以通过傅里叶反变换来重建，而不会丢失任何信息。若把一个一维输入信号做一维傅里叶变换，该信号就被变换到频域上，即得到了构成该输入信号的频谱，频谱反映了该输入信号由哪些频率构成。函数f(x)的一维连续傅里叶变换
如魔·2023-01-05 14:17

数学图像处理matlab试卷,数字图像处理matlab09试卷A卷及答案

数字图像处理09/计算机(A)卷一、填空题(每小题2分，共20分)1.从计算机信息处理的角度看，数字图像可以理解为对二维函数f(x,y)进行①和②后得到的图像。
weixin_39859988·2023-01-05 14:15

数字图像处理王慧琴课后答案_数字图像处理与应用 MATLAB版

图像的表示2n1．3．1图像信号的表示2n1．3．2数字图像的表示3n1．3．3颜色模型4n1．4人类的视觉6n1．4．1人眼构造和视觉现象6n1．4．2人类视觉特性7n1．5图像质量的评价方法9n1．6数字图像处理
weixin_39549899·2023-01-05 14:14

数字图像处理应用matlab,数字图像处理与应用(MATLAB版)

图像的表示2n1．3．1图像信号的表示2n1．3．2数字图像的表示3n1．3．3颜色模型4n1．4人类的视觉6n1．4．1人眼构造和视觉现象6n1．4．2人类视觉特性7n1．5图像质量的评价方法9n1．6数字图像处理
Chan WatLaam·2023-01-05 14:13

数字图像处理四：图像变换

（1）选择一幅图像，进行离散傅里叶变换，再对其进行X轴与Y轴上的平移，得其离散傅里叶变换，观察原图的傅里叶变换和平移后的傅里叶频谱的对应关系。%%(1)clc;clear;closeall;I=imread('实验图片素材/1.bmp');subplot(321);imshow(I);title('原图像');I=I(:,:,3);%取前两维+第三维下表为3的全部数据fftI=fft2(I);%对
XianhengL·2023-01-05 13:42

基于matlab的数字图像处理软件设计

2.功能介绍2.1基本操作2.2图像类型变换2.3图形几何变换2.4图像变换2.5图像添加噪声2.6图像复原2.7图像增强2.8图像分割2.9图像编码2.10二值形态学处理2.11小波图像处理2.12数字图像处理应用
路拾遗37·2023-01-05 13:12

数字图像处理及MATLAB实现实验四——图像变换

1.图像的傅里叶变换一（平移性质）傅里叶变换的平移性质表明了函数与一个指数项相乘等于将变换后的空域中心移到新的位置，并且平移不改变频谱的幅值。I=imread('1.bmp');figure(1)imshow(real(I));I=I(:,:,3);fftI=fft2(I);sfftI=fftshift(fftI);%求离散傅里叶频谱%对原始图像进行二维离散傅里叶变换，并将其坐标原点移到频谱图中央
lq凌风·2023-01-05 13:11

Matlab|数字图像处理05|彩色图像处理

1、分量、平滑和合成%%读取图像像素信息，将像素矩阵中的数据转换成double型并提取R、G、B分量rgb1=imread('i_flower.png');rgb=im2double(rgb1);fR=rgb(:,:,1);fG=rgb(:,:,2);fB=rgb(:,:,3);%%用传统的邻域平均单独平滑R、G、B3个分量图像，再对平滑后的分量图像合成w=fspecial('average');
ariako_n·2023-01-05 13:07

Matlab|数字图像处理03|图像增强（直方图均衡化处理和定制处理）和图片复原（椒盐噪声、不同滤波器、自适应中值滤波）

一．直方图均衡化处理1.自己编写代码实验直方图的均衡化。代码：PS=imread('C:/Users/。。。/Ch05/lenna_rgb.tif');figure;subplot(2,2,1);imshow(PS)title('输入的彩色JPG图像')imwrite(rgb2gray(PS),'C:/Users/ark/Desktop/newwork/DIP/Ch05/lenna_gray.bm
ariako_n·2023-01-05 13:37

Matlab|数字图像处理02|图像的傅里叶变换（平移/旋转性质）及图像的离散余弦变换

问题1：x,y方向同时平移后频谱有何变化？答：经过平移后的傅里叶变换幅值图与原图像得到的傅里叶变换幅值图基本相同，平移不改变频谱的幅值。代码运行结果：代码：clc;clearall;I=imread('C:\Users\Ch04\4.bmp');fftI=fft2(I);sfftI=fftshift(fftI);%求离散傅里叶频谱%对原始图像进行二维离散傅里叶变换，并将其坐标原点移到频谱图中央位置
ariako_n·2023-01-05 13:32

二值化_C++ 阈值分割和图像二值化

阈值分割和图像二值化是数字图像处理中最常用的操作，其思想就是设置一个阈值，遍历图像中的每个像素点，如果像数点的阈值大于设置的阈值，则把该点阈值设置为255或0.由于多通道图像有三个通道的阈值，所以我们在比较阈值的时候取三个通道的平均阈值
熙公主的爪牙·2023-01-04 15:49

数字图像处理课程作业0-骨架图像增强

写在最前这是我大学课程的数字图像处理的实验报告，可以直接运行。内容比较详细，但是希望大家能够先理解一下思路再使用，学习图像处理的思路最重要。
ZHHHHHJ66·2023-01-04 09:14

【数字图像处理】毛笔字细化

源码链接：calligraphy.cpp一、实验要求附件是书法毛笔字，请将附件图片中“年少有为”四个字进行笔画细化。二、实验内容首先观察图片，是只将黑色的毛笔字部分进行细化，所以需要先把印章这类的区域去除。先通过将图片转到hsv颜色空间，然后使用hsv阈值进行黑色像素的提取，输出成二值化图。这里通过cvcolor函数中的COLOR_BGR2HSV参数将其转换到hsv空间，然后定义二值化的区间为h：
沾liana·2023-01-04 09:43

数字图像处理：空间滤波基础

空间滤波机理使用空间域模板进行的图像处理，称为空域滤波。模板本身被称为空域滤波器。输出图像中的每一点为输入图像中某个相关区域像素集的映射。空间滤波相关概念及理解空间滤波是图像处理领域广泛应用的主要工具之一；“滤波”一次借用于频域处理，其本意是指接受或拒绝一定的频率分量；空间滤波器作用于图像，可以完成平滑、锐化等类似操作；空间滤波器又称作掩模、掩膜、核、模板或窗口；通过掩模操作实现一种邻域运算，待处
Sayram_0·2023-01-04 09:13

数字图像matlab心得,Matlab数字图像处理的学习建议

如果是软实力,学好数学才是王道!和机器学习和计算机视觉相关的数学(转载)(以下转自一位MIT牛人的空间文章，写得很实际：)作者：Dahua感觉数学似乎总是不够的。这些日子为了解决research中的一些问题，又在图书馆捧起了数学的教科书。从大学到现在，课堂上学的和自学的数学其实不算少了，可是在研究的过程中总是发现需要补充新的数学知识。Learning和Vision都是很多种数学的交汇场。看着不同的
迷茫的公子羽·2023-01-04 09:12

数字图像处理 - Ch3 空间滤波基础

数字图像处理Ch3空间滤波基础空间滤波基础1.线性空间滤波的原理2.空间相关与卷积3.可分离滤波器核空间滤波基础空间滤波通过把每个像素的值替换为该像素及其邻域的函数值来修改图像。
Ddsluke·2023-01-04 08:42

matlab imratio函数,数字图像处理实验报告图像压缩.docx

数字图像处理实验报告图像压缩数字图像处理实验报告图像压缩篇一：数字图像处理实验5图像压缩实验5图像压缩一．实验目的：1．掌握图像压缩的原理——编码冗余，压缩比CR的计算等。
赵学浩·2023-01-04 08:41

c++ opencv数字图像处理：空间滤波基础，低通滤波之均值滤波(盒式滤波)器

文章目录前言一、空间滤波基础1.线性空间滤波原理2.相关与卷积3.可分离滤波器核二、平滑（低通）滤波1.盒式滤波器核（均值滤波器）前言数字图像处理c++opencv（VS2019opencv4.53）持续更新一
‭刘燚·2023-01-04 08:11

数字图像处理(冈萨雷斯)学习 第3章 灰度变换与空间滤波

引言术语空间域指图像平面本身空间域处理主要分为灰度变换和空间滤波两类灰度变换在图像的单个像素上操作,主要以对比度和阈值处理为目的空间滤波涉及改善性能的操作,如通过图像中每一个像素的邻域处理来锐化图像我们还将讨论模糊技术的某些细节,以便允许我们在灰度变换和空间滤波算法的公式化表示中并入不太精确的以知识为基础的信息3.1背景知识3.1.1灰度变换和空间滤波基础通常空间域技术在计算上更有效,且在执行上需
一蓑烟雨晴·2023-01-04 08:11

数字图像处理实验1——用MFC编程显示图像

数字图像处理实验2021.3.6——2021.3.7文章目录数字图像处理实验前言一、新建项目二、查看代码三、编写代码1.修改头文件2.编辑程序窗口3.编写事件处理程序四、测试程序总结前言本实验创建MFC
樱桃周·2023-01-04 08:41

第3章 Python 数字图像处理(DIP) - 灰度变换与空间滤波1 - 灰度变换和空间滤波基础、Sigmoid激活函数

这里写目录标题本节的目标背景灰度变换和空间滤波基础本节的目标了解空间域图像处理的意义，以及它与变换域图像处理的区别熟悉灰度变换所有的主要技术了解直方图的意义以及如何操作直方图来增强图像了解空间滤波的原理importsysimportnumpyasnpimportcv2importmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltimportPILfromPILimport
jasneik·2023-01-04 08:09

数字图像处理期末总结

前言概述部分数字媒体包含哪些类型，涉及哪些研究领域？1）可视数字媒体包含图像、视频、图形和可视化数据等媒体类型，这些媒体类型之间具有很强的相关性，但又有明确的差异性；2）可视数字媒体涉及计算机视觉、计算机图形学、人工智能、数字图象处理、图像视频压缩、虚拟现实技术等研究领域；3）应用领域：机器人（立体视觉、自动驾驶）遥感，医学（图像分析，植被、骨骼）•安全，监控（门禁、视频监控）•国防（目标识别与跟
假面兔子·2023-01-04 08:09

数字图像处理合集——图像特征与理解

实现：1、掌握图像的基本特征算法,理解图像中目标的几何特征、形状特征的物理与几何意义，并能够将特征的数学语言转换成程序描述。2、掌握图像的角点特征算法,理解Moravec角点的物理与几何意义，并能够将角点的数学语言转换成程序描述。3、掌握图像的纹理分析算法,理解对比度、熵、角二阶矩等纹理测度的几何意义，并能够将纹理特征描述的数学语言转换成程序描述。1、掌握图像的基本特征算法,理解图像中目标的几何特
爱吃酸奶呀·2023-01-04 08:08

（附源码）python数字图像处理课程平台 毕业设计 242339

Python数字图像处理课程平台的开发摘要数字图像处理是一门新兴技术，随着计算机硬件的发展，数字图像的实时处理已经成为可能，由于数字图像处理的各种算法的出现，使得其处理速度越来越快，能更好的为人们服务。
WeiXin_DZbishe·2023-01-04 08:07

2020-2021学年——图像图形编程实践实验2_图像的基本运算

图像的基本运算实验目的1．了解图像的算术运算在数字图像处理中的初步应用;2．体会图像算术运算处理的过程和处理前后图像的变化。
L_F_D·2023-01-04 08:36

【数字图像处理】骨骼锐化

二、实验内容按照课本冈萨雷斯的《数字图像处理》上面的思路，整个处理过程应该是先使用拉普拉斯变换进行图像处理，可以突出图像中的细节部分；接着使用sobel梯度法，突出骨骼的边界；再用盒滤波器进行平滑处理，
沾liana·2023-01-04 08:35

数字图像处理实验——数字图像处理初步

一、实验目的与要求1.熟悉及掌握在MATLAB中能够处理哪些格式的图像；2.熟练掌握在MATLAB中如何读取图像及图像的属性信息（大小、颜色、亮度（灰度）、宽度、高度等）；3.掌握如何在MATLAB中按照指定要求存储一副图像的方法；4.了解图像的算术运算在数字图像中的初步应用，并体会其处理的过程和处理前后图像的变化；二、实验内容及步骤1.图像的读取，显示和存储，以及提取图像的基本信息：（1）使用i
Recursi·2023-01-04 08:34

数字图像处理 图像对比度增强算法概览

一、图像对比度增强图像对比度增强又叫作图像对比度拉伸或者直接称为点运算。图像亮度和对比度调整的目的之一是在合适的亮度上提供最大的细节信息，细节纹理的沟纹越深，图像越清晰。在图像处理中，图像对比度增强是最基本的、原理比较简单却很重要的一类技术。它们能根据用户的要求改变图像数据占据的灰度范围，灰度分布范围越大，图像细节呈现得越清晰，同时对图像辐射分辨率的要求越高。图像对比度增强以预定的方式改变一幅图像
坐望云起·2023-01-04 07:51

智能数字图像处理：图卷积SGN代码（pytorch）之get_raw_denoised_data.py解读

1.root_path='./'raw_data_file=osp.join(root_path,'raw_data','raw_skes_data.pkl')save_path=osp.join(root_path,'denoised_data')-》载入上一个文件处理后的.pkl文件路径2.ifnotosp.exists(save_path):os.mkdir(save_path)-》如果保存
王壹浪·2023-01-04 07:31

图像拼接算法简介

图像拼接方法简介图像拼接的主要流程图像拼接的三个关键技术点：预处理、图像配准、图像融合i).图像预处理包括数字图像处理的基本操作（如去噪，边缘提取，直方图处理等）、建立图像的匹配模板以及对图像进行某种变换
To-Be-A-Better-Man·2023-01-03 20:04

c++获取图像在直方图_Android OpenCV（八）：图像二值化

在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，图像的二值化使图像中数据量大为减少，从而能凸显出目标的轮廓。
卖扣杨·2023-01-03 14:57

智能数字图像处理之FastRCNN（pytorch）代码解读之train_resnet50_fpn.py

解读create_model方法1.num_classes：分类数2.backbone=resnet50_fpn_backbone()model=FasterRCNN(backbone=backbone,num_classes=91)-》调用faster_rcnn_framework的FasterRCNN方法，传入分类数num_classes为913.weights_dict=torch.load
王壹浪·2023-01-03 10:59

伪彩色图像处理 python，matlab代码

伪彩色图像处理冈萨雷斯数字图像处理伪彩色图像（也称假彩色图像）图像处理包含根据特定标准对灰度值赋予颜色。伪彩色图像用于区分对单色图像赋予彩色的处理和与真彩色图像相关的处理。因为人眼对彩色图像更为敏感。
shuyeah·2023-01-02 07:55

数字图像处理第六章彩色图像处理(颜色模型，伪彩色图像处理，全彩色图像处理，彩色图像分割、彩色图像边缘检测，后续补充)

本章节主要内容包括彩色模型分类、伪彩色图像处理、全彩色图像处理、彩色变换、彩色图像的基本变换、彩色图像的平滑和锐化、基于彩色图像的分割、噪声、压缩。6.1彩色模型颜色模型又叫颜色空间或者颜色系统，其目的是在某些标准下用通常可以接受的方式方便地对彩色加以说明。本质上彩色模型是坐标系统和子空间的说明，其中，位于系统中的每个颜色都由单个点来表示。主要由RGB\HSI\CMY\CMYK四种颜色空间。6.1
cv吴彦祖·2023-01-02 07:52

opencv图像分析与处理（13）- 彩色图像处理基础：彩色模型与伪彩色图像处理

本节为opencv数字图像处理（13）：彩色图像处理基础：彩色模型与伪彩色图像处理，主要包括：三种彩色模型（RGB、CMY/CMYK、HSI）及其互相转换的方法、伪彩色图像的两种处理方法（灰度分层、灰度到彩色的转换
不会算命的赵半仙·2023-01-02 07:40

基于MATLAB GUI图像处理系统的设计与实现

基于MATLABGUI图像处理系统的设计与实现摘;要：MATLAB作为算法开发及数据可视化的交互式工具，在数字图像处理方面应用广泛，并集成了具有多种算法的图像处理工具箱。
yl624624·2023-01-01 23:49

C++数字图像处理（不用opencv）

转载：https://www.lavenderdh.cn/2020/11/09/%E6%95%B0%E5%AD%97%E5%9B%BE%E5%83%8F%E5%A4%84%E7%90%86%EF%BC%9ABMP%E5%9B%BE%E5%83%8F%E5%A4%84%E7%90%86%EF%BC%88%E6%8E%A7%E5%88%B6%E5%8F%B0%E7%A8%8B%E5%BA%8F%EF%
仝竞奇·2023-01-01 23:45

数字图像处理基础

第1关：数字图像读取及显示任务描述本关任务：在Matlab环境下实现数字图像的读取及显示操作。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：1数字图像读取函数；2.彩色转灰度的实现；3.数字图像显示。数字图像读取Matlab图像读取函数：imread(filename)，可将filename指定的数字图像读取到matlab的Mat结构中。I=imread(‘lena.jpg’);%读取名字为lena的JP
Ssaty.·2023-01-01 14:11

DSP原理及图像处理应用

数字图像处理的发展20世纪60年代随着计算机技术的发展而发展起来的新兴技术。
qq_33343622·2023-01-01 11:41

OpenCV数字图像处理十：读写txt文件，在图像训练和测试的时候经常用到

#include#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;boolshowSteps=true;boolwriteModel=true;boolsaveRegions=true;#definedataNum(4381)intmain(){FILE*fp;inti,j;if((fp=fopen("C:\\Temp\\negtives\\ne
zhubenfulovepoem·2022-12-31 21:57
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