实现简单的数字图像处理_数字图像处理的数字图像处理的matlab实现 - CSDN
  • 数字图像处理C++程序

    2020-07-30 23:31:03
    实现了一些简单数字图像处理功能,包括:RAW转BMP,灰度线性拉伸,高、低通滤波、中值滤波、图像的平移、缩放、旋转,Hough变换,二值化,影像融合、基于灰度的模板匹配
  • 1 PIL:python图像处理库 (1)PIL最重要的模块为Image,读取一张图像。 from PIL import Image pil_im = Image.open('example.jpg') (2)对读入的图像进行转换,使用Convert()方法 pil_im = Image.open...

    1 PIL:python图像处理库

    (1)PIL最重要的模块为Image,读取一张图像。

    from PIL import Image
    
    pil_im = Image.open('example.jpg')
    
    
    

    (2)对读入的图像进行转换,使用Convert()方法

    pil_im =  Image.open('example.jpg').convert(‘L’)

    2 对图像格式进行转换,使用save()方法

    from PIL import  Image
    import os
    
    for infile in filelist:
        #PIL的Open()函数创建PIL图像对象
        outfile = os.path.splitext(infile) + ".jpg"
        
        if infile != outfile:
            #save()保存为指定的文件名的文件
            Image.open(infile).save(outfile)
        except IOError:
            print("cannot convert", infile)

    3 对大量图片进行处理,通过创建一个图像的文件名列表,下面建立一个imtools.py文件,存储经常使用的图像操作。

    import os
    
    def get_imlist(path):
    
        """返回path中所有JPG格式的图像"""
    
        return [os.path.join(path, f) for f in os.listdir(path) if f.endswith('.jpg')]

    4 创建缩略图,使用thumbnail()方法接受一个元组参数(指定生成缩略图的大小),将图像转换成符合元组参数大小指定的缩略图。如创建最长边为128像素的缩略图。

    pil_im.thumbnail((128, 128))

    5 复制,粘贴图像区域,使用crop()方法裁剪,传入四元组作为参数,坐标依次是(上,下,左,右),然后使用paste()方法进行粘贴。

    #裁剪
    box = (100, 100, 100, 100)
    region = pil_im.crop(box)
    
    #旋转180度,放回去
    region = region.transpose(Image.ROTATE_180)
    pil_im.paste(region, box)

    6 调整尺寸和旋转,调用resize()方法,参数是一个元组,指定新图像的大小。

    out = pil_im.resize((128, 128))
    
    #逆时针旋转,使用rotate()方法
    out = pil_im.rotate(45)

     

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  • 数字图像处理与Python实现笔记摘要绪论1 数字图像处理基础知识2 彩色图像处理初步3 空间滤波4 频域滤波5 图像特征提取6 图像压缩7 图像小波变换与多分辨率 摘要 简要介绍数字图像处理涉及的一些基本概念、基本运算...

    摘要

    1. 简要介绍数字图像处理涉及的一些基本概念、基本运算、基本类型,以及如何通过Python对数字图像进行读取和简单操作。
    2. 以彩色图像为例对数字图像处理的基本操作进行介绍,熟悉数字图像处理的基本过程,主要包括颜色空间的基本概念、伪彩色图像处理操作,彩色图像处理简单操作。
    3. 瞄准在空间域中对图像进行增强,介绍空间滤波的机理、基本概念以及使用的基本技术。本章内容包括空间滤波基本概念、基于空间滤波的图像平滑处理、基于空间滤波的锐化操作以及混合空间增强。
    4. 从频域角度入手对图像处理及增强方法展开介绍。因为频域滤波所需的数学知识较多,所以本章采取由浅入深的策略,首先介绍一维傅里叶变换,其次介绍二维傅里叶变换和快速傅里叶变换,最后介绍图像频域滤波中出现的各种技术,其大体可分为低通滤波和高通滤波两大类。
    5. 从全局特征提取和局部特征提取两方面入手,分别介绍颜色特征、纹理特征、形状特征、边缘特征、点特征的提取方法。本章内容是目前机器视觉和图像处理领域的学者关注较多的内容,通过穿插较多的实例,帮助读者理解图像特征提取的基本技术。
    6. 瞄准如何减少图像传输及存储数据大小,介绍主要使用的压缩技术,包括有损压缩和无损压缩等,并使用JPEG压缩技术串讲全章知识点。
    7. 介绍图像的小波域表示及多分辨率表示。

    绪论

    • 人工智能是引领未来发展的战略性技术,是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量,将深刻地改变人类社会生活。

    • 促进人工智能和实体经济的深度融合,构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态,更是推动质量变革、效率变革、动力变革的重要途经。

    • 进年来,我国人工智能新技术、新产品、新业态持续涌现,与农业、制造业、服务业等行业的融合步伐明显加快,在技术创新、应用推广、产业发展等方面成效初显。

    • 人工智能技术并不是一个新生事物,它在最近几年引起全球性关注并得到飞速发展的主要原因,在于它的三个基本要素(算法、数据、算力)的迅猛发展,其中又以数据和算力的发展尤为重要。

    • 物联网技术的蓬勃发展使得数据累计的难度越来越低,而芯片算力的不断提升,使得过去只能通过云计算才能完成的人工智能运算,现在可以下沉到最普通的设备上完成。

    • 物联网技术为机器带来感知能力,而人工智能则通过计算算力为机器带来了决策能力,正如感知和大脑对自然生命进化所起到的必然性作用。

    1 数字图像处理基础知识

    https://hulin.blog.csdn.net/article/details/107570020

    2 彩色图像处理初步

    https://hulin.blog.csdn.net/article/details/107578369

    3 空间滤波

    https://hulin.blog.csdn.net/article/details/107589248

    4 频域滤波

    https://hulin.blog.csdn.net/article/details/107609844

    5 图像特征提取

    https://hulin.blog.csdn.net/article/details/107639032

    6 图像压缩

    https://hulin.blog.csdn.net/article/details/107693170

    7 图像小波变换与多分辨率

    https://hulin.blog.csdn.net/article/details/107709431

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  • 数字图像处理

    2009-02-26 14:57:00
    代码类等技术以实现简单数字图像处理。 一.概述: 本文的实例是一个数字图像处理的应用程序,它完成的功能包括对图像颜色的翻转、对图像进行灰度处理和对图像进行增亮处理。该程序对图像进行处理部分的代码包含在...

     代码类等技术以实现简单的数字图像处理。
      一.概述:

      本文的实例是一个数字图像处理的应用程序,它完成的功能包括对图像颜色的翻转、对图像进行灰度处理和对图像进行增亮处理。该程序对图像进行处理部分的代码包含在一个专门的Filters类里面,通过调用该类里的静态成员函数,我们就可以实现相应的图像处理功能了。为实现图像处理,我们要对图像进行逐个象素处理。我们知道图像是由一个个的象素点组成的,对一幅图像的每个象素进行了相应的处理,最后整个图像也就处理好了。在这个过程中,我们只需对每个象素点进行相应的处理,在处理过程中却不需要考虑周围象素点对其的影响,所以相对来说程序的实现就变得简单多了。

      由于GDI+中的BitmapData类不提供对图像内部数据的直接访问的方法,我们唯一的办法就是使用指针来获得图像的内部数据,这时我们就得运用unsafe这个关键字来指明函数中访问图像内部数据的代码块了。在程序中,我还运用了打开文件和保存文件等选项,以使我们的辛勤劳动不付之东流。


      二.程序的实现:

      1.打开Visual Studio.net,新建一个Visual C#的项目,在模板中选择"Windows 应用程序"即可,项目名称可自定(这里为ImageProcessor)。

      2.为使窗体能显示图像,我们需要重载窗体的OnPaint()事件函数,在该函数中我们将一个图像绘制在程序的主窗体上,为了使窗体能显示不同尺寸大小的图像,我们还将窗体的AutoScroll属性设置为true。这样,根据图像的尺寸,窗体两边就会出现相应的滚动条。该函数的实现如下:


    private void Form1_Paint(object sender, System.Windows.Forms.PaintEventArgs e)
    {
    Graphics g = e.Graphics;
    g.DrawImage(m_Bitmap, new Rectangle(this.AutoScrollPosition.X, this.AutoScrollPosition.Y,
    (int)(m_Bitmap.Width), (int)(m_Bitmap.Height)));
    }

    3.给主窗体添加一个主菜单,该主菜单完成了一些基本的操作,包括"打开文件"、"保存文件"、"退出"、"翻转操作"、"灰度操作"、"增亮操作"等。前面三个操作完成图像文件的打开和保存以及程序的退出功能,相应的事件处理函数如下:

    private void menuItemOpen_Click(object sender, System.EventArgs e)
    {
    OpenFileDialog openFileDialog = new OpenFileDialog();
    openFileDialog.Filter = "Bitmap文件(*.bmp)|*.bmp|
    Jpeg文件(*.jpg)|*.jpg|
    所有合适文件(*.bmp/*.jpg)|*.bmp/*.jpg";
    openFileDialog.FilterIndex = 2 ;
    openFileDialog.RestoreDirectory = true ;
    if(DialogResult.OK == openFileDialog.ShowDialog())
    {
    m_Bitmap = (Bitmap)Bitmap.FromFile(openFileDialog.FileName, false);
    this.AutoScroll = true;
    this.AutoScrollMinSize=new Size ((int)(m_Bitmap.Width),(int)
    m_Bitmap.Height));
    this.Invalidate();
    }
    }

      其中,m_Bitmap为主窗体类的一个数据成员,声明为private System.Drawing.Bitmap m_Bitmap;(注:因为程序中用到了相关的类,所以在程序文件的开始处应添加using System.Drawing.Imaging;)同时,在该类的构造函数中,我们必须先给它new一个Bitmap对象:m_Bitmap = new Bitmap(2,2);上述代码中的this.Invalidate();完成主窗体的重绘工作,它调用了主窗体的OnPaint()函数,结果就将打开的图像文件显示在主窗体上。

    private void menuItemSave_Click(object sender, System.EventArgs e)
    {
    SaveFileDialog saveFileDialog = new SaveFileDialog();
    saveFileDialog.Filter = "Bitmap文件(*.bmp)|*.bmp|
    Jpeg文件(*.jpg)|*.jpg|
    所有合适文件(*.bmp/*.jpg)|*.bmp/*.jpg";
    saveFileDialog.FilterIndex = 1 ;
    saveFileDialog.RestoreDirectory = true ;
    if(DialogResult.OK == saveFileDialog.ShowDialog())
    {
    m_Bitmap.Save(saveFileDialog.FileName);
    }
    }

      其中m_Bitmap.Save(saveFileDialog.FileName);一句完成了图像文件的保存,正是运用了GDI+的强大功能,我们只需这么一条简单的语句就完成了以前很大工作量的任务,所以合理运用.NET中的新机制一定会大大简化我们的工作的。

    private void menuItemExit_Click(object sender, System.EventArgs e)
    {
    this.Close();
    }

      接下来,三个主要操作的事件处理函数如下:

    private void menuItemInvert_Click(object sender, System.EventArgs e)
    {
    if(Filters.Invert(m_Bitmap))
    this.Invalidate();
    }
    private void menuItemGray_Click(object sender, System.EventArgs e)
    {
    if(Filters.Gray(m_Bitmap))
    this.Invalidate();
    }
    private void menuItemBright_Click(object sender, System.EventArgs e)
    {
    Parameter dlg = new Parameter();
    dlg.nValue = 0;
    if (DialogResult.OK == dlg.ShowDialog())
    {
    if(Filters.Brightness(m_Bitmap, dlg.nValue))
    this.Invalidate();
    }
    }

      三个函数中分别调用了相应的图像处理函数Invert()、Gray()、Brightness()等三个函数。这三个函数Filters类中的三个类型为public的静态函数(含有static关键字),它们的返回值类型均是bool型的,根据返回值我们可以决定是否进行主窗体的重绘工作。

      Invert()、Gray()、Brightness()等三个函数均包含在Filters类里面,Invert()函数的算法如下:

    public static bool Invert(Bitmap b)
    {
    BitmapData bmData = b.LockBits(new Rectangle(0, 0, b.Width, b.Height),
    ImageLockMode.ReadWrite, PixelFormat.Format24bppRgb);
    int stride = bmData.Stride;
    System.IntPtr Scan0 = bmData.Scan0;
    unsafe
    {
    byte * p = (byte *)(void *)Scan0;
    int nOffset = stride - b.Width*3;
    int nWidth = b.Width * 3;
    for(int y=0;y<b.Height;++y)
    {
    for(int x=0; x < nWidth; ++x )
    {
    p[0] = (byte)(255-p[0]);
    ++p;
    }
    p += nOffset;
    }
    }
    b.UnlockBits(bmData);
    return true;
    }

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  • 位图的格式和在VS2013中使用C语言显示一幅.bmp图像的代码注释

    一.数字图像处理首先应该了解的是位图和位图的格式.

    位图就是采用位映象方法显示和存储的图象.但是其实位图可以简单的认为就是.bmp格式的图片.要注意的是.bMP文件的数据从下到上,从左到右的。

    而位图也就是.bmp格式的图片的格式(划重点)如下:

    位图文件头BITMAPFIEHEADER
    文件信息头BITMAPINFOHEADER
    调色板palette
    实际的位图数据ImageData

    下面分别介绍每个部分的结构体的构成(只需要有一个印象即可)

    第一.位图的文件头是如下的一个结构体:

    typedef struct tagBITMAPFILEHEADER {
    WORD         bfType;(文件类型由于是.bmp格式所以必须是0x424d即字符BM)
    DWORD        bfSize;(整个图像大小)
    WORD         bfReserved1;(保留字1)
    WORD         bfReserved2;(保留字2)
    DWORD        bfOffBits;(前三个部分的长度之和)
    } BITMAPFILEHEADER;
    第二.位图的信息头的结构体如下:

    typedef struct tagBITMAPINFOHEADER{
    DWORD        biSize;         //信息头的长度
    LONG         biWidth;        //图像的宽度,单位是像素(必须是4的倍数)
    LONG         biHeight;       //图像的高度,单位是像素
    WORD         biPlanes;       //必须是1
    WORD         biBitCount;     //指示颜色时要用到的位数,比如二值图就只需要一位
    DWORD        biCompression;  //是否压缩
    DWORD        biSizeImage;    //实际位图得大小
    LONG         biXPelsPerMeter;//水平分辨率
    LONG         biYPelsPerMeter;//垂直分辨率
    DWORD        biClrUsed;      //实际用到的颜色数
    DWORD        biClrImportant; //重要的颜色数
    } BITMAPINFOHEADER;


    第三.调色板的结构体:

    typedef struct tagRGBQUAD {
    BYTE    rgbBlue;     //该颜色的蓝色分量
    BYTE    rgbGreen;    //该颜色的绿色分量
    BYTE    rgbRed;      //该颜色的红色分量
    BYTE    rgbReserved; //保留值
    } RGBQUAD;


    第四.实际的位图数据

    对于真彩色图,位图数据就是存放的每个像素的R G B 值

    对于用到调色板的位图,位图数据部分存放的则是调色板的索引值.


    二.在介绍代码和其他的概念之前先介绍一下编译环境和设置:

    1.代码运行的环境是VS2013

    2.项目的创建的是win32项目.

    3.将源代码和头文件添加进项目对应的文件夹(注意添加资源文件后缀为.rc),准备工作就做好了

    4.遇到可能未初始化的指针变量,找到变量定义的地方加一个=NULL就可以了

    5.运行显示出现的窗口的标题栏可能会出现乱码.如果出现这种情况只需要将 项目->项目属性->配置属性->常规->字符集由unicode改成多字节字符集即可


    三.整个代码的结构和基本函数的分析

    在Winmain()函数里创建一个窗口,然后只要窗口不退出就循环,当接收到来自窗口的消息时,调用MainWndProc()函数处理.MainWndProc()函数里面都是通过switch()case结构来判断接收到的消息是什么,并通过调用不同的功能函数来 实现一定的功能.switch()case结构之后,调用LoadBMPFile()显示处理之后的图片.(具体的一些细节这里就不赘述了,不认识 的函数百度一下就OK)

    接下来讲一个具体的最基本的函数LoadBMPFile()

    大致思路就是:创建一个逻辑调色板,首先填充一些调色板所需要的信息,然后得到图像数据中一个指向调色板的指针,通过for循环有指针给逻辑调色板赋值,赋值之后,映射逻辑调色板到系统调色板入口.最后恢复原来的调色板即可.

    LoadBMPFile()的具体实现代码如下:

    ////////////////////////////////////////////////////////////////
    BOOL LoadBmpFile (HWND hWnd,char *BmpFileName)
    { 
    	//hWnd是一个句柄
    	//BmpFileName是图片的路径和图片的名字
       	 HFILE             	hf;
       	 LPBITMAPINFOHEADER 	lpImgData;
       	 LOGPALETTE             *pPal;
        	 LPRGBQUAD              lpRGB;
        	 HPALETTE               hPrevPalette=NULL; 
       	 HDC                    hDc;
    	 HLOCAL                 hPal;
    	 DWORD			LineBytes;
    	 DWORD 		        ImgSize;
    	 DWORD                  NumColors;
    	 DWORD                  i;
    
    	//判断图片打开是否正确,不正确则弹出一个弹框
        if((hf=_lopen(BmpFileName,OF_READ))==HFILE_ERROR){
            MessageBox(hWnd,"File c:\\test.bmp not found!","Error Message",MB_OK|MB_ICONEXCLAMATION);
            return FALSE;
    	}
    
    	//读位图数据的文件头和信息头
    	_lread(hf,(LPSTR)&bf,sizeof(BITMAPFILEHEADER)); 
    	_lread(hf,(LPSTR)&bi,sizeof(BITMAPINFOHEADER));
    
    	//用位图的宽度(单位是像素)乘以指示一个颜色要用到的位数来计算一行有多少个双字
    	LineBytes=(DWORD)WIDTHBYTES(bi.biWidth*bi.biBitCount);
    
    	//用一行的大小乘以位图的高度得出位图的位图数据的双字数
    	ImgSize=(DWORD)LineBytes*bi.biHeight;
    
    	//如果该位不为0,则biClrUsed则为实际用到的颜色数
    	//否则,颜色数为2的biBitCount次方,biBitCount为表示一个颜色所需要的位数.
            switch(bi.biBitCount){
        if(bi.biClrUsed!=0)
    		NumColors=(DWORD)bi.biClrUsed;
    	else
            switch(bi.biBitCount){
           		case 1://2色图
            	    NumColors=2;
            	    break;
    			
            	case 4://16色图
            	    NumColors=16;
            	    break;	
            	case 8://256色图
            	    NumColors=256;
            	    break;
            	case 24://真彩色图
            	    NumColors=0;
            	    break;
                  default://否则认为颜色数出错
                      MessageBox(hWnd,"Invalid color numbers!","Error Message",MB_OK|MB_ICONEXCLAMATION);
                      _lclose(hf);
                      return FALSE; 
            }
    
    	//通过计算前三部分的和是否和结构体里面的数据相等来判断前面的计算有无错误
    	if(bf.bfOffBits!=(DWORD)(NumColors*sizeof(RGBQUAD)+sizeof(BITMAPFILEHEADER)
    							+sizeof(BITMAPINFOHEADER)))
    	{
        	MessageBox(hWnd,"Invalid color numbers!","Error Message" ,MB_OK|
    	               MB_ICONEXCLAMATION);
    		_lclose(hf);
    		return FALSE; 
    	}
    
    	//计算整个位图的大小=文件头+信息头+调色板(颜色数*表示一个颜色所需的大小)+位图数据的大小
    	bf.bfSize=sizeof(BITMAPFILEHEADER)+sizeof(BITMAPINFOHEADER)+NumColors*sizeof(RGBQUAD)+ImgSize;
    
    	//分配内存,大小为信息头,调色板和位图数据的大小之和(因为文件头的内容没有更改可以直接显示)
    	//hImgData为指向该内存区域的首地址
    	if((hImgData=GlobalAlloc(GHND,(DWORD)(sizeof(BITMAPINFOHEADER)+
    						     NumColors*sizeof(RGBQUAD)+ImgSize)))==NULL)
    	{
        	MessageBox(hWnd,"Error alloc memory!","ErrorMessage",MB_OK|
                       MB_ICONEXCLAMATION);
    	    _lclose(hf);
    		return FALSE;
    	}
    
    	 //给需要操作的内存区域上锁
    	lpImgData=(LPBITMAPINFOHEADER)GlobalLock(hImgData); 
    
    	//使hf重新指向文件头的结尾即信息头的开始
       	 _llseek(hf,sizeof(BITMAPFILEHEADER),SEEK_SET);
    	//读取hf的数据块,大小为信息头+调色板+位图数据,读到lpImgData指针所指的内存块
    	_hread(hf,(char *)lpImgData,(long)sizeof(BITMAPINFOHEADER)
               +(long)NumColors*sizeof(RGBQUAD)+ImgSize);
    	//关闭
    	_lclose(hf);
    
    	//如果颜色数不等于0则说明用到了调色板
        if(NumColors!=0)
    	{                    
    		//分配一个逻辑调色板的大小的内存块
    	    hPal=LocalAlloc(LHND,sizeof(LOGPALETTE) + NumColors* sizeof(PALETTEENTRY));
    		//给需要操作的内存块上锁
    	    pPal =(LOGPALETTE *)LocalLock(hPal);
    		//设置逻辑调色板的结构体的一些值
    	    pPal->palNumEntries =(WORD) NumColors;
    		pPal->palVersion    = 0x300;
    		//将lpImagData看成基址,便宜信息头的大小的尺寸,即lpRGB指向调色板
    	    lpRGB = (LPRGBQUAD)((LPSTR)lpImgData + (DWORD)sizeof(BITMAPINFOHEADER));
    		//逐个像素的取原位图的调色板赋给逻辑调色板
    		for (i = 0; i < NumColors; i++) {
         		pPal->palPalEntry[i].peRed=lpRGB->rgbRed;
    			pPal->palPalEntry[i].peGreen=lpRGB->rgbGreen;
    			pPal->palPalEntry[i].peBlue=lpRGB->rgbBlue;
    			pPal->palPalEntry[i].peFlags=(BYTE)0;
    			lpRGB++;
    		}
    		//由逻辑调色板创建调色板
    		hPalette=CreatePalette(pPal);
    		//内存区域操作结束,解锁
    		LocalUnlock(hPal);
    		LocalFree(hPal);
    	}
    	hDc=GetDC(hWnd);
    	//如果调色板存在
    	if(hPalette){
    		//指定调色板到设备环境,返回设备环境以前的逻辑调色板
            hPrevPalette=SelectPalette(hDc,hPalette,FALSE);
    		//从当前逻辑调色板中映射调色板入口到系统调色板
    		RealizePalette(hDc);
    	}
    	//创建一个新的位图
    	hBitmap=CreateDIBitmap(hDc,	(LPBITMAPINFOHEADER)lpImgData, (LONG)CBM_INIT,
    				(LPSTR)lpImgData+sizeof(BITMAPINFOHEADER) +NumColors*sizeof(RGBQUAD),
       				(LPBITMAPINFO)lpImgData, DIB_RGB_COLORS);
    //如果以前的逻辑调色板和新的调色板都存在
    	if(hPalette && hPrevPalette){
    		//回复以前的逻辑调色板
    		SelectPalette(hDc,hPrevPalette,FALSE);
    		//释放hDc上下文环境的调色板
    		RealizePalette(hDc);
    	}
     //释放设备上下文环境
    	ReleaseDC(hWnd,hDc);
    	GlobalUnlock(hImgData);
    	return TRUE; 
    }
    


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  • 概念与方法 一幅图像可定义为一个二维函数f(x,y),其中x,y是空间坐标,而在任何一对空间坐标(x,y)处的...数字图像处理是借助于数字计算机来处理数字图像。 采样与量化:所谓的图像数字化,是指将模拟图像经过离散...
  • 用函数对cameraman图像进行非线性变换 a=imread(‘F:\work\Digital Image Processing\2015\ketangshiyan\ceshitu\cameraman.jpg’) ; %读取原始图像 figure(1); imshow(a); xlabel(‘(a)原始图像’); x=1:225; ...
  • 包含所有代码的GitHub地址:https://github.com/Code-0x00/pyCV 数字图像彩色空间:RGB、HSV、Lab、CMYK 及其转换公式 灰度共生矩阵(GLCM)附Python代码:灰度共生矩阵的原理及实现 ...
  • 之前一段我们提到的算法都是和平滑有关, 经过平滑算法之后, 图像锐度降低, 降低到一定程度, 就变成了模糊。 今天我们反其道行之, 我们看看锐化是怎么做的。 这里的锐化, 还是的从平滑谈开去。我们先来观察原来...
  • 本文主要讲述基于VC++6.0 MFC图像处理的应用知识,主要结合自己大三所学课程《数字图像处理》及课件进行讲解,主要通过MFC单文档视图实现显示BMP图像增强处理,包括图像普通平滑、高斯平滑、不同算子的图像锐化知识...
  • (注:本文代码大部分可从《数字图像处理 第三版》中找到)使用软件:MATLAB R2018a学习前提:了解matlab的GUI界面的每个按钮参考资料:《数字图像处理 第三版》,CSDN博客使用初音图片P站画师uid:1589657。...
  • 数字图像处理数字图像处理 一学习内容总结 第一章 绪论 1 什么是数字图像处理 2 使用数字图像处理领域的实例 3 数字图像处理的基本步骤 4 图像处理系统的组成 第二章 数字图像处理基础 1 视觉感知要素 2 光和电磁...
  • 包含MATLAB代码实现数字图像处理(MATLAB版)》是把图像处理基础理论论述与软件实践方法相结合的第一本书,它集成了冈萨雷斯和伍兹所著的《数字图像处理》一书中的重要内容和MathWorks公司的图像处理工具箱。...
  • 数字图像处理应用领域 图像是人类获取和交换信息的主要来源,因此,图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着人类活动范围的不断扩大,图像处理的应用领域也将随之不断扩大。 1)航天和航空方面 ...
  • 数字图像处理方法的重要性源于两个主要应用领域: 改善图像信息以便解释。 为存储、传输和表示而对图像数据进行处理,以便于机器自动理解。 图像处理(image processing): 用计算机对图像...
  • 数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。图像处理最早出现于 20 世纪 50 年代,当时的电子计算机已经发展到一定水平,人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为...
  •  主要记载学习数字图像处理的基本知识,仅供参考。 目录 一、什么是图像处理? 二、图像的数字化表达 三、数字图像处理的基本知识 一、什么是图像处理?  图像处理就是对图像信息进行加工处理,满足实际的...
  • 数字图像处理技术

    2018-11-25 19:28:31
    数字图像处理技术 所谓数字图像处理,是指利用计算机对图像进行分析、加工、和处理,使其满足视觉、心理或其他要求的技术,主要有去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法。20 世纪 50 年代,电子计算机...
  • 第一章概述图像概念:图:是物体透射或反射光的分布,客观存在 像:是人的视觉系统对图的接受在大脑中形成的印象或反映。 图像:是图和像的有机结合,是客观世界能量或状态以可视化形式在二维...数字图像处理的特点
  • 数字图像处理方法的重要性源于两个主要的应用领域:改善图示信息以便人们解释;为存储、传输和表示而对图像数据进行处理,以便于机器自动理解。 一幅数字图像可定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间(平面)...
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实现简单的数字图像处理