首页 > TAG信息列表 > 数字图像处理
（一）、数字图像处理（DIP）
1、什么是图像？ 图像是人类视觉的基础，是自然景物的客观事实，是人类认识世界和人类本身的重要源泉；也可以说图像是客观对象的一种表示。 ’图‘是物体反射或透射光的分布；‘像’是人的视觉系统所接受的图，在人脑中所形版的印象或认识；照片，绘画，传真，X光片、脑电图、心电图等等都（一）、数字图像处理（DIP）
1、什么是图像？ 图像是人类视觉的基础，是自然景物的客观事实，是人类认识世界和人类本身的重要源泉；也可以说图像是客观对象的一种表示。 ’图‘是物体反射或透射光的分布；‘像’是人的视觉系统所接受的图，在人脑中所形版的印象或认识；照片，绘画，传真，X光片、脑电图、心电图等等都数字图像处理—检测交通视频中运动目标的程序设计
初始条件: （1）数字图像处理的基本理论学习； （2）Matlab或Visual C++软件工具。 要求完成的主要任务:(包括课程设计工作量及其技术要求,以及说明书撰写等具体要求): （1）学习研究运动目标检测的原理和方法，并利用Matlab或Visual C++设计程序完成以下功能； （2）读取交通视频文件； （3）运用一种背景建模【数字图像处理】本地摄像头人脸识别
一、摄像头调用 imaqhwinfo命令是帮助我们获得电脑的摄像头信息 Camera_info=imaqhwinfo %#ok<NOPTS> 如果： 这个警告说明你的Matlab没有安装摄像头插件 点击黄色警告带下滑线的 Add-Ons Explorer 或者 （中文） 进行安装 （安装Matlab附加功能包需要注册m数字图像处理: 形态学处理——腐蚀与膨胀
原文转自：https://blog.csdn.net/zaishuiyifangxym/article/details/89790469 1 形态学操作 形态学（morphology）一词通常表示生物学的一个分支，该分支主要研究动植物的形态和结构。这里，我们使用同一词语表示数学形态学(Mathematical morphology)的内容，将数学形态学作为工具从图像中【数字图像处理】基于Matlab的图像基本操作
1.找到一副具有多形状特征的图像； 2.选取合适的阈值，得到二值化图像； %% 基础实验部分 Img=imread('Test_bw.jpg');%多形状特征的图像 Img_Gray=rgb2gray(Img); figure;imhist(Img_Gray); level=125/255;%选取合适阈值（波谷） %level=graythresh(Img_Gray);%使用 Otsu 方法计算全局图像matlab数字图像处理(3)——数字形态学处理
数字形态学处理 (1)请用Matlab 编写程序实现利用1个半径为r/4的圆形结构元素膨胀1个半径为r的圆 （自定义r）。需要提供程序，原图，处理后的图像，并分析处理后图像的变化。 【代码】 %生成圆（r=200） n=1000; % n为画布大小 r=240; % r为圆的半径 A=2*ones(n); for x=1:【matlab图像处理】什么叫数字图像处理？
中国史之【羑里之囚】： 商纣王曾因忌惮周国日盛，将西伯（后称周文王）囚禁于羑（you）里（今河南汤阴县），周臣太颠等人献珠宝美女于纣王，纣王乃释西伯。西伯出狱后决心灭商。羑里之囚加速了商朝灭亡。 ——来源：全历史APP 俗话说：“好记性不如烂笔头”，多写写多记记，总不会错。多一些不为什么【数字图像处理】二值图像行程编码
【数字图像处理】二值图像行程编码 前言 数字图像处理课设中要对二值图像进行压缩和解压缩，所以设计了这一部分。 Tip：此代码只适用于图像中有大面积相同色块，否则压缩效果欠佳。 一、代码部分 1. 二值图像压缩 代码如下： import numpy as np def BRLE(img): img=np.array(iJava数字图像处理基础-------图像灰度处理
Java数字图像处理基础-------图像灰度处理 一：简介 图像灰度化处理可以作为图像处理的预处理步骤，在图像处理中是十分重要的一件事。灰度图像上每个像素的颜色值又称为灰度，指黑白图像中点的颜色深度，范围一般从0到255，白色为255，黑色为0。 灰度转换公式： int gray = (int)(color.g数字图像处理（DIP）作业9 part-2设计一种快速圆检测算法
数字图像处理（DIP）作业9 part-2设计一种快速圆检测算法 文章目录 数字图像处理（DIP）作业9 part-2设计一种快速圆检测算法要求代码结果 要求 代码 运行环境：Ubuntu16.04 LTS + OpenCV 3.0.4 + ROS-kinetic-full 代码语言：c++ 过程：转灰度图->模糊处理->自适应全局阈值二数字图像处理 笔记--2
内容： 人类视觉系统 视觉特性 成像和数字化 图像中的常用术语 图像质量评价 人类视觉组成 相对视敏函数 在辐射功率相同的情况下，不同的光不仅给人以不同的彩色感觉，而且给人以不同的亮度感觉。在获得相同的亮度感觉的前提下，测量不同波长的辐射功率为P（λ），则视敏度函数k（数字图像处理第一次试验：图像的基本操作和基本统计指标计算
数字图像处理第一次试验：图像的基本操作和基本统计指标计算 前言一、实验目的二、实验主要仪器设备三、实验原理四、实验内容五、实验步骤六、实验程序六、实验报告要求七、预习要求八、思考题 前言 为了帮助同学们完成痛苦的实验课程设计，本作者将其作出的实验结果及代码数字图像处理程序1
数字图像处理程序 I=imread('C:\Users\12166\Desktop\wlj.jpg'); figure,subplot(121);%显示原图 imshow(I),title('org'); whos I; IF=rgb2gray(I);%灰度图像处理 imshow(IF),title('GRAY') imwrite(IF,'C:\Users\12166\Desktop\gray.jpg')数字图像处理——车牌识别（matlab）
本次大报告利用MATLAB函数功能，设计和实现了一个车牌识别系统。车牌识别系统的基本原理为：将手机拍摄到的包含车辆牌照的图像输入到计算机中进行预处理，再对牌照进行搜索、检测、定位，并分割出包含牌照字符的矩形区域，然后对牌照字符进行二值化并将其分割为单个字符，然后将其逐个与数字图像处理工具
使用平台上速度最快的数字资产管理器之一和 RAW 处理器，Mac 版 ACDSee Photo Studio，利用您的图像之美。通过一键搜索、拖放搜索和保存的搜索来控制您的收藏，所有这些都可以方便地访问您的图像。 适用于 Mac 8 的全新 ACDSee Photo Studio 能够激发活跃的想象力。通过后台升级以提数字图像处理工具
使用平台上速度最快的数字资产管理器之一和 RAW 处理器，Mac 版 ACDSee Photo Studio，利用您的图像之美。通过一键搜索、拖放搜索和保存的搜索来控制您的收藏，所有这些都可以方便地访问您的图像。 适用于 Mac 8 的全新 ACDSee Photo Studio 能够激发活跃的想象力。通过后台升级以提高【C++】基于opencv的数字图像处理系统（附源码）
这是基于opencv以及调用某位大佬cvui的库进行创作的图形化界面数字图像处理系统，该系统能对图像进行五种增强操作处理，分别是灰度图像log变换增强，彩色图像log变换增强，拉普拉斯算子增强，图像的反转以及图像的饱和度增强。完整代码在页尾，自取。 话不多说，上截图 源码地址:基于MATLAB的数字图像处理（二）——空间域滤波篇（不使用内置函数）
目录 概述 空间域平滑——低通滤波 空间域锐化——高通滤波 概述 图像的滤波分为空间域和频率域两方面，在此首先说明空间域滤波。空间域滤波又分为高通滤波和低通滤波两种，下面分别阐述。 空间域平滑——低通滤波 低通滤波可以理解为降噪的过程，常用的方法有均值滤波、高斯滤波、数字图像处理-第一周-理论课
第二章数字图像基础 了解人眼的结构及视觉模型学习光度学、色度学的基本知识了解数字图像的获取、采样、量化的基本原理简单介绍图像存储格式。了解不同的图像类型的数据特点 1.人眼的结构及视觉模型 视网膜的接收器(感光细胞层)可以分成 两种，分别是锥状体和杆状体 锥状体(co数字图像处理-空间滤波
一、实验原理 空间滤波是一种采用滤波处理的影像增强方法。其理论基础是空间卷积和空间相关。目的是改善影像质量，包括去除高频噪声与干扰，及影像边缘增强、线性增强以及去模糊等。分为低通滤波(平滑化)、高通滤波(锐化)和带通滤波。处理方法有计算机处理(数字滤波)和光学信息处理数字图像处理 离散余弦变换(DCT)和峰值信噪比(PSNR)
求输入图像和经过离散余弦逆变换之后的图像的峰值信噪比。并求出离散余弦逆变换的比特率。 一、名词简介 DCT - 离散余弦变换，在（声音、图像）数据压缩中得到了广泛的使用。 PSNR - 峰值信噪比（Peak Signal to Noi（Python数字图像处理）彩色图像处理---色调和彩色校正以及直方图均衡化
文章目录 一、色调和彩色校正二、色调校正及彩色平衡三、彩色直方图均衡化 -基于Python+OpenCV，实验环境：pycharm+anaconda，参考《数字图像处理》冈萨雷斯第四版（初学图像处理和Python，欢迎指出错误~） 一、色调和彩色校正 彩色图像可以看做不同彩色通道图像的叠加，每一个通道Python+OpenCV数字图像处理，彩色空间变换（HSI和RGB空间）
Python+OpenCV数字图像处理，彩色空间变换（HSI和RGB空间） 前言代码运行结果 前言 新人轻点喷~ 在网上看到好多基本都是循环写的，逐个像素操作，比较慢，这里尝试用numpy库的where函数写了一下，速度提升了好多（呃~~~~~） RGB到HSI空间及HSI到RGB空间的原理和公式书上都有，就不列出来了（数字图像处理知识点
数字图像处理知识点 目录 数字图像处理知识点 第一章 概述 1.1数字图像处理相关概念 1.2数字图像处理系统流程图： 1.3 数字图像处理主要研究内容 第二章 数字图像处理基础 2.1图像的数字化及表达 2.2图像的采样和量化 2.3图像的分类 第三章 图像的基本运算 3.1点运算 3.