本书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。本书的特色在于它重点强调了怎样通过开发新代码来增强这些软件工具。本书在介绍MATLAB编程基础知识之后，讲述了图像处理的主要内容，具体包括亮度变换、线性和非线性空间滤波、频率域滤波、图像复原与配准、彩色图像处理、小波、图像数据压缩、形态学图像处理、图像分割、区域和边界表示与描述以及对象识别等。 本书概念清晰，层次分明，可供从事信号与信息处理、计算机科学与技术、通信工程、地球物理、医学等专业的大专院校师生学习参考，也可供相应的工程技术人员参考使用。
上传时间： 2013-12-13
上传用户：离殇
数字水印(digitalwatermarking)是一种信息隐藏技术，它的基本思想是在数字图像、音频或视频等数字媒体作品中嵌入秘密信息，以便保护数字作品的版权、证明作品的真实可靠性、跟踪盗版行为或提供作品的附加信息。
标签： digitalwatermarking 数字水印 信息隐藏技术
上传时间： 2017-07-14
上传用户：zhyiroy
图像去噪研究，基于小波变换的图像去噪研究，图像复原是数字图像处理技术的重要研究内容，
标签： 图像去噪
上传时间： 2014-08-08
上传用户：zmy123
杨淑滢数字图像处理， 用vc6.0写的基本类
上传时间： 2017-04-10
上传用户：zhouwang
编写M程序，实现图像的缩放、旋转、镜像等几何变换。 2. 编写M程序，实现图像的平移，要求两个平移量TX、TY可取正负值，平移的功能用子函数实现。 3. （提高题）编写M程序，制作 GUI用户界面，实现第1题的功能。
上传时间： 2017-05-10
上传用户：mouroutao
1. 编写M程序，利用图像点运算的线性函数：G = aF + b， 给出a、b的不同值，改变图像的对比度、亮度以及图像反相的效果。 2. 利用“二值图像与原图像做点乘,得到子图像”的原理.，编写M程序，构造特殊的二值图像，最终得到需要的子图像。 3. 编写M程序，实现两个大小不同图像的叠加。 4，（提高题）编写M程序，实现图像的动态平移。
上传时间： 2017-05-10
上传用户：mouroutao
1. 在MATLAB中，分别对灰度图、真彩色图、索引彩色图，实现图像的读入、显示等功能。 2. 将真彩色图、索引彩色图转为灰度图，并保存到硬盘自己的文件夹下。 3. 如果按下面的操作读入索引彩色图像，请说明X、MAP两个矩阵中是如何保留图像中RGB彩色信息的。 [X,MAP]=imread(‘文件名’,‘格式’)； 答：代码中X为读出的图像数据，MAP为颜色表数据（或称调色板，亦即颜色索引矩阵，对灰度图像和RGB彩色图像，该MAP为空矩阵）。一幅像素为m*n的RGB彩色图像（m,n为正整数，分别表示图像的高度和宽度），可以用m*n*3的矩阵来形容，3层矩阵中的每一个元素对应红、绿、蓝的数值，红绿蓝是三原色，可以组合出所有的颜色。 4，（提高题）实现真彩色图像的读入，请分R、G、B三个通道分别显示该图像的红、绿、蓝色图像。
上传时间： 2017-05-10
上传用户：mouroutao
1. 制作自己的 GUI用户界面，实现图像的傅里叶变换，并验证傅里叶变换的“平移不变性”、“旋转一致性”； 2. 在GUI中，实现图像的灰度拉伸，要求有灵活的（a,a’）点、（b,b’）点的选择。 （提高题）图像的灰度拉伸，用曲线控件完成。
上传时间： 2017-05-10
上传用户：mouroutao
彩色实验 文件：demo_color.m 1. 提取RGB图像的三个分量，并分别显示。 2. 合成伪彩色图像。 3. 将RGB图像转换到HSI空间，并显示三个分量。 4. 对原图像的RGB三个分量分别进行平滑操作，将原图像转换到HSI空间对亮度分量进行平滑操作，计算两种平滑操作方法的图像差值。 5. 在RGB和HSI空间中用ice函数进行色彩调节。 压缩实验 文件：demo_huff.m 1. 计算矩阵f=[119 123 168 119;107 119 168 168;119 119 107 119;168 107 119 119]一阶熵估计,并进行霍夫曼编码。 2. 对Lena图像进行霍夫曼编码，并对编码后图像解码。
上传时间： 2019-01-19
上传用户：Rouxuan
边缘（edge）是指图像局部强度变化最显著的部分.边缘主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域（包括不同色彩）之间，是图像分割、纹理特征和形状特征等图像分析的重要基础.图像分析和理解的第一步常常是边缘检测（edge detection）.由于边缘检测十分重要，因此成为机器视觉研究领域最活跃的课题之一.本章主要讨论边缘检测和定位的基本概念，并使用几种常用的边缘检测器来说明边缘检测的基本问题图像中的边缘通常与图像强度或图像强度的一阶导数的不连续性有关.图像强度的不连续可分为：（）阶跃不连续，即图像强度在不连续处的两边的像素灰度值有着显著的差异（2）线条不连续，即图像强度突然从一个值变化到另一个值，保持一个较小的行程后又返回到原来的值.在实际中，阶跃和线条边缘图像是很少见的，由于大多数传感元件具有低频特性，使得阶跃边缘变成斜坡型边缘，线条边缘变成屋顶形边缘，其中的强度变化不是瞬间的，而是跨越一定的距离，这些边缘如图6.1所示对一个边缘来说，有可能同时具有阶跃和线条边缘特性.例如在一个表面上，由一个平面变化到法线方向不同的另一个平面就会产生阶跃边缘：如果这一表面具有镜面反射特性且两平面形成的棱角比较圆滑，则当棱角圆滑表面的法线经过镜面反射角时，由于镜面反射分量，在棱角圆滑表面上会产生明亮光条，这样的边缘看起来象在阶跃边缘上叠加了一个线条边缘.由于边缘可能与场景中物体的重要特征对应，所以它是很重要的图像特征。比如，个物体的轮廓通常产生阶跃边缘，因为物体的图像强度不同于背景的图像强度在讨论边缘算子之前，首先给出一些术语的定义：边缘点：图像中具有坐标[门且处在强度显著变化的位置上的点边缘段：对应于边缘点坐标[，门及其方位，边缘的方位可能是梯度角边缘检测器：从图像中抽取边缘（边缘点和边缘段）集合的算法
上传时间： 2022-04-22
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