数字图像处理（一）1

本文系<数字图像处理原理与实践(MATLAB版)>一书之代码系列的Part9,辑录该书第431至第438页之代码,供有需要读者下载研究使用.至此全书代码发布已经接近尾声,希望这些源码能够对有需要的读者有所帮助.代码执行结果请参见原书配图,建议下载代码前阅读下文: 关于<数字图像处理原理与实践(MATLAB版)>一书代码发布的说明 http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/40987807 首先给出的是原书P438所列之程序源

本文系<数字图像处理原理与实践(MATLAB版)>一书之代码系列的Part8,辑录该书第375至第415页之代码,供有需要读者下载研究使用.至此全书代码发布已经接近尾声,希望这些源码能够对有需要的读者有所帮助.代码执行结果请参见原书配图,建议下载代码前阅读下文: 关于<数字图像处理原理与实践(MATLAB版)>一书代码发布的说明 http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/40987807 P385-1 function y

数字图像处理作业的输入图像全部都是灰度图像,所以汇总一下自己遇到的问题答案. OCV的图像容器是Mat<typename>,可以用imread(filename)读取图像,filename是c string,char*和const char*都行.灰度图像的typename是uchar,RGB图像的typename是Vec3b. Mat容器如果直接使用操作符赋值,只会复制一份信息头而不会复制包含数据的矩阵,由此而降低内存的浪费和速度,所以这样得到的多个Mat对象都指向同一个数据矩阵,换句话说,

数字图像处理matlab版 冈萨雷斯 图书笔记系列,是个人读书笔记,写的不会太详细,具体内容要看课本(有例子和程序),这里只是罗列些基本的和重要的概念,方便复习,记忆和理解,弄点例子和练习. 什么东西都那么详细,是不现实的,大脑记不住,也太没效率.厚书可以慢看,但不能厚重的回忆,要把书读薄. 第一章 绪言和第二章 基本原理.对应课本,第1,2章. 解释了图像处理的含义,以及低,中,高级处理的对应内容. 数字图像是二维的,用函数表示为f(x, y),x行,y列,也可用二维矩阵表示. 注: Matl

一提到数字图像处理编程,可能大多数人就会想到matlab,但matlab也有自身的缺点: 1.不开源,价格贵 2.软件容量大.一般3G以上,高版本甚至达5G以上. 3.只能做研究,不易转化成软件. 因此,我们这里使用python这个脚本语言来进行数字图像处理. 要使用python,必须先安装python,一般是2.7版本以上,不管是在windows系统,还是linux系统,安装都是非常简单的. 要使用python进行各种开发和科学计算,还需要安装对应的包.这和matlab非常相似,只是matla

从这篇博文开始,小生正式从一个毫不相干专业转投数字图像处理.废话不多说了,talk is cheap. show me the code. 直方图均衡化目的 由于一些图像灰度的分布过于集中,这样会导致图像的层次不够分明,直方图均衡化就是为了让图像的灰度分布更均匀,图像的层次感更强. 数学原理 基于连续灰度分布的结论推导 直方图均衡化属于数字图像处理中灰度变换(intensity transformation)的内容,灰度变换的目的就是找到一个合适的映射函数s=T(r).将原图像的灰度值映射到新的

本文系<数字图像处理原理与实践(MATLAB版)>一书之代码系列的Part5,辑录该书第225至第280页之代码(此处应部分读者之需求调整了代码发布的顺序--详细说明请见下面的文章链接),供有需要读者下载研究使用.代码执行结果请参见原书配图,建议下载代码前阅读下文: 关于<数字图像处理原理与实践(MATLAB版)>一书代码发布的说明 http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/40987807 P245 I = imread(

本文系<数字图像处理原理与实践(MATLAB版)>一书之代码系列的Part6,辑录该书第281至第374页之代码,供有需要读者下载研究使用.代码执行结果请参见原书配图,建议下载代码前阅读下文: 关于<数字图像处理原理与实践(MATLAB版)>一书代码发布的说明 http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/40987807 P338 i=double(imread('vase.tif'));[C,S]=wavedec2(i,2,

本文系<数字图像处理原理与实践(MATLAB版)>一书之代码系列的Part3(P81~135),代码执行结果请参见原书配图,建议下载代码前阅读下文: 关于<数字图像处理原理与实践(MATLAB版)>一书代码发布的说明http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/40987807 P92 i = imread('Hepburn.jpg');%注意w和h1这两个模板是等价的w = [1 1 1;1 1 1;1 1 1]/9;h1 =

1.图像去噪的前言 上一篇博文中,我对噪声的类型进行了介绍,也使用的Matlab对各种噪声进行了实现.旧话重提,一幅图像,甚至是一个信号的老化,能够使用下面模型来表示. 能够使用下面算式来表示 这里,因为退化函数的作用,使得原图像产生退化(比方,运动模糊),然后在加上一个加性噪声项. 本博文,主要对去除加性噪声的线性滤波器的性能进行了比較.对于退化函数的去除(称为去卷积或者逆滤波),将放在稍后的博文. 1.1 实验用图像 1.2 实验结果的评价 实验的步骤为,将实验用图像加上加性噪声,然后使用滤