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数字图像处理
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2 天前
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数字图像处理
《数字图像处理》实验2-空间域灰度变换与滤波处理
空间域图像处理直接对图像像素进行操作，主要包括两类核心技术：核心函数包括：灰度变换（imadjust、histeq）、噪声添加（imnoise）、滤波（medfilt2、filter2、fspecial）、可视化（imhist、subplot、sgtitle）等。
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《数字图像处理》实验6-图像分割方法
读取彩色图像→转换为灰度图→自定义灰度阈值→二值分割→对比原图与分割结果。读取彩色图像→转换为灰度图→使用 Robert、Sobel、Canny、Laplacian 四种算子检测边缘→对比检测效果。
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《数字图像处理》-实验1
数字图像在 MATLAB 中以矩阵形式存储，所有图像处理操作本质上都是对矩阵数值的运算。本次实验主要运用 MATLAB 图像处理工具箱中的核心函数，包括图像读写函数（imread、imwrite）、格式转换函数（rgb2gray、im2bw）、图像运算函数（imadd、imsubtract 等）及可视化函数（figure、imshow、subplot），实现对彩色图、灰度图、二值图的处理与分析。
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数字图像处理
《数字图像处理》实验3-频率域处理方法
读取彩色图像→转换为灰度图→傅里叶变换→频谱中心化→可视化原图、灰度图及频谱图。实现 “灰度图→傅里叶变换→逆变换” 流程，对比原图与逆变换结果的一致性。
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2 天前
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《数字图像处理》实验8-图像识别与分类
读取包含多目标的图像→截取单个目标作为模板→计算归一化互相关系数→定位最匹配目标并标记。准备汽车 / 自行车两类训练样本→提取 HOG 特征→训练 SVM 分类器→对测试图像进行分类并可视化 HOG 特征。
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2 天前
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《数字图像处理》实验7-图像特征提取
读取彩色图像→提取 RGB 三通道→转换至 HSV 空间并提取 H、S、V 三通道→可视化所有通道。读取彩色图像→转换为灰度图→使用 Prewitt、Canny、LOG 算子提取边缘→对比边缘效果。
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2 天前
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《数字图像处理》实验4-图像复原
读取彩色图像→转换为灰度图→通过运动模糊 PSF 实现退化→可视化原图、灰度图及退化图像。实现运动模糊、圆盘状模糊、钝化模糊三种退化，对比不同模糊效果及像素矩阵变化。
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5 天前
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《数字图像处理》第 11 章 - 特征提取
在数字图像处理和计算机视觉领域，特征提取是连接图像预处理与高层任务（如目标识别、图像匹配、场景理解等）的核心桥梁。简单来说，特征就是图像中具有辨识度、稳定性和代表性的信息，比如物体的边界、角点、纹理、形状等。
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9 天前
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《数字图像处理》第 5 章-图像复原与重建
大家好！今天给大家系统梳理《数字图像处理》第 5 章「图像复原与重建」的核心知识点，全程搭配可直接运行的 Python 代码、效果对比图和可视化图表，帮大家彻底吃透图像复原的底层逻辑和实战应用。
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10 天前
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《数字图像处理》第7章：小波变换和其他图像变换
目录引言学习目标7.1 背景7.2 基于矩阵的变换7.3 相关7.4 时间-频率平面的基函数7.5 基图像
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10 天前
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《数字图像处理》第8章-图像压缩和水印
大家好！今天给大家带来《数字图像处理》第 8 章的全面解析 —— 图像压缩和水印。在这个图像、视频爆炸的时代，图像压缩技术无处不在（比如我们手机里的 JPG 照片、视频网站的流媒体），而数字水印则是多媒体版权保护的核心技术。
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11 天前
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数字图像处理
《数字图像处理》第 6 章 - 彩色图像处理
在数字图像处理领域，彩色图像处理是极具实用性的分支。相较于灰度图像，彩色图像能携带更丰富的视觉信息，广泛应用于遥感监测、医学影像、工业检测、自动驾驶等场景。本章将从彩色基础理论出发，逐步讲解彩色模型、各类彩色图像处理技术，并结合可直接运行的 Python 代码实现效果可视化，让大家从理论到实践吃透彩色图像处理。
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13 天前
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《数字图像处理》第 3 章 - 灰度变换与空间滤波
在数字图像处理领域，灰度变换与空间滤波是图像增强的核心手段，也是入门数字图像处理的关键知识点。灰度变换通过直接修改像素灰度值实现对比度调整、亮度校正等效果；空间滤波则利用邻域像素的运算实现图像平滑、锐化等增强操作。本章将从基础概念到实战代码，全方位拆解灰度变换与空间滤波的核心知识点，结合可视化对比和可直接运行的 Python 代码，让你彻底吃透这部分内容。
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13 天前
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《数字图像处理 》 第 1 章-绪论
目录前置准备：安装依赖库引言学习目标1.1 什么是数字图像处理核心概念代码实现：模拟图像 vs 数字图像（效果对比）
啊阿狸不会拉杆
13 天前
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《数字图像处理》第 4 章 - 频率域滤波
在数字图像处理领域，空间域滤波是我们最开始接触的基础操作，但面对复杂的图像增强、去噪等需求时，频率域滤波往往能展现出更强大的优势。频率域的核心思想是将图像从空间域转换到频率域，对不同频率分量进行针对性处理后，再转换回空间域得到处理结果。
啊阿狸不会拉杆
13 天前
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《数字图像处理》第2章-数字图像基础
本章将深入探讨数字图像处理的基础理论，通过Python实践帮助读者：理解人类视觉系统的基本原理掌握图像从物理世界到数字形式的转换过程
茜茜西西CeCe
2 个月前
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图像分割
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图像的形态学处理
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图像细化
数字图像处理-图像的形态学处理（2）
读入一幅图像，用函数 bwmorph 进行图像的细化和提取骨架操作，并输出显示其结果。使用顶帽变换对图像纠正阴影，并进行图像分割。
茜茜西西CeCe
2 个月前
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图像压缩
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图像编码
数字图像处理-图像编码与压缩
(1) 计算一幅图像的熵。(2) 用霍夫曼编码压缩图像，并显示压缩前后图像。(3) 计算霍夫曼编码的压缩率和效率。
茜茜西西CeCe
2 个月前
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图像增强
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陷波滤波器
数字图像处理-图像增强（2）
使用高频强调滤波进行图像增强。使用陷波滤波器对下图进行图像增强，给出傅里叶频谱，并分析陷波滤波器尺寸的影响。给出关键步骤的输入输出数据大小）
茜茜西西CeCe
3 个月前
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矩阵
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数字图像处理-函数矩阵
1）随机生成一个 0-1 的 8 行 10 列的矩阵，将小于 0.5 的数赋值为 0，大于 0.5 的数赋值为 1