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华中科技大学数字图像处理实验代码:图像处理软件

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简介:
本项目为华中科技大学数字图像处理课程的配套实验代码库,涵盖多种基础及高级图像处理技术。所有代码均适用于开发图像处理软件,旨在辅助学习与研究。 使用QT(不依赖任何第三方库)编程实现ImageProcessing菜单下的各项功能: 1. 打开BMP文件:用户可以选择并打开一个BMP格式的图像,并在应用程序窗口中显示该图片。 2. 保存为新BMP文件:允许将当前视图中的图像另存为一个新的BMP文件,通过弹出对话框让用户输入新的文件名来实现这一功能。 3. 显示文件头信息:以指定的格式展示所选BMP文件的头部信息。 4. 获取像素值:用户可以通过界面提供的对话框选择一个坐标位置,获取并显示该点的颜色或灰度值(根据图像类型)。 5. 设置像素值:与上一项类似,但此功能允许用户通过输入新的颜色或灰度值来修改指定坐标的像素信息,并即时更新视图中的相应部分。 以上五项操作适用于彩色和黑白两种类型的BMP图片。接下来的功能仅针对单通道(即灰度)图像: 6. 图像插值:提供选项让用户选择水平及垂直方向上的缩放比例,同时支持最邻近法与双线性插值算法的选择;最终输出调整大小后的结果。 7. 中值滤波处理:执行3x3窗口的中值过滤操作,并将经过该过程的新图像展示出来。 8. 高斯平滑处理:允许用户通过对话框输入高斯函数的标准差,然后应用此设置对灰度图进行模糊化效果处理;最后显示经上述变换后的结果。

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    本项目为华中科技大学数字图像处理课程的配套实验代码库,涵盖多种基础及高级图像处理技术。所有代码均适用于开发图像处理软件,旨在辅助学习与研究。 使用QT(不依赖任何第三方库)编程实现ImageProcessing菜单下的各项功能: 1. 打开BMP文件:用户可以选择并打开一个BMP格式的图像,并在应用程序窗口中显示该图片。 2. 保存为新BMP文件:允许将当前视图中的图像另存为一个新的BMP文件,通过弹出对话框让用户输入新的文件名来实现这一功能。 3. 显示文件头信息:以指定的格式展示所选BMP文件的头部信息。 4. 获取像素值:用户可以通过界面提供的对话框选择一个坐标位置,获取并显示该点的颜色或灰度值(根据图像类型)。 5. 设置像素值:与上一项类似,但此功能允许用户通过输入新的颜色或灰度值来修改指定坐标的像素信息,并即时更新视图中的相应部分。 以上五项操作适用于彩色和黑白两种类型的BMP图片。接下来的功能仅针对单通道(即灰度)图像: 6. 图像插值:提供选项让用户选择水平及垂直方向上的缩放比例,同时支持最邻近法与双线性插值算法的选择;最终输出调整大小后的结果。 7. 中值滤波处理:执行3x3窗口的中值过滤操作,并将经过该过程的新图像展示出来。 8. 高斯平滑处理:允许用户通过对话框输入高斯函数的标准差,然后应用此设置对灰度图进行模糊化效果处理;最后显示经上述变换后的结果。
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    本实验为《数字图像处理》课程中的第四次实践环节,旨在通过上机操作加深学生对图像增强、变换和压缩等核心概念的理解与应用。 在本实验中,我们将深入探讨数字图像处理的基本概念和技术,这是该课程的重要组成部分之一。这门学科涉及图像获取、分析、理解和合成,在计算机科学、医学成像、生物识别、遥感以及多媒体等领域有着广泛应用。 本次实验可能涵盖以下关键知识点: 1. 图像基本操作: - 读取与显示:使用MATLAB或OpenCV等库,可以处理不同格式的图片(如BMP, JPEG, PNG)。 - 尺寸调整:学习如何改变图像分辨率,并理解像素大小对质量的影响。 - 颜色空间转换:从RGB到灰度或者反之,以及其他颜色空间之间的转换及其应用。 2. 图像滤波: - 平滑滤波:用于减少噪声,包括均值和高斯滤波等方法。 - 锐化滤波:增强图像边缘的清晰度,例如使用拉普拉斯算子、索贝尔算子及罗伯特十字形算子。 - 傅里叶变换:学习傅里叶域中的低通与高通滤波器在平滑和检测边界的运用。 3. 图像增强: - 对比度提升:通过线性或非线性方法改善对比度,如直方图均衡化技术的应用。 - 亮度调节:保持整体亮度不变的同时调整局部区域的明暗程度。 4. 图像分割: - 阈值分割:设定阈值将图像转换成二进制形式,适用于前景和背景差异明显的场景。 - 区域生长法:从种子像素开始按特定条件扩展形成目标区域的方法。 - 分割算法:例如Otsu的最优方法、K-means聚类及GrabCut等。 5. 特征提取: - 哈里斯角点检测:用于定位图像中的稳定特征点。 - SIFT(尺度不变特性变换)、SURF(加速稳健特征)和ORB (快速二进制关键点匹配): 这些方法常被用来进行物体识别及图片配准。 6. 图像几何转换: - 平移、旋转与缩放:学习如何在不同的坐标系统中执行这些操作。 - 投影变换:包括透视投影和平行投影的应用场景和效果。 - 镜头校正功能: 用于修正由于镜头畸变导致的图像变形。 通过实际应用上述技术并分析其结果,本实验旨在帮助学生掌握数字图像处理的基础原理,并提高编程技能。在操作过程中,请详细记录数据及观察到的变化,以便评估不同方法对最终效果的影响。这将有助于深入理解学科核心概念,为进一步的研究奠定坚实基础。
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    《数字图像处理技术》是一门研究如何使用计算机对图像信息进行处理的技术学科,涵盖了图像增强、分析和压缩等关键领域。 数字图像处理是指对数字形式的图像进行各种操作和技术应用的过程,包括但不限于图像增强、滤波、压缩、特征提取以及模式识别等方面的技术。这些技术广泛应用于医学影像分析、遥感与地理信息系统、安全监控等领域,极大地促进了相关行业的进步和发展。
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