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该资源包含数字图像处理（matlab版本）的课本源代码和配图。

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简介：
该课程配套的数字图像处理（MATLAB版本）教材的源代码以及相关图片资源，已整理成附件形式供您参考。

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  • 数字图像处理（冈萨雷斯）MATLAB版本源代码和图片资源
    优质
    本资源包含《数字图像处理》（冈萨雷斯著）一书各章节对应的MATLAB实现代码及测试用图片数据集，适用于学习与实践。 数字图像处理Matlab版（冈萨雷斯）的图片和代码全套资源。
     
  • Matlab版数字图像处理配套资料（含图片与源码）
    优质
    本资料为《数字图像处理》课程的Matlab版本配套资源，包含大量练习题的解答、示例图片及完整的源代码，便于学习和实践。 冈萨雷斯数字图像处理MATLAB版配套资料包含图片和源码。
     
  • 数字图像处理（MATLAB版·第二版）配套资源包
    优质
    《数字图像处理（MATLAB版·第二版）》一书的配套资源包，内含丰富的教学与实践资料，涵盖代码示例、实验指导及数据集等，旨在帮助读者深入理解和应用数字图像处理技术。 《数字图像处理（MATLAB版）》第二版配套资源包包括dipum_toolbox_p_latest工具箱、书中使用的原始图片以及案例工程。
     
  • 冈萨雷斯 数字图像处理 MATLAB 第二版 课本配套全部资源
    优质
    本书为《数字图像处理》（MATLAB版）第二版的配套教材，提供全面的学习资源和实践指导，帮助读者深入理解和掌握数字图像处理技术。 冈萨雷斯最新的数字图像处理MATLAB第二版提供了丰富的学习资源，包括书中的所有图片和源代码以及工程指导（project-solution）。这是一份非常适合学习数字图像处理的优质资料。
     
  • 冈萨雷斯数字图像处理MATLAB版本图片和源码.rar
    优质
    本资源包包含了冈萨雷斯《数字图像处理》MATLAB版中的所有示例图片及对应源代码，适用于学习与研究数字图像处理技术。 文件包含冈萨雷斯数字图像处理MATLAB版的图片及源码V1，方便读者学习使用。
     
  • 数字图像处理（Matlab版）PDF及M代码资源
    优质
    《数字图像处理（Matlab版）》是一本深入讲解数字图像处理技术及其应用的专业书籍，并提供配套的PDF文档和丰富的MATLAB代码资源，适合学习与实践。 数字图像处理（Matlab版）原书pdf包含M代码和p程序以及图片，作者为冈萨雷斯。
     
  • 基于MATLAB的数字图像处理系统（含源码及图像样本）.zip
    优质
    本资源包提供了一个全面的MATLAB环境下的数字图像处理方案，包括源代码和多种图像样本，适用于学习与科研。 【资源说明】 1. 包含基于MATLAB的数字图像处理系统的源代码及图像样本。 2. 资源内提供项目所需的所有源码文件，下载后可以直接使用。 3. 本项目适合用于计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、期末作业或毕业设计参考学习。 4. 此资源仅供“参考资料”用途。如需实现额外功能，则需要具备阅读和理解代码的能力，并且愿意深入研究与调试。 该压缩文件名为：基于matlab的数字图像处理系统（源码+图像样本）.zip
     
  • MATLAB中的数字图像处理——图像几何变换（含源代码和训练资料）
    优质
    本教程深入浅出地讲解了如何使用MATLAB进行数字图像的几何变换，包括缩放、旋转和平移等操作，并提供丰富的源代码和详实的学习材料。适合初学者快速上手与进阶学习。 常见的数字图像几何变换包括平移、镜像、旋转、缩放和错切等操作。这些是任何图像处理软件都必须具备的功能。本次实验的目标是掌握各种变换的基本原理与方法，并能够使用Matlab编写程序来实现这些变换。此外，由于进行变化时可能会产生空穴、马赛克以及锯齿现象，应采用适当的插值算法以消除这些问题的影响并提升图像质量。本课程将涵盖图像平移、镜像、旋转、缩放及错切的Matlab源代码和训练文件等内容。
     
  • 数字图像处理（MATLAB版·第二版）完整资源包
    优质
    《数字图像处理（MATLAB版·第二版）》提供全面深入的理论与实践指导，配套资源包含代码、案例和实验数据，助力学习者掌握现代图像处理技术。 冈萨雷斯《数字图像处理matlab版》提供了完整的资源包，包括M文件、P文件、图片和案例。
     
  • Matlab第二版数字图像处理图片资源
    优质
    《Matlab第二版数字图像处理》提供了丰富的图片资源和示例代码，帮助读者深入理解数字图像处理技术及其在MATLAB环境中的实现。 在数字图像处理领域，MATLAB是一款广泛使用的工具，因其强大的计算能力和丰富的图像处理函数库而备受青睐。《数字图像处理》第二版教材配套的资源包专门设计了一系列实例和练习，旨在帮助读者更好地理解和应用书中的理论知识。 该资源包的核心是MATLAB编程语言，这种高级语言特别适合数值计算和科学可视化。在数字图像处理中，MATLAB的应用包括读取、显示、操作、分析以及算法开发等任务。通过使用这些资源，学习者可以亲手实践各种图像处理技术，如增强、去噪、分割、特征提取、变换和压缩。 让我们深入了解如何用MATLAB进行图像的读取与显示：`imread`函数用于从文件中读取不同格式（如JPG, PNG或BMP）的图像。然后使用`imshow`将这些图像在图形窗口中展示出来，这是所有后续处理任务的基础步骤。 接下来是图像增强技术的应用，以提高图像质量。这包括直方图均衡化、对比度拉伸等方法。例如，通过调用`histeq`函数可以实现直方图均衡化来提升整体的对比度；而使用`imadjust`则可以根据输入图像的特性进行动态调整。 去噪是预处理阶段的重要环节之一，常用的有中值滤波和高斯滤波技术。在MATLAB环境中，通过执行如`medfilt2`（用于实现中值滤波）及`imgaussfilt`(用来实施高斯平滑)等函数命令可以有效地去除图像中的噪声。 图像分割则是将整张图片划分为不同的区域或对象的过程，在目标识别和分析方面起着关键作用。MATLAB提供了多种方法，包括阈值分割（用到的函数是`imbinarize`）、边缘检测（通过调用`edge`实现）以及基于特定规则增长的算法。 特征提取是从图像中抽取有用信息的关键步骤，比如角点、边缘、纹理和颜色等属性。利用MATLAB提供的功能如`corner`(用于定位角点) 和 `hough`(识别直线或圆圈等形状)可以高效地完成这一任务。 变换与压缩是数字图像处理中的另一重要环节。离散余弦变换（DCT）常被应用于JPEG格式的图像压缩，而使用MATLAB内置函数如`dct2`则能进行二维DCT计算；小波变换提供了一种多分辨率分析手段，通过调用像`wavedec2`(用于分解)和 `waverec2`(负责重建)这样的工具可以实现这一目的。 该资源包提供了涵盖上述各种技术的MATLAB代码示例。读者可以通过运行这些程序来观察效果，并将结果与书中的理论相结合以加深理解，同时还可以尝试调整参数探索不同设置对处理结果的影响从而培养实际操作技能。 《数字图像处理》第二版教材配套图片资源是一个非常有用的自学和教学工具，它为学习者提供了一个实践和实验各种图像技术的平台，有助于提升在该领域的专业水平。