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数字图像处理实践作业汇编—四个学期的数字图像处理大作业.zip

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简介:
本资源为《数字图像处理实践作业汇编》,包含四个学期的数字图像处理课程设计与实验项目,涵盖多种图像处理技术及应用案例。 数字图像处理大作业合集包括四次任务: 第一项任务要求基于VC(Visual C++)开发一个多文档界面(MDI)的数字图像处理程序框架软件,并实现以下功能: - 读取、显示BMP格式的图像文件; - 实现JPG和RAW格式图像文件的读取与显示,以及这些格式与BMP之间的转换。 - 完成基本的图像操作:加法运算、求反(反转)及几何变换等处理。 - 对图像进行直方图均衡化处理。 第二项任务要求实现以下内容: - 图像的快速傅里叶变换(FFT)及其结果展示; - FFT逆向转换功能开发; 第三项任务中,需要对给定图像XY平面上边界使用傅里叶描述子表示,并用不同数量的项目重构该特征。这是一项用于描绘轮廓特性的重要参数。 第四项任务要求实现基于多种典型微分算子(至少包括Roberts、Sobel、Prewitt及Laplacian等)进行边缘检测,具体工作内容如下: - 能够读取图像文件并对其进行处理; - 输出经不同算子处理后的边缘检测结果。 - 分析比较各算法特性。

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    优质
    本资源为《数字图像处理实践作业汇编》,包含四个学期的数字图像处理课程设计与实验项目,涵盖多种图像处理技术及应用案例。 数字图像处理大作业合集包括四次任务: 第一项任务要求基于VC(Visual C++)开发一个多文档界面(MDI)的数字图像处理程序框架软件,并实现以下功能: - 读取、显示BMP格式的图像文件; - 实现JPG和RAW格式图像文件的读取与显示,以及这些格式与BMP之间的转换。 - 完成基本的图像操作:加法运算、求反(反转)及几何变换等处理。 - 对图像进行直方图均衡化处理。 第二项任务要求实现以下内容: - 图像的快速傅里叶变换(FFT)及其结果展示; - FFT逆向转换功能开发; 第三项任务中,需要对给定图像XY平面上边界使用傅里叶描述子表示,并用不同数量的项目重构该特征。这是一项用于描绘轮廓特性的重要参数。 第四项任务要求实现基于多种典型微分算子(至少包括Roberts、Sobel、Prewitt及Laplacian等)进行边缘检测,具体工作内容如下: - 能够读取图像文件并对其进行处理; - 输出经不同算子处理后的边缘检测结果。 - 分析比较各算法特性。
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    本作业为《数字图像处理》课程的第一项任务,主要内容包括基本图像处理操作和编程实践,旨在帮助学生掌握图像读取、显示及简单变换等技能。 1. 对输入图片进行傅里叶变换以获取其频谱图。 2. 保留低频的频谱分量,并将高频部分设为0。 3. 将滤波后的频谱通过傅里叶反变换,得到输出图像。
  • 上机五(
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    本课程的第五次上机作业专注于数字图像处理的核心技术,包括滤波、边缘检测及图像增强等实践操作,旨在加深学生对理论知识的理解与应用能力。 数字图像处理上机作业五涵盖了多个关键知识点,包括图像噪声的处理、滤波方法以及边缘检测技术。 1. **图像噪声处理**:在实际应用中,图像常常会受到高斯白噪声及椒盐噪声的影响。高斯白噪声是一种随机分布的噪音,会使整个图像看起来模糊不清;而椒盐噪声则是二值形式的干扰,在图像上表现为一些像素突然变亮或变暗的现象。MATLAB 中可以通过 `imnoise` 函数来添加这两种类型的噪点。 2. **空域滤波**:为了减少这些噪点的影响,可以使用邻域平均平滑和中值滤波等方法进行处理。其中3x3 和 5x5 的卷积核用于实现不同大小的邻域内像素值的计算,进而达到图像平滑的效果。在MATLAB 中利用 `imfilter2` 函数来执行空域卷积操作。 3. **频域滤波**:另外,在频域中处理还可以采用理想低通或Butterworth 二阶滤波器进行噪声抑制和图像优化。通过傅里叶变换将图像转换到频率空间,然后应用相应的滤波器以减少高频成分的干扰,并利用逆傅立叶变换恢复平滑后的图像。 4. **边缘检测**:Sobel算子、Canny算子、Prewitt算子以及Laplacian of Gaussian (LOG) 算法都是常用的边缘提取工具。这些方法通过不同的梯度计算和阈值处理来识别图像中的边界信息,MATLAB 的 `edge` 函数支持多种算法的实现。 5. **CT 图像重建**:对于医学成像来说,从CT扫描数据中恢复出清晰的二维或三维图像是一项重要任务。作业提供了0到180度范围内的投影数据(存于Data.mat文件),学生需要利用这些信息通过逆投影技术来重构图像。MATLAB 提供了 `radon` 和 `iradon` 函数用于实现这一过程。 综上所述,这项作业要求掌握从基础的噪声处理技巧到复杂的边缘检测和CT重建算法在内的多个方面知识和技术应用能力。
  • OpenCV——工具箱
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    本项目为《数字图像处理》课程的大作业,构建了一个全面的数字处理工具箱,基于OpenCV库实现了一系列高级图像处理功能。 本项目独立设计了一套方案,能够对图像进行十种以上的处理操作,例如底片化效果、灰度增强、添加噪声与去除噪声、边缘检测、图像复原以及浮雕效果等;并利用界面制作工具(如PyQt或PySide)来构建软件的用户界面。该界面可以对比显示处理前后的图像及其直方图变化,并将实验结果与其他同类软件的效果进行比较和分析。此外,本项目实现了总计30多种功能函数,同时集成了基于PyQt5的图形界面以及动态调整参数阈值的功能按钮等特性。
  • 分享Matlab-.rar
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    本资源包含一系列使用MATLAB进行数字图像处理的编程作业和项目代码,涵盖了图像增强、变换与滤波等多个方面,适合学习和研究参考。 分享一个关于Matlab数字图像处理的作业——《图像处理.rar》。虽然程序比较简单,但对于新手来说也花费了大量时间查阅资料才完成老师的任务要求,希望可以为其他人提供参考。 实验内容包括: 1. 使用Matlab编程实现直方图均衡化。 2. 设计同态滤波器并使用它来改善图像质量。 3. 对某一幅图像添加不同类型的噪声(周期、椒盐噪声),然后分别通过空间域和频率域的方法抑制这些噪声。对于初学者来说,这可能会有所帮助。 提示:我的同态滤波采用的是巴特沃斯的滤波器,在频域中使用n阶巴特沃斯带阻滤波器来抑制周期性噪声(可以改为高斯滤波)。空域中的椒盐噪声则通过中值滤波去除;如果需要实现均值或最大最小滤波,只需修改for循环内的相关语句即可。 文件包括: - Figure20.jpg - Matlab数字图像处理相关的代码
  • Matlab 课程
    优质
    本课程大作业基于Matlab平台,深入探索并实践了多种数字图像处理技术,包括但不限于图像增强、变换与压缩。通过该项目,学生不仅掌握了使用Matlab进行复杂图像操作的方法,还加深了对数字图像处理理论的理解和应用能力。 此为本人MATLAB图像处理课的大作业,对于初学者可以参考。
  • 验报告及
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    本课程涉及基于MATLAB平台开展的数字图像处理实验,内容涵盖图像的基本操作、滤波增强、频域变换等,并完成一项综合性的期末项目。 南京工程学院数据科学与大数据技术专业的学生正在整理复习数字图像处理的相关内容。
  • 与MATLAB
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    本大作业聚焦于利用MATLAB进行数字图像处理技术的应用实践,涵盖图像增强、变换及压缩等多个方面,旨在加深对相关理论的理解和动手能力的培养。 该系统实现了以下基本功能: 1. 对图像文件(如bmp、jpg)进行打开、保存及退出操作。 2. 图像算术运算:支持两个图像间的加法、减法和乘法运算。 3. 几何变换: - 包括平移、缩放、旋转、镜像以及转置等常规几何变换; - 特殊的几何效果,例如百叶窗效果及分块显示效果。 4. 图像增强:涵盖空域与频域中的多种方法。 - 空间领域点运算包括对比度和亮度调整,图像反色处理;灰度拉伸、直方图均衡化以及规定化; - 频率领域的低通滤波及高通滤波等操作; - 色彩增强技术如伪彩色与假彩色增强。 5. 图像压缩:采用行程编码算法,实现对黑白或彩色图像的高效编码和解码过程。 6. 图像分割: - 边缘检测利用正交梯度算子法以及方向梯度方法; - 阈值分割包括交互式与迭代阈值处理。 7. 二进制图象形态学操作:提供膨胀、腐蚀及开闭运算。