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数字图像处理课程设计-特效.rar

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简介：
本资源为《数字图像处理课程设计-特效》压缩包，内含多种数字图像处理特效的设计与实现代码及示例，适用于学习和教学。 MATLAB数字图像处理课程设计包括一个带有GUI界面的特效运行程序filter_course_project.m。

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  • 数字图像处理课程设计-特效.rar
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    本资源为《数字图像处理课程设计-特效》压缩包，内含多种数字图像处理特效的设计与实现代码及示例，适用于学习和教学。 MATLAB数字图像处理课程设计包括一个带有GUI界面的特效运行程序filter_course_project.m。
     
  • 数字图像处理课程设计.rar
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    本资源为《数字图像处理课程设计》项目文件，包含多种数字图像处理技术实现代码及实验报告，适用于相关课程学习和研究参考。 数字图像处理课设.rar
     
  • 数字图像处理课程设计资料.rar
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    本资料包包含一系列关于数字图像处理课程的设计参考材料，旨在帮助学生和研究者深入理解并实践相关技术。其中包括算法讲解、编程示例以及实验指导等内容。 在中南大学的数字图像处理课程设计项目中，我们对2008年至2013年间获取的77景SAR影像进行了时序分析，并提取了其中的城市建筑物信息，生成了相应的二值图。通过光学影像进行比较验证后，将结果以kml文件形式展示出来。 在图像处理过程中发现存在多种类型的噪声问题，包括高斯噪声、椒盐噪声以及其他各种噪音干扰。为了有效去除这些噪音并提高图像质量，我们计划采用多种滤波技术相结合的方法来优化图像处理效果。
     
  • 《数字图像处理课程设计》
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    《数字图像处理课程设计》是一门结合理论与实践的教学项目，旨在通过编程和算法实现图像增强、压缩及识别等技术，培养学生解决实际问题的能力。 《数字图像处理》课程设计第二阶段要求（针对2007级计算机本科生）使用MATLAB进行。 一、课程设计目的： 1. 提升分析问题与解决问题的能力，并进一步巩固数字图像处理系统中的基本原理及方法。 2. 熟练掌握一门编程语言，能够开发和设计用于数字图像的应用程序。 二、课题名称：图像增强处理系统 该系统的功能包括但不限于以下方面： 1. 图像文件（如.bmp, .jpg, .tiff, .gif等）的打开、保存、另存为、打印及退出操作。 2. 数字图像统计信息的功能，例如直方图的计算和绘制。 3. 提供多种数字图像增强处理功能： - 直方图均衡化 - 对比度扩展 - 动态范围调节 - 空间域平滑算法（如均值滤波、中值滤波及边界保持型的过滤方法等） 4. 将RGB颜色空间转换为HIS色彩模型，并分别展示其各个分量图。 5. 提供两种或更多种图像分割技术。
     
  • 数字图像处理课程设计
    优质
    《数字图像处理课程设计》是一门结合理论与实践的教学项目，旨在通过编程实现图像增强、变换和压缩等技术，培养学生解决实际问题的能力。 南航数字图像处理课程设计包含代码和具体步骤。
     
  • 数字图像处理课程设计.zip
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    《数字图像处理课程设计》提供了一系列实验与项目指导，帮助学生深入理解并应用数字图像处理的基本理论和技术。包含滤波、分割、压缩等关键技术实践，适合相关专业课程学习和研究使用。 数字图像处理系统基于GUI设计实现对图像的基本操作功能，包括打开、保存和退出等功能，并且能够执行放大、缩小、裁剪、旋转、反色以及锐化等效果调整。此外，该系统还支持初始化设置及添加滤波器与噪声的操作，同时具备将原图转换为二值或灰度图像的能力，从灰度图像转为二值图像的功能也一并包含在内。另外，用户还可以通过此系统查看和分析图像的直方图信息。
     
  • 数字图像处理课程设计.doc
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    本文档为《数字图像处理》课程的设计资料，涵盖图像处理的基本理论与技术应用实践，旨在通过具体项目提升学生在图像增强、复原及分析方面的技能。 数字图像处理课程设计涵盖了多种图像变换技术，包括灰度转换、添加噪声以及去除噪声等内容，内容非常丰富多样。论文格式规范严谨。
     
  • 数字图像处理课程的设计
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    本课程旨在教授学生数字图像处理的基本理论与技术，涵盖图像增强、变换及压缩等核心内容，并结合实际案例进行项目设计和实践操作。 本课题主要设计基于JPEG的图像压缩技术。使用MATLAB将一张BMP格式的图片进行JPEG编码，并以二进制形式保存文件并显示出来。JPEG图像编码过程分为四个部分：颜色模式转换及采样、DCT变换、量化和编码。
     
  • 数字图像处理课程设计.pdf
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    《数字图像处理课程设计》是一份综合性的学习资料，涵盖数字图像处理的基本理论与实践操作。本书通过详细的案例分析和项目设计，帮助读者深入理解并掌握各种先进的数字图像处理技术及其应用。适合高校相关专业师生及对图像处理感兴趣的技术人员参考使用。 数字图像处理课程设计主要涵盖以下知识点：图像去雾、直方图均衡化、图像增强、HSI模型及基于暗原色先验的去雾算法。 1. **图像去雾**：在雾天拍摄的照片由于大气散射，对比度低且模糊。其目标是恢复照片的真实色彩和清晰度，模拟无雾霾条件下的效果。 2. **直方图均衡化**：一种常用的增强方法，用于改善图像的亮度分布不均问题。通过调整像素灰度值使其更加均匀来提升视觉效果。具体步骤包括计算原图像的累积分布函数，并利用该函数将旧灰度级映射到新级别上。 3. **图像增强**：针对因噪声或其它因素造成的模糊，采用各种技术提高清晰度，比如滤波和锐化等方法除了直方图均衡化之外还有其他手段可以使用。 4. **HSI模型转换**：处理彩色图片时经常要从RGB模式转为HSI（色调、饱和度、亮度）模式。分析亮度分量的分布有助于更有效地进行图像调整。 5. **局部直方图均衡化**：针对特定区域执行，以增强细节对比度和可见性。 6. **基于暗原色先验理论的去雾方法**：假设在雾霾条件下某些像素保持不变（即“暗”），通过分析这些值可以估算出大气光，并据此恢复图像清晰度。 7. **直方图均衡化数学原理**：离散处理中，利用频数近似概率计算累积分布函数并反变换得到新的灰度级，使增强后的图像直方图接近均匀。 实践中涉及预处理、特征提取和复原等步骤。课程设计要求学生先通过直方图均衡化提升对比度，然后参考文献研究去雾算法（可能包括基于暗色像素的），最后评估不同方法的效果以检验其有效性。这不仅考验理论知识还考察实际操作能力和分析能力，是学习数字图像处理的关键部分。