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山东大学数字图像处理实验一至四

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简介：
本课程为山东大学《数字图像处理》系列实验之一至四，涵盖基础理论与实践操作，内容涉及图像增强、特征提取及变换域分析等关键技术。 山东大学数字图像处理实验1到实验4的代码及实验报告。

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  • 山东大学数字图像处理实验一至四
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    本课程为山东大学《数字图像处理》系列实验之一至四，涵盖基础理论与实践操作，内容涉及图像增强、特征提取及变换域分析等关键技术。 山东大学数字图像处理实验1到实验4的代码及实验报告。
     
  • 山东大学数字图像处理实验一至三
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    本实验系列涵盖山东大学数字图像处理课程的第一至第三部分，内容涉及基础理论、编程实践及算法实现，旨在提升学生的图像分析与处理能力。 1.1：使用图像库功能从文件加载并显示图片；测试常见格式的图片（如.jpg、.png、.bmp、.gif）。 1.2：处理一张具有4通道透明度的a.png： - 提取alpha通道，并将其单独显示； - 使用alpha混合技术，将该图替换为新的背景图像（自选背景）。 2.1：编写一个函数实现任意倍数缩放功能；采用双线性插值进行重采样。 输入参数包括X方向和Y方向的缩放比例。仅考虑3通道、8位深度的输入图片，不调用库中的相应函数来完成此任务。 2.2：给定像素坐标映射公式记为[x’, y’]=f([x, y])，实现图像变形。 首先将坐标转换为中心归一化形式； 3.1：设计高斯滤波器处理图片： 通过改变标准差(sigma)的值来控制平滑效果； 使用[6*sigma-1]/2*2+1大小的窗口进行卷积（取整）； 利用二维高斯函数的行和列可分离性提高计算效率； 3.2：快速均值滤波器设计： 指定大小为参数，采用积分图加速方法实现与滤波窗口尺寸无关的速度。
     
  • 山东大学数字图像处理实验四：图像滤波处理
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    本实验为山东大学数字图像处理课程的一部分，主要内容包括各种图像滤波技术的应用与实践，如低通、高通及边缘检测等，旨在提高学生对图像噪声去除和特征提取的理解。 这篇文章包含两个小实验：高斯滤波和快速均值滤波，并使用C++和OpenCV编写实现。运行这些实验时，请注意图像的格式和大小。
     
  • 山东大学数字图像处理实验一：基本图像操作
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    本实验为山东大学数字图像处理课程的一部分，主要内容涵盖基本图像的操作，包括读取、显示及保存等基础技能的学习与实践。 在本实验中，我们将深入探讨数字图像处理的基础知识，这是计算机视觉领域的重要组成部分。此实验主要针对山东大学的学生，旨在通过实践操作来理解和掌握图像的基本操作。实验采用C++编程语言，并利用OpenCV（开源计算机视觉库）进行实现。OpenCV是一个强大的工具，在图像处理、计算机视觉和机器学习等领域广泛应用。 实验一分为两部分： 1. 图像加载与显示： 在这部分中，你将学会如何使用OpenCV中的函数来读取图像文件并在屏幕上显示它们。通过`imread()`函数可以加载图像，并返回一个Mat对象，这是OpenCV用来表示图像的主要数据结构之一。之后，你可以用`imshow()`函数展示该图像。处理过程中需注意不同格式的图片可能影响到其读取和展示方式，例如.jpg、.png、.bmp等常见格式。 2. 图像合成： 图像合成为将两个或多个图层合并为一个新图的过程，在C++及OpenCV中可以使用多种方法实现这一目标。比如利用像素级操作、alpha混合或者掩模进行图像叠加。你可以用`addWeighted()`函数完成线性图像合成，该函数允许调整每个输入图片的权重值；也可以通过矩阵运算如加法和减法来简单地合并图像。 实验过程中涉及两个文件：`test.cpp`和`test1.cpp`可能会分别包含上述两部分实验的具体代码实现。对于初学者来说，阅读并理解这些示例有助于加深对基本概念的理解。通常在`test.cpp`中会有一些读取和显示图片的实例，在`test1.cpp`则可能展示如何进行图像合成。 确保已经正确安装了OpenCV库，并了解如何配置编译器环境以链接到该库；同时，由于实验需要使用图文件，请保证代码能够找到正确的路径或在代码内提供相对/绝对路径信息。此实验旨在帮助学生掌握数字图像处理的基础操作，包括读取、显示和合成图片等技能，这些都是后续复杂任务的基础步骤。 通过实际动手实践，学生们将更好地理解数字图像的本质，并学会使用编程工具来解决相关问题。
     
  • 山东大学数字图像处理实验（MATLAB版本）
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    本课程为山东大学开设的数字图像处理实验课，采用MATLAB编程语言进行教学与实践。通过一系列实验项目，学生能深入理解并掌握数字图像处理的基本理论及应用技术。 山东大学数字图像处理实验的MATLAB版本提供了一系列实践操作，帮助学生深入理解数字图像处理的基本原理和技术应用。通过这些实验，学生们可以掌握使用MATLAB进行图像分析、增强以及特征提取等技能，并能够将理论知识应用于实际问题中解决复杂的视觉任务。
     
  • 山东大学数字图像处理实验二：几何变换和变形
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    本实验为山东大学数字图像处理课程的一部分，旨在通过编程实现图像的几何变换与变形技术，包括平移、旋转、缩放及仿射变换等操作。 这段文字描述了一个使用C++和OpenCV编写的程序，包含两个小实验：图像缩放和图像变形。运行该程序时需要注意检查输入图像的格式和大小。
     
  • 数字图像处理课程实验四：数字图像处理实验
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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。
     
  • 山东大学数字图像处理考试复习资料
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    本复习资料为山东大学数字图像处理课程专门编写的学习辅助材料，包含重要知识点、例题解析及历年考题汇总，旨在帮助学生系统地掌握和巩固所学知识。 这段文字描述的内容包括17级数媒和软工专业的数字图像处理课程的课件、两年来的考试题目（仅限于软工专业）以及秦学英老师在课堂上布置给17级数媒学生的实验内容。
     
  • 山东大学2017年数字图像处理考试题目
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    这是一份关于山东大学在2017年为学生提供的数字图像处理课程考试题目，旨在考察学生对数字图像处理理论知识的理解与实践应用能力。 这是山东大学2017年数字图像处理考试题目的回忆版，几乎与原试卷一致。总体来看，题目难度适中，没有偏题怪题，供大家参考复习。