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MATLAB实现的数字图像处理与机器视觉课程大作业。

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简介：
该作业涉及车牌识别技术与染色体数目识别技术的整合，采用Matlab编程实现。内容涵盖了作业的全面概述，详细介绍了程序的具体实现，并附有清晰的效果图展示。此外，作业还包含了对设计内容的详尽阐述以及设计步骤的逐步指导，旨在提供一个超详尽的实践方案。

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  • 基于MATLAB的数字图像处理与机器视觉大作业.doc
    优质
    本文档为《数字图像处理与机器视觉》课程的大作业报告，主要内容包括使用MATLAB进行图像处理和分析的技术实践。 本段落详细介绍了一个基于Matlab的大作业项目，涵盖车牌识别与染色体数目识别两个部分。文章内容包括项目的概述、程序代码实现细节、效果图展示以及具体的设计步骤等信息，旨在为读者提供一个全面且详细的学习参考指南。
     
  • 数字图像处理与MATLAB实现的大作业
    优质
    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。
     
  • Matlab数字图像处理 课程大作业
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    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。
     
  • 数字图像处理及机器视觉的VC++与Matlab实现(附光盘 原版)
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    本书通过VC++和MATLAB两种编程语言讲解了数字图像处理和机器视觉的基本原理和技术，并提供了丰富的实验案例。附赠光盘包含源代码和数据集，方便读者实践学习。 本书结合了理论知识、科学研究与工程实践，全面涵盖了数字图像处理及识别技术的各个领域。内容包括图像点运算、几何变换、空域和频域滤波、小波变换、图像复原、彩色图像处理、形态学处理、图像分割以及特征提取等；此外还对机器视觉进行了初步探讨，并重点介绍了人工神经网络(ANN)、支持向量机(SVM) 和 AdaBoost 这三种在工程技术领域广泛应用的分类技术。书中通过实际案例，如光学字符识别（OCR）、人脸识别和性别分类等问题，深入讲解了这些技术的应用。本书附带光盘包含书中的所有源代码。
     
  • 《数字图像处理与机器视觉——Visual C++与Matlab实现》配套源码6（图像处理演示程序dipdemo）
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    本书为《数字图像处理与机器视觉——Visual C++与Matlab实现》一书提供了配套的源代码，包括图像处理演示程序dipdemo，旨在帮助读者更好地理解和实践书中所讲授的知识和技术。 《数字图像处理与机器视觉--Visual C++与Matlab实现》这本书将理论知识、科学研究和工程实践有机结合起来，全面介绍了数字图像处理和识别技术的各个方面，内容涵盖图像点运算、几何变换、空域及频域滤波、图像复原、形态学处理、图像分割以及特征提取。书中还对机器视觉进行了初步探讨，并重点讲解了人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)，这两种在工程技术领域非常流行的分类技术，同时通过实际案例深入分析光学字符识别(OCR)和人脸识别这两个热点问题。全书结构紧凑，内容浅显易懂，图文并茂，适合计算机、通信及自动化等相关专业的本科生、研究生以及从事图像处理与识别领域的工程技术人员阅读。
     
  • MATLAB数字图像处理课程设计作业
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    本作业为《MATLAB数字图像处理》课程设计项目，涵盖图像的基本操作、滤波、边缘检测等技术，旨在通过实践加深学生对理论知识的理解与应用。 在MATLAB中进行数字图像处理是一项常见的任务，在学术研究和工程应用领域尤其重要。这项作业可能涵盖了从基础知识到高级技术的各个方面，旨在提升你对MATLAB编程及图像处理的理解能力。作为一款强大的数学计算软件，MATLAB提供了丰富的函数库来简化图像分析、增强、恢复以及变换等操作。 数字图像处理的基础是将图片转换为计算机可以进行运算的形式。在MATLAB中使用`imread`读取不同格式的文件（如JPEG, PNG 或 BMP），用 `imshow` 显示读入的图像，而通过 `imwrite` 函数保存经过修改后的结果。掌握这些基本操作对于后续深入学习至关重要。 进一步地，我们需要熟悉一些基础的操作：调整图片尺寸 (`imresize`)、改变颜色空间 (例如从RGB转换为灰度色图, 使用函数 `rgb2gray`) 以及平滑图像（如通过滤波器`imgaussfilt`）。其中，滤波是减少噪音和改善画质的重要步骤。MATLAB中的二维卷积可以通过使用`conv2`来实现。 接下来的环节——图像增强，旨在提升图片的视觉效果。这包括直方图均衡化 (`histeq`) 以增加对比度，以及利用拉普拉斯算子(`laplacian`) 或高斯梯度模值（通过 `grad` 函数）进行锐化处理，突出显示边缘。 在深入研究图像分割时——即把一幅图片分成有意义的区域的过程。MATLAB提供了多种方法来实现这一目标，如阈值分割 (`imbinarize`)、基于区域生长的方法(`regionprops`) 以及使用Canny算子（`edge`）进行边缘检测等技术，在医学影像分析和工业质量控制等领域中有着广泛的应用。 除此之外，学习一些高级话题也是必要的。这包括特征提取 (例如SIFT, SURF 或 ORB)，图像配准 (`imregtform`) 和多分辨率处理 (使用金字塔方法 `pyramid` 等)。这些技术对于识别图像中的关键元素、对齐不同图片以及在不同的尺度上进行操作至关重要。 完成这项作业时，理解并有效利用MATLAB的脚本和函数尤为重要。编写清晰且结构良好的代码，并合理选择数据类型（如矩阵或结构数组）来存储和处理图像信息是高效编程的关键所在。此外，借助于MATLAB的图形用户界面 (GUI) 工具箱创建交互式的应用程序可以让用户更加直观地操作并查看结果。 通过这个数字图像处理项目，你将能够深入理解这一领域的基本原理和技术方法，并且提高你的MATLAB编程技能。实践是学习理论知识和提升实际操作能力的最佳途径，为未来的学术研究或职业生涯打下坚实的基础。
     
  • 数字图像处理及机器视觉的VC++和Matlab实现（含光盘资料）
    优质
    本书详细讲解了数字图像处理与机器视觉的基本理论，并通过VC++和Matlab语言进行算法实现。附赠光盘包含源代码及相关资源，适合相关专业学习者使用。 数字图像处理与机器视觉VC++与Matlab实现光盘文件（原版）
     
  • 《图像处理与计算机视觉》单元作业
    优质
    《图像处理与计算机视觉》单元作业涵盖了从基础到高级的各种图像处理技术和算法实践，旨在通过实际操作加深学生对课程理论知识的理解和应用能力。 共分为10次作业，使用Python语言编程： 第一次作业：利用numpy绘制曲线。 第二次作业+课堂提问：涉及数字图像的采样、量化、伽马变换及图像卷积操作。 第三次作业+课堂提问：探讨彩色图像在不同颜色空间之间的转换方法。 第四次作业+课堂提问：研究图像几何变换，并使用不同的工具包实现相关技术。 第五次作业课后练习：学习和应用图像平滑滤波器的知识与技能。 第六次作业内容为进行二维傅里叶变换的实践操作。 第七次作业重点在于图像特征提取，包括直线、圆以及HOG（Histogram of Oriented Gradients）和LBP（Local Binary Patterns）等特征的应用。 第八次作业要求使用KNN算法对手写数字数据集进行分类，并用SVM方法对葡萄酒数据集完成分类任务。 第九次作业：利用预训练模型ResNet101与MobileNet来进行图像分类的实验研究。 第十次作业包括目标识别，具体为小狮子和手写数字的识别。
     
  • 图像与视频处理课程作业
    优质
    本课程作业涵盖图像和视频处理领域的基础理论和技术应用，包括但不限于图像增强、滤波、分割以及运动估计等课题。通过实践项目加深学生对多媒体数据处理的理解。 北邮国院的图像视频处理课程作业涵盖了多个方面的内容，旨在帮助学生深入理解和掌握图像与视频处理的相关技术及应用。该课程通过理论学习和实践操作相结合的方式，使学生能够熟练运用各种算法和技术解决实际问题，并为今后的研究或工作打下坚实的基础。
     
  • 数字图像处理及机器视觉（Visual C++与Matlab实现）配套光盘源代码
    优质
    本书配套光盘包含丰富的数字图像处理和机器视觉实验程序源代码，采用Visual C++和MATLAB两种语言编写，帮助读者深入理解算法原理并快速上手实践。 学习数字图像处理和机器视觉的宝贵资料包括随书配套光盘，其中包含全部源码。这些源码中有使用Matlab仿真实现的代码以及用Visual C++实现的代码。