Advertisement

数字图像处理作业一

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 数字图像处理作业一
    优质
    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。
     
  • Python实验作业一——数字图像处理
    优质
    本课程的Python实验作业一是关于数字图像处理的基础实践，学生将运用Python编程语言对图像进行各种操作和分析，掌握基本的图像处理技术。 文章目录 第二章 数字图像基础 1. 用程序实现同时对比度实验 2. 用程序实验空间分辨率变化效果 3. 用程序实验幅度分辨率变化效果 这几个题目网上有很多MATLAB版的解答，这里自己写了一个Python版本。实现思路基本一致。 依赖库： ```python import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as img import numpy as np import math %matplotlib inline ``` 1. 用程序实现同时对比度实验 程序代码： ```python # 设置图像大小 height = 256 weight = # 这里需要补充完整具体的值或逻辑。 ```
     
  • 图像处理上机作业五（数字图像处理）
    优质
    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。
     
  • 图像处理作业一
    优质
    《图像处理作业一》是课程学习中基础而重要的实践环节，通过本作业，学生将掌握基本的图像处理技术，如灰度变换、几何运算和滤波操作等。 【图像处理作业1】主要涉及两个实例：人像美肤滤镜和晶格化效果（SLIC超像素分割），这些技术在数字图像处理中十分常见。 一、人像美肤滤镜 1. 运行环境：实现基于Python 3.7，依赖于numpy和opencv库。 2. 运行步骤：进入Skin-Filter目录，在beatyskin.py的main函数中修改filename变量为输入图片路径，然后运行python beatyskin.py。处理结果默认保存在根目录newimage.jpg。 3. 算法原理：人像美肤利用人脸检测和自实现的双边滤波技术。使用opencv提供的预训练模型（基于haarcascade_frontalface_default.xml文件）进行人脸区域检测，然后对每个检测到的人脸应用双边滤波算法。该方法结合了空间距离与色彩距离，使得平滑效果更自然且不会过度模糊边缘。 4. 算法效果：通过使用双边滤波技术可以有效改善皮肤纹理的质量，并仅在面部区域内起作用，从而保留图像的重要细节信息。 二、晶格化效果（SLIC超像素分割） 1. 运行环境：代码基于Python 3.7编写，依赖于skimage、tqdm和numpy库。 2. 运行步骤：进入SLIC-Superpixels目录，并直接运行python slic.py命令。 3. 算法原理：SLIC算法是一种结合了K-means聚类的超像素分割方法。它在LAB颜色空间及XY坐标系中同时考虑像素的距离，以此来创建均匀且紧凑的超像素区域。通过迭代过程计算每个像素与最近中心点之间的距离，并根据梯度最小原则调整位置以实现优化。 4. 算法效果：随着K和M参数的变化，生成的超像素数量及紧密程度也会随之改变，从而影响到最终晶格化的效果呈现形式。 5. 参考文献：SLIC算法的具体介绍可以参阅Achanta等人的论文《SLIC Superpixels Compared to State-of-the-art Superpixel Methods》。 通过这两个实例的学习与实践，我们能够深入了解图像处理中的关键技术和应用方式，包括人脸检测、双边滤波以及超像素分割技术。这些方法在图像增强、美容修饰及分析等领域有着广泛的应用前景。掌握这些算法将有助于提高我们在图像处理方面的技能和效率。
     
  • 分享Matlab数字图像处理作业-图像处理.rar
    优质
    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
     
  • 数字图像处理OpenCV大作业——数字处理工具箱
    优质
    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。
     
  • 数字图像处理第八次作业
    优质
    本作业为《数字图像处理》课程第八次作业，涵盖了滤波、边缘检测及图像复原等内容，旨在加深学生对数字图像处理技术的理解与实践能力。 这是数字图像处理的第八次作业，涵盖了哈尔变换和小波等内容，希望能对大家有所帮助。
     
  • 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
    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。