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该项目属于数字图像处理课程的期末大作业。

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简介:
该内容涵盖了数字图像处理领域的一些核心概念,具体涉及加权滤波技术以及针对噪声的有效处理方法。

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客服
客服
  • 优质
    本课程期末项目聚焦于数字图像处理技术的应用实践,涵盖图像增强、特征提取及模式识别等关键领域,旨在提升学生解决实际问题的能力。 关于一些基础的MATLAB图像处理知识,包括直方图、图像复原和图像增强等内容,如果感到无从下手的话,可以参考一下相关资料。这些内容主要涉及期末考试的相关知识点,可供有需要的同学作为参考资料使用。
  • 优质
    本课程旨在通过理论与实践结合的方式,深入讲解数字图像处理的核心技术。学生将完成涵盖图像增强、变换及压缩等主题的期末项目,提升实际操作能力。 选择的是图像还原方向的大作业,以逆滤波和维纳滤波为代表对受大气湍流扰动的图像进行还原。
  • _无名.zip
    优质
    本压缩文件包含一组数字图像处理课程的期末作业,内含各种图像处理技术的应用示例和相关代码,旨在展示学生对课程内容的理解与实践能力。 《数字图像处理期末作业》是学生在学习该课程过程中的一项实践任务。此项目旨在让学生深入理解和应用图像处理的基本理论和技术。“数字图像处理_no_name.zip”压缩包包含完成这项作业所需的文件,包括文档和代码结果。 两个主要的文档文件为《数字图像处理_new.docx》与《数字图像处理_new.pdf》,它们可能是指导书或学生的报告。这些文档详细说明了作业要求、操作步骤以及分析结果等内容。其中可能涵盖像素概念、色彩空间(如RGB、HSV)、二维表示方法及基本图像操作(平移、旋转和缩放)等基础知识,同时也会涉及更高级的技术,例如直方图均衡化、滤波器应用(高斯滤波与中值滤波),以及边缘检测算法(Canny 和 Sobel 算法)和特征提取技术(如SIFT 和 SURF)。 “code”文件夹内包含了实现上述图像处理算法的源代码,这些可能使用了Python、MATLAB或C++等编程语言。此部分通常分为读取图像、预处理操作、执行特定算法及展示保存结果四个步骤。通过分析和运行这部分代码,学生可以直观地理解图像处理流程,并加深对相关知识点的理解。 “result_image”文件夹中则存储了经过各种技术处理后的图片,与原始图片对比后可以看出不同方法的效果差异。这可能包括增强对比度、去除噪声、边缘检测等基础操作的结果图,也可能包含更复杂的如图像分割或目标识别的可视化结果。 通过这个压缩包中的资源和内容,学生能够系统地学习并实践数字图像处理技术从理论到应用的所有方面,并且提高自己的实际动手能力。此外,这还是一个很好的复习工具,有助于深入理解和掌握相关知识要点。
  • 论文.doc
    优质
    《数字图像处理课程期末论文作业》涵盖了学生在学期结束时完成的研究项目和学术探讨,内容涉及图像增强、压缩与识别等关键技术领域。 数字图像处理期末论文作业.doc
  • 考核报告.rar
    优质
    这份资源文件包含了数字图像处理课程的期末作业与考试情况分析报告,内容涉及图像处理技术的应用、实验操作和理论知识的理解。适合于学习或教学该课程时参考使用。 压缩包包含.m和.fig文件以及文档。具体内容要求如下: 一、设计部分(70分) 第一部分:编写一个基于GUI的图像处理程序/软件,功能按钮及界面布局由自己设定,并遵循美观大方、操作方便的原则。(30分) 第二部分:项目设计内容(40分) 1. 绘制灰度直方图并实现直方图均衡化;(10分) 2. 灰度图像的对比度增强;(5分) 3. 图形的几何变换;(5分) 4. 对图像进行加噪处理,使用输入参数控制不同类型的噪声,并通过空域和频域滤波器对其进行修复。(10分) 5. 使用roberts、prewitt、sobel及拉普拉斯算子对图像边缘进行提取。(10分) 二、课程报告(30分):在程序设计完成后,撰写项目设计说明书。要求说明界面功能,上述算法的原理、流程和作用,并对比分析运行结果。
  • 实验报告及
    优质
    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。
  • Matlab
    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。
  • MATLAB设计
    优质
    本课程设计是MATLAB图像处理课程的期末作业,涵盖了图像的基本操作、滤波、变换及特征提取等内容,旨在提高学生的实践能力与创新能力。 动态加载图片并进行截图处理后,可以执行傅里叶变换、红绿通道转换以及开运算与闭运算操作。此外,还可以向图像添加不同类型的噪声,如椒盐噪声或高斯噪声,并使用中值滤波、均值滤波和高斯滤波等方法对这些噪声进行过滤。其他常见的处理步骤还包括旋转图片、上下翻转及左右翻转操作。尽管这里提到的是C++分类下的内容,但实际上所用语言为Matlab。