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数字图像处理(作者:李俊山)

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简介:
《数字图像处理》由李俊山编著,该书系统地介绍了数字图像处理的基本理论、技术方法及其应用,涵盖图像增强、复原、压缩编码等多个方面。适合计算机视觉及相关领域学习者参考使用。 李俊山的数字图像处理课程专注于教授学生如何理解和应用各种数字图像处理技术。通过系统的学习,学员能够掌握从基础到高级的各种算法和技术,并将其应用于实际问题中。该课程强调理论与实践相结合,帮助学习者深入理解数字图像领域的核心概念和最新发展动态。

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客服
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    《数字图像处理》由李俊山编著,该书系统地介绍了数字图像处理的基本理论、技术方法及其应用,涵盖图像增强、复原、压缩编码等多个方面。适合计算机视觉及相关领域学习者参考使用。 李俊山的数字图像处理课程专注于教授学生如何理解和应用各种数字图像处理技术。通过系统的学习,学员能够掌握从基础到高级的各种算法和技术,并将其应用于实际问题中。该课程强调理论与实践相结合,帮助学习者深入理解数字图像领域的核心概念和最新发展动态。
  • (第三版)课件
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    《数字图像处理(第三版)》由李俊山编著,本书系统地介绍了数字图像处理的基本理论、方法和技术。该版本更新了大量新的研究成果和案例分析,适用于高校相关专业教学及科研人员参考使用。 全书正文共14章,涵盖了绪论、数字图像处理基础、数字图像的基本运算、空间域图像增强、频率域图像处理、图像恢复、图像压缩编码、小波图像处理、图像分割、图像特征提取、彩色图像处理、形态学图像处理、目标表示与描述以及视频图像处理等内容。
  • (第3版)(清华版)——
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    《数字图像处理(第3版)》由李俊山编著,本书全面介绍了数字图像处理的基本原理、技术及应用,内容涵盖图像增强、变换和压缩等,并结合实例深入浅出地讲解了相关概念与算法。适合计算机及相关专业师生参考学习。 数字图像处理(第3版)—李俊山的课程PPT。
  • :贾永红)
    优质
    《数字图像处理》由贾永红编著,系统地介绍了数字图像处理的基本理论、方法和技术。本书内容丰富,深入浅出,适合计算机视觉与图形学等相关领域的学习者和研究者阅读参考。 数字图像处理(贾永红),武大出版社,是必备教材。
  • :贾永红)
    优质
    《数字图像处理》一书由贾永红撰写,全面介绍了数字图像处理的基本原理和技术方法,内容涵盖图像增强、复原、压缩等多个方面。 数字图像处理教材的PDF资源非常有用,无需购买实体书就能获得很好的学习材料。
  • 东大学实验一:基本
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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。
  • 东大学实验四:滤波
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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。
  • 与分析(:贾永红).pdf
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    《数字图像处理与分析》由贾永红撰写,系统介绍了数字图像处理的基本理论、方法和技术,涵盖图像增强、复原、压缩及特征提取等多个方面。适合科研人员和研究生阅读参考。 《数字图像处理与分析》(作者:贾永红)介绍了数字图像处理的基本操作和基本算法。
  • 与分析(:贾永红).pdf
    优质
    《数字图像处理与分析》由贾永红编著,全面介绍了数字图像处理的基本理论、技术及应用方法,涵盖图像增强、复原、分割等多个方面。 自考教材课程代码30452数字图像处理与分析(贾永红)。
  • 上机业五(
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    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。