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数字图像处理及图像通信

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简介:
《数字图像处理及图像通信》是一本全面介绍数字图像处理技术和理论及其在通信领域应用的专业书籍。书中涵盖了从基础概念到高级算法的详细讲解,并探讨了图像压缩、传输和安全等关键议题,旨在帮助读者掌握该领域的核心知识与技能,适用于研究者、工程师以及相关专业的学生阅读学习。 本书详细描述了数字图像的特征以及数字图像处理的基本方法和原理。

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客服
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  • 优质
    《数字图像处理及图像通信》是一本全面介绍数字图像处理技术和理论及其在通信领域应用的专业书籍。书中涵盖了从基础概念到高级算法的详细讲解,并探讨了图像压缩、传输和安全等关键议题,旨在帮助读者掌握该领域的核心知识与技能,适用于研究者、工程师以及相关专业的学生阅读学习。 本书详细描述了数字图像的特征以及数字图像处理的基本方法和原理。
  • C# 代码
    优质
    本资源提供基于C#编程语言实现的数字图像处理代码与示例图像。涵盖多种基础和高级图像处理技术,适用于学习、研究及项目开发。 在C#编程环境中,数字图像处理是一门涉及广泛技术的学科,主要应用于图像分析、图像增强、图像合成、图像识别等多个领域。这个压缩包提供的源码和图像资源为开发者提供了学习和实践C#数字图像处理的实用素材。下面将详细阐述相关知识点: 1. **C# 图像处理库**: C#中的图像处理通常利用.NET Framework或.NET Core提供的AForge.NET、Emgu CV(基于OpenCV)或System.Drawing命名空间。这些库提供了丰富的API来读取、写入、操作和显示图像。 2. **图像基本操作**: - **读取与写入图像**:使用Image类的FromFile方法可以从磁盘加载图像,ToBitmap可以将图像转换为位图格式。Write方法用于保存图像到磁盘。 - **显示图像**:使用PictureBox控件,配合Image属性,可以在Windows Forms应用中展示图像。 3. **图像像素操作**: 可以通过遍历二维像素数组访问并修改每个像素的RGB值。例如,调整亮度、对比度或进行色彩空间转换(如从RGB到灰度)。 4. **图像滤波**: 源码可能包含了常见的滤波器实现,如平均滤波、高斯滤波和中值滤波等,用于平滑图像并消除噪声。 5. **图像变换**: 可能包括图像缩放、旋转和翻转等操作。这些操作涉及插值算法(例如最近邻插值或双线性插值),以保证图像质量。 6. **图像边缘检测**: 边缘检测算法如Sobel、Canny和Prewitt等,可以帮助识别图像中的边界,常用于目标识别或分割任务中。 7. **图像水印**: 水印功能通常涉及将文本或图形透明地叠加到原图上作为版权保护措施。这需要使用图像混合技术来实现。 8. **图像处理应用**: 这些源码可能适用于医学影像分析、车牌识别、人脸识别、图像拼接和视频处理等领域。 9. **图像分析**: 可能包含的高级算法包括直方图均衡化、SIFTSURF特征检测以及卷积神经网络(CNN)等,用于进行图像特征提取、分类或物体检测任务。 10. **调试与性能优化**: 在C#中可以使用Profiler工具分析代码性能并优化图像处理算法。例如,可以通过多线程技术来提高大尺寸图片的处理效率,并减少内存占用。 这个压缩包提供了涵盖从基础操作到复杂算法层面的实例源码和资源,在学习和研究C#下的数字图像处理方面具有重要的参考价值。通过深入理解和实践这些示例代码,开发者能够提升自己的图像处理技能并将其应用于实际项目中。
  • 技术 技术
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    《数字图像处理技术》是一门研究如何使用计算机对图像信息进行处理的技术学科,涵盖了图像增强、分析和压缩等关键领域。 数字图像处理是指对数字形式的图像进行各种操作和技术应用的过程,包括但不限于图像增强、滤波、压缩、特征提取以及模式识别等方面的技术。这些技术广泛应用于医学影像分析、遥感与地理信息系统、安全监控等领域,极大地促进了相关行业的进步和发展。
  • 标准库__ USC-SIPI_据库_
    优质
    USC-SIPI图像数据库提供了广泛的标准测试图像集,是研究和教学中进行数字图像处理不可或缺的资源。 在进行数字图像处理的MATLAB仿真时,常用的标准图像库是USC-SIPI图像数据库。这个资源非常适合新手学习使用。
  • 之彩色.pdf
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    本PDF文档深入探讨了数字图像处理中的彩色图像处理技术,涵盖了色彩模型转换、颜色空间分析及图像增强等关键领域。 该文档包含《数字图像处理》(冈萨雷斯第三版)中的彩色图像处理实验内容,包括RGB转HSI、伪彩色图像处理、彩色图像滤波等内容的整个实验过程及原理解释,并提供了详细的执行代码。代码可以直接在Matlab中运行。
  • 分割
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    《数字图像处理与图像分割》一书专注于探讨数字图像处理的基础理论和关键技术,特别是针对图像分割方法进行了深入研究。本书适合计算机视觉、模式识别及相关领域的研究人员和技术人员阅读参考。 在IT领域内,数字图像处理与图像分割是两个重要的研究方向,在计算机视觉、机器学习及人工智能应用方面占据核心地位。本资源包括导师的实验程序和讲义,旨在提供深入理解和实践这些概念的宝贵材料。 图像处理是指将原始图象转化为更易于分析或展示的形式的过程。这通常涉及图像预处理(例如去噪、增强对比度)、变换技术(如傅立叶变换、小波变换)以及特征提取等步骤。通过上述方法,我们可以改善图像质量,并从中抽取有用信息以供后续的分析和识别。 图像分割是数字图象处理的重要部分,其目标在于将图象划分为具有特定属性的不同区域或对象。这一过程通常通过基于色彩、纹理或亮度相似性的准则来分组像素实现。在医疗影像分析、自动驾驶以及遥感图像解析等多个领域中,图像分割技术都有广泛应用。 第七章“图像分割”很可能详细介绍了各种不同的图像分割方法。常见的方法包括阈值分割、区域生长、边缘检测(如Canny算子或Sobel算子)、水平集技术和基于能量最小化的算法(例如GrabCut)。此外,还有采用深度学习的方法,比如卷积神经网络。 近年来,在图像分割中应用的深度学习技术取得了显著进步。语义分割关注的是将图象划分为不同的类别,而实例分割则能够区分同一类别的不同个体。常见的模型包括U-Net、Faster R-CNN和Mask R-CNN等,这些模型可以自动学习特征并进行像素级别的预测。 在实际应用中,图像分割可能需要采用多尺度分析、自适应阈值选择及后处理技术(如连通组件分析)等多种策略来提高其准确性和鲁棒性。评价图像分割效果的标准通常包括精度、召回率、F1分数以及Jaccard相似度等指标。 综上所述,这一资源包为希望在数字图象处理和分割领域进行深入研究或项目开发的IT专业人士提供了宝贵的资料与学习材料。通过运用其中提供的程序及理论知识,你可以掌握如何利用算法和技术从图像中提取有用信息并解决实际问题。
  • 上机作业五(
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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。
  • .pdf
    优质
    《数字图像处理》是一本系统介绍数字图像处理理论与技术的专业书籍,涵盖了图像增强、复原、压缩编码及特征提取等内容。适合计算机视觉和图像处理领域的科研人员和技术爱好者阅读学习。 数字图像处理MATLAB版本科教学版 第2版 由(美)冈萨雷斯、(美)伍兹和(美)艾丁斯 著,出版于2014年。
  • (VC)
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    《数字图像处理(VC)》是一本专注于使用Visual C++进行数字图像处理技术实现的书籍或教材。它涵盖了从基础理论到高级算法的应用,包括图像增强、复原、压缩及特征提取等多个方面,旨在为读者提供一套完整的开发指南和技术支持,帮助他们掌握在VC环境下高效地设计和实现各种复杂的图像处理应用的能力。 C++数字图像处理源码包括去噪、增强、锐化等功能的例程。