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重庆大学通院数字图像处理实验1、2

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简介:
本课程为重庆大学通信工程学院开设的《数字图像处理》实验课第一和第二部分,旨在通过实际操作加深学生对理论知识的理解,涵盖图像增强、变换与压缩等内容。 本段落档包含流程图、详细且充满注释的代码以及实验结果。

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客服
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  • 12
    优质
    本课程为重庆大学通信工程学院开设的《数字图像处理》实验课第一和第二部分,旨在通过实际操作加深学生对理论知识的理解,涵盖图像增强、变换与压缩等内容。 本段落档包含流程图、详细且充满注释的代码以及实验结果。
  • 之五
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    本实验为重庆大学通院数字图像处理课程第五次实验,主要内容包括图像增强、特征提取与模式识别技术的实际操作和应用研究。 流程图、代码及实验结果详解,附带详细注释。
  • 三和四
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    本实验课程为重庆大学通信工程学院《数字图像处理》第三和第四部分的实践环节,涵盖图像增强、特征提取及机器学习在图像识别中的应用等内容。 包含代码、详细注解(保姆级注解)以及实验结果,有问题可以私信~
  • 报告及MATLAB源码全合集RAR文件
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    本资源包含重庆大学数字图像处理课程全套实验报告与详尽的MATLAB源代码,适用于学习和研究数字图像处理技术。 重庆大学数字图像处理实验的MATLAB源代码以及对应的实验报告(word版和PDF版)合集。
  • 高等
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    《高等数学》是由重庆大学数理学院精心打造的基础课程,旨在培养学生扎实的数学基础与逻辑思维能力,为后续专业课学习奠定坚实理论根基。 【高数(重庆大学数理学院)】课程涵盖了多元函数微分法及其应用的核心概念,旨在帮助学生深入理解和掌握多元函数的基本性质和计算方法。以下是课程的主要内容: ### 第一部分:多元函数的基本概念 1. **区域**:在数学中,区域通常指的是二维空间中的开集,它由内点组成,即在一个区域内任意一点的邻域完全包含在这个区域内。如果一个点的邻域既有区域内的点也有区域外的点,则这个点被称为边界点。连通的开集被称作区域或开区域。 2. **n维空间**:n维空间是由n个坐标组成的点集,每个点有n个坐标,记为(, ...,),其中n是自然数。在n维空间中两点之间的距离可以用欧几里得范数来定义。 3. **多元函数概念**:多元函数是指两个或多个自变量(如x和y)到一个因变量(z)的映射。该函数的定义域是所有自变量取值集合,而值域则是所有可能的因变量值集合。当n=1时,多元函数退化为一元函数;当n>1时,则称其为多元函数。 ### 第二部分:多元函数的极限 1. **极限概念**:描述二元或更多自变量函数在某点处的行为变化趋势被称为该点上的极限。若对任意给定误差限ε,总能找到一个δ值使得,在所考察点Q的δ邻域内的所有点上,其对应的函数值与所求极限之间的差绝对值小于ε,则称此函数在Q处有极限。 2. **偏导数**:多元函数中可以分别对每个自变量进行求导得到偏导数,这表示了该方向上的变化率。 ### 第三部分:多元函数微分法 1. **全微分**:如果在一个点附近的变化可以用各偏导数组成的线性组合来近似表达,则称此函数在这一点可微。全微分为对多元函数局部变化的一种描述方式。 2. **多元复合函数求导法则**:类似于一元情形下的链式规则,对于由多个函数构成的复杂结构,在计算整体偏导数时可以逐步进行。 3. **隐函数求导公式**:当一个方程中包含多个变量,并通过某种形式定义了一个特定变量的话,则能够利用专门的方法来确定该变量的导数值。 4. **微分法在几何上的应用**:多元函数的微分可用于寻找曲线切线和曲面切平面,以及相关的正交方向(即法向量)。 5. **多元函数极值及其求解方法**:通过拉格朗日乘数等技术手段可以找到约束条件下的最大最小值问题或无限制情况下的最优化解答。 ### 第四部分:习题与应用 课程包含大量练习和实例,帮助学生巩固理论知识并提升解决实际数学难题的能力。这些题目涵盖了上述所有概念,并旨在增强学生的分析能力和计算技巧。 高数(重庆大学数理学院)全面讲解了多元函数的基础理论、运算方法及其在几何学及最优化问题中的应用,是学习高等数学的重要组成部分。通过深入研究本课程内容,学生将能够熟练掌握多元函数的微积分知识,为后续科学研究和技术工程挑战奠定坚实基础。
  • 山东四: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。
  • 课程四:
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    本实验为《数字图像处理》课程中的第四次实践环节,旨在通过上机操作加深学生对图像增强、变换和压缩等核心概念的理解与应用。 在本实验中,我们将深入探讨数字图像处理的基本概念和技术,这是该课程的重要组成部分之一。这门学科涉及图像获取、分析、理解和合成,在计算机科学、医学成像、生物识别、遥感以及多媒体等领域有着广泛应用。 本次实验可能涵盖以下关键知识点: 1. 图像基本操作: - 读取与显示:使用MATLAB或OpenCV等库,可以处理不同格式的图片(如BMP, JPEG, PNG)。 - 尺寸调整:学习如何改变图像分辨率,并理解像素大小对质量的影响。 - 颜色空间转换:从RGB到灰度或者反之,以及其他颜色空间之间的转换及其应用。 2. 图像滤波: - 平滑滤波:用于减少噪声,包括均值和高斯滤波等方法。 - 锐化滤波:增强图像边缘的清晰度,例如使用拉普拉斯算子、索贝尔算子及罗伯特十字形算子。 - 傅里叶变换:学习傅里叶域中的低通与高通滤波器在平滑和检测边界的运用。 3. 图像增强: - 对比度提升:通过线性或非线性方法改善对比度,如直方图均衡化技术的应用。 - 亮度调节:保持整体亮度不变的同时调整局部区域的明暗程度。 4. 图像分割: - 阈值分割:设定阈值将图像转换成二进制形式,适用于前景和背景差异明显的场景。 - 区域生长法:从种子像素开始按特定条件扩展形成目标区域的方法。 - 分割算法:例如Otsu的最优方法、K-means聚类及GrabCut等。 5. 特征提取: - 哈里斯角点检测:用于定位图像中的稳定特征点。 - SIFT(尺度不变特性变换)、SURF(加速稳健特征)和ORB (快速二进制关键点匹配): 这些方法常被用来进行物体识别及图片配准。 6. 图像几何转换: - 平移、旋转与缩放:学习如何在不同的坐标系统中执行这些操作。 - 投影变换:包括透视投影和平行投影的应用场景和效果。 - 镜头校正功能: 用于修正由于镜头畸变导致的图像变形。 通过实际应用上述技术并分析其结果,本实验旨在帮助学生掌握数字图像处理的基础原理,并提高编程技能。在操作过程中,请详细记录数据及观察到的变化,以便评估不同方法对最终效果的影响。这将有助于深入理解学科核心概念,为进一步的研究奠定坚实基础。
  • 优质
    《数字图像处理实验》是一门旨在通过实践操作教授学生理解与应用数字图像处理技术原理的课程。它涵盖了图像增强、滤波、边缘检测等关键技术,并结合MATLAB或Python等编程语言,使学习者能够开发和实现复杂的图像处理算法。 理解图像平滑、中值滤波以及拉普拉斯锐化的基本原理,并掌握相应的算法来生成这些效果。通过使用C++编程语言实现图像的平滑处理、应用中值滤波器,及执行拉普拉斯锐化操作以达到理想的图片效果。
  • 山东一至三
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    本实验系列涵盖山东大学数字图像处理课程的第一至第三部分,内容涉及基础理论、编程实践及算法实现,旨在提升学生的图像分析与处理能力。 1.1:使用图像库功能从文件加载并显示图片;测试常见格式的图片(如.jpg、.png、.bmp、.gif)。 1.2:处理一张具有4通道透明度的a.png: - 提取alpha通道,并将其单独显示; - 使用alpha混合技术,将该图替换为新的背景图像(自选背景)。 2.1:编写一个函数实现任意倍数缩放功能;采用双线性插值进行重采样。 输入参数包括X方向和Y方向的缩放比例。仅考虑3通道、8位深度的输入图片,不调用库中的相应函数来完成此任务。 2.2:给定像素坐标映射公式记为[x’, y’]=f([x, y]),实现图像变形。 首先将坐标转换为中心归一化形式; 3.1:设计高斯滤波器处理图片: 通过改变标准差(sigma)的值来控制平滑效果; 使用[6*sigma-1]/2*2+1大小的窗口进行卷积(取整); 利用二维高斯函数的行和列可分离性提高计算效率; 3.2:快速均值滤波器设计: 指定大小为参数,采用积分图加速方法实现与滤波窗口尺寸无关的速度。
  • 山东一至四
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    本课程为山东大学《数字图像处理》系列实验之一至四,涵盖基础理论与实践操作,内容涉及图像增强、特征提取及变换域分析等关键技术。 山东大学数字图像处理实验1到实验4的代码及实验报告。