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该项目涉及数字图像处理的实践性大作业。

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简介：
该程序采用C++语言进行开发，并专注于数字图像处理领域，其功能涵盖了多种核心操作，例如图像的平移、剪切、锐化以及模糊处理。此外，该程序还集成了傅里叶变换和DCT变换等高级算法，以提供更全面的图像处理能力。

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  • 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
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    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。
     
  • 数字图像处理与MATLAB实现的大作业
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    本大作业聚焦于利用MATLAB进行数字图像处理技术的应用实践，涵盖图像增强、变换及压缩等多个方面，旨在加深对相关理论的理解和动手能力的培养。 该系统实现了以下基本功能： 1. 对图像文件（如bmp、jpg）进行打开、保存及退出操作。 2. 图像算术运算：支持两个图像间的加法、减法和乘法运算。 3. 几何变换： - 包括平移、缩放、旋转、镜像以及转置等常规几何变换； - 特殊的几何效果，例如百叶窗效果及分块显示效果。 4. 图像增强：涵盖空域与频域中的多种方法。 - 空间领域点运算包括对比度和亮度调整，图像反色处理；灰度拉伸、直方图均衡化以及规定化； - 频率领域的低通滤波及高通滤波等操作； - 色彩增强技术如伪彩色与假彩色增强。 5. 图像压缩：采用行程编码算法，实现对黑白或彩色图像的高效编码和解码过程。 6. 图像分割： - 边缘检测利用正交梯度算子法以及方向梯度方法； - 阈值分割包括交互式与迭代阈值处理。 7. 二进制图象形态学操作：提供膨胀、腐蚀及开闭运算。
     
  • 数字图像处理实验报告及期末大作业
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    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。
     
  • 数字图像处理OpenCV大作业——数字处理工具箱
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    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。
     
  • 基于MATLAB的数字图像处理大作业
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    本项目为一门基于MATLAB软件的数字图像处理课程的大作业，涵盖了图像增强、滤波及边缘检测等多个方面，旨在提高学生在实际应用中解决图像处理问题的能力。 图像分割系统是一种用于进行边缘检测的工具。该系统主要包括噪声处理、边缘检测等功能，以实现对图像的有效分割。
     
  • Matlab数字图像处理 课程大作业
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    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。
     
  • 基于MATLAB的数字图像处理综合性项目
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    本项目利用MATLAB软件进行数字图像处理技术的研究与应用，涵盖图像增强、特征提取等多个方面，旨在提升学生的实践能力和创新思维。 在本项目中，我们将深入探讨基于MATLAB的数字图像处理技术。作为强大的数学计算环境，MATLAB被广泛应用于图像处理领域，并提供了丰富的函数库与工具箱，使复杂的图像处理任务变得简单且高效。 以下是每个标签及其子文件所代表的知识点详细说明： 1. **均值滤波（Average filter）**：这是一种基础的线性滤波方法。通过计算给定窗口内像素平均值来平滑图像，从而有效去除高频噪声。然而，这种方法可能会导致图像边缘变得模糊。 2. **中值滤波（Middle filter）**：作为一种非线性的滤波手段，它适用于去除椒盐噪声。该技术会将窗口内的像素按灰度排序，并用其中间值替换中心位置的像素值，从而更好地保护图像中的边缘细节不受影响。 3. **理想低通滤波器（Ideal Lowpass Filter）**：理想的低通滤波机制允许低于特定截止频率的所有信号通过，而高于该阈值的则被完全阻止。在处理图像时，这种方法可以用于消除高频噪声，但可能会导致边缘模糊现象发生。 4. **高斯低通滤波器（Gaussian Lowpass Filter）**：利用高斯函数作为权重来实现对图像平滑化的过程。与均值滤波相比，这种技术能更好地保持边缘细节，在减少噪音的同时还能有效控制模糊效果的产生。 5. **巴特沃斯低通滤波器（Butterworth Lowpass Filter）**：该类型的滤波机制拥有平坦的通过频率响应和逐渐衰减的阻带特性。这使得它能够提供一种在图像平滑程度与频率衰减之间找到平衡的方法。 6. **小波变换滤波（WT_(Wavelet Transform)）**：这种方法可以将一幅图象分解成不同尺度及位置的小波函数，适用于多分辨率分析、局部特征提取以及噪声去除。同时还能保持原图像中的细节信息不丢失。 7. **最大值和最小值滤波器（max-min_filter）**：这种技术利用极大或极小的像素值来增强特定区域内的亮点或者暗点效果。通常应用于检测边缘或其他突出特性，如高亮部分等。 8. **引导式滤波器（guide_filter）**：这是一种保持边界的同时进行非局部平滑处理的方法。它使用一个导向图象（通常是原始图像本身）作为指导，在去除噪声的过程中还能保证边缘清晰度不受影响。 在实际操作中，可以根据具体需求灵活地组合和调整上述各种技术以实现最佳的图像处理效果。借助MATLAB强大的工具支持，我们可以轻松执行这些任务，并通过可视化结果进行实时评估。通过对这些滤波方法的学习与实践应用，我们将能够深入理解数字图像处理的基本原理并为更复杂的项目奠定坚实的基础。
     
  • 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。