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C++编写的无人机航拍图像拼接代码（数字图像处理课程作业）.zip

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简介：
这段资料包含了一个使用C++编程语言开发的软件项目，旨在进行无人机航拍图像的自动拼接工作。该项目是为一门数字图像处理课程设计的作业作品，通过算法实现多幅航拍照片的无缝连接，形成更加广阔的视角画面。压缩包内含源代码及相关文档说明。 该资源包含基于C++实现的无人机航拍图像拼接源码（数字图像处理课程作业）。代码已经过测试并成功运行后上传。在答辩评审中获得平均分94.5，可以放心下载使用。此项目适合计算机相关专业的在校学生、老师或者企业员工参考学习或作为实际项目的借鉴依据。此外，该资源也适用于毕业设计、课程设计和课程作业等场景。如果有一定的编程基础，在现有代码基础上进行修改以实现更多功能是可行的。

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  • C++编写的无人机航拍图像拼接代码（数字图像处理课程作业）.zip
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    这段资料包含了一个使用C++编程语言开发的软件项目，旨在进行无人机航拍图像的自动拼接工作。该项目是为一门数字图像处理课程设计的作业作品，通过算法实现多幅航拍照片的无缝连接，形成更加广阔的视角画面。压缩包内含源代码及相关文档说明。 该资源包含基于C++实现的无人机航拍图像拼接源码（数字图像处理课程作业）。代码已经过测试并成功运行后上传。在答辩评审中获得平均分94.5，可以放心下载使用。此项目适合计算机相关专业的在校学生、老师或者企业员工参考学习或作为实际项目的借鉴依据。此外，该资源也适用于毕业设计、课程设计和课程作业等场景。如果有一定的编程基础，在现有代码基础上进行修改以实现更多功能是可行的。
     
  • 基于C++的无人机航拍图像拼接项目源码及使用说明文档（数字图像处理课程设计）.zip
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    本压缩包包含一个用C++编写的无人机航拍图像拼接项目的完整源代码和详细的使用说明文档，适用于数字图像处理课程的设计作业。 这是一个关于无人机航拍图像拼接的项目。特征检测与描述方法使用SURF算法。匹配算法首先通过knnMatch剔除最近匹配点距离与次近匹配点距离比率大于0.6的舍去，然后进行双向暴力匹配以选出互为对方最佳的匹配点，从而极大减少错误匹配。 文件结构如下： - include：头文件 - src：源代码文件 - src_image：存放待拼接的图像 - result_image：放置最终拼接完成后的全景图及展示整个拼接过程中的图片 运行步骤如下： 1. 执行configure.sh脚本进行编译。 2. 编译完成后，可执行文件将出现在build目录中。然后直接通过`./main`命令启动程序。 在运行过程中需要注意以下几点： - tmp 和 res 文件夹用于展示图像拼接过程中的每一步骤，可以通过按键盘上的字母“n”来查看新加入全景图的图片。 - 当达到15、16及后续步骤时，可能会出现速度较慢的情况，请耐心等待。 - 当看到res窗口中显示完成信息后，代表所有图像已经成功拼接到一起。此时可继续通过按下“n”，快速无延迟地回顾整个拼接过程。 最终的全景图将被放置在result_image文件夹内，并且展示每一步拼接结果的过程图片将会存放在result_image/processImage目录下。
     
  • 数字图像处理课程期末作业_无名.zip
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    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。
     
  • 图像处理上机作业五（数字图像处理）
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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。
     
  • 图像拼接.rar_journeyujb_labview图片拼接_labview图像处理_图像拼接
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    本资源为LabVIEW环境下实现的图片拼接程序代码包，适用于图像处理相关项目。通过该工具可以高效完成多张图片的无缝拼接工作，广泛应用于全景图制作等领域。 在IT领域中，图像处理是一项至关重要的技术。LabVIEW（Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench）是一款图形化编程环境，它提供了强大的图像处理能力。本段落将深入探讨如何利用LabVIEW实现图像拼接功能，包括黑白图像与彩色图像的拼接。 首先了解一下什么是图像拼接：它是将多张图片合并成一张大图的过程，在全景摄影、遥感影像分析和计算机视觉等领域中有着广泛应用。在LabVIEW环境中，这个过程可以通过编程来完成，并且涉及的关键步骤有：读取原始图像、预处理、配准以及融合。 1. **图像读取**：LabVIEW支持多种格式的图片文件输入（如JPEG, PNG或BMP等），并且提供相应的函数进行操作。在“图像拼接”项目中，我们需要分别加载黑白和彩色图片，这可以通过文件»读取图像功能实现。 2. **预处理步骤**：这一阶段包括去除噪声、调整亮度以及对比度设置等任务以提高最终效果的质量。“滤波器”与“调整”子VI在LabVIEW的“图像处理”模块中提供相关工具。例如，可以使用中值过滤来减少噪音，并通过灰度缩放改变黑白图片的光线强度。 3. **配准**：为了使不同来源的图象能够正确拼接在一起，在进行实际操作前必须确保它们在空间位置上的对齐。“数学»图像配准”函数组提供了一系列工具用于计算相似性测量值（如互相关或特征匹配）以及执行几何变换，例如平移、旋转和缩放。 4. **融合**：最后一步是将经过处理后的图象结合在一起形成无缝的拼接结果。这通常包括权重分配及颜色校正等步骤。“图像处理»混合”函数可以帮助实现这一目的，在保持细节的同时避免明显的边界出现。 LabVIEW因其用户友好的界面和简单的拖放编程方式降低了学习曲线，同时其并行计算能力使得它在大量数据处理任务中表现出色。通过掌握LabVIEW中的图像拼接技术，不仅可以加深对图像处理的理解，还能提升实际应用技能（如自动化检测、机器视觉及遥感数据分析等）。此外，由于其良好的扩展性和与其他系统的集成性，在更复杂的系统设计中也可轻松地加以使用。 总之，LabVIEW为图像拼接提供了一个强大且灵活的平台。通过学习和实践该软件中的相关技术和方法，我们可以实现从基础到高级的各种图像处理任务，并进一步推动科研及工业领域的创新进步。
     
  • 无人机拍摄图片拼接.zip
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    本项目提供了一种利用无人机拍摄多张重叠照片并自动拼接成高质量全景图像的技术方案和软件工具。 无人机最强算法源码，易于部署和学习交流使用。
     
  • 图像拼接作业：全景图像拼接
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    本作业旨在通过图像处理技术实现全景图构建，涵盖特征检测、匹配及变换矩阵计算等关键步骤，以创建无缝连接的高质量全景影像。 压缩包内包含对6个不同场景图像进行全景图拼接的具体操作要求如下：（1） 寻找关键点，并获取其位置和尺度信息。DoG检测子已由KeypointDetect文件夹中的detect_features_DoG.m文件实现，需参照该算子自行编写程序来实现Harris-Laplacian检测子。（2） 在每幅图像中提取每个关键点的SIFT描述符（通过编辑SIFTDescriptor.m文件完成此操作，并运行EvaluateSIFTDescriptor.m文件进行检查验证结果准确性）。（3） 比较来自两幅不同图像中的SIFT描述符，以寻找匹配的关键点。需编写程序计算两个图像中这些描述子之间的欧氏距离并实现该功能（通过编辑SIFTSimpleMatcher.m文件完成此操作，并运行EvaluateSIFTMatcher.m文件检查结果）。（4） 依据找到的匹配关键点对两幅图进行配准，分别采用最小二乘法和RANSAC方法估计图像间的变换矩阵。需在ComputeAffineMatrix.m文件中实现前者，在编辑RANSACFit.m 文件中的ComputeError()函数来完成后者，并通过运行EvaluateAffineMatrix.m 和TransformationTester.m 文件检查结果。（5） 根据上述步骤得到的变换矩阵，对其中一幅图进行相应转换处理并将其与另一幅图像拼接在一起。（6） 对同一场景下的多张图片重复以上操作以实现全景图拼接。需要在MultipleStitch.m文件中的makeTransformToReferenceFrame函数中编写此功能，并通过运行StitchTester.m查看最终的拼接结果。（7） 比较DoG检测子和Harris-Laplacian检测子实验效果，分析图像拼接的效果对不同场景的影响因素。上述所有功能均已实现且编译无误。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 数字图像处理课程设计作业
    优质
    本课程设计作业聚焦于数字图像处理技术的实际应用，涵盖图像增强、压缩与识别等关键领域，旨在提升学生理论结合实践的能力。 C++实现的数字图像处理程序包括平移、剪切、锐化、模糊、傅里叶变换和DCT变换等功能。