该文件包含MFC数字图像处理的经典算法，并附带C++源代码。-ITADN社区

优质

本资源包含多种MFC环境下实现的数字图像处理经典算法及其完整C++源代码，适合于从事计算机视觉、图像处理相关领域的学习与研究。强烈推荐经典图像处理源代码《MFC数字图像处理经典算法及C++源代码》。

优质

本书深入浅出地介绍了使用C/C++进行数字图像处理的经典算法及其编程实现方法，涵盖滤波、边缘检测、形态学操作等关键技术。这段文字介绍了经典的图像处理算法及其原理，并提供了实用的打包代码。非常有用。

优质

本书《Visual C++ 数字图像处理典型算法与实例源代码》提供了使用Visual C++进行数字图像处理的各种典型算法和详细实现代码。 Visual C++数字图像处理典型算法及实例源代码包括以下内容：源码目录结构图、256色转灰度图、Hough变换、Walsh变换、二值化变换、亮度增减、傅立叶变换、反色、取对数和取指数操作，以及图像平移与旋转。此外还包括图像细化处理方法，图像缩放和平面镜像技术，并提供了均值滤波器应用示例。对比度拉伸算法也被涵盖在内，同时还包括了利用Canny算子进行边缘检测的代码实现。该资源还提供了一系列用于改善和分析数字图像质量的技术：例如使用拉普拉斯锐化（边缘检测）、方块编码、梯度锐化方法以及灰度均衡技术。此外还包括直方图均衡处理方式，并且有离散余弦变换的应用示例，维纳滤波器与逆滤波处理也被包含在内。最后，该资源还提供了阈值变换和高斯平滑算法的源代码实现。

MFC环境下数字图像处理的基本算法源代码

优质

本资源提供在MFC环境下的数字图像处理基本算法源代码，涵盖图像增强、变换与压缩等关键技术，适合初学者研究学习。这段文字介绍了多种图像处理技术及其在MATLAB中的应用：Canny边缘检测、阈值变换、维纳滤波、直方图均衡化、图像细化、旋转操作、图像配准以及基于K-means, ISODATA, Fuzzy C-means和模糊聚类的图像分割方法。此外，还提到了使用马尔可夫随机场（MRF）进行图像分割的方法，并且涉及到在MATLAB中实现的道路SVM算法和Snakes算法的应用。最后，还有各向异性高斯滤波器也被提及。

包含源代码的多功能数字图像处理软件

优质

这是一款集成了多种功能与源代码展示的数字图像处理软件，用户不仅能进行复杂的编辑和分析操作，还能深入研究其工作原理。在现代科技领域，数字图像处理是一项至关重要的技术，广泛应用于医疗影像、遥感、计算机视觉、人工智能等多个行业。本段落将深入探讨一个使用VC++编程语言编写的包含丰富功能的数字图像处理程序，并提供源代码供学习和参考。我们关注的是“图像增强”。该过程旨在改善图像的质量，提升对比度，消除噪声或突出某些特定特征。在本程序中可能包括直方图均衡化、伽马校正等技术，这些方法通过改变像素亮度分布来使图像细节更加鲜明。接下来是“图像拉伸”，它通过对图像的亮度范围进行线性或非线性的扩展，使得亮区和暗区更为明显，从而提高整体可读性。这通常涉及到灰度级映射，即调整输入和输出灰度值的范围以实现目标效果。几何变换包括平移、旋转、缩放等操作，在保持图像内容不变的情况下改变其位置或大小。此外，可能还会涉及仿射变换和透视变换，这些在更复杂的场景中应用广泛，如地图投影或立体视觉中的图像配准。 “形态学运算”是一种独特的处理方法，利用形状结构元素对图像进行腐蚀、膨胀及开闭操作等，常用于去除噪声、分离物体或填充孔洞。尤其适用于二值图像的处理。边缘检测是图像分析的关键步骤之一，如Sobel、Canny和Laplacian算法可以帮助识别并理解主要特征。这对于目标检测与物体识别任务至关重要。 “图像复原”通过去噪、去模糊等技术恢复原始质量。常用方法包括Wiener滤波及Richardson-Lucy算法，这些手段可有效处理由拍摄条件或传输过程导致的降质问题。小波变换提供了多尺度分析工具，在空间和频率域上同时处理图像，对于压缩与细节提取具有卓越表现力。 “图像编码”涉及存储与传输技术如JPEG、PNG等标准格式及近年发展起来的HEIF、AV1高效编码方式。它们在确保质量的同时减小文件大小。 “图像匹配”用于比较寻找不同图片间的相似性，例如SIFT、SURF和ORB特征匹配算法常被应用于图像拼接或目标识别任务中。此外，“特效显示”可能涵盖模糊处理、锐化调整及色彩转换等视觉效果的实现。这些技术不仅增强了图像吸引力还为后续操作提供了便利条件。综上所述，该数字图像处理程序覆盖了多个方面内容，是学习研究的理想平台。通过深入分析和实践源代码，开发者能够深化对原理的理解，并提升编程技能以支持实际项目开发需求。

基于Visual C++的数字图像处理典型算法与实现（含PDF和源码）

优质

本书深入探讨了使用Visual C++进行数字图像处理的方法和技术，涵盖了一系列经典算法及其具体实现。书中附有详细的PDF文档及完整源代码，适合编程爱好者和专业人士研究学习。《Visual C++数字图像处理典型算法及实现》（第一版）已绝版。

经典照片的数字图像处理

优质

本课程聚焦于经典摄影作品的数字修复与优化技术，涵盖图像增强、修复、合成等多方面内容，旨在教授学生如何运用现代技术重现或改进传统影像的艺术价值。数字图像处理中的经典照片包括lena、boat、elaine、BABOO、cell、couple、jokul、photography以及testpat等图片。

数字图像处理的经典图集（全）

优质

本书《数字图像处理的经典图集（全）》汇集了数字图像处理领域的经典算法、技术及应用案例，通过大量图表详细解析各种图像处理方法和流程。在数字图像处理领域，通常会使用到图片集，这对于开发人员来说非常实用且全面。

经典图片库：数字图像处理

优质

《经典图片库：数字图像处理》是一本汇集了大量高质量示例图像和技术插图的专业书籍，旨在为读者提供深入理解和掌握数字图像处理技术的基础和应用。数字图像处理通用图片素材库包含Lena、Cameraman、Couple等经典图片的灰度及RGB版本。

数字图像处理的代码（包含完整代码）

优质

本资源提供一系列关于数字图像处理的基础算法和高级技术的Python代码实现。内容涵盖图像读取、变换、滤波及边缘检测等，适合初学者学习与实践。在数字图像处理领域，代码是将理论转化为实际应用的关键。“数字图像处理代码（内含完整的代码）”很可能包含了一系列用于处理图像的算法实现，这对于我们理解和实践图像处理技术至关重要。以下是根据标题、描述推测的一些可能的知识点： 1. **颜色空间转换**：文件名“2_Color2gray”暗示了代码可能涉及到颜色图像到灰度图像的转换。在图像处理中，这种转换通常用于简化图像，减少计算复杂性，或者在分析时突出特定特征。 2. **数字图像基础知识**：理解像素和颜色空间是进行任何图像处理的基础。数字图像是由像素矩阵构成的，每个像素包含一个或多个颜色分量（如RGB）。 3. **算法实现**：源代码可能包括常见的图像处理算法，例如直方图均衡化、滤波（如高斯滤波、中值滤波）、边缘检测（如Canny算法、Sobel算子）等。 4. **灰度图像处理**：灰度图像不包含颜色信息，只有亮度级别。处理这类图像的算法可能涉及亮度调整、对比度增强及噪声去除等操作。 5. **编程语言**：代码可能是用Python、C++或Java等编程语言实现的，在科学计算和图像处理领域非常常见。掌握这些语言的基本语法和数据结构对于理解代码至关重要。 6. **OpenCV库使用**：作为最常用的图像处理库之一，OpenCV可能被用于实现各种算法。学习如何使用它能极大地提升工作效率和效果。 7. **图像操作函数**：代码中可能会包括读取、写入及显示图像的函数以及对图像进行基本操作（如缩放、旋转或裁剪）的功能。 8. **复杂分析技术的应用**：除了基础转换与处理，这些代码可能还涉及特征提取（例如角点检测和纹理分析）、分类、目标识别等更为复杂的任务。 9. **软件工程实践**：良好的代码组织、注释及文档对于复用和维护至关重要。理解软件工程原则有助于更好地利用资源并改进现有技术。 10. **实验与调试的重要性**：实际运行代码观察结果是学习的重要步骤。通过调试可以了解不同参数如何影响处理效果，从而优化算法性能。这个压缩包提供了一个深入了解数字图像处理的好机会，无论是对于初学者还是经验丰富的开发者来说都极具价值。通过实践和修改代码能够加深对原理的理解，并提升解决问题的能力。

是否确定退出登录?

该文件包含MFC数字图像处理的经典算法，并附带C++源代码。

全部评论 (0)