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C#图像处理编程案例详解.pdf

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简介：
本书《C#图像处理编程案例详解》深入浅出地介绍了利用C#进行图像处理的各种方法和技术，通过丰富的实例帮助读者掌握从基础到高级的各项技能。 第1章 Visual C# .NET基础 1.1 创建一个Visual C#应用程序 1.2 Visual Studio窗口 1.3 Visual C# .NET主菜单 本章小结 第2章 图像应用程序界面设计 2.1 命令按钮界面设计 2.2 菜单界面设计 2.3 MDI界面设计 2.4 工具条界面设计 本章小结 第3章 Visual C#图像处理基础 3.1 Visual C# 图像处理基础知识 3.2 图像的输入和保存 3.3 图像拷贝和粘贴 3.4 彩色图像的分辨力 本章小结 第4章 彩色图像处理技术 4.1 彩色图像的处理基础 4.2 彩色图像变换 本章小结 第5章 彩色图像的几何变换 5.1 使用图形的几何变换公式 5.2 使用类Graphics的变换方法 本章小结 第6章 滤波处理 6.1 卷积滤波 6.2 图像增强处理 本章小结 第7章 图像合成 7.1 检测像素法合成图像 7.2 练习 本章小结 第8章 动画和界面切换 8.1 图像动画 8.2 界面图像切换程序设计 8.3 利用Graphics.DrawImage方法实现界面切换 本章小结 第9章 边缘探测 9.1 Roberts算子 9.2 Sobel算子 9.3 拉普拉斯算子 9.4 其他常用算子 本章小结 第10章 灰度图像处理 10.1 灰度图像的对比度处理 10.2 局域滤波处理 本章小结 第11章 二值图像处理 11.1 灰度图像的二值化 11.2 二值图像处理 11.3 细化 本章小结 第12章 图像形状参数测量 12.1 测量图像的预处理 12.2 面积测量 12.3 区域边界抽出和周长计算 本章小结

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  • C#图像处理编程案例详解.pdf
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    本书《C#图像处理编程案例详解》深入浅出地介绍了利用C#进行图像处理的各种方法和技术，通过丰富的实例帮助读者掌握从基础到高级的各项技能。 第1章 Visual C# .NET基础 1.1 创建一个Visual C#应用程序 1.2 Visual Studio窗口 1.3 Visual C# .NET主菜单 本章小结 第2章 图像应用程序界面设计 2.1 命令按钮界面设计 2.2 菜单界面设计 2.3 MDI界面设计 2.4 工具条界面设计 本章小结 第3章 Visual C#图像处理基础 3.1 Visual C# 图像处理基础知识 3.2 图像的输入和保存 3.3 图像拷贝和粘贴 3.4 彩色图像的分辨力 本章小结 第4章 彩色图像处理技术 4.1 彩色图像的处理基础 4.2 彩色图像变换 本章小结 第5章 彩色图像的几何变换 5.1 使用图形的几何变换公式 5.2 使用类Graphics的变换方法 本章小结 第6章 滤波处理 6.1 卷积滤波 6.2 图像增强处理 本章小结 第7章 图像合成 7.1 检测像素法合成图像 7.2 练习 本章小结 第8章 动画和界面切换 8.1 图像动画 8.2 界面图像切换程序设计 8.3 利用Graphics.DrawImage方法实现界面切换 本章小结 第9章 边缘探测 9.1 Roberts算子 9.2 Sobel算子 9.3 拉普拉斯算子 9.4 其他常用算子 本章小结 第10章 灰度图像处理 10.1 灰度图像的对比度处理 10.2 局域滤波处理 本章小结 第11章 二值图像处理 11.1 灰度图像的二值化 11.2 二值图像处理 11.3 细化 本章小结 第12章 图像形状参数测量 12.1 测量图像的预处理 12.2 面积测量 12.3 区域边界抽出和周长计算 本章小结
     
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    本书详细解析了利用MATLAB进行图像处理的经典案例，涵盖基础操作到高级算法应用，适合科研和工程技术人员参考学习。 《MATLAB图像处理实例详解》一书中的代码实例配有详细的注释。
     
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    本书详细讲解了如何使用MATLAB进行图像处理，通过丰富的实例展示了该软件在图像分析和操作中的强大功能与灵活性。适合学习或工作中需要应用到图像处理技术的读者阅读。 《MATLAB图像处理实例详解》PDF内容全面，是精通MATLAB图像处理的必读资料。
     
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    本书《MATLAB图像处理基础实例详解》通过丰富的案例深入浅出地介绍了使用MATLAB进行图像处理的基础知识和技巧，适合初学者快速掌握相关技能。 Matlab 是一种高性能的编程语言和开发环境，在科学计算、数据分析、算法开发以及图像处理等领域得到广泛应用。本段落将介绍 Matlab 图像处理的基础实例。 一、读取与显示图像 在 Matlab 中，使用 `imread` 函数可以轻松地从文件中读取图像： ```matlab f = imread(lbxx.bmp); ``` 接着利用 `imshow` 函数来展示所读取的图像： ```matlab imshow(f); ``` 二、预处理操作 在进行进一步分析之前，通常需要对原始图像执行一些基本的操作。例如使用 `rgb2gray` 将彩色图片转换为灰度图： ```matlab a = imread(onion.png); i = rgb2gray(a); ``` 三、边缘检测技术 通过应用 `edge` 函数来识别图像中的边界线，这对于后续的特征提取和目标识别非常有用。例如使用 Canny 算法进行边缘检测： ```matlab [g, t] = edge(a,canny); imshow(g); ``` 四、裁剪与子图 利用 `imcrop` 函数可以精确地从图像中截取所需的部分区域，如下所示： ```matlab a = imread(onion.png); b = imcrop(a,[75 68 130 112]); ``` 五、选择感兴趣区和掩码操作 通过 `roipoly` 函数可以交互式地定义感兴趣的多边形区域，以便于后续处理： ```matlab a = imread(onion.png); c = [200,250,278,248,199,172]; r = [21, 21, 75, 121, 121, 75]; b = roipoly(a,c,r); ``` 六、滤波与变换 创建自定义的图像处理滤镜可以通过 `fspecial` 完成，如： ```matlab h = fspecial(unsharp); j = imfilter(i,h,replicate); % 使用此行代替原文中的roifilt2示例以保持一致性。 ``` 七、快速傅里叶变换及零填充 利用 `fft2` 函数可以执行二维的快速傅立叶变换，而通过 `fftshift` 可以将结果居中： ```matlab F = fft2(f); F2 = log(abs(fftshift(F))); ``` 八、离散余弦转换（DCT） 对图像应用 DCT 有助于在压缩和去噪方面取得良好效果。这可以通过调用 `dct2` 实现： ```matlab j = dct2(i); ``` 九、获取与显示元数据 借助于 `imfinfo` 函数，可以快速获得有关图像文件的所有相关属性信息： ```matlab info = imfinfo(trees.tif); ``` 十、Radon 变换和投影分析 最后但同样重要的是，通过 Radon 变换（使用 `radon` 函数）来生成不同角度下的投影数据，这在医学成像等领域特别有用。例如： ```matlab [r, xp] = radon(b, theta); ``` 以上只是 Matlab 图像处理功能的一个简短概览。实际上，软件提供了广泛的工具和函数库用于更复杂的图像分析任务。
     
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    本文件包含了多种MATLAB图像处理案例的详细源代码和解析说明，适用于学习和研究计算机视觉与图像处理技术。 《MATLAB图像处理实例详解》源文件包含了书中所有案例的代码和数据，方便读者学习和实践。
     
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    《C语言图像处理编程设计》PDF是一本详细讲解如何使用C语言进行图像处理程序开发的技术书籍，适合对计算机视觉和图形学感兴趣的读者。 这是一本关于C语言图像处理及C语言程序设计的优秀书籍。书中详细介绍了如何使用C语言进行图像处理编程，并提供了相关的实例和练习。书名是《C语言图像处理程序设计》。
     
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    本资源包含多个使用MATLAB进行图像处理的经典案例和代码解析，适用于学习计算机视觉与图像分析的学生及研究人员。 《MATLAB图像处理实例详解》全书共15章，分为3篇。 第一部分为MATLAB及图像基础，包括了图像基础知识、MATLAB编程入门以及在数字图像处理中的应用等内容； 第二部分则侧重于基于MATLAB的常见图像处理技术，涵盖了对数字图像进行运算的方法、增强和复原的技术手段、分割方法以及变换技术和彩色图像处理等方面的内容； 第三篇深入探讨了高级图像处理技术及其实用案例，具体涉及到了图像压缩编码原理与应用、特征分析技巧、形态学操作知识、小波理论在图象领域的实践运用等内容，并且介绍了基于Simulink的视频和图像处理方法以及MATLAB环境下的综合实例。