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數(shù)字圖像處理-免費(fèi)閱讀

2025-10-09 17:58 上一頁面

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【正文】 另外新版本的MATLAB還著重在圖形用戶界面(GUI)的制作上作了很大的改善,對(duì)這方面有特殊要求的用戶也可以得到滿足模塊集合工具箱MATLAB對(duì)許多專門的領(lǐng)域都開發(fā)了功能強(qiáng)大的模塊集和工具箱。在計(jì)算要求相同的情況下,使用MATLAB的編程工作量會(huì)大大減少。%添加椒鹽噪聲J2=imnoise(I,39。高斯噪聲:所謂高斯噪聲是指它的概率密度函數(shù)服從高斯分布(即正態(tài)分布)的一類噪聲。在工業(yè)與自然界中,存在著各種干擾源(噪聲源),如大功率電力電子器件的接入、大功率用電設(shè)備的開啟與斷開、雷擊閃電等都會(huì)使空間電場(chǎng)和磁場(chǎng)產(chǎn)生有序或無序的變化,這些都是干擾源(或噪聲源)。圖像旋轉(zhuǎn):圖像旋轉(zhuǎn)是指圖像以某一點(diǎn)為中心旋轉(zhuǎn)一定的角度,形成一幅新的圖像的過程。二值圖像中所有的像素只能從0和1這兩個(gè)值中取,因此在MATLAB中,二值圖像用一個(gè)由0和1組成的二維矩陣表示。在醫(yī)學(xué)圖像與遙感圖像這些技術(shù)應(yīng)用中經(jīng)常采用更多的級(jí)數(shù)以充分利用每個(gè)采樣 10 或 12 位的傳感器精度,并且避免計(jì)算時(shí)的近似誤差。在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域中,灰度數(shù)字圖像是每個(gè)像素只有一個(gè)采樣顏色的圖像。)。)。)。imshow(B,[])。s=xx_low。x=1amp。Imgnew1=zeros(hnew,wnew)。wnew=w*cos(alpha)+h*sin(alpha)。clear all。imshow(i)。)。圖像處理是信號(hào)處理在圖像域上的一個(gè)應(yīng)用。plot(xy(:,1),xy(:,2),39。)。threshold39。,)。%I = rgb2gray(RGB)。%利用log算子進(jìn)行邊緣檢測(cè) BW5 = edge(I,39。roberts39。I = imread(39。所以考慮邊緣的方向很重要。J3=uint8(abs(J2))。[x,y]=meshgrid(x,y)。n=fix(N/2)。subplot(3,2,3)。z=log(abs(result))。n=fix(N/2)。%取幅度 mesh(z)。f=double(J1)。J1=imread(39。%新建圖像顯示窗口 % [n,m]=size(c)。subplot(3,2,3)。對(duì)該圖進(jìn)行低通濾波 選取D=190z=log(abs(result))。mesh(z)。)。clear。)。imshow(J)。原圖39。%計(jì)算圖像的歸一化直方圖 subplot(1,3,1),imshow(I); subplot(1,3,2),imhist(I,64); subplot(1,3,3),plot(J);(2)直方圖均衡化clear all。六、實(shí)驗(yàn)心得體會(huì)本次實(shí)驗(yàn)中,因?yàn)槌鯇W(xué)這個(gè)軟件,我學(xué)習(xí)到了在程序中關(guān)于圖像的運(yùn)用,以及也復(fù)習(xí)了課本上的許多知識(shí),加深了對(duì)直方圖均衡化的理解。五、思考題(1)、灰度直方圖可以反映一幅圖像的哪些特征? 答:表征了圖像的一維信息。小波變換是一種信號(hào)的時(shí)間——尺度分析方法,他具有多分辨率分析的特點(diǎn),而且在時(shí)頻兩域都具有表征信號(hào)局部特征的能力,是一種窗口大小固定不變但其形狀可變,時(shí)間窗和頻率窗都可變的時(shí)頻局部化分析方法。在一定意義上講,編碼壓縮技術(shù)是實(shí)現(xiàn)圖像傳輸與儲(chǔ)存的關(guān)鍵。假設(shè)有一幅黑白灰度的照片,因?yàn)樗谒接诖怪狈较蛏系幕叶茸兓际沁B續(xù)的,都可認(rèn)為有無數(shù)個(gè)像素,而且任一點(diǎn)上灰度的取值都是從黑到白可以有無限個(gè)可能值。一般來說,原圖像中的畫面越復(fù)雜,色彩越豐富,則采樣間隔應(yīng)越小。將模擬圖像轉(zhuǎn)化成數(shù)字圖像的過程就是圖形、圖像的數(shù)字化過程。(4)由于圖像是三維景物的二維投影,一幅圖象本身不具備復(fù)現(xiàn)三維景物的全部幾何信息的能力,很顯然三維景物背后部分信息在二維圖像畫面上是反映不出來的。(2)數(shù)字圖像處理占用的頻帶較寬。(2)提取圖像中所包含的某些特征或特殊信息,這些被提取的特征或信息往往為計(jì)算機(jī)分析圖像提供便利。數(shù)字圖像處理最早出現(xiàn)于20世紀(jì)50年代,當(dāng)時(shí)的電子計(jì)算機(jī)已經(jīng)發(fā)展到一定水平,人們開始利用計(jì)算機(jī)來處理圖形和圖像信息。figure, hist(allgrains,20)。shuffle39。figure, imshow(I2)% Adjust the Image Contrast I3 = imadjust(I2, stretchlim(I2), [0 1])。figure, imshow(background)。熟悉程序中所使用函數(shù)的調(diào)用方法,改變有關(guān)參數(shù),觀察試驗(yàn)結(jié)果。subplot(2,1,2), imshow(I2)。3.圖像水平鏡象clear all, close all I = imread(39。)。% 將圖像順時(shí)針旋轉(zhuǎn)30。39。)。% 將圖像順時(shí)針旋轉(zhuǎn)45176。39。figure, imshow(J1), title(39。nearest39。figure, imshow(J2), title(39。bilinear39。 clear all, close all I = imread(39。)心得體會(huì)1,進(jìn)一步熟悉了Matlab軟件、編程以及圖像處理工具箱 2,學(xué)會(huì)利用自帶函數(shù)對(duì)圖像做簡單的處理,例如:均值化等。h=1/(1+*(d/d0)^(2*nn))。% 數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換 g=fft2(f)。原始圖像39。% 中心移位的逆變換,絕對(duì)值 iF2=ifft2(iFc1)。)。title(39。temp=zeros(a*b)。medfilt2濾波圖像39。 pepper39。subplot(122),imshow(I2),title(39。)。中值濾波5*5模板39。 pepper39。高斯噪聲39。,)。本實(shí)驗(yàn)銳化處理主要在空間域中進(jìn)行 2,頻域?yàn)V波:掌握傅里葉變換的基本性質(zhì); 掌握傅里葉正變換和反變換; 通過實(shí)驗(yàn)了解二維頻譜的分布特點(diǎn); 掌握怎樣利用傅立葉變換進(jìn)行頻域?yàn)V波利用MATLAB程序數(shù)字圖像的傅立葉變換并且進(jìn)行頻域?yàn)V波二,給圖像添加椒鹽噪聲或者高斯噪聲: 原理:利用MATLAB自帶函數(shù)添加噪聲 程序代碼:A=imread(39。本實(shí)驗(yàn)要求用平滑線性濾波和中值濾波2種最典型、最常用的處理算法進(jìn)行程序設(shè)計(jì),學(xué)習(xí)如何對(duì)已被噪聲污染的圖像進(jìn)行“凈化”。J = imnoise(I,39。gaussian39。I=rgb2gray(A)。原圖39。四,對(duì)圖像進(jìn)行空間域的銳化: 原理:自帶函數(shù)進(jìn)行空間銳化。sobel39。)。噪聲干擾圖像39。[M,N]=size(X)。end。f=rgb2gray(A)。% 求幅頻絕對(duì)值 Fc=fftshift(Fabs)。)。title(39。% 設(shè)置截止頻率 m=fix(M/2)。subplot(223),imshow(J3)。參考文獻(xiàn):數(shù)字圖像處理第二版MATLAB教程第二篇:《數(shù)字圖像處理》實(shí)驗(yàn)五 圖像的幾何變換一.實(shí)驗(yàn)?zāi)康募耙笳莆請(qǐng)D像幾何變換的基本原理,熟練掌握數(shù)字圖像的縮放、旋轉(zhuǎn)、平移、鏡像和轉(zhuǎn)置的基本原理及其MATLAB編程實(shí)現(xiàn)方法。nearest39。figure, imshow(J1), title(39。)。% using the bilinear interpolation imshow(I), title(39。)。nearest39。)。 Rotated Imageusing the bilinear interpolation 39。nearest39。)。 Rotated Imageusing the bilinear interpolation 39。figure(1), subplot(1,2,1), imshow(I)。二、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容以大米粒特性測(cè)量為例,綜合應(yīng)用課程中圖像分割、形態(tài)學(xué)濾波、圖像增強(qiáng)、圖像特征提取等圖像處理方法,實(shí)現(xiàn)大米粒特性自動(dòng)測(cè)量。figure, imshow(I)% Use Morphological Opening to Estimate the Backgroundbackground = imopen(I,strel(39。reverse39。% Label % Examine the Label Matrix RGB_label = label2rgb(labeled, spring, 39。)allgrains = []。第三篇:數(shù)字圖像處理讀書筆記數(shù)字圖像處理讀書筆記本學(xué)期的數(shù)字圖像處理課程已經(jīng)進(jìn)行了3周了,通過這3周的學(xué)習(xí)讓我對(duì)數(shù)字圖像處理有了一定的認(rèn)知和理解。數(shù)字圖像處理的產(chǎn)生和迅速發(fā)展主要受三個(gè)因素的影響:一是計(jì)算機(jī)的發(fā)展;二是數(shù)學(xué)的發(fā)展(特別是離散數(shù)學(xué)理論的創(chuàng)立和完善)。數(shù)字圖像處理有以下幾點(diǎn)基本特點(diǎn):(1)目前,數(shù)字圖像處理的信息大多是二維信息,處理信息量很大。在圖像畫面上,經(jīng)常有很多像素有相同或接近的灰度。另一方面,計(jì)算機(jī)視覺是模仿人的視覺,人的感知機(jī)理必然影響著計(jì)算機(jī)視覺的研究。采樣頻率是指一秒鐘內(nèi)采樣的次數(shù),它反映了采樣點(diǎn)之間的間隔大小。所以,量化位數(shù)越來越大,表示圖像可以擁有更多的顏色,自然可以產(chǎn)生更為細(xì)致的圖像效果。在量化時(shí)所確定的離散取值個(gè)數(shù)稱為量化級(jí)數(shù)。數(shù)字圖像經(jīng)二維離散傅立葉變換后,其空間域處理可變換為變換域處理,它具有很多明顯的優(yōu)點(diǎn),最突出的是算法運(yùn)算次數(shù)將大大減少,并可采用二維數(shù)字濾波技術(shù)進(jìn)行所需要的各種圖像處理。第四篇:數(shù)字圖像處理實(shí)驗(yàn)報(bào)告實(shí) 驗(yàn) 報(bào) 告 書系部學(xué)生專業(yè)班實(shí)驗(yàn)名稱姓名名稱 級(jí)時(shí)間:: : ::實(shí)驗(yàn)一 直方圖均衡一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康脑趯W(xué)習(xí)圖像直方圖的概念、計(jì)算方法、性質(zhì)和相關(guān)應(yīng)用基礎(chǔ)上,生成、繪制圖像的直方圖,并應(yīng)用MATLAB編程實(shí)現(xiàn)圖像直方圖均衡化程序。(2)均衡化后的直方圖有何特點(diǎn)?答:經(jīng)直方圖均衡化處理后,可以得到一副改善了質(zhì)量的新圖像。%打開一幅灰度圖像 [m,n]=size(I)。%均衡化 subplot(2,2,1)。原圖直方圖39。imhist(J)。六、實(shí)驗(yàn)心得體會(huì)本實(shí)驗(yàn)中遇到很多問題及錯(cuò)誤,例如圖像打不開、處理后圖像模糊等,都是經(jīng)常容易發(fā)生的錯(cuò)誤
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