數字圖像處理在案件中的應用報告-資料下載頁
2025-08-19 13:26本頁面
【導讀】可以用在圖像的增強上，對刑事案件的偵破有一定的幫助。邊緣檢測以及圖像的復原，拍到的圖像案例中不乏有缺少信息的，原的方法主要有逆濾波復原和偉納濾波復原。出現這種灰度級的像素的概率之間關系的圖形。像素總數，nk為第k級灰度的像素數；表示第k個灰度級。度，但不反映各灰度級的空間位置分布。均值濾波也稱為線性濾波，其采用的主要方法為鄰域平均法。中各點值的中值代替，讓周圍的像素值接近的真實值，從而消除孤立的噪聲點。于觀察，可以用來處理緊急偷拍到的肇事者的車牌號。變得清晰，亦分空域處理和頻域處理兩類。圖像邊緣檢測大幅度地減少了數據量，并且剔除了可以認為不相關的信息，有許多方法用于邊緣檢測，它們的絕大部分可以劃。階導數中的最大和最小值來檢測邊界，通常是將邊界定位在梯度最大的方向。點或者非線性差分表示的過零點。節(jié)線索就在邊緣中，所以邊緣檢測，有利于刑事案件的偵破。,gxy，原始圖像為??,fxy，在不考慮噪聲的情況下，其退
【正文】 le(39?；叶葓D像 39。)。 20 圖 52 灰度圖像 BW1=edge(A,39。roberts39。,)。 %羅伯茨梯度銳化 figure。 imshow(BW1)。 title(39。Roberts 銳化 39。)。 圖 53 羅伯茨銳化圖像 21 h=[0 1 0。1 4 1。0 1 0]。 %Laplacian 算子銳化 I2=imfilter(A,h)。 figure。 imshow(I2)。 title(39。Laplacian 算子銳化 39。)。 圖 54laplacian 算子銳化圖像 %梯度算子 AW1=edge(A,39。roberts39。)。 %roberts 算子邊緣 檢測 AW2=edge(A,39。prewitt39。)。 %prewitt 算子邊緣檢測 AW3=edge(A,39。sobel39。)。 %sobel 算子邊緣檢測 figure。 imshow(AW1,[])。 title(39。roberts 算子邊緣檢測 39。)。 22 圖 55 羅伯茨算子邊緣檢測圖像 figure, imshow(AW2,[])。 title(39。prewitt 算子邊緣檢測 39。)。 圖 56 prewitt 算子邊緣檢測圖像 23 figure。 imshow(AW3,[])。 title(39。sobel 算子邊緣檢測 39。)。 圖 57 sobel 算子邊緣檢測圖像 AW4=edge(A,39。log39。)。 figure。 imshow(AW4,[])。title(39。拉普拉斯算子邊緣檢測 39。)。 圖 58 拉普拉斯算子邊緣檢測圖像 24 AW5=edge(A,39。canny39。)。 figur。 imshow(AW5,[])。 title(39。canny 算子邊緣檢測 39。)。 圖 59 canny 算子邊緣檢測圖像 25 六 .圖像復原的方法以及代碼 I=imread(39。39。)。 figure(1)。imshow(I,[])。 title(39。原圖像 39。)。 圖 61 原圖像 PSF=fspecial(39。motion39。,40,75)。 MF=imfilter(I,PSF,39。circular39。)。 noise=imnoise(zeros(size(I)),39。gaussian39。,0,)。 MFN=imadd(MF,im2uint8(noise))。 figure(2)。 imshow(MFN,[])。 title(39。運動模糊圖像 39。)。 圖 62 運動模糊圖像 26 NSR=sum(noise(:).^2)/sum(MFN(:).^2)。 figure(3)。 imshow(deconvwnr(MFN,PSF,NSR),[])。 title(39。逆濾波復原 39。)。 圖 63 逆濾波復原圖像 figure(4)。 imshow(deconvwnr(MFN,PSF,NSR),[])。 title(39。維納濾波復原 39。)。 圖 64 維納濾波復原圖像 27 NP=*prod(size(I))。 [reg1 LAGRA]=deconvreg(MFN,PSF,NP/)。 figure(5)。imshow(reg1)。 title(39。最小二乘濾波復原 39。)。 圖 65 最小二乘濾波復原圖像 28 七 .參考文獻 [1] 岡薩雷斯 .數字圖像處理（第二版） .北京：電子工業(yè)出版社， 2020 年 . [2] 劉振全，楊世鳳 .MATLAB 實訓教程 .北京：化學工業(yè)出版社， 2020 年 9 月 . [3] 阮秋琦 .數字圖像處理（第三版） .北京：電子工業(yè)出版社， 2020 年 5 月 . [4] 張志涌 .精通 MATLAB ：北京航空航天大學出版社， 2020 年 . [5] 陳杰 .MATLAB 寶典（第三版） .北京：電子工業(yè)出版社， 2020 年 1 月 . [6] 劉保柱 .MATLAB 從入門到精通 .北京：人民郵電出版社， 2020 年 5 月 . [7] 薛山 .MATLAB 基礎教程 .北京：清華大學出版社， 2020 年 3 月 . [8] 莫勒 .MATLAB 數值計算 .北京：機械工業(yè)出版社， 2020 年 6 月 . [9] 鄧薇 .MATLB 函數速查手冊 .北京：人民郵電出版社， 2020 年 5 月 . [10 張德豐 .MATLA 數值分析 .北京：機械 工業(yè)出版社， 2020 年 2 月 .
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