數字圖像處理演算法典型實例代碼

㈠ C#數字圖像處理演算法典型實例的編輯推薦

48種典型演算法，涵蓋C#數字圖像處理的常用領域，50個典型實例，詳細講解其實現過程和實現效果，附贈本書全部源代碼，可直接用於工程實踐。
《C#數字圖像處理演算法典型實例》詳細講解了C#數字圖像處理的常用演算法。

㈡ 數字圖像處理 圖像縮放以及旋轉的演算法代碼

clearall;
I=imread('lena.bmp');
figure;imshow(I);title('原圖像');
[m,n]=size(I);

%%%縮小臨近法
M=0.5;%放大倍數

%新的圖像大小
m1=m*M;n1=n*M;
%****************************************************
fori=1:m1
forj=1:n1;
J(i,j)=I(round(i/M),round(j/M));
end
end
%*****************************************************
figure;imshow(J);title('縮小圖像');

%%%放大雙線性插值法
I2=double(I);
N=1.5;%放大倍數
%新的圖像大小
m2=m*N;n2=n*N;
J2=zeros(m2,n2);
fori=1:m2
forj=1:n2
x=i/N;
y=j/N;
u=floor(x);
v=floor(y);
a=x-u;
b=y-v;
ifu+2<=m&v+2<=n
J2(i,j)=I2(u+1,v+1)*(1-a)*(1-b)+I2(u+2,v+1)*a*(1-b)+I2(u+1,v+2)*(1-a)*b+I2(u+2,v+2)*a*b;
end
end
end
J2=uint8(J2);
figure;imshow(J2);title('放大圖像');

%%%%%旋轉
R=45*pi/180;%旋轉角度
I=double(I);
%新圖像大小
m2=ceil(m*cos(R)+n*sin(R));
n2=ceil(m*sin(R)+n*cos(R));

u0=m*sin(R);%平移量

%變換矩陣
T=[cos(R),sin(R);-sin(R),cos(R)];
L=zeros(m2,n2);
foru=1:n2
forv=1:m2
%新圖像坐標變換到原圖像坐標x和y中
temp=T*([u;v]-[u0;0]);
x=temp(1);
y=temp(2);
ifx>=1&x<=m&y>=1&y<=n%若變換出的x和y在原圖像范圍內
x_low=floor(x);
x_up=ceil(x);
y_low=floor(y);
y_up=ceil(y);

%雙線性插值，p1到p4是（x,y）周圍的四個點
p1=I(x_low,y_low);
p2=I(x_up,y_low);
p3=I(x_low,y_low);
p4=I(x_up,y_up);
s=x-x_low;
t=y-y_low;
L(u,v)=(1-s)*(1-t)*p1+(1-s)*t*p3+(1-t)*s*p2+s*t*p4;
end
end
end
L=uint8(L);
figure;imshow(L);

㈢ C#數字圖像處理演算法典型實例的內容簡介

《C#數字圖像處理演算法典型實例(附光碟)》精選數字圖像處理領域中的一些應用實例，以理論和實踐相結合的方式，系統地介紹了如何使用C#進行數字圖像處理。
全書共11章，分別講述了圖像的點運算、幾何運算、數學形態學圖像處理方法、頻率變換、圖像平滑與去噪、邊緣檢測、圖像分割、圖像壓縮編碼和彩色圖像處理等相關技術。《C#數字圖像處理演算法典型實例(附光碟)》的光碟中附有相關章節的實現代碼，可供廣大的讀者參考、閱讀。
《C#數字圖像處理演算法典型實例(附光碟)》內容豐富，敘述詳細，實用性強，適合於數字圖像處理工作者閱讀參考。

㈣ C#數字圖像處理演算法典型實例的介紹

《C#數字圖像處理演算法典型實例（附光碟）》精選數字圖像處理領域中的一些應用實例，以理論和實踐相結合的方式，系統地介紹了如何使用C#進行數字圖像處理。 共11章，分別講述了圖像的點運算、幾何運算、數學形態學圖像處理方法、頻率變換、圖像平滑與去噪、邊緣檢測、圖像分割、圖像壓縮編碼和彩色圖像處理等相關技術。《C#數字圖像處理演算法典型實例（附光碟）》的光碟中附有相關章節的實現代碼，可供廣大的讀者參考、閱讀。

㈤ 數字圖像處理的基本演算法及要解決的主要問題

圖像處理，是對圖像進行分析、加工、和處理，使其滿足視覺、心理以及其他要求的技術。圖像處理是信號處理在圖像域上的一個應用。目前大多數的圖像是以數字形式存儲，因而圖像處理很多情況下指數字圖像處理。此外，基於光學理論的處理方法依然佔有重要的地位。

圖像處理是信號處理的子類，另外與計算機科學、人工智慧等領域也有密切的關系。

傳統的一維信號處理的方法和概念很多仍然可以直接應用在圖像處理上，比如降噪、量化等。然而，圖像屬於二維信號，和一維信號相比，它有自己特殊的一面，處理的方式和角度也有所不同。
目錄
[隱藏]

* 1 解決方案
* 2 常用的信號處理技術
o 2.1 從一維信號處理擴展來的技術和概念
o 2.2 專用於二維（或更高維）的技術和概念
* 3 典型問題
* 4 應用
* 5 相關相近領域
* 6 參見

[編輯] 解決方案

幾十年前，圖像處理大多數由光學設備在模擬模式下進行。由於這些光學方法本身所具有的並行特性，至今他們仍然在很多應用領域佔有核心地位，例如 全息攝影。但是由於計算機速度的大幅度提高，這些技術正在迅速的被數字圖像處理方法所替代。

從通常意義上講，數字圖像處理技術更加普適、可靠和准確。比起模擬方法，它們也更容易實現。專用的硬體被用於數字圖像處理，例如，基於流水線的計算機體系結構在這方面取得了巨大的商業成功。今天，硬體解決方案被廣泛的用於視頻處理系統，但商業化的圖像處理任務基本上仍以軟體形式實現，運行在通用個人電腦上。

[編輯] 常用的信號處理技術

大多數用於一維信號處理的概念都有其在二維圖像信號領域的延伸，它們中的一部分在二維情形下變得十分復雜。同時圖像處理也具有自身一些新的概念，例如，連通性、旋轉不變性，等等。這些概念僅對二維或更高維的情況下才有非平凡的意義。

圖像處理中常用到快速傅立葉變換，因為它可以減小數據處理量和處理時間。

[編輯] 從一維信號處理擴展來的技術和概念

* 解析度(Image resolution|Resolution)
* 動態范圍(Dynamic range)
* 帶寬(Bandwidth)
* 濾波器設計(Filter (signal processing)|Filtering)
* 微分運算元(Differential operators)
* 邊緣檢測(Edge detection)
* Domain molation
* 降噪(Noise rection)

[編輯] 專用於二維（或更高維）的技術和概念

* 連通性(Connectedness|Connectivity)
* 旋轉不變性(Rotational invariance)

[編輯] 典型問題

* 幾何變換（geometric transformations）：包括放大、縮小、旋轉等。
* 顏色處理（color）：顏色空間的轉化、亮度以及對比度的調節、顏色修正等。
* 圖像合成（image composite）：多個圖像的加、減、組合、拼接。
* 降噪（image denoising）：研究各種針對二維圖像的去噪濾波器或者信號處理技術。
* 邊緣檢測（edge detection）：進行邊緣或者其他局部特徵提取。
* 分割（image segmentation）：依據不同標准，把二維圖像分割成不同區域。
* 圖像製作（image editing）：和計算機圖形學有一定交叉。
* 圖像配准（image registration）：比較或集成不同條件下獲取的圖像。
* 圖像增強（image enhancement）：
* 圖像數字水印（image watermarking）：研究圖像域的數據隱藏、加密、或認證。
* 圖像壓縮（image compression）：研究圖像壓縮。

[編輯] 應用

* 攝影及印刷 (Photography and printing)
* 衛星圖像處理 (Satellite image processing)
* 醫學圖像處理 (Medical image processing)
* 面孔識別, 特徵識別 (Face detection, feature detection, face identification)
* 顯微圖像處理 (Microscope image processing)
* 汽車障礙識別 (Car barrier detection)

[編輯] 相關相近領域

* 分類（Classification）
* 特徵提取（Feature extraction）
* 模式識別（Pattern recognition）
* 投影（Projection）
* 多尺度信號分析（Multi-scale signal analysis）
* 離散餘弦變換（The Discrete Cosine Transform）

㈥ Matlab數字圖像處理,要求詳細解釋代碼,每個函數都要解釋.這個是對圖像求幅值譜和相位譜,並對其進行重構.

我和你說說吧，先說基本函數：
fft2是求傅里葉變換；
fftshift是把變換後的圖像轉置，讓非零值轉到中心，好觀察。
real就是求實部；
imag就是求虛部；

你知道經過傅里葉變換原來的空間域轉到頻域上了吧？
頻域的概念是有實部有虛部的是吧，那你怎麼能在平面上表示出來呢？
就用到了復數里的幾個概念：
一個是虛部實部的平方和均值（sqrt( RRfdp1.^2+IIfdp1.^2);）
在一個就是夾角問題（b=angle(fftI);）
這個知識高數都有，我就不用說了吧？

至於a=(a-min(min(a)))/(max(max(a))-min(min(a)))*225;
我覺得就是一個圓滑函數，比如235.536我想讓它變成240.
就是乘以圓滑系數，再乘以225。
max(max(a))是求矩陣a里的最大的那個像素值。

希望你掌握好的學習方法，分析程序如果看不懂的話可以一行行的運行，通過workspace找到分步運行的結果，具體分析。

最後感慨一句：網路知道不是賺錢的地方，分多分少不是衡量知識的標准。我助人為樂我快樂，積分又不能換錢，要那麼多幹嘛。

㈦ 數字圖像處理clean演算法的MATLAB代碼

圖像去噪是數字圖像處理中的重要環節和步驟。去噪效果的好壞直接影響到後續的圖像處理工作如圖像分割、邊緣檢測等。圖像信號在產生、傳輸過程中都可能會受到雜訊的污染，一般數字圖像系統中的常見雜訊主要有：高斯雜訊（主要由阻性元器件內部產生）、椒鹽雜訊（主要是圖像切割引起的黑圖像上的白點雜訊或光電轉換過程中產生的泊松雜訊）等； 
目前比較經典的圖像去噪演算法主要有以下三種： 
均值濾波演算法：也稱線性濾波，主要思想為鄰域平均法，即用幾個像素灰度的平均值來代替每個像素的灰度。有效抑制加性雜訊，但容易引起圖像模糊，可以對其進行改進，主要避開對景物邊緣的平滑處理。 
中值濾波：基於排序統計理論的一種能有效抑制雜訊的非線性平滑濾波信號處理技術。中值濾波的特點即是首先確定一個以某個像素為中心點的鄰域，一般為方形鄰域，也可以為圓形、十字形等等，然後將鄰域中各像素的灰度值排序，取其中間值作為中心像素灰度的新值，這里領域被稱為窗口，當窗口移動時，利用中值濾波可以對圖像進行平滑處理。其演算法簡單，時間復雜度低，但其對點、線和尖頂多的圖像不宜採用中值濾波。很容易自適應化。 Wiener維納濾波：使原始圖像和其恢復圖像之間的均方誤差最小的復原方法，是一種自適應濾波器，根據局部方差來調整濾波器效果。對於去除高斯雜訊效果明顯。 
實驗一：均值濾波對高斯雜訊的效果 
I=imread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\1.gif');%讀取圖像

㈧ 數字圖像處理的主要方法

數字圖像處理的工具可分為三大類：

第一類包括各種正交變換和圖像濾波等方法，其共同點是將圖像變換到其它域（如頻域）中進行處理（如濾波）後，再變換到原來的空間（域）中。

第二類方法是直接在空間域中處理圖像，它包括各種統計方法、微分方法及其它數學方法。

第三類是數學形態學運算，它不同於常用的頻域和空域的方法，是建立在積分幾何和隨機集合論的基礎上的運算。

由於被處理圖像的數據量非常大且許多運算在本質上是並行的，所以圖像並行處理結構和圖像並行處理演算法也是圖像處理中的主要研究方向。

(8)數字圖像處理演算法典型實例代碼擴展閱讀

1、數字圖像處理包括內容：

圖像數字化；圖像變換；圖像增強；圖像恢復；圖像壓縮編碼；圖像分割；圖像分析與描述；圖像的識別分類。

2、數字圖像處理系統包括部分：

輸入（採集）；存儲；輸出（顯示）；通信；圖像處理與分析。

3、應用

圖像是人類獲取和交換信息的主要來源，因 此，圖像處理的應用領域必然涉及到人類生活和工作的方方面面。隨著人類活動范圍的不斷擴大，圖像處理的應用領域也將隨之不斷擴大。

主要應用於航天和航空、生物醫學工程、通信 工程、工業和工程、軍事公安、文化藝術、機器人視覺、視頻和多媒體系統、科學可視化、電子商務等方面。

㈨ 數字圖像處理matlab,給下面這段代碼加註釋

rgb=imread('1.jpg'); %讀取rgb圖 1.jpg
rgb1=double(rgb); %圖像矩陣的數據類型轉換為double類型
r=rgb1(:,:,1); %矩陣r存儲rgb圖中r通道的二維矩陣
g=rgb1(:,:,2); %矩陣g存儲rgb圖中g通道的二維矩陣
b=rgb1(:,:,3); %矩陣b存儲rgb圖中b通道的二維矩陣
[m,n]=size(r); %m為矩陣r的行數，n為矩陣r的列數

er=mean(mean(r(:))) %er為矩陣r所有元素的均值
dr1=0.0;sr1=0.0; %令dr1的初始值為0.0，令sr1的初始值為0.0
for i=1:m %外循環
for j=1:n %內循環
dr1=dr1+(r(i,j)-er)^2; %將矩陣r中每個像素值減去所有像素均值的平方值累加到變數dr1；
sr1=sr1+(r(i,j)-er)^3; %將矩陣r中每個像素值減去所有像素均值的三次方值累加到變數sr1；
end
end
dr=sqrt(dr1/(m*n)) %dr1除以矩陣r的大小m*n，然後開平方的值賦值給dr
sr=(sr1/(m*n))^0.3333 %sr1除以矩陣r的大小m*n，然後開三次方的值賦值給sr

eg=mean(mean(g(:))) %該處為矩陣g的處理，與上面矩陣r的方法和步驟一樣
dg1=0.0;sg1=0.0;
for i=1:m
for j=1:n
dg1=dg1+(g(i,j)-eg)^2;
sg1=sg1+(g(i,j)-eg)^3;
end
end
dg=sqrt(dg1/(m*n))
sg=(sg1/(m*n))^0.3333

eb=mean(mean(b(:))) %該處為矩陣b的處理，與上面矩陣r的方法和步驟一樣
db1=0.0;sb1=0.0;
for i=1:m
for j=1:n
db1=db1+(b(i,j)-eb)^2;
sb1=sb1+(b(i,j)-eb)^3;
end
end
db=sqrt(db1/(m*n))
sb=(sb1/(m*n))^0.3333

有什麼問題可以繼續討論，望採納。

㈩ C#數字圖像處理演算法典型實例代碼

我有，巧了，買來還沒怎麼看過。當當買的。

發了。