数字图像处理算法典型实例代码

㈠ C#数字图像处理算法典型实例的编辑推荐

48种典型算法，涵盖C#数字图像处理的常用领域，50个典型实例，详细讲解其实现过程和实现效果，附赠本书全部源代码，可直接用于工程实践。
《C#数字图像处理算法典型实例》详细讲解了C#数字图像处理的常用算法。

㈡ 数字图像处理 图像缩放以及旋转的算法代码

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

%%%缩小临近法
M=0.5;%放大倍数

%新的图像大小
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('缩小图像');

%%%放大双线性插值法
I2=double(I);
N=1.5;%放大倍数
%新的图像大小
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('放大图像');

%%%%%旋转
R=45*pi/180;%旋转角度
I=double(I);
%新图像大小
m2=ceil(m*cos(R)+n*sin(R));
n2=ceil(m*sin(R)+n*cos(R));

u0=m*sin(R);%平移量

%变换矩阵
T=[cos(R),sin(R);-sin(R),cos(R)];
L=zeros(m2,n2);
foru=1:n2
forv=1:m2
%新图像坐标变换到原图像坐标x和y中
temp=T*([u;v]-[u0;0]);
x=temp(1);
y=temp(2);
ifx>=1&x<=m&y>=1&y<=n%若变换出的x和y在原图像范围内
x_low=floor(x);
x_up=ceil(x);
y_low=floor(y);
y_up=ceil(y);

%双线性插值，p1到p4是（x,y）周围的四个点
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#数字图像处理算法典型实例的内容简介

《C#数字图像处理算法典型实例(附光盘)》精选数字图像处理领域中的一些应用实例，以理论和实践相结合的方式，系统地介绍了如何使用C#进行数字图像处理。
全书共11章，分别讲述了图像的点运算、几何运算、数学形态学图像处理方法、频率变换、图像平滑与去噪、边缘检测、图像分割、图像压缩编码和彩色图像处理等相关技术。《C#数字图像处理算法典型实例(附光盘)》的光盘中附有相关章节的实现代码，可供广大的读者参考、阅读。
《C#数字图像处理算法典型实例(附光盘)》内容丰富，叙述详细，实用性强，适合于数字图像处理工作者阅读参考。

㈣ C#数字图像处理算法典型实例的介绍

《C#数字图像处理算法典型实例（附光盘）》精选数字图像处理领域中的一些应用实例，以理论和实践相结合的方式，系统地介绍了如何使用C#进行数字图像处理。 共11章，分别讲述了图像的点运算、几何运算、数学形态学图像处理方法、频率变换、图像平滑与去噪、边缘检测、图像分割、图像压缩编码和彩色图像处理等相关技术。《C#数字图像处理算法典型实例（附光盘）》的光盘中附有相关章节的实现代码，可供广大的读者参考、阅读。

㈤ 数字图像处理的基本算法及要解决的主要问题

图像处理，是对图像进行分析、加工、和处理，使其满足视觉、心理以及其他要求的技术。图像处理是信号处理在图像域上的一个应用。目前大多数的图像是以数字形式存储，因而图像处理很多情况下指数字图像处理。此外，基于光学理论的处理方法依然占有重要的地位。

图像处理是信号处理的子类，另外与计算机科学、人工智能等领域也有密切的关系。

传统的一维信号处理的方法和概念很多仍然可以直接应用在图像处理上，比如降噪、量化等。然而，图像属于二维信号，和一维信号相比，它有自己特殊的一面，处理的方式和角度也有所不同。
目录
[隐藏]

* 1 解决方案
* 2 常用的信号处理技术
o 2.1 从一维信号处理扩展来的技术和概念
o 2.2 专用于二维（或更高维）的技术和概念
* 3 典型问题
* 4 应用
* 5 相关相近领域
* 6 参见

[编辑] 解决方案

几十年前，图像处理大多数由光学设备在模拟模式下进行。由于这些光学方法本身所具有的并行特性，至今他们仍然在很多应用领域占有核心地位，例如 全息摄影。但是由于计算机速度的大幅度提高，这些技术正在迅速的被数字图像处理方法所替代。

从通常意义上讲，数字图像处理技术更加普适、可靠和准确。比起模拟方法，它们也更容易实现。专用的硬件被用于数字图像处理，例如，基于流水线的计算机体系结构在这方面取得了巨大的商业成功。今天，硬件解决方案被广泛的用于视频处理系统，但商业化的图像处理任务基本上仍以软件形式实现，运行在通用个人电脑上。

[编辑] 常用的信号处理技术

大多数用于一维信号处理的概念都有其在二维图像信号领域的延伸，它们中的一部分在二维情形下变得十分复杂。同时图像处理也具有自身一些新的概念，例如，连通性、旋转不变性，等等。这些概念仅对二维或更高维的情况下才有非平凡的意义。

图像处理中常用到快速傅立叶变换，因为它可以减小数据处理量和处理时间。

[编辑] 从一维信号处理扩展来的技术和概念

* 分辨率(Image resolution|Resolution)
* 动态范围(Dynamic range)
* 带宽(Bandwidth)
* 滤波器设计(Filter (signal processing)|Filtering)
* 微分算子(Differential operators)
* 边缘检测(Edge detection)
* Domain molation
* 降噪(Noise rection)

[编辑] 专用于二维（或更高维）的技术和概念

* 连通性(Connectedness|Connectivity)
* 旋转不变性(Rotational invariance)

[编辑] 典型问题

* 几何变换（geometric transformations）：包括放大、缩小、旋转等。
* 颜色处理（color）：颜色空间的转化、亮度以及对比度的调节、颜色修正等。
* 图像合成（image composite）：多个图像的加、减、组合、拼接。
* 降噪（image denoising）：研究各种针对二维图像的去噪滤波器或者信号处理技术。
* 边缘检测（edge detection）：进行边缘或者其他局部特征提取。
* 分割（image segmentation）：依据不同标准，把二维图像分割成不同区域。
* 图像制作（image editing）：和计算机图形学有一定交叉。
* 图像配准（image registration）：比较或集成不同条件下获取的图像。
* 图像增强（image enhancement）：
* 图像数字水印（image watermarking）：研究图像域的数据隐藏、加密、或认证。
* 图像压缩（image compression）：研究图像压缩。

[编辑] 应用

* 摄影及印刷 (Photography and printing)
* 卫星图像处理 (Satellite image processing)
* 医学图像处理 (Medical image processing)
* 面孔识别, 特征识别 (Face detection, feature detection, face identification)
* 显微图像处理 (Microscope image processing)
* 汽车障碍识别 (Car barrier detection)

[编辑] 相关相近领域

* 分类（Classification）
* 特征提取（Feature extraction）
* 模式识别（Pattern recognition）
* 投影（Projection）
* 多尺度信号分析（Multi-scale signal analysis）
* 离散余弦变换（The Discrete Cosine Transform）

㈥ Matlab数字图像处理,要求详细解释代码,每个函数都要解释.这个是对图像求幅值谱和相位谱,并对其进行重构.

我和你说说吧，先说基本函数：
fft2是求傅里叶变换；
fftshift是把变换后的图像转置，让非零值转到中心，好观察。
real就是求实部；
imag就是求虚部；

你知道经过傅里叶变换原来的空间域转到频域上了吧？
频域的概念是有实部有虚部的是吧，那你怎么能在平面上表示出来呢？
就用到了复数里的几个概念：
一个是虚部实部的平方和均值（sqrt( RRfdp1.^2+IIfdp1.^2);）
在一个就是夹角问题（b=angle(fftI);）
这个知识高数都有，我就不用说了吧？

至于a=(a-min(min(a)))/(max(max(a))-min(min(a)))*225;
我觉得就是一个圆滑函数，比如235.536我想让它变成240.
就是乘以圆滑系数，再乘以225。
max(max(a))是求矩阵a里的最大的那个像素值。

希望你掌握好的学习方法，分析程序如果看不懂的话可以一行行的运行，通过workspace找到分步运行的结果，具体分析。

最后感慨一句：网络知道不是赚钱的地方，分多分少不是衡量知识的标准。我助人为乐我快乐，积分又不能换钱，要那么多干嘛。

㈦ 数字图像处理clean算法的MATLAB代码

图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。图像信号在产生、传输过程中都可能会受到噪声的污染，一般数字图像系统中的常见噪声主要有：高斯噪声（主要由阻性元器件内部产生）、椒盐噪声（主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声）等； 
目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种： 
均值滤波算法：也称线性滤波，主要思想为邻域平均法，即用几个像素灰度的平均值来代替每个像素的灰度。有效抑制加性噪声，但容易引起图像模糊，可以对其进行改进，主要避开对景物边缘的平滑处理。 
中值滤波：基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性平滑滤波信号处理技术。中值滤波的特点即是首先确定一个以某个像素为中心点的邻域，一般为方形邻域，也可以为圆形、十字形等等，然后将邻域中各像素的灰度值排序，取其中间值作为中心像素灰度的新值，这里领域被称为窗口，当窗口移动时，利用中值滤波可以对图像进行平滑处理。其算法简单，时间复杂度低，但其对点、线和尖顶多的图像不宜采用中值滤波。很容易自适应化。 Wiener维纳滤波：使原始图像和其恢复图像之间的均方误差最小的复原方法，是一种自适应滤波器，根据局部方差来调整滤波器效果。对于去除高斯噪声效果明显。 
实验一：均值滤波对高斯噪声的效果 
I=imread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\1.gif');%读取图像

㈧ 数字图像处理的主要方法

数字图像处理的工具可分为三大类：

第一类包括各种正交变换和图像滤波等方法，其共同点是将图像变换到其它域（如频域）中进行处理（如滤波）后，再变换到原来的空间（域）中。

第二类方法是直接在空间域中处理图像，它包括各种统计方法、微分方法及其它数学方法。

第三类是数学形态学运算，它不同于常用的频域和空域的方法，是建立在积分几何和随机集合论的基础上的运算。

由于被处理图像的数据量非常大且许多运算在本质上是并行的，所以图像并行处理结构和图像并行处理算法也是图像处理中的主要研究方向。

(8)数字图像处理算法典型实例代码扩展阅读

1、数字图像处理包括内容：

图像数字化；图像变换；图像增强；图像恢复；图像压缩编码；图像分割；图像分析与描述；图像的识别分类。

2、数字图像处理系统包括部分：

输入（采集）；存储；输出（显示）；通信；图像处理与分析。

3、应用

图像是人类获取和交换信息的主要来源，因 此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着人类活动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随之不断扩大。

主要应用于航天和航空、生物医学工程、通信 工程、工业和工程、军事公安、文化艺术、机器人视觉、视频和多媒体系统、科学可视化、电子商务等方面。

㈨ 数字图像处理matlab,给下面这段代码加注释

rgb=imread('1.jpg'); %读取rgb图 1.jpg
rgb1=double(rgb); %图像矩阵的数据类型转换为double类型
r=rgb1(:,:,1); %矩阵r存储rgb图中r通道的二维矩阵
g=rgb1(:,:,2); %矩阵g存储rgb图中g通道的二维矩阵
b=rgb1(:,:,3); %矩阵b存储rgb图中b通道的二维矩阵
[m,n]=size(r); %m为矩阵r的行数，n为矩阵r的列数

er=mean(mean(r(:))) %er为矩阵r所有元素的均值
dr1=0.0;sr1=0.0; %令dr1的初始值为0.0，令sr1的初始值为0.0
for i=1:m %外循环
for j=1:n %内循环
dr1=dr1+(r(i,j)-er)^2; %将矩阵r中每个像素值减去所有像素均值的平方值累加到变量dr1；
sr1=sr1+(r(i,j)-er)^3; %将矩阵r中每个像素值减去所有像素均值的三次方值累加到变量sr1；
end
end
dr=sqrt(dr1/(m*n)) %dr1除以矩阵r的大小m*n，然后开平方的值赋值给dr
sr=(sr1/(m*n))^0.3333 %sr1除以矩阵r的大小m*n，然后开三次方的值赋值给sr

eg=mean(mean(g(:))) %该处为矩阵g的处理，与上面矩阵r的方法和步骤一样
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(:))) %该处为矩阵b的处理，与上面矩阵r的方法和步骤一样
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

有什么问题可以继续讨论，望采纳。

㈩ C#数字图像处理算法典型实例代码

我有，巧了，买来还没怎么看过。当当买的。

发了。