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搜索关键字:数字图像处理    ( 354个结果
谈谈数字图像的缩放算法[转]
数字图像的缩放,是一个十分有趣的问题,又是一个看似简单,但又有些复杂的问题。许多朋友在具备一定的计算机图形编程的基础知识以后,都可以自己设计出一些简单的位图缩放算法。在计算机图形学和数字图像处理等学科里面,已经详细的研究过了数字图像缩放这个问题,并且已经有了成熟的算法。一些朋友由于没有学习过计算机图...
分类:编程语言   时间:2015-09-05 17:52:19    阅读次数:230
直方图均衡化
在数字图像处理中,直方图均衡化的作用是一种自适应增强对比度。它根据提供的图像,自动提取信息进行处理,不需要额外参数的配合,工作原理简单如下: 离散情况下,一幅图像中的灰度级r出现的概率近似为: 其中,M,N分别代表图像的像素长、宽,MN为图像的像素总数,nk是灰度级为k的像素个数,L是图像中可能的灰度级数量(8位图像是256)。 对离散图像进行均衡化的变换函数为: 在连续值中,均衡...
分类:其他好文   时间:2015-07-31 16:18:10    阅读次数:291
分段线性变换函数——比特平面分层
1.比特平面分层 比特平面,代替突出灰度级范围,突出特定比特来为整个图像外观做出贡献。(数字图像处理(中卫第3版)) 下面的例子是该书上使用的实例。这里在matlab中进行实现,帮助大家理解,同时请大家提出宝贵的修改意见。 思想:使用书中的图片(到官网进行下载),在8比特下,遍历整个图像,用像素值与各比特面的值(2^(n-1),n为比特面)进行位与操作,判断该像素值在该比特面是否存在即该比特...
分类:其他好文   时间:2015-07-30 13:31:03    阅读次数:293
[GEiv]第七章:着色器 高效GPU渲染方案
第七章:着色器高效GPU渲染方案 本章介绍着色器的基本知识以及Geiv下对其提供的支持接口。并以“渐变高斯模糊”为线索进行实例的演示解说。[背景信息] [计算机中央处理器的局限性] 在大学的“数字图像处理”课程中,老师解说了高斯模糊的基本算法。并使用C#进行了基本实现。高斯模糊。简单地说,就是...
分类:其他好文   时间:2015-07-10 13:25:34    阅读次数:101
【数字图像处理之三】拉普拉斯边缘检测算法
数字图像处理之拉普拉斯边缘检测算法。将边缘提取出来。...
分类:编程语言   时间:2015-07-10 09:35:03    阅读次数:142
【数字图像处理之四】图像的放大缩小旋转
数字图像处理之放大,缩小,旋转...
分类:其他好文   时间:2015-07-10 09:32:42    阅读次数:222
(4)彩色图像转灰度图以及色调,饱和度等概念相关定义
以下关于定义的内容来自冈萨雷斯——《数字图像处理》RGB彩色模型:图像由三个分量图像组成,每种原色一副分量图像。当送入RGB监视器时,这三幅图像在屏幕上混合生成一副合成的彩色图像。HSI彩色模型:RGB模型的彩色系统对于硬件实现很理想,且与人眼强烈感知红、绿、蓝三原色的事实能很好的匹配。遗憾的是RG...
分类:其他好文   时间:2015-07-02 11:42:42    阅读次数:130
【数字图像处理】七.MFC图像增强之图像普通平滑、高斯平滑、Laplacian、Sobel、Prewitt锐化详解
本文主要讲述基于VC++6.0 MFC图像处理的应用知识,主要结合自己大三所学课程《数字图像处理》及课件进行讲解,主要通过MFC单文档视图实现显示BMP图像增强处理,包括图像普通平滑、高斯平滑、不同算子的图像锐化知识。希望该篇文章对你有所帮助,尤其是初学者和学习图像处理的学生。...
分类:编程语言   时间:2015-06-08 19:35:14    阅读次数:183
DIP大作业---图像分割
数字图像处理课程的大作业,要求如下: 图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法主要分以下几类:基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。图像分割后...
分类:其他好文   时间:2015-06-08 01:00:26    阅读次数:346
数字图像处理程序总结(外包,持续更新中)
代码项目完结后公布。。。。。。项目介绍:该项目,类似于Photoshop,CAD等专业制图软件(当然,功能没他们那么强大),该软件,主要是工业的图像处理。项目接近尾声了,主要关键算法、思路如下:1.鼠标点到最近图的距离——判断选中线段2.鼠标点是否在多边形凸形图的内——判断选中多边形3.计算机中,角...
分类:其他好文   时间:2015-06-05 12:13:54    阅读次数:148
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