熟悉图像处理或者压缩的工程师.研究人员和学生,经常在他们的实验或者项目任务里使用"Lenna"或者"Lena"的图像.Lenna 图像已经成为被广泛使用的测试图像.今天,Lenna 图像的使用被认为是数字图像历史上最重要的事件之一. 然而,这张图片背后的故事是颇有意思的,很多 人都抱有学究都是呆子的看法,然而 Lena 对此就是一个有力的驳斥.lena(lenna)是一张于 1972 年 11 月出版的<Playboy>的中间插页,在 这期杂志中使用了&

如果你是个数字图像处理技术的研究人员,或这方面的工程师, 想必对这位戴有羽状帽饰的美女不会感觉陌生.我第一次在国际知名的学术性刊物上见到这位美女时,不禁叹为天人,毕竟在这样严肃的学术期刊上,还从未出现过如此吸引人的图片(见图一),图中的女孩裸露香肩,睁着无邪的大眼睛,正朝着读者回眸浅笑.接着,我陆续在相关的学术刊物上又多次见到这位美女的玉照,而且每次出现时都是摆着同一个Pose ,面带同一号表情,原来,这张相片已经成为非官方的数字图像处理技术的『测试标准』了.实际上,就在我的研究实验室中,当从事

本文系<数字图像处理原理与实践(MATLAB版)>一书之代码系列的Part6,辑录该书第281至第374页之代码,供有须要读者下载研究使用.代码运行结果请參见原书配图,建议下载代码前阅读下文: 关于<数字图像处理原理与实践(MATLAB版)>一书代码公布的说明 http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/40987807 P338 i=double(imread('vase.tif'));[C,S]=wavedec2(i,2,

本代码基于张铮主编的<数字图像处理与机器视觉>一书. 源图片:lena A = imread ('lena.jpg'); %读入图像lena.jpg,赋给变量A %imwrite(A,'lena.jpeg'); %将图片A另生成jpeg格式 % size (A); %显示图片A尺寸 % whos A; %显示图片A变量信息 % imfinfo ('lena.jpg'); %查看图片A属性信息,如修改日期,大小,存储方式等 % imshow(A) %显示图片A % zoom on %打开图像放缩

本文系<数字图像处理原理与实践(MATLAB版)>一书之代码系列的Part1(P1~42).代码运行结果请參见原书配图. P20 I = imread('lena.jpg');BW1 = im2bw(I);BW2 = im2bw(I, 0.3);BW3 = im2bw(I, 0.6);figuresubplot(2,2,1),imshow(I);title('original');subplot(2,2,2),imshow(BW1);title('\default');subplot(2,2,

<数字图像处理原理与实践(MATLAB版)>一书之代码Part5 本文系<数字图像处理原理与实践(MATLAB版)>一书之代码系列的Part5.辑录该书第225至第280页之代码(此处应部分读者之需求调整了代码公布的顺序--具体说明请见以下的文章链接),供有须要读者下载研究使用.代码运行结果请參见原书配图,建议下载代码前阅读下文: 关于<数字图像处理原理与实践(MATLAB版)>一书代码公布的说明 http://blog.csdn.net/baimafujinji/ar

1         图像增强 1.1            直方图均衡化 对于灰度图像,可以使用直方图均衡化的方法使得原图像的灰度直方图修正为均匀的直方图. 代码如下: I2=histeq(I1); figure,imshow(I2); figure,imhist(I2); 原图像为lena的图片,经过直方图均衡化后的图片为Figure 1. Figure 1 原图灰度直方图请参见:MATLAB数字图像处理(一)基础操作和傅立叶变换,经过修正后的灰度直方图为Figure 2: Figure 2

数字图像处理是一门集计算机科学.光学.数学.物理学等多学科的综合科学.随着计算机科学的发展,数字图像处理技术取得了巨大的进展,呈现出强大的生命力,已经在多种领域取得了大量的应用,推动了社会的发展.其中,遥感领域中,对于影像数据的处理均基于数字图像处理的技术.而遥感影像数据作为地理信息科学的重要数据源,如何从中获取有用的信息,是地理信息数据处理中重要的内容. MATLAB作为数学领域应用最广泛的一种软件,集成了对于图片处理的函数和功能,成为了处理数字图像问题的佼佼者.其出众的计算能力和简便的绘图能

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>及课件进行解说,主要通过MFC单文档视图实现显示BMP图片空间几何变换.包含图像平移.图形旋转.图像反转倒置镜像和图像缩放的知识. 同一时候文章比較具体基础.没有採用GDI+获取矩阵.而是通过读取BMP图片信息头和矩阵像素实现变换,希望该篇文章对你有所帮助,尤其是刚開始学习的人和学习图像处理的学生. [数字图像处理]一.MFC具体解释显示BMP格式图片        [数字图像处理]二.MFC单文

本文系<数字图像处理原理与实践(MATLAB版)>一书的勘误表. [内容简单介绍]本书全面系统地介绍了数字图像处理技术的理论与方法,内容涉及几何变换.灰度变换.图像增强.图像切割.图像去噪.小波变换.形态学处理.多尺度融合.偏微分方程应用.正交变换与图像压缩.边缘及轮廓检測.图像复原.图像去雾.多尺度空间构建与特征匹配等15大核心话题.全部算法均配有完整的MATLAB实现代码.并以此为基础具体介绍了MATLAB中与图像处理有关的近200个函数的用法,便于读者学习与实践.此外,本书还提供了丰富的

@ 目录 1. 专栏简介 2. 专栏地址 3. 专栏目录 1. 专栏简介 遥感数字图像的处理,是对遥感数字图像的计算机处理.与工业和医学数字图像不同,遥感数字图像类型更为多样,内容更为复杂.因此,遥感数字图像的处理,不仅需要掌握已有的数字图像处理方法,而且需要具有相当的地学只是,是科学和艺术的有机结合. 2. 专栏地址 「 刘一哥与GIS的故事 」之<遥感知天地> 3. 专栏目录 学习遥感数字图像处理,不仅要掌握遥感数字图像处理的理论知识,更需要掌握Erdas和Envi软件实验操作. [遥感数

一 简述 最近恶补基础知识,借了<<Verilog传奇>>,<基于FPGA的嵌入式图像处理系统设计>和<<基千FPGA的数字图像处理原理及应用>>这三本书. <<Verilog传奇>>是关于Verilog基础知识的,总共九章.由于书籍内容太多没时间看,故一般都是了解整本书的大致内容,遇到问题时能回忆起在那看过,再返回来仔细研究.后面两本书是图像处理的FPGA应用,有很多基本的图像处理操作,如常见的直方图技术,各种滤波,图像

基于小波变换的数字图像处理(MATLAB源代码) clear all; close all; clc;M=256;%原图像长度N=64; %水印长度[filename1,pathname]=uigetfile('*.*','select the image'); image1=imread(num2str(filename1));subplot(2,2,1);imshow(image1); title('original image');     % orginal image for wate

数字图像处理作业的输入图像全部都是灰度图像,所以汇总一下自己遇到的问题答案. OCV的图像容器是Mat<typename>,可以用imread(filename)读取图像,filename是c string,char*和const char*都行.灰度图像的typename是uchar,RGB图像的typename是Vec3b. Mat容器如果直接使用操作符赋值,只会复制一份信息头而不会复制包含数据的矩阵,由此而降低内存的浪费和速度,所以这样得到的多个Mat对象都指向同一个数据矩阵,换句话说,

在前面的python数字图像处理(10):图像简单滤波 中,我们已经讲解了很多算子用来检测边缘,其中用得最多的canny算子边缘检测. 本篇我们讲解一些其它方法来检测轮廓. 1.查找轮廓(find_contours) measure模块中的find_contours()函数,可用来检测二值图像的边缘轮廓. 函数原型为: skimage.measure.find_contours(array, level) array: 一个二值数组图像 level: 在图像中查找轮廓的级别值 返回轮廓列表集合,

一提到数字图像处理编程,可能大多数人就会想到matlab,但matlab也有自身的缺点: 1.不开源,价格贵 2.软件容量大.一般3G以上,高版本甚至达5G以上. 3.只能做研究,不易转化成软件. 因此,我们这里使用python这个脚本语言来进行数字图像处理. 要使用python,必须先安装python,一般是2.7版本以上,不管是在windows系统,还是linux系统,安装都是非常简单的. 要使用python进行各种开发和科学计算,还需要安装对应的包.这和matlab非常相似,只是matla

在前两部文章介绍了几种边缘检测算法,和位图的内存结构.如果对前两篇文章已经理解透彻 了,那么本文将带你进入数字图像处理的世界. 本文通过C代码实现基本的sobel边缘检测,包括8个方向和垂直方向: 代码参考之前一篇--一个实例弄清楚位图的存储结构. 同样,代码中附有详细解释,于是我不再对代码作过多讲解: 头文件TestBmp.h如下: typedef unsigned char BYTE; typedef unsigned short WORD; typedef unsigned int DWO

本文系<数字图像处理原理与实践(MATLAB版)>一书之代码系列的Part2(P43~80),代码运行结果请參见原书配图,建议下载代码前阅读下文: 关于<数字图像处理原理与实践(MATLAB版)>一书代码公布的说明 http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/40987807 P44 i = imread('theatre.jpg');i = rgb2gray(i);i = double(i); out1 = log(1+i)

这篇文章是<数字图像处理原理与实践(MATLAB文本)>一本书的代码系列Part7(由于调整先前宣布订单,请读者注意分页程序,而不仅仅是基于标题数的一系列文章),第一本书特色186经225的代码页,有需要的读者下载用于科研.已经过半.代码运行结果请參见原书配图,建议下载代码前阅读下文: 关于<数字图像处理原理与实践(MATLAB版)>一书代码公布的说明 http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/40987807 P186 A

0.小叙闲言 1.本章整体结构 2.书中例子 例2.1 主要是使用函数imadjust,来熟悉一下灰度处理,体验一把 >> imread('myimage.jpg'); >> f=imread('myimage.jpg'); >> g1 = imadjust(f, [ ], [ ]); >> imshow(g1); >> imshow(f); >> g2 = imadjust(f, [ ]); >> figure;imsh