数字图像处理和数字测图有什么区别 大致内容是一样的，都是通过MATLAB编程实现数字图像处理。“数字图像处理的MATLAB实现”更着重MATLAB技能在数字图像处理中的应用。“数字图像处理MATLAB版”以数字图像处理原理为重点，实现图像处理的方法是MATLAB。
C#数字图像处理该怎么学？ 你先学C#基础知识2113，然后看些数5261字图像处理的一些书，照着书上的例子4102实现画直线、矩形1653等例子，然后慢慢深入高深一点的去噪声、白平衡等算法，再进一步熟悉一些了后可以参照现成的OpenCV等库进行一些高级图像处理编码，或者有更多的自己的算法想法去实现。重点在于图像处理的原理和算法一定要吃透。
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图像的数字化处理及其文件格式特点 原发布者：龙源期刊网摘要：在人们的工作和生活中，大量生动逼真的数字化图像带来了很多便利和乐趣，因而深受人们的喜爱。但有不少人对种类繁多的计算机图像文件知之甚少，本文将重点介绍了图像的数字化处理及一些常见常用的计算机图像文件格式特点。关键词：图像；数字化处理；文件格式；特点当今随着INTERNET及多媒体技术的高速发展，Web上或多媒体光盘中存在的大量生动逼真的数字化图像，给人们的工作和生活带来了很多便利和乐趣，因而倍受人们的喜爱。但有不少人对种类繁多的计算机图像文件知之甚少，不仅对几十种文件格式搞得云里雾里，不知所措，而且造成图像的制作和使用的麻烦，甚至死机。所以，本文将重点介绍了图像的数字化处理及一些常见常用的计算机图像文件格式特点，以便在各种不同的应用中能够很好的把握。1图像的数字化处理1.1图像数字化是计算机图像处理之前的基本步骤，目的是把真实的图像，转变成计算机能够接受的存储格式。数字化过程分为采样与量化处理两个步骤，采样的实质就是要用多少点来描述一张图像，比如，一幅640×480的图像，就表示这幅图像是由307200个点所组成。可见，想要得到更加清晰的图像质量，就需要使用更多的点来表示图像，但相对需要。
数字图像处理的图书 书 名：数字图像处理作 者：（美）冈萨雷斯 等著出 版 社：电子工业出版社出版时间：2009-12-1开 本：16开I S B N：9787121096006定价：￥65.00 本书是图像处理理论与以MATLAB为主要工具的软件实践方法相结合的第一本书。特色在于重点强调如何通过开发新代码来加强软件工具。介绍MATLAB编程基础知识之后，讲述了图像处理的主干内容，包括灰度变换、线性和非线性空间滤波、频率域滤波、图像恢复与配准、彩色图像处理、小波、图像数据压缩、形态学图像处理、图像分割、区域和边界表示与描述，以及目标识别。本书可供从事信号与信息处理、计算机科学与技术、通信工程、地球物理等专业的大专院校师生学习参考。1 IntroductionPreview1.1 Background1.2 What Is Digital Image Processing？1.3 Background on MATLAB and the Image Processing Toolbox1.4 Areas of Image Processing Covered in the Book1.5 The Book Web Site1.6 Notation1.7 The MATLAB Working Environment1.8 How References Are Organized in the BookSummary2 FundamentalsPreview2.1 Digital Image Representation2.2 Reading Images2.3 Displaying Images2.4 Writing Images。
数字图像处理，计算机图形学，计算机视觉 这三门学科的研究重点分别是什么 1.数字图像处理主要研究的内容数字图像处理（digital image processing）是用计算机对图像信息进行处理的一门技术，使利用计算机对图像进行各种处理的技术和方法。数字图像处理主要研究的内容有以下几个方面：1)图像变换由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。2)图像编码压缩图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。3)图像增强和复原图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使。
