数字图像处理计算机视觉的进阶问题？ 《数字图像处理》实验报告

【matlab数字图像处理实验】图像基本操作，学习在MATLAB环境下对图像文件的基本操作，为读取各种格式的图像文件和后续进行的图像处理打下基础。数字图像处理实验报告(邻域平均法和中值滤波法) 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：落叶流殇旭数字图像处理实验报告班级：姓名：学号：日期：邻域平均法和中值滤波处理一、实验目的图像变换是数字图像处理中的一种综合变换，如直方图变换、几何变换等。通过本实验，使得学生掌握两种变换的程序实现方法。二、实验任务请设计程序，分别用邻域平均法，其模板为：和中值滤波法对testnoise图像进行去噪处理（中值滤波的模板的大小也设为3×3）。三、实验环境本实验在Windows平台上进行，对内存及cpu主频无特别要求，使用VC或者MINGW（gcc）编译器均可。四、设计思路介绍代码的框架结构、所用的数据结构、各个类的介绍（类的功能、类中方法的功能、类的成员变量的作用）、各方法间的关系写。在此不进行赘述。五、具体实现实现设计思路中定义的所有的数据类型，对每个操作给出实际算法。对主程序和其他模块也都需要写出实际算法。代码：(3*3)#include#include#include#include\"hdr.h\"/*-定义结构指针-*/struct bmphdr*hdr；定义用于直方图变量unsigned char*bitmap，*count，*new_color；main()函数编-*/int main(){/定义整数 i，j 用于函数循环时的，nr_pixels为图像中像素的个数int i，j，nr_pixels，nr_w，nr_h；定义两个。数字图像处理邻域平均法滤波实验报告matlab实现 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：a599042748数字图像处理实验报告实验三邻域平均法滤波学号姓名实验三邻域平均法滤波一、实验内容选取噪声较明显的图像，分别采用3*3、5*5、7*7的模板进行邻域平均法滤波，并比较滤波效果。二、实验步骤1、设计思想或者流程图。邻域平均法的思想是用像素及其指定邻域内像素的平均值或加权平均值作为该像素的新值，以便去除突变的像素点，从而滤除一定的噪声。邻域平均法的数学含义可用下式表示：（32313133353236313431303231363533e58685e5aeb9313334336238301）上式中：是以为中心的邻域像素值；是对每个邻域像素的加权系数或模板系数；是加权系数的个数或称为模板大小。邻域平均法中常用的模板是：（2）为了解决邻域平均法造成的图像模糊问题，采用阈值法（又叫做超限邻域平均法，如果某个像素的灰度值大于其邻域像素的平均值，且达到一定水平，则判断该像素为噪声，继而用邻域像素的均值取代这一像素值；否则，认为该像素不是噪声点，不予取代），给定阈值：（3）（3）式中，是原始含噪声图像，是由（1）式计算的平均值，滤波后的像素值。2、源程序并附上注释。3、A=imread('1.jpg')；B=rgb2gray(A)；figure；imshow(B)；title。【matlab数字图像处理实验】图像点运算，实验内容：1．图像代数运算，包括加、减代数运算。2.对图像进行域值滤波、线性变换并理解和观察对应的直方图。数字图像处理/计算机视觉的进阶问题？ 谢谢邀请。知乎写的不多，尝试一下知乎体的风格。看完题主的问题，想起自己一些往事和经验，叫做纸上得来…数字图像处理课程设计报告-车牌识别系统的设计 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：Q174788632数字图像处理—车牌识别学院：信息工程学院专业：信号与信息处理小组成员：学号：指导教师：2010年12月1车牌识别系统的设计1．摘要：汽车牌照自动识别系统是制约道路交通智能化的重要因素，包括车牌定位、字符分割和字符识别三个主要部分。本文首先确定车辆牌照在原始图像中的水平位置和垂直位置，从而定位车辆牌照，然后采用局部投影进行字符分割。在字符识别部分，提出了在无特征提取情况下基于支持向量机的车牌字符识别方法。实验结果表明，本文提出的方法具有良好的识别性能。随着公路逐渐普及，我国的公路交通事业发展迅速，所以人工管理方式已经不能满着实际的需要，微电子、通信和计算机技术在交通领域的应用极大地提高了交通管理效率。汽车牌照的自动识别技术已经得到了广泛应用。关键词：车牌识别字符分隔二值化模块匹配字符识别2．设计目的：1、使学生在巩固理论课知识的同时，加强实践能力的提高，理论联系实践。2、激发学生的研究潜能，提高学生的协作精神，锻炼学生的动手能力。3、养成自己独立分析和解决问题的能力。3．设计原理车辆牌照在交通管理中具有不可替代的作用，因此车辆牌照识别系统应具有很高。图像处理实验报告 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：叶勇忠摘要：图像处理，用2113计算机对图像进5261行分析，以达到所需结果的技术。4102又称影像处理。基本内容1653图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值为一整数，称为灰度值。图像处理技术的主要内容包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。图像处理一般指数字图像处理。数字图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。目前，图像处理演示系统应用领域广泛医学、军事、科研、商业等领域。因为数字图像处理技术易于实现非线性处理，处理程序和处理参数可变，故是一项通用性强，精度高，处理方法灵活，信息保存、传送可靠的图像处理技术。本图像处理演示系统以数字图像处理理论为基础，对某些常用功能进行界面化设计，便于初级用户的操作。设计要求可视化界面，采用多幅不同形式图像验证系统的正确性；合理选择不同形式图像，反应各功能模块的效果及验证系统的正确性对图像进行灰度级映射，对比分析变换前后的直方图变化；1.课题目的与要求目的：基本功能：彩色图像转灰度图像。求实验报告：数字照相机系统功能与操作使用 旋转液晶屏即数码相机的液晶显示屏（LCD）在一个平面内能够旋转一定的角度，以适应各种环境下的拍摄角度，抢拍到角度最佳的照片，特别适合于自拍照片。数码相机的液晶屏可以分为左右旋转和上面旋转。如下图：数码相机术语详解(12)特殊功能特殊功能是一个很抽象的概念，对于每台数码相机，如果没有一两个亮点，难以吸引用户。这些亮点，就是数码相机的特殊功能。对于不同品牌不同档次的数码相机其特殊功能有所不同，如奥林巴斯特有的超声波除尘系统（如下图）。下面就让我们看看不同品牌数码相机的都有哪些特殊功能。单反级篇对于单反数码相机，其最大的“特殊功能”就是镜头的可换性。几款老牌子的照相机制造商在数码相机方面都有发展单反的生产线，他们包括了佳能EOS系列，奥林巴斯德E系列、富士的S pro系列、尼康的D系列，还有就是适马系列。每个牌子的单反数码相机，都有固定的卡口和使用的镜头。所谓卡口就是单反数码相机机身上可以接驳特定镜头的接口。很流行的一款镜头属于Nikkor的镜头，不仅可以在富士的数码单反上套用，还是用于尼康的数码单反。而佳能的数码单反相机可以兼容佳能的EF镜头。消费级篇在消费级的数码相机里面，每个牌子都有自己的独特的。基于数字图像处理的答题卡识别方法 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：TalentScout大学2013-2014学年第二学期课程考核《图像处理》综合设计报告基于数字图像处理技术的答题卡识别方法学号姓名班级日e799bee5baa6e4b893e5b19e31333433623764期本人郑重声明：本人认真、独立完成了查找资料、编写程序、撰写报告等考核任务。签字：日期：摘要背景：随着科技的发展，电子与计算机技术的进步，答题卡的出现大大减轻教学工作者们批改试卷的工作量。答题卡是光标阅读机输入信息的载体，是配套光标阅读机的各种信息录入表格的总称。答题卡将用户需要的信息转化为可选择的选项，供用户涂写。OMR是用光学扫描的方法来识别按一定格式印刷或书写的标记，并将其转换为计算机能接受的电信号的设备，并根据信息点的涂与未涂和格式文件设置将信息还原。因此，如何将答题卡填涂的黑色区域识别出来并使用计算机进行处理是极为关键的。本论文探索了有效识别答题卡的方法，以matlab为工具，基于数字图像处理技术对答题卡填涂区域进行了识别，并对识别的结果进行了处理，得到了结果。本论文利用Hough变换的直线检测技术检测图像的倾斜度，判断图像是否倾斜，对存在倾斜的图像进行旋转校正。最终实现答题卡答案的定位和。绘制数字图像灰度直方图实验报告matlab实现 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：a599042748数字图像处理实验报告实验一绘制直方图学号姓名日期实验一绘制直方图一、实验内容1、编程绘制数字图像的直方图。2、直方图均衡处理。二、实验步骤1、设计思想或者流程图。灰度直方图是将数字图像的所有像素，按照灰度值的大小，统计其所出现的频度。通常，灰度直方图的横坐标表示灰度值，纵坐标为半个像素个数，也可以采用某一灰度值的像素数占全图像素数的百分比作为纵坐标。直方图均衡方法的基本原理是：对在图像中像素个数多的灰度值（即对画面起主要作用的灰度值）进行展宽，而对像素个数少的灰度值（即对画面不起主要作用的灰度值）进行归并。从而达到清晰图像的目的。2、源程序并附上注释。clearall%一，图像的预处理，读入彩色图像将其灰度化PS=imread('1.jpg')；读入JPG彩色图像文件imshow(PS)%显示出来title('输入的彩色JPG图像')imwrite(rgb2gray(PS)，'PicSampleGray.bmp')；将彩色图片灰度化并保存PS=rgb2gray(PS)；灰度化后的数据存入数组%二，绘制直方图[m，n]=size(PS)；测量图像尺寸参数GP=zeros(1，256)；预创建存放灰度出现概率的向量fork=0：255GP(k+1)=length(find(PS=k))/(m*n)；计算每级灰度出现的概率。

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