数字图像处理图像增强 实验报告 【matlab数字图像处理实验】图像的增强

数字图像处理将来有什么用啊？（请该专业人事回答，谢谢） 可以这样说，选择了数字图像处理这个研究方向作为终身的目标，天赋＋兴趣＋努力，你将拥有了开启未来最前沿，最富活力技术的钥匙。人类获取的信息80％以上来自于视觉，但目前让机器来处理这些信息才刚刚开始呀，同志们要努力！（1）数字图像处理是交叉学科。是未来技术向智能化发展的最富有前景，也最富有挑战的领域。其研究的领域博大精深，应用领域十分广泛，每个领域都可以让你安身立命一辈子，呵呵，我给你举点你熟悉一点的通俗的例子。在你目前就读的电信专业来说，考虑到发送端要传输的东西（视频流）容量实在是太大，而用于传输的通道（带宽）总是不够用，想要把要传输的东西在无损或不丢失太重要信息的情况下弄得更小一点（压缩编码），然后在接收端解码以恢复原来信号的原貌。那么就产生了数字图像处理的典型应用：【图像压缩和传输（或者叫着图像通信也可以）】（如：静态图像JPEG压缩标准；动态MPEG标准，电信上类似的标准是H.264，娱乐上的MP4也属于这方面），主要研究内容是研发更有效的图像的编解码算法（现在已经有很多硬件实现的编解码芯片了，具体性能指标和适用的标准不同）；而你所熟知的生物识别为数字图像处理在【信息安全】领域的应用（包含。遥感图像增强处理方法 图像增强的方法主要又两大类：空间域法和频率域法。1、空间域法主要是在空间域直接对图像的灰度系数进行处理；2、频率域法是在图像的某种变化域内，对图像的变化系数值进行某种修正，然后通过逆变换获得增强图像。频率域法属于间接增强的方法，低通滤波、同态图像增强均属于该类；空间域法属于直接增强的方法，它又可分为灰度级校正、灰度变换和直方图修正，直方图均衡属于空间域单点增强的直方图修正法。扩展资料遥感技术的应用是人类视觉在波谱范围上的扩展和从物体表面向内部的延伸。即使在可见光部分，人眼可区分的色彩约三千多种，但对于黑白图像，人眼能区分的灰度级只有二三十个；而在非可见光波段，需要将原始图像的灰度值转换到0～255灰度区间才有利于人眼观察。但是如果以256个灰度级来描述一幅黑白遥感图像，我们获得的原始图像的灰度值很难均匀分布在0～255之间，而是常常集中在某一段灰度范围之内，图像的反差小，对比度差，不利于人眼的分辨，所以需要对遥感图像进行增强处理。参考资料来源：—遥感图像处理参考资料来源：知网—遥感图像增强方法的研究一道数字图像处理方面的题 ，有关图像增强 这不是增强模板，而是平滑模板。结果如下9.0 9.0 9.0 9.0 9.0 9.09.0 9.0 8.3 9.0 9.0 9.09.0 8.3 8.3 9.0 9.0 9.09.0 8.1 8.1 7.8 8.6 9.09.0 8.1 9.0 7.8 9.0 9.09.0 8.1 8.1 7.8 8.6 9.09.0 9.0 9.0 9.0 9.0 9.0此操作就是不论当前的像素为何值，都采其周围的8个像素的平均值来代替它，因此属于平滑模板。由于对当前像素值采取了无视的态度，因此又属于加权的平滑模板，即对周围的一视同仁，但忽略自身，这比box平滑更能去噪，效果是去除本地的突发噪点，缺点是同时会丢失大量的图像细节。【matlab数字图像处理实验】图像的增强，实验内容1．给图像加入高斯噪声、椒盐噪声。2.对加入噪声的图像进行平滑处理，并比较各种方法以及模版的异同、优缺。。

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