数字图像处理的目的方法 一般来讲，对图像进行处理（或加工、分析）的主要目的有三个方面：（1）提高图像的视感质量，如进行图像的亮度、彩色变换，增强、抑制某些成分，对图像进行几何变换等，以。
数字图像处理 问题一：根据直方图可以看出来原先处于中间灰度级的像素没了，而处于高灰度级的像素增加了，尤其是增加了一组灰度级为11的像素，说明密度大了，肿瘤有所恶化问题二：对于这个问题，也是恶化了，你可以看到四月份灰度级最高为10，而到了十二月，灰度级最高值编程了12，而且低灰度级部分没了，原来的灰度级为2的5000个像素点编程了0，而十二月份的灰度级为4的像素由200变为5250，也可以说明灰度级整体增高，肿瘤恶化，且比问题一恶化明显。
MATLAB R2014a从入门到精通 这本书是关于数字图像处理 的么。适合初学者么 这本书主要是入门级的，从简到繁，很适合初学者。不仅仅有数字图像处理的内容，还有matlab产品的各种主要工具的应用实例。
想学数字图像处理不知道如何下手，请高人指点！ 楼上说的对啊，OCR光学字符识别，步骤大概是：读图-二值化-切分-提取切分特征或者用模版与字符库匹配-选取匹配结果形成字符串。详细步骤请从图像处理基础知识里查找吧，呵呵，这需要系统的学习图像处理知识才行~
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。
你想搞数字图像处理，第一个要学会的就是zd编程，matlab也好C/C++也罢，会编程是必须的。然后就是要有基础的理论知识，冈萨雷斯的《数字图像处理》是必须的，一些VC+数字图像处理的书也是版要得的，有很多。图像处理主要是算法上的东东，所以《线性代数》、《数值分析》、《概率论》、《信号系统》的什么要看看，没必要一直权看书，一边写一边看一边学，遇到问题就查质料，有实际项目最好了。
数字图像处理的意义 图像处理主要和模式识别及图像理解系统的研究相联系，如文字识别、医学图像处理、遥感图像的处理等。（1）数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大。如一幅256×256低分辨率黑白图像，要求约64kbit的数据量；对高分辨率彩色512×512图像，则要求768kbit数据量；如果要处理30帧/秒的电视图像序列，则每秒要求500kbit～22.5Mbit数据量。因此对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。（2）数字图像处理占用的频带较宽。与语言信息相比，占用的频带要大几个数量级。如电视图像的带宽约5.6MHz，而语音带宽仅为4kHz左右。所以在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上，技术难度较大，成本亦高，7a64e4b893e5b19e31333335333662这就对频带压缩技术提出了更高的要求。（3）数字图像中各个像素是不独立的，其相关性大。在图像画面上，经常有很多像素有相同或接近的灰度。就电视画面而言，同一行中相邻两个像素或相邻两行间的像素，其相关系数可达0.9以上，而相邻两帧之间的相关性比帧内相关性一般说还要大些。因此，图像处理中信息压缩的潜力很大。（4）由于图像是三维景物的二维投影，一幅图象本身不具备复现三维景物的全部几何信息的能力，很显然三维。
数字图像处理主要包括哪些研究内容 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：一切随心走555数字图像处理的主要研究内容有哪些？并简要说明。主要研究内容有：图像增强、图像编码、图像复原、图像分割、图像分类和图像重建。图像增强用于改善图像视觉质量；图像复原是尽可能地恢复图像本来面目；图像编码是在保证图像质量的前提下压缩数据，使图像便于存储和传输；图像分割就是把图像按其灰度或集合特性分割成区域的过程；图像分类是在将图像经过某些预处理（压缩、增强和复原）后，再将图像中有用物体的特征进行分割，特征提取，进而进行分类；图像重建是指从数据到图像的处理，即输入的是某种数据，而经过处理后得到的结果是图像。图像可以分为哪几类，常见位图有哪些？图像有许多分类方法，按照图像的动态特性，可以分为静止图像和运动图像；按照图像的色彩，可以分为灰度图像和彩色图像；按照图像的维数，可以分为二维图像、三维图像和多维图像等。位图通过许多像素点来表示一幅图像，每个像素具有颜色属性和位置属性。位图分为四种，即二值图像、亮度图像、索引图像和RGB图像。请用MATLAB程序实现灰度图像camera.jpg的二值化处理，阈值取0.7，并显示原图和处理后的图像。A=imread('camera.jpg')；B=。
