有没有《数字图像处理--原理与算法》课后习题答案？孙燮华编，机械工业出版社 读书还是认真点吧。虽然读的时候很烦，但是出了社会没有专业知识或运用不好的话，真的不好混的！http：//www.docin.com/p-202104484.html
数字图像处理：原理与算法的作者简介
C#数字图像处理算法典型实例的目录 第1章绪论1.1数字图像处理概述1.2C#概述1.2.1C#特点1.2.2WinForm编程1.2.3GDI+1.3补充说明第2章C#数字图像处理的3种方法2.1C#图像处理基础2.1.1Bitmap类2.1.2BitmapData类2.1.3Graphics类2.2彩色图像灰度化2.3彩色图像灰度化编程实例2.3.1使用图像2.3.2图像处理的3种方法2.4小结第3章点运算及直方图3.1灰度直方图3.1.1灰度直方图定义3.1.2灰度直方图编程实例3.2线性点运算3.2.1线性点运算定义3.2.2线性点运算编程实例3.3全等级直方图灰度拉伸3.3.1灰度拉伸定义3.3.2灰度拉伸编程实例3.4直方图均衡化3.4.1直方图均衡化定义3.4.2直方图均衡化编程实例3.5直方图匹配3.5.1直方图匹配定义3.5.2直方图匹配编程实例3.6小结第4章几何运算4.1图像平移4.1.1图像平移定义4.1.2图像平移编程实例4.2图像镜像4.2.1图像镜像变换定义4.2.2图像镜像编程实现4.3图像缩放4.3.1图像缩放定义4.3.2灰度插值法4.3.3图像缩放编程实例4.4图像旋转4.4.1图像旋转定义4.4.2图像旋转编程实现4.5小结第5章数学形态学图像处理5.1图像腐蚀运算5.1.1图像腐蚀运算定义5.1.2图像腐蚀运算编程实例5.2图像膨胀运算5.2.1图像膨胀运算定义5.2.2图像。
数字图像处理中常用图像分割算法有哪些？ 列举一些常用的算法以及优缺点，谢谢~ FATRI ？ 测试计量技术及仪器博士 44 人赞同了该回答 多数的图像分割算法均是基于灰度值的不连续和相似的性质。。
在数字图像处理中 点运算是什么 点运算实际上是对图像的每个像素点的灰度值按一定的映射关系进行运算得到一副新图像的过程。1、灰度的窗口变换（用途：可以在某些地方用来去除背景）；2、灰度拉伸变换（用途：可以改善图像质量）。
数字图像处理中的膨胀原理是怎样的？ 1．图像细化的基本原理⑴ 图像形态学处理的概念数字图像处理中的形态学处理是指将数字形态学作为工具从图像中提取对于表达和描绘区域形状有用处的图像分量，比如边界、骨架以及凸壳，还包括用于预处理或后处理的形态学过滤、细化和修剪等.图像形态学处理中我们感兴趣的主要是二值图像.在二值图像中，所有黑色像素的集合是图像完整的形态学描述，二值图像的各个分量是Z2的元素.假定二值图像A和形态学处理的结构元素B是定义在笛卡儿网格上的集合，网格中值为1的点是集合的元素，当结构元素的原点移到点(x，y)时，记为Sxy，为简单起见，结构元素为3x3，且全都为1，在这种限制下，决定输出结果的是逻辑运算.⑵ 二值图像的逻辑运算逻辑运算尽管本质上很简单，但对于实现以形态学为基础额图像处理算法是一种有力的补充手段.在图像处理中用到的主要逻辑运算是：与、或和非（求补），它们可以互相组合形成其他逻辑运算.⑶ 膨胀和腐蚀膨胀和腐蚀这两种操作是形态学处理的基础，许多形态学算法都是以这两种运算为基础的.① 膨胀是以得到B的相对与它自身原点的映像并且由z对映像进行移位为基础的.A被B膨胀是所有位移z的集合，这样，和A至少有一个元素是重叠的.我们可以把上式改写为：结构元素B。
有没有关于鱼群算法应用于数字图像处理方面的书呢？ 是蚁群算法吧，那是一种优化算法，你在网上搜搜有没有现成的算法，如果没有根据他的原理自己编一个就成。你把这种算法应用于对图像的操作就可以了，其实算法本身只是一种工具，和应用在哪个领域没有关系，一个成熟的算法可以用在很多方面，虽然问题不同，但是办法都是一样的。
数字图像处理的基本算法及要解决的主要问题 图像处理，是对图像进行分析、加工、和处理，使其满足视觉、心理以及其他要求的技术。图像处理是信号处理在图像域上的一个应用。目前大多数的图像是以数字形式存储，因而图像处理很多情况下指数字图像处理。此外，基于光学理论的处理方法依然占有重要的地位。图像处理是信号处理的子类，另外与计算机科学、人工智能等领域也有密切的关系。传统的一维信号处理的方法和概念很多仍然可以直接应用在图像处理上，比如降噪、量化等。然而，图像属于二维信号，和一维信号相比，它有自己特殊的一面，处理的方式和角度也有所不同。目录1 解决方案2 常用的信号处理技术o 2.1 从一维信号处理扩展来的技术和概念o 2.2 专用于二维（或更高维）的技术和概念3 典型问题4 应用5 相关相近领域6 参见解决方案几十年前，图像处理大多数由光学设备在模拟模式下进行。由于这些光学方法本身所具有的并行特性，至今他们仍然在很多应用领域占有核心地位，例如 全息摄影。但是由于计算机速度的大幅度提高，这些技术正在迅速的被数字图像处理方法所替代。从通常意义上讲，数字图像处理技术更加普适、可靠和准确。比起模拟方法，它们也更容易实现。专用的硬件被用于数字。
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