数字图像处理主要应用什么软件 用什么语言 有这么几个组合:1.LabVIEW+Matlab。LabVIEW具有强大的数据采集功能,在自动化测试方面在国外占据了60%的市场份额,国内还没有发展起来。它对很多摄像机有很好的支持,它带有NI Vision视觉开发模块,能方便呃实现很多功能。它可以与数学计算工具Matlab方便的联合开发,功能无比的强大。但库函数不丰富。2.VC+系列。现在工业上应用最广泛。工业相机制作厂商都给出了VC开发包。有很多开源的库的支持,如OpenGL,OpenCV等,使得它也非常的强大。但VC上手慢,编程稍显复杂,不易维护等。3.Delphi。这个我不太熟,据说搞图像处理挺厉害。现在用的好像不多。要说单纯的图像处理,不涉及图像采集的话,非Matlab莫属。它太强大了。Matlab做图像采集挺不太好实现。我现在做机器人双目立体视觉,是用LabVIEW+Matlab联合开发,做到后来,我想只用Matlab实现,但一直买找到 Matlab控制摄像机采集图像的好方法。有问题发邮件:favor188@gmail.comHmily数字图像处理的主要方法 数字图像e799bee5baa6e78988e69d8331333431356134处理的工具可分为三大类:第一类包括各种正交变换和图像滤波等方法,其共同点是将图像变换到其它域(如频域)中进行处理(如滤波)后,再变换到原来的空间(域)中。第二类方法是直接在空间域中处理图像,它包括各种统计方法、微分方法及其它数学方法。第三类是数学形态学运算,它不同于常用的频域和空域的方法,是建立在积分几何和随机集合论的基础上的运算。由于被处理图像的数据量非常大且许多运算在本质上是并行的,所以图像并行处理结构和图像并行处理算法也是图像处理中的主要研究方向。扩展资料1、数字图像处理包括内容:图像数字化;图像变换;图像增强;图像恢复;图像压缩编码;图像分割;图像分析与描述;图像的识别分类。2、数字图像处理系统包括部分:输入(采集);存储;输出(显示);通信;图像处理与分析。3、应用图像是人类获取和交换信息的主要来源,因 此,图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着人类活动范围的不断扩大,图像处理的应用领域也将随之不断扩大。主要应用于航天和航空、生物医学工程、通信 工程、工业和工程、军事公安、文化艺术、机器人视觉、视频和。如何用PS图片处理软件改数字,如何使用改变jg图片数字,在这里为大家做一次示范展示。数字图像处理的应用工具 数字图像处理的工具可分为三大类:第一类包括各种正交变换和图像滤波等方法,其共同点是将图像变换到其它域(如频域)中进行处理(如滤波)后,再变换到原来的空间(域)中。第二类方法是直接在空间域中处理图像,它包括各种统计方法、微分方法及其它数学方法。第三类是数学形态学运算,它不同于常用的频域和空域的方法,是建立在积分几何和随机集合论的基础上的运算。由于被处理图像的数据量非常大且许多运算在本质上是并行的,所以图像并行处理结构和图像并行处理算法也是图像处理中的主要研究方向。数字图像处理有哪些主要的应用 应用领域图像是人类获取和交换信息的主要来源,因此,图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面.随着人类活动范围的不断扩大,图像处理的应用领域也将随之不断扩大.1)航天和航空技术方面航天和航空技术方面的应用数字图像处理技术在航天和航空技术方面的应用,除了JPL对月球、火星照片的处理之外,另一方面的应用是在飞机遥感和卫星遥感技术中.许多国家每天派出很多侦察飞机对地球上有兴趣的地区进行大量的空中摄影.对由此得来的照片进行处理分析,以前需要雇用几千人,而现在改用配备有高级计算机的图像处理系统来判读分析,既节省人力,又加快了速度,还可以从照片中提取人工所不能发现的大量有用情报.从60年代末以来,美国及一些国际组织发射了资源遥感卫星(如LANDSAT系列)和天空实验室(如SKYLAB),由于成像条件受飞行器位置、姿态、环境条件等影响,图像质量总不是很高.因此,以如此昂贵的代价进行简单直观的判读来获取图像是不合算的,而必须采用数字图像处理技术.如LANDSAT系列陆地卫星,采用多波段扫描器(MSS),在900km高空对地球每一个地区以18天为一周期进行扫描成像,其图像分辨率大致相当于地面上十几米或100米左右(如1983年发射的LANDSAT-4,分辨率为30m)。.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。
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