有没有关于鱼群算法应用于数字图像处理方面的书呢？ 数字图像处理原理与算法 孙燮华 pdf

数字图像处理求图像的频谱图：原理和方法(fft) 是否可以解释公式和原理 数字图像，是以二维数字组形式表示的图像，其数字单元为像元，数字图像的恰当应用通常需要数字图像与看到的现象之间关系的知识，也就是几何和光度学或者传感器校准，数字图像处理领域就是研究它们的变换算法。大二电子信息工程专业，选修单片机还是数字图像处理？ 觉得获益匪浅https：//www. bilibili.com/video/av22 144644/附上当时自己拍的的视频： 之前在知乎看到一个高赞回答很有感触，就是 不要轻易去给自己的人生设限。不要早早的。数字图像处理原理与应用的目录 目录如下。第1章 概述1.1 图像处理基本原理1.2 图像处理应用1.3 人类视觉知觉1.4 图像处理系统的组成1.5 本书的结构1.6 与其他书的不同之处1.7 本章小结参考文献第2章 成像与表示2.1 概述2.2 成像2.3 采样与量化2.4 二值图像2.5 三维成像2.6 图像文件格式2.7 重点要点2.8 本章小结参考文献第3章 颜色和彩色影像3.1 概述3.2 色彩知觉3.3 色彩空间量化和最小可觉差（JND）3.4 色彩空间与变换3.5 颜色插值或去马赛克3.6 本章小结参考文献第4章 图像变换4.1 概述4.2 傅立叶变换4.3 离散余弦变换4.4 Walsh Hadamard变换4.5 Karhaunen-Loeve变换或主分量分析4.6 本章小结参考文献第5章 离散小波变换5.1 概述5.2 小波变换5.3 推广到二维信号5.4 DWT的提升实现5.5 基于提升的DWT的优点5.6 本章小结参考文献第6章 图像增强与复原6.1 概述6.2 图像增强与复原的区别6.3 空间图像增强技术6.4 基于直方图的对比增强6.5 图像增强的频域方案6.6 噪声建模6.7 图像复原6.8 图像处理的其他方法6.9 本章小结参考文献第7章 图像分割7.1 预处理7.2 边缘、线与点检测7.3 边缘检测7.4 图像阈值化技术7.5 区域生长7.6 用于分割。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：原理与算法的作者简介 孙燮华，1981 年研究生毕业于杭州大学信息与计算科学系，并留校任教。1987 年晋升副教授。1988 年 3 月调入中国计量学院工作。1989 年评为 省部级突出贡献专家。1992 年晋升教授。1992 年评为“国家级突出贡献专家”，同年获国务院政府特殊津贴。现为中国计量学院计算机软件研究所所长。1990 年 9 月至 1991 年 5 月美国麻省理工学院(MIT)高级访问学者。1991 年 5 月应加拿大 Alberta 大学 A.Sharma 教授邀请作为高级访问学者访问 Alberta 大学(Univ.of Alberta)。1997 年 3 月至 1997 年 9 月，美国中佛罗里达大学(Univ.of Central Florida)高级访问学者。自 1981 年以来完成国家和省自然科学基金课题 9 个。二度获得包玉刚奖学金，2001 年获浙江省教育厅科技术进步一等奖。自 1981 年以来，在中国（包括台北），美国，俄罗斯，匈牙利，荷兰，印度等国发表计算机图形与图像处理、模式识别、密码学、人工智能算法、应用数学和基础数学等领域研究性论文 130 篇，其中有 18 篇被 SCI 收录。本人与所指导的研究生现正与浙江埃比集团公司进行产学研合作，研究开发 CCTV 视频图像产品，合作申报产学研课题。主要完成的科研项目：1.孙燮华负责，小波逼近，浙江省自然科学基金。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~ 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。在前者中，算法以灰度突变为基础分割一幅图像，如图像边缘分割。。数字图像处理 图像缩放以及旋转的算法代码 clear all；I=imread('lena.bmp')；figure；imshow(I)；title('原图像')；[m，n]=size(I)；缩小 临近法M=0.5；放大倍数新的图像大小m1=m*M；n1=n*M；for i=1：m1for j=1：n1；J(i，j)=I(round(i/M)，round(j/M))；endendfigure；imshow(J)；title('缩小图像')；放大 双线性插值法I2=double(I)；N=1.5；放大倍数新的图像大小m2=m*N；n2=n*N；J2=zeros(m2，n2)；for i=1：m2for j=1：n2x=i/N；y=j/N；u=floor(x)；v=floor(y)；a=x-u；b=y-v；if u+2J2(i，j)=I2(u+1，v+1)*(1-a)*(1-b)+I2(u+2，v+1)*a*(1-b)+I2(u+1，v+2)*(1-a)*b+I2(u+2，v+2)*a*b；endendendJ2=uint8(J2)；figure；imshow(J2)；title('放大图像')；旋转R=45*pi/180；旋转角度I=double(I)；新图像大小m2=ceil(m*cos(R)+n*sin(R))；n2=ceil(m*sin(R)+n*cos(R))；u0=m*sin(R)；平移量变换矩阵T=[cos(R)，sin(R)；sin(R)，cos(R)]；L=zeros(m2，n2)；for u=1：n2for v=1：m2新图像坐标变换到原图像坐标x和y中temp=T*([u；v]-[u0；0])；x=temp(1)；y=temp(2)；if x>；=1&x<；=m & y>；=1&y若变换出的x和y在原图像范围内x_low=floor(x)；x_up=ceil(x)；y_low=floor(y)；y_up=ceil(y)；双线性插值，p1到p4是（x，y）周围的四个点p1=I(x_low，y_low)；p2=I(x_up，y_。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。数字图像处理专业如何快速入门？谢谢。 数字图像处理方向要掌握哪些基础的知识（技能），如何尽快的入门，作为过来人您对这个方向的初学者有哪些…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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