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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。40分的那个同样问题我已经回答了：非均匀量化是为了减小量化误差，灰度级低的时候，利用非均匀量化减小量化误差的作用明显；灰度级高的时候，图像的灰度特征本身就被分的比较细了，量化误差已经不大，没必要再用。比如说，当我们手头只有8个灰度级可用的时候，那就要合理化分配才能最精确的描述图像，这时候非均匀量化产生的计算代价是值得的；但是如果有256个灰度级，这时候用不用非均匀量化图像都能描述的比较好了，用了非均匀量化反而增加了计算成本。从图像的非均匀量化定义来看会更好理解：非均匀误差是\"根据具体图像的灰度值分布的概率密度函数，按总的量化误差最小的原则来进行量化；对图像中像素灰度值频繁出现的灰度值范围，量化间隔取小一些；对像素灰度值出现较少的范围，量化间隔取大一些。参考阅读:数字图像处理与分析\",龚声蓉,刘纯平,清华大学出版社,2006.在这本书的第21页有一些说明。数字图像处理 （一）图像预处理在保持足够信息量和清晰度的前提下，对噪声和条带较多的图像，需百进行去条带和滤波处理，对辐射度畸变较大的图像进行辐射度纠正处理。（二）几何纠正1.控制点的选择取决于拟和多项式的次数，图像纠正一般应在8个象限内都有控制点，控制区域应选在最大的范围内（即控制点尽量靠近图像边缘）。控制点应有9个，即8个象限点加上图像中心1点。多项式选择二次多项式。2.适用纠正公式对图像逐点进行纠正，要求纠正误差不大于图上0.5 mm（实地度125 m）。只要保证控制区域足够大，控制点拟合精度控制在0.3 mm以内，可以满足上述要求。3.点位选择应在地形图和图像上均能正确识别和准确定位的明显地物点上，重采样一般选版择立方卷积的方法。（三）数字镶嵌1.在相邻图像重叠区内选择同名点作为镶嵌控制点，要求两景同名地物严格对准，拟和中误差在一个像元左右。2.两景图像间需进行亮度匹配，权以降低灰度差异。3.镶嵌拼接线的选择无论是采用交互法还是自动选择，均需是一条折线或曲线。4.在拼接点两旁需选用“加权平均值方法”进行灰度圆滑，进一步提高图像镶嵌的质量。（四）图像增强选择适当的数字增强或处理方法，进行图像增强处理。使用关键字在Google上搜索时，注意不要使用百度：数字图像处理文件。PDF补充答案：已发送。补充回答：您的E-mail似乎有问题，不能接受Gmail邮件。数字图像处理 不就是图片格式的转换吗？用Photoshop很方便啊。干嘛要知道重新解码的问题？难道你想自己开发一个程序来转码？数字图像处理包括哪些内容 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。数字图像处理 .写出各组总价和对应枝数的比，求出比值，并比较比值的大小抄。(1)0.8/2=0.4(2)1.6/4=0.4(3)2/5=0.4(4)3.6/9=0.4(5)5.6/14=0.4大小相等2.说明这个比值所表示的意义。意义是表示每支笔的袭价格.3.铅笔的总价zd和枝数成正比列吗？为什么？成正比例.因为:总价=0.4*枝数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 clc;clear;close all;img=imread('1.png');imgfil=imfilter(img,fspecial('gaussian',5,5));高斯低通滤波imgcom=imcomplement(imgfil);求补subplot(221),imshow(img),title('原图');subplot(222),imshow(imgfil),title('滤波图像');subplot(223),imshow(imgcom),title('滤波图像求补');数字图像处理。在线等！ 最小单位是像素有均匀量化和非均匀量化采集帧率是指一秒内采集的次数

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