数字图像处理方面既会算法又编程又牛的人多吗 懂图像视频处理算法,并且还会编程的人现在很少吧,我公司有几个,都是从其他公司挖过来的,很难招,工资是其他人的二倍以上,真让人羡慕嫉妒恨,没办法啊,谁叫人家理论和操作都会啊,老大给个任务,人家即把算法设计好了,还用编程语言实现了,拿过来直接用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。。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。C#数字图像处理算法典型实例的内容简介 《C#数字图像处理算法典型实例(附光盘)》精选数字图像处理领域中的一些应用实例,以理论和实践相结合的方式,系统地介绍了如何使用C#进行数字图像处理。全书共11章,分别讲述了图像的点运算、几何运算、数学形态学图像处理方法、频率变换、图像平滑与去噪、边缘检测、图像分割、图像压缩编码和彩色图像处理等相关技术。《C#数字图像处理算法典型实例(附光盘)》的光盘中附有相关章节的实现代码,可供广大的读者参考、阅读。《C#数字图像处理算法典型实例(附光盘)》内容丰富,叙述详细,实用性强,适合于数字图像处理工作者阅读参考。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。求讲数字图像处理算法的好书 冈萨雷斯的数字图像处理和其Matlab版本清华大学章毓晋的图像工程上中册,下册有需要也可以看看。清华大学的计算机视觉算法与应用。还有很多针对某个图像领域的教材了,如果你只是入门就看看冈萨雷斯的就行了,其他的书做个参考就行了,图像处理其实主要还是模式识别,其实不用特意看太多图像处理方面的书,主要还是模式识别什么是数字图像处理 数字图像处理(DigitalImageProcessing)是通过计算机对图像进行去知除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。就是道利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应回用需求的行为。实质上是一段能够被计算机还原答显示和输出为一幅图像的数字码。数字图像处理最近有没有什么新的算法,或者好玩的算法 比较新奇,给人震撼感的东西。我要写论文了 没有太新的。近些年的有人脸识别,指纹识别,笑脸检测,运动物体捕捉等
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