今天,我们学习了直方图.于是乎,回来我就用matlab代码实现一下.昨天受到道路检测老师课上一个内容的影响(对于道路裂缝的检测,我突发奇想,如果对于道路图像进行操作,是否能够让裂缝与道路分离,使得图像经过预处理以后在检测过程中能更加直观),于是所用图片是与道路裂缝有关的.(但是发现效果似乎很shi...) 结合上节课的图像点运算.今天的代码都将会囊括进来! 点运算,是用于改变图像灰度范围以及分布的一种运算,原图像与生成图像之间相应的像素值之间满足某种函数关系.可以是线性变换的,也可以是非线性变换

本文主要讲述基于VC++6.0 MFC图像处理的应用知识,主要结合自己大三所学课程<数字图像处理>及课件进行解说.主要通过MFC单文档视图实现显示BMP图片点运算处理.包含图像灰度线性变换.灰度非线性变换.图像阈值化处理.图像均衡化处理等知识,并结合前一篇论文灰度直方图进行展示 .同一时候文章比較具体基础,希望该篇文章对你有所帮助,尤其是刚開始学习的人和学习图像处理的学生. [数字图像处理]一.MFC具体解释显示BMP格式图片        [数字图像处理]二.MFC单文档切割窗体显示图片  

原文:Win8Metro(C#)数字图像处理--2.33图像非线性变换  [函数名称] 图像非线性变换函数NonlinearTransformProcess(WriteableBitmap src,int k )  [函数代码] /// <summary> /// Nonlinear transform process. /// </summary> /// <param name="src">The source image.</para

灰度图像的点运算可分为线性点运算和非线性点运算两种.4.1线性点运算定义线性点运算就是输出灰度级与输入灰度级呈线性关系的点运算.在这种情况下,灰度变换函数的形式为: g(x, y)=pf(x,y)+L 其中 f(x,y) 为输入图像在点 (x,y) 的灰度值, g(x,y) 为相应的输出点的灰度值.显然,如果P=1和L=0,g(x,y)就是f(x,y)的复制;如果P<1,输出图像的对比度将增大;如果P>1,则对比度将减少;如果P=1而L≠0,该操作仅使所有像素的灰度值上移或下移,其效果是使整个

本文主要讲述基于VC++6.0 MFC图像处理的应用知识,主要结合自己大三所学课程<数字图像处理>及课件进行解说,主要通过MFC单文档视图实现显示BMP图片空间几何变换.包含图像平移.图形旋转.图像反转倒置镜像和图像缩放的知识. 同一时候文章比較具体基础.没有採用GDI+获取矩阵.而是通过读取BMP图片信息头和矩阵像素实现变换,希望该篇文章对你有所帮助,尤其是刚開始学习的人和学习图像处理的学生. [数字图像处理]一.MFC具体解释显示BMP格式图片        [数字图像处理]二.MFC单文

原文:Win8Metro(C#)数字图像处理--2.31灰度拉伸算法  [函数名称] 灰度拉伸函数GrayStretchProcess(WriteableBitmap src) [算法说明]   直方图灰度拉伸也叫做对比度拉伸,是一种特殊的线性点运算,使用的是分段线性变换函数,它的主要思想是提高图像灰度级的动态范围:它的作用是扩展图像的直方图,使其充满整个灰度等级的范围内,从而改善输出图像.   如图Fig.1所示,变换函数的运算结果是将原图在a-b之间的灰度级拉伸到c-d之间.如果一幅图像

目录 第六章 图像增强 图像增强的概念和分类 灰度变换 直方图处理 图像的平滑 图像的锐化 图像的彩色增强 我在Gitee上建了个仓库,会将学习书本的时候打的一些代码上传上去,笔记中所有代码都在仓库里,初学的朋友可以一起交流哦!地址(Gitee) 第六章 图像增强 图像增强的概念和分类 基本概念: 图像增强:通过某种图像处理方法对退化的某些图像特定特征(如边缘.轮廓.对比度等)进行处理以改变图像的视觉效果. 分类: 空间域法常用增强方法有点运算和模板处理两大类,点运算是作用于单个像素的空间域,包

数字图像处理方法的重要性源于两个主要应用领域: 改善图像信息以便解释. 为存储.传输和表示而对图像数据进行处理,以便于机器自动理解. 图像处理(image processing): 用计算机对图像进行分析,以达到所需结果的技术.又称影像处理.一般指数字图像处理.数字图像是指用工业相机.摄像机.扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组,该数组的元素称为像素,其值称为灰度值.图像处理技术一般包括图像压缩,增强和复原,匹配.描述和识别3个部分. 常用方法: 图像变换:由于图像阵列很大,直接在空间域中

直方图均衡化又称直方图修平,是一种很重要的非线性点运算.使用该方法可以加强图像的局部对比度,尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候.通过这种方法,亮度可以更好的在直方图上分布. 直方图均衡化的基本思想是把原始图像的直方图变换为均匀分布的形式.这样增加了灰度值的动态范围,从而达到增强图像整体对比度的效果. 算法步骤: 1)计算图像f(x,y)的各灰度级中像素出现的概率p(i). 2) 计算p的累计概率函数c(i),c即为图像的累计归一化直方图 3)将c(i)缩放至0~255范围内 /// <

0.小叙闲言 1.本章整体结构 2.书中例子 例2.1 主要是使用函数imadjust,来熟悉一下灰度处理,体验一把 >> imread('myimage.jpg'); >> f=imread('myimage.jpg'); >> g1 = imadjust(f, [ ], [ ]); >> imshow(g1); >> imshow(f); >> g2 = imadjust(f, [ ]); >> figure;imsh

本文系<数字图像处理原理与实践(MATLAB版)>一书之代码系列的Part1(P1~42).代码运行结果请參见原书配图. P20 I = imread('lena.jpg');BW1 = im2bw(I);BW2 = im2bw(I, 0.3);BW3 = im2bw(I, 0.6);figuresubplot(2,2,1),imshow(I);title('original');subplot(2,2,2),imshow(BW1);title('\default');subplot(2,2,

1         图像增强 1.1            直方图均衡化 对于灰度图像,可以使用直方图均衡化的方法使得原图像的灰度直方图修正为均匀的直方图. 代码如下: I2=histeq(I1); figure,imshow(I2); figure,imhist(I2); 原图像为lena的图片,经过直方图均衡化后的图片为Figure 1. Figure 1 原图灰度直方图请参见:MATLAB数字图像处理(一)基础操作和傅立叶变换,经过修正后的灰度直方图为Figure 2: Figure 2

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.67图像最大值滤波器  [函数名称]   最大值滤波器WriteableBitmap MaxFilterProcess(WriteableBitmap src) [算法说明]   最大值滤波属于非线性滤波方法,它是一种基于排序统计理论的可有效抑制噪声的非线性平滑滤波 器,基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个临域中各点值的最大值替换. [函数代码] /// <summary> /// Max value filter. /

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.64图像高斯滤波算法  [函数名称]   高斯平滑滤波器      GaussFilter(WriteableBitmap src,int radius,double sigma) [算法说明]   高斯滤波器实质上是一种信号的滤波器,其用途是信号的平滑处理.它是一类根据高斯函数的 形状来选择权重的线性平滑滤波器,该滤波器对于抑制服从正态分布的噪声非常有效.高斯函数 的公式如下所示: private static double[,] Ga

原文:Win8Metro(C#)数字图像处理--2.30直方图均衡化 [函数名称] 直方图均衡化函数HistogramEqualProcess(WriteableBitmap src) [算法说明]   直方图均衡化,又叫做直方图修平,是对图像进行非线性拉伸,重新分配图像像素值,把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间转换为全部灰度范围内的均匀分布,这样就增加了像素灰度值的动态范围,达到增强图像整体对比度的效果. [函数代码]         /// <summary>         

原文:Win8Metro(C#)数字图像处理--2.7图像伪彩色  2.7图像伪彩色函数 [函数名称] 图像伪彩色函数PseudoColorProcess(WriteableBitmap src) [算法说明]   伪彩色是为改善视觉效果,利用计算机图像增强技术对图像的灰度赋予的不同假色彩,即,将一张灰度图转化为彩色图.主要原理是把灰度图像的各个不同灰度级按照线性或非线性的映射函数变换成为不同的彩色空间.   本文采用基于RGB颜色空间的伪彩色映射算法.过程如下:  [函数代码]      

原文:Win8Metro(C#)数字图像处理--2.8图像线性变换  2.8图像线性变换 [函数名称] 图像线性变换函数LinearTransformProcess(WriteableBitmap src, double k,int v) [函数代码] ///<summary> /// Linear transform process(f=kf+v). ///</summary> ///<param name="src">Source image

直方图匹配,又称直方图规定化,即变换原图的直方图为规定的某种形式的直方图,从而使两幅图像具有类似的色调和反差.直方图匹配属于非线性点运算. 直方图规定化的原理:对两个直方图都做均衡化,变成相同的归一化的均匀直方图,以此均匀直方图为媒介,再对参考图像做均衡化的逆运算 /// <summary> /// 直方图匹配 /// </summary> /// <param name="srcBmp">原始图像</param> /// <par

原本听的是mooc武汉大学的数字图像处理课程,但是无奈老师读ppt的能力太强,不太适应,后面的课程对于实验方面的要求甚低,无奈之下到处找课程,终于找到了一个适合自己的教程<王伟强-数字图像处理>,今天开始连载,希望3.20日之前能够完成课程的学习,加油! 预计连载的目录 导言与MATLAB快速介绍 空域处理(I) - 亮度变换(I) 空域处理(II)- 卷积与线性移动不变系统 频域处理(I)- 傅立叶变换 频域处理(II)- 高低频滤波器与频域处理框架 图像复原(I)- 噪声与相关的去噪技术

目录 第一章 绪论 1.1 图像和图像处理 1.1.1 图像 1.1.2 数字图像 1.1.3 图像处理及其发展过程 1.2 数字图像处理的步骤和方法 1.3 数字图像处理系统的硬件组成 1.4 数字图像处理技术的研究内容和应用领域 1.4.1 研究内容 1.4.2 主要应用领域 第二章 数字图像基础 2.1 图像的数字化 2.1.1 图像采样 2.1.2 图像量化 2.1.3 抽样和量化参数的选择 2.2 数字图像的数值描述 2.3 直方图 2.4 数字图像的文件格式及参数 2.5 灰度图像的