数字图像处理算法典型实例源码

‘壹’ C#数字图像处理算法典型实例代码

emgucv有好多例子

‘贰’ 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
[隐藏]

* 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

[编辑] 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图像处理，例如，基于流水线的计算机体系结构在这方面取得了巨大的商业成功。今天，硬件解决方案被广泛的用于视频处理系统，但商业化的图像处理任务基本上仍以软件形式实现，运行在通用个人电脑上。

[编辑] 常用的信号处理技术

大多数用于一维信号处理的概念都有其在二维图像信号领域的延伸，它们中的一部分在二维情形下变得十分复杂。同时图像处理也具有自身一些新的概念，例如，连通性、旋转不变性，等等。这些概念仅对二维或更高维的情况下才有非平凡的意义。

图像处理中常用到快速傅立叶变换，因为它可以减小数据处理量和处理时间。

[编辑] 从一维信号处理扩展来的技术和概念

* 分辨率(Image resolution|Resolution)
* 动态范围(Dynamic range)
* 带宽(Bandwidth)
* 滤波器设计(Filter (signal processing)|Filtering)
* 微分算子(Differential operators)
* 边缘检测(Edge detection)
* Domain molation
* 降噪(Noise rection)

[编辑] 专用于二维（或更高维）的技术和概念

* 连通性(Connectedness|Connectivity)
* 旋转不变性(Rotational invariance)

[编辑] 典型问题

* 几何变换（geometric transformations）：包括放大、缩小、旋转等。
* 颜色处理（color）：颜色空间的转化、亮度以及对比度的调节、颜色修正等。
* 图像合成（image composite）：多个图像的加、减、组合、拼接。
* 降噪（image denoising）：研究各种针对二维图像的去噪滤波器或者信号处理技术。
* 边缘检测（edge detection）：进行边缘或者其他局部特征提取。
* 分割（image segmentation）：依据不同标准，把二维图像分割成不同区域。
* 图像制作（image editing）：和计算机图形学有一定交叉。
* 图像配准（image registration）：比较或集成不同条件下获取的图像。
* 图像增强（image enhancement）：
* 图像数字水印（image watermarking）：研究图像域的数据隐藏、加密、或认证。
* 图像压缩（image compression）：研究图像压缩。

[编辑] 应用

* 摄影及印刷 (Photography and printing)
* 卫星图像处理 (Satellite image processing)
* 医学图像处理 (Medical image processing)
* 面孔识别, 特征识别 (Face detection, feature detection, face identification)
* 显微图像处理 (Microscope image processing)
* 汽车障碍识别 (Car barrier detection)

[编辑] 相关相近领域

* 分类（Classification）
* 特征提取（Feature extraction）
* 模式识别（Pattern recognition）
* 投影（Projection）
* 多尺度信号分析（Multi-scale signal analysis）
* 离散余弦变换（The Discrete Cosine Transform）

‘叁’ 求电子版《C#数字图像处理算法典型实例》

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‘肆’ C#数字图像处理算法典型实例的介绍

《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。 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。

‘伍’ 请问谁有 C#数字图像处理算法典型实例 的电子版！跪求！ 请发自我的邮[email protected] 万分感谢！

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ES:\\

‘陆’ MATLAB 数字图像处理 模糊增强的源码

In a word, the smoothing and sharpen method is using some masks to change the relationship of different pixels. Different masks have different function to process the image.

If I helped you, please pray for my Daddy.

%Time:2011-9-22
%Author： Hyacinth
%Function： Text the difference of different mask
% to sharpen the edge of the image.

clear;
clear all;
close all;

%Load the image
I=imread('d:\Image\text_sharpen.jpg');

%Turn colour image to grayscal one
J=rgb2gray(I);

%Creat these masks for using

h_high_pass = [-1 -1 -1;-1 8 -1;-1 -1 -1];

h_robert_1 = [0 1;-1 0];
h_robert_2 = [1 0;0 -1];

h_sobel_y = [-1 0 1;-2 0 2;-1 0 1];

h_sobel_x = [-1 -2 -1;0 0 0;1 2 1];

% 9*9 LOG
h_LOG=[0 0 3 2 2 2 3 0 0;
0 2 3 5 5 5 3 2 0;
3 3 5 3 0 3 5 3 3;
2 5 3 -12 -23 -12 3 5 2;
2 5 0 -23 -40 -23 0 5 2;
2 5 3 -12 -23 -12 3 5 2;
3 3 5 3 0 3 5 3 3;
0 2 3 5 5 5 3 2 0;
0 0 3 2 2 2 3 0 0];

%High boost (Now 9A-1 = 26),you can chage the value.
h_boost=(1/9)*[-1 -1 -1;-1 26 -1;-1 -1 -1];

%Use the mask to compute
I1=imfilter(J,h_high_pass);
I2=imfilter(J,h_robert_1);
I3=imfilter(J,h_robert_1);
I4=imfilter(J,h_LOG);
I5=imfilter(J,h_boost);

%Show the images
subplot(321),imshow(J);
title('Original');
subplot(322),imshow(I1);
title('High Pass');
subplot(323),imshow(I2);
title('Robert1');
subplot(324),imshow(I3);
title('Robert2');
subplot(325),imshow(I4);
title('LoG(Gaussion)');
subplot(326),imshow(I5);
title('Bosst');

‘柒’ C#数字图像处理算法典型实例的编辑推荐

48种典型算法，涵盖C#数字图像处理的常用领域，50个典型实例，详细讲解其实现过程和实现效果，附赠本书全部源代码，可直接用于工程实践。
《C#数字图像处理算法典型实例》详细讲解了C#数字图像处理的常用算法。

‘捌’ 数字图像处理 图像缩放以及旋转的算法代码

clearall;
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;
%****************************************************
fori=1:m1
forj=1:n1;
J(i,j)=I(round(i/M),round(j/M));
end
end
%*****************************************************
figure;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);
fori=1:m2
forj=1:n2
x=i/N;
y=j/N;
u=floor(x);
v=floor(y);
a=x-u;
b=y-v;
ifu+2<=m&v+2<=n
J2(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;
end
end
end
J2=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);
foru=1:n2
forv=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);
ifx>=1&x<=m&y>=1&y<=n%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_low);
p3=I(x_low,y_low);
p4=I(x_up,y_up);
s=x-x_low;
t=y-y_low;
L(u,v)=(1-s)*(1-t)*p1+(1-s)*t*p3+(1-t)*s*p2+s*t*p4;
end
end
end
L=uint8(L);
figure;imshow(L);

‘玖’ 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。

‘拾’ 数字图像处理clean算法的MATLAB代码

图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。图像信号在产生、传输过程中都可能会受到噪声的污染，一般数字图像系统中的常见噪声主要有：高斯噪声（主要由阻性元器件内部产生）、椒盐噪声（主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声）等； 
目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种： 
均值滤波算法：也称线性滤波，主要思想为邻域平均法，即用几个像素灰度的平均值来代替每个像素的灰度。有效抑制加性噪声，但容易引起图像模糊，可以对其进行改进，主要避开对景物边缘的平滑处理。 
中值滤波：基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性平滑滤波信号处理技术。中值滤波的特点即是首先确定一个以某个像素为中心点的邻域，一般为方形邻域，也可以为圆形、十字形等等，然后将邻域中各像素的灰度值排序，取其中间值作为中心像素灰度的新值，这里领域被称为窗口，当窗口移动时，利用中值滤波可以对图像进行平滑处理。其算法简单，时间复杂度低，但其对点、线和尖顶多的图像不宜采用中值滤波。很容易自适应化。 Wiener维纳滤波：使原始图像和其恢复图像之间的均方误差最小的复原方法，是一种自适应滤波器，根据局部方差来调整滤波器效果。对于去除高斯噪声效果明显。 
实验一：均值滤波对高斯噪声的效果 
I=imread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\1.gif');%读取图像