数字图像处理

该图书网址链接 http://www.imageprocessingplace.com/index.htm 网站支持以下书籍： 数字图像处理，第四版。 冈萨雷斯和伍兹 ©2018 书号：9780133356724 数字图像处理 第三版 （DIP / 3e） 冈萨雷斯和伍兹 ©2008 使用MATLAB 2nd Ed进行数字图像处理。 冈萨雷斯，伍兹和埃丁斯 ©2009 来源： CSDN 作者： 慌张姐 链接： https://blog.csdn.net/u012890505/article/details/103704244

实验内容 计算以上边界的阶数为20的形状数及其相应的近似多边形。 实验原理 形状数是一种基于链码的，反映边界形状的描述子。形状数定义为具有最小值的一阶差分码，其值限定了可能的不同形状数目。 对链码来说，有两种基本的链码表示方法： 可以按照各个方向的数字来确定相应的图像边界的方向，从而构成图像，对于每相邻的两个方向之间的差则构成了一阶差分码，一阶差分码的最小值即形状数。 过程分析 首先先对图像进行二值化处理，得到只有0和1的图像矩阵，然后还需对图像进行相应的小处理，使图像只有轮廓是白色，其余背景部分均为黑色。得到图像如图所示： 然后对图像的每一行进行扫描，找出图像中每一行白色区域的临界端点，然后将两个端点之间的中间区域填充为白色，得到图像如下图所示： 接着调用bwperim函数对得到的二值图像进行轮廓提取： 然后对得到的轮廓图像进行重采样操作，即完整的图像轮廓分散到距离相同的点位处，采样间隔为20个像素点，得到重采样后的图像如下： 最后找出一个起始点进行链码搜索操作，从0方向开始搜索重采样后的图像，并将搜索到的点置0，这样可以防止搜索死循环，且做差后即可得到链码搜索后的图像。最终将各个点存入到矩阵当中并进行连线，得到的近似多边形如下图所示： 求得的链码为： 对其做差即可求得一阶差分，求具有最小值的一阶差分链码即为形状数。 实验代码如下： clear all clc t1 =

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 可以看出，与原图对比，灰度分布更加均匀。 1.2 灰度变换 在MATLAB中，可以使用imadjust函数对图像进行线性变换。常用的为线性变换。使用的函数为imadjust(I, [low_in, high_in], [low_out high_out],gamma)，其中，in为输入的图片变化的灰度范围，out为输出的图片变化的灰度范围，均为[0 1]之间。也就是将low_in和high_in之间的值映射到low_out和high_out之间。gamma为线性值，若为1则为线性变换。 代码和效果如下： I3=imadjust(I1,[0.3 0.7],[0.1 0.9],1); figure,imshow(I3); figure,imhist(I3); 　　 Figure 3 Figure 4 其中，突出了原图0.3-0

数字图像处理是一门集计算机科学、光学、数学、物理学等多学科的综合科学。随着计算机科学的发展，数字图像处理技术取得了巨大的进展，呈现出强大的生命力，已经在多种领域取得了大量的应用，推动了社会的发展。其中，遥感领域中，对于影像数据的处理均基于数字图像处理的技术。而遥感影像数据作为地理信息科学的重要数据源，如何从中获取有用的信息，是地理信息数据处理中重要的内容。 MATLAB作为数学领域应用最广泛的一种软件，集成了对于图片处理的函数和功能，成为了处理数字图像问题的佼佼者。其出众的计算能力和简便的绘图能力可以有效进行数字图像的变换和操作。本文探究了MATLAB(R2014a)软件下数字图像处理部分简单内容方法的操作实现，包括图像变换、图像增强等。 由于时间所迫和水平不足，对于本文中的问题请指出。 在这里首先将介绍基本的操作。 1　　数字图像处理基础 1.1 MATLAB图像处理基本操作 本文中对于大多数的操作，是对数字图像处理领域中最为著名的“lena”图片进行操作的。原图如下（Figure 1）： Figure 1 首先，在MATLAB中显示这幅图片： I=imread('lena.jpg'); imfinfo('lena.jpg') imshow(I); 其中，imread()可以读取图片，imfinfo()可以获取图片的信息（Figure 2），imshow()可以显示图片。

为什么要用8个亮度级来描述图像？ 模拟摄像机的信噪比约为45dB，每一位是6dB，所以8位可以包括有效范围，选择8位像素的另一个好处是：方便把像素存储成字节；而且，8位的A/D转换器最便宜。 怎么定义合适的图像大小N？即分辨率？ N太小导致图像锯齿化严重，N太大会导致存储空间的增大，所以需要选择合适的分辨率对图像进行存储，但是你需要了解数字信号处理理论。 为什么要进行傅里叶变换？ 将信号映射到分量频率的方法，频率的单位是Hz，用于度量时间上的重复速率。假设有一个音乐中心：声音来自一个CD播放器，经过扩音处理以后在扬声器上进行播放，扬声器可以改变低音或者高音，低音包含低频分量，高音包含高频分量，扬声器的傅里叶变换就是将时间连续的声音信号转换成频率分量的方法。 为什么要这么做呢？我们没用改变信号，只是改变了信号的表达方式，傅里叶变换表明信号是由什么频率组成的，特定频率的幅度就是原信号中该频率的总量，将所有频率对应的正弦波进行叠加就能得到原图像（理论上）。 傅里叶变换怎么表示？ 傅里叶变换得到的结果是复数，所以用幅度和相位来表示，幅度等于实部和虚部的平方和求根，相位等于arctan实部/虚部。 实部和虚部的正负性可以确定相位在哪一个象限，幅度表示每一个频率分量的总量，相位描述的是频率分量产生的时序。 卷积运算怎么和傅里叶变换进行结合？

2019.12.4 1. fread() 函数可以直接按照结构体的格式进行文件的读取，并根据结构体中的字节数自动匹配。 注意 ，若是多个结构体，且没有明显格式的情况下，注意在结构体前加上 #pragma pack(1) 设定结构体对齐字符为1，即不会自动补充多余的字符。确保对齐，不然读取的时候会出错。 若 #pragma pack(4) ，则会自动补齐4个字符，也是 默认情况 。即 char 类型在读取计算大小的时候也会算成4，即使 sizeof 依旧为1。 最后可以使用 #pragma pack () 取消指定对齐。也可以使用 #pragma pack(pop) 。 2. fseek(fp, 0, SEEK_SET); 函数控制文件指针的位置移动。参数1: 文件指针。参数2: 指针偏移距离。参数3: 指针起始位置（文件起始位置） 3.如果你只是想将一个文件的内容读入到一个字符串中，用 file_get_contents() ，它的性能比上面的代码好得多。 4.bmp文件完美解析 https://blog.csdn.net/lanbing510/article/details/8176231 bmp文件分析 https://blog.csdn.net/qq_37887537/article/details/88576820 5.各位数编译器的不同类型的取值范围。 https:/

图像的增强与复原 一、图像的灰度直方图 1、灰度直方图的定义 　　 灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中该灰度级的像素个数。即：横坐标表示灰度级，纵坐标表示图像中该灰度级出现的个数。 2、数字图像的描述 1）黑白图像 　 　 是指图像的每个像素只能是黑或者白，没有中间的过渡，故又称为２值图像。2值图像的像素值为0、1 2）灰度图像 灰度图像是指每个像素的信息由一个量化的灰度级来描述的图像，没有彩色信息 3）彩色图像是指每个像素的信息由RGB三原色构成的图像，其中RBG是由不同的灰度级来描述的 3、直方图的性质 (１．所有的空间信息全部丢失。 (２．每一灰度级的像素个数可直接得到。 4、直方图的用途 （1 . 数字化参数 　　 直方图给出了一个简单可见的指示，用来判断一幅图象是否合理的利用了全部被允许的灰度级范围。一般一幅图应该利用全部或几乎全部可能的灰度级，否则等于增加了量化间隔。丢失的信息将不能恢复。 （２. 边界阈值选取 　　 假设某图象的灰度直方图具有 二峰性，则表明这个图象的较亮的区域和较暗的区域可以较好地分离，去这一点为阈值点，可以得到好的２值处理的效果。 二、图像的灰度变换（灰度变换的目的是为了改善画质，使图像的显示效果更加清晰。） 1、输入图像的r校正（我们知道，数字图像信息的获取来自于图像传感器。但是输入输出特性不是线性的，所以如果不进行校正处理的话

一、图像几何位置变换 几何变换：对图形的几何信息经过几何变换后产生新的图形。 图形变换的两种形式： 1.图形不变，坐标系改变； 2.图形改变，坐标系不变 1、二维几何变换： 1）、设二维图形变换前坐标为(x,y,1),变换后为(x*,y*,1) 1． 二维变换矩阵 注意：T2D可看作三个行向量，其中 [1 0 0]：表示x 轴上的无穷远点 [0 1 0]：表示y 轴上的无穷远点 [0 0 1]：表示原点 2）、平移变换：（平移变换只改变图形的位置，不改变图形的大小和形状） 3）比例变换（以坐标原点为放缩参照点 当Sx=Sy=1时：恒等比例变换 当Sx=Sy>1时：沿x,y方向等比例放大。 当Sx=Sy<1时：沿x,y方向等比例缩小 当Sx！=Sy时：沿x,y方向作非均匀的比例变换，图形变形。） 4）对称变换（当b=d=0,a=-1,e=1时，(x* y* 1)=(-x y 1)：与y轴对称的反射变换。 当b=d=0,a=1,e=-1时，(x* y* 1)=( x -y 1)：与x轴对称的反射变换。 当b=d=0,a=e=-1时，(x* y* 1)=(-x -y 1)：与原点对称的反射变换。 当b=d=1,a=e=0时，(x* y* 1)=(y x 1)：与y=x对称的反射变换。 当b=d=-1,a=e=0时，(x* y* 1)=(-y -x 1)：与y=-x对称的反射变换。） 5

仿射变换与透视变换   仿射变换和透视变换更直观的叫法可以叫做「平面变换」和「空间变换」或者「二维坐标变换」和「三维坐标变换」。一个是二维坐标（x,y），一个是三维坐标（x,y,z）。也就是： 仿射变换： 透视变换：   从另一个角度也能说明三维变换和二维变换的意思，仿射变换的方程组有6个未知数，所以要求解就需要找到3组映射点，三个点刚好确定一个平面。透视变换的方程组有8个未知数，所以要求解就需要找到4组映射点，四个点就刚好确定了一个三维空间。   仿射变换和透视变换的数学原理也不需要深究，其计算方法为坐标向量和变换矩阵的乘积，换言之就是矩阵运算。在应用层面，放射变换是图像基于3个固定顶点的变换，如图1.1所示：   图中红点即为固定顶点，在变换先后固定顶点的像素值不变，图像整体则根据变换规则进行变换同理，透视变换是图像基于4个固定顶点的变换，如图1.2所示:   在OpenCV中，放射变换和透视变换均有封装好的函数，分别为： void warpAffine(InputArray src, OutputArray dst, InputArray M, Size dsize, int flags=INTER_LINEAR, int borderMode=BORDER_CONSTANT, const Scalar& borderValue=Scalar()) 与 void

本文转载自： https://blog.csdn.net/c602273091/article/details/40855787 二维码分成两类：一类就是PDF417为代表的堆叠式条形二维码；另外的就是以QR为代表的矩阵式二维条码。 PDF417是“便携式数据文件”的缩写。最少三层，最多90层。包括左右空白区，起始符，终止符，左右层指示符号字符等。它的具体架构如下： QR码：由编码区和功能区两个大块组成。 数字图像的采集过程： 在对二维码进行图像处理的时候需要的是： 二维码图像采集的方式：光笔（更多地用于一维码），激光（一维码和二维矩阵码），线阵（LED组成的矩阵）和图像。 原文：https://www.cnblogs.com/zzb-Dream-90Time/p/9266639.html