数字图像处理，关于数字图像处理

本文目录一览

1，关于数字图像处理
2，实现简单的数字图像处理
3，数字图像处理数学基础
4，对数字图像进行处理的步骤有哪些
5，数字图像进行处理的步骤
6，数字图像处理包括哪些内容

1，关于数字图像处理

每一步在网上都有相应的算法的。你所要做的就是下载算法，然后理解算法的工作原理。然后写个小程序按照bmp的结构读入相应的信息，在按照不同的算法对图像进行处理，比如二值化或者边缘查找。图像的处理就是读入每一个像素的信息，然后用算法进行改点的处理再绘制到屏幕。说是这么说，自己动动手能学到很多。我当年的毕设也是这个。

关于数字图像处理

2，实现简单的数字图像处理

我来告诉你标准答案!当前点为（X，Y），周围八个点的坐标就是（X+1，Y）（X+1，Y+1）（X-1，Y）（X-1，Y+1）（X，Y-1）（X，Y+1）（X-1，Y-1）（X+1，Y-1），把这九个坐标点上的值加起来求平均，作为结果图像的（X，Y）的值就是平滑。锐化一个道理，自己想吧。加权平均的话算子就不一样了，处理的结果就不一样。不知道你的原图是什么，3*3的矩阵写成这样，谁敢给你解答啊~~

实现简单的数字图像处理

3，数字图像处理数学基础

数字图像处理(Digital Image Processing) 学习数字图像处理在工程领域被广泛应用，就所涉及的专业来说，计算机类和通信电子类有数字图像处理的具体专业的研究方向，由于在专业学习过程中，两类学科有很多交叉的地方，所以这两类学科所研究的东西有很多很多相似的地方，甚至研究同一个东西对于数字图像处理的数学基础先修课程，具体参考国内工科院校的计算机，通信，电子专业的本科所开设的课程就数字图像处理的研究热点和发展方向来说，对数学基础课程的要求更高了，建议加强概率论与数理统计，线性代数，矩阵论，随机过程的学习。除此之外，根据你的学习要求，必须注重对信号与系统，通信原理，DSP(数字信号处理)，计算机图形学，人工智能，模式识别，神经网络……等专业基础课的学习。要想学好数字图像处理，数学基础课可基本的专业基础课是必要的先修课程。这些非常重要的。

数字图像处理数学基础

4，对数字图像进行处理的步骤有哪些

数字图像处理主要研究的内容有以下几个方面： 1）图像变换由于图像阵列很大,直接在空间域中进行处理,涉及计算量很大.因此,往往采用各种图像变换的方法,如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术,将空间域的处理转换为变换域处理,不仅可减少计算量,而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）.目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性,它在图像处理中也有着广泛而有效的应用. 2）图像编码压缩图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数）,以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量.压缩可以在不失真的前提下获得,也可以在允许的失真条件下进行.编码是压缩技术中最重要的方法,它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术. 3）图像增强和复原图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量,如去除噪声,提高图像的清晰度等.图像增强不考虑图像降质的原因,突出图像中所感兴趣的部分.如强化图像高频分量,可使图像中物体轮廓清晰,细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响.图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解,一般讲应根据降质过程建立"降质模型",再采用某种滤波方法,恢复或重建原来的图像. 4）图像分割图像分割是数字图像处理中的关键技术之一.图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来,其有意义的特征有图像中的边缘、区域等,这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础.虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法,但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法.因此,对图像分割的研究还在不断深入之中,是目前图像处理中研究的热点之一. 5）图像描述是图像识别和理解的必要前提.作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性,一般图像的描述方法采用二维形状描述,它有边界描述和区域描述两类方法.对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述.随着图像处理研究的深入发展,已经开始进行三维物体描述的研究,提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法. 6）图像分类（识别）图像分类（识别）属于模式识别的范畴,其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后,进行图像分割和特征提取,从而进行判决分类.图像分类常采用经典的模式识别方法,有统计模式分类和句法（结构）模式分类,近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视.

5，数字图像进行处理的步骤

色阶、或者曲线调整曝光、对比度，然后调整颜色、色相，另外根据具体情况，修复污点等。

6，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。