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数字图像处理冈萨雷斯英文版(数字图像处理冈萨雷斯第四版和第三版区别)

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时间:2025-01-04浏览次数:18

分水岭算法(watershed)

分水岭算法,一种在图像处理中用于分割吸水盆地的重要方法,主要参考chap7-watershed_哔哩哔哩_bilibili和冈萨雷斯的《数字图像处理》。算法基础包括形态学操作,如腐蚀、膨胀、开运算和闭运算。腐蚀和膨胀是通过结构元素进行的“与”操作,前者消除边界点缩小目标,后者扩大区域。

分水岭(Watershed)算法是一种基于地理形态的图像分割方法,它模拟山川、沟壑、盆地等自然地理结构来实现图像不同物体的分类。核心概念是测地线距离,它是两点间在曲面上的最短路径距离,与欧氏距离不同。在图像灰度空间中,灰度值大的像素形成山脊,即分水岭,而灰度值低的像素则形成山谷。

分水岭算法有两种主要思路:从最小值构建分水岭与通过标记构建分水岭。在第一种方法中,算法从图像中灰度最低的区域开始,逐步将周围像素加入,形成四个独立的区域(其中两个为背景)。此过程通过梯度图来实现,最后形成分水岭分割结果,容易导致过分割。

最后,通过分水岭算法(markers = cvwatershed(img, markers)处理,边界区域标记为-1,以红色高亮,但需注意相邻组件可能无法完全分离。

本文主要介绍分水岭算法,它是处理图像分割的一种有效方法。在没有背景模板的情况下,该算法首先计算强度图像的梯度,形成山脉、岭、盆地和山谷。其核心思想是从指定的点向盆地灌水,当图像被灌满时,所有有标记的区域就被分割开来。OpenCV中提供了一个名为watershed的函数实现分水岭算法。

要使用OpenCV实现图像分割,首先需要导入图像,然后应用距离变换和分水岭变换。距离变换可以通过`cv:distanceTransform`函数完成,分水岭变换则使用`cv:watershed`函数。具体步骤包括: **加载图像**:使用`cv:imread`读取图像。

数字图像处理(第三版)基本信息

《数字图像处理(第三版)》是由(美)冈萨雷斯与(美)伍兹所著,阮秋琦等进行翻译的书籍。该书由电子工业出版社在2011年6月1日出版,版次为1。内容页数达到了633页,字数约为1095000字。本书开本为16开,使用胶版纸印刷,印次也为1。

数字图像基础 图像内插是放大、收缩、旋转和几何纠正等操作中应用的基本工具,涉及用已有数据计算未知位置的数据值。常用的方法包括最近邻内插(使用最近的像素灰度值)、双线性内插(利用四个最近邻估计给定位置的灰度值)和双三次内插(考虑16个最近邻点)。

本书根据应用型本科教育特点,强调理论与实践结合,简化数学推导,便于读者快速掌握数字图像处理的基本理论、方法、实用技术及典型应用。全书共八章,涵盖数字图像基础、变换、增强、恢复、压缩编码、分割与分析、图像处理系统应用实例等主要内容。旨在帮助读者深入理解数字图像处理技术,提高实践应用能力。

数字图像处理课程共十一章,包括人类视觉感知系统、图像获取与数字化、图像基本运算、图像变换、图像增强、图像复原、图像压缩编码、图像分割、彩色图像处理、图像表示与描述等内容。

在信息技术中,数字图像,也称为数码图像或数位图像,是通过有限的数字数值像素来表示二维图像的。这种图像形式是模拟图像通过数字化过程,以像素作为基本构建单元,能够在数字计算机或数字电路中进行存储和处理的。像素,作为数字图像的核心组成部分,源自模拟图像的离散化过程。

根据处理目的和功能的不同,目前遥感数字图像处理主要包括以下四方面的内容。 图像恢复处理:旨在改正或补偿成像过程中的辐射失真、几何畸变、各种噪声以及高频信息的损失等。属预处理范畴,一般包括辐射校正、几何校正、数字放大、数字镶嵌等。

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3、在计算机图像处理领域,冈萨雷斯的《数字图像处理》是经典教材,英文版本名为《Digital Image Processing》 2nd Edition by Gonzalez-woods。此书在本科教育中普遍采用,且提供了MATLAB版本,通过Google搜索即可获取。对于编程学习,现代推荐使用OpenCV库,它提供强大的计算机视觉功能。

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