时间：2024-07-15浏览次数：56
1、请问有冈萨雷斯《数字图像处理Matlab》版图像素材和源代码，发给我一份吧，谢谢 源代码： 图像：数字图像处理的基本步骤 图像获取是数字图像处理的第一步处理。图像获取与给出一幅数字形式的图像一样简单。通常，图像获取阶段包括图像预处理，譬如图像缩放。
2、http：//bbs.matwav.com/post/view？bid=6&id=245781&sty=2&keywords=%CA%FD%D7%D6%CD%BC%CF%F1%B4%A6%C0%ED ftp曾经有同行上传过数字图像处理 2ed 冈萨雷斯 英文版，但是现在无奈ftp暂时不能工作。
3、数字图像处理的MATLAB实现（第2版）.pdf 分享给你，看看是你需要的吗。满意请采纳。
4、图像的细节对应的是高频部分，轮廓对应的是图像的低频部分，所以要留下轮廓的话应该去掉高频，结果是图像被模糊了。
http：//bbs.matwav.com/post/view？bid=6&id=245781&sty=2&keywords=%CA%FD%D7%D6%CD%BC%CF%F1%B4%A6%C0%ED ftp曾经有同行上传过数字图像处理 2ed 冈萨雷斯 英文版，但是现在无奈ftp暂时不能工作。
公认的比较好的，是冈萨雷斯的数字图像处理，阮秋琦翻译的。你可以把这本书认真学习一遍，然后再翻看一下其他的书，拓展一下，这样效果最好。
B4一下阮秋琦，就是翻译冈萨雷斯《数字图像处理（第二版）》的那个renzha。如果书是他自己翻译的，那只能说他翻译的时候脑子里进了××，如果是挂个名，让学生翻译的，那他连审查也懒得去做，只能说他是在愚弄千万读者。
机器视觉的数字图像处理艺术：深度解析传统算法 增强对比与去噪 图像处理的基石在于增强图像的对比度，直方图均衡化是其中的关键，通过计算累积分布函数，调整像素值，尤其在医学成像和遥感领域中，它能显著提升细节的可见性。
比如：在数字图像处理中，用个数字滤波器抑制图像中的噪声；在计算机图形学中对点云进行三角网格化；在计算视觉中，针对街道场景自动地识别出行人和车辆。再具体点：1）数字图像处理是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。
机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支，是用机器模拟人的视觉功能，其工作原理是通过机器视觉产品（图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统进行各种运算处理来提取信息并加以理解，最终用于实际识别、检测、测量和控制。
增强部分不同，方式不同。增强部分不同。对数变换是增强较暗的部分，指数变换是选择性地增强高低灰度区域的对比度。方式不同。对数变换是用于扩展压缩的频谱图像，指数变换是增加细节。
① 线性变换： 当图像出现曝光不足或者曝光过度的时候，灰度图会被局限在很小的范围内，这时我们会通过线性变换将每一个像素线性拉伸。一般线性变换效果会增强图像的对比度，举个例子就是，图像会变得黑色更黑，白色更白。
指数变换扩展图像高灰度级，压缩低灰度级。灰度拉伸为改变图像对比度的常用方法。 其与线性变换类似，不过采用的是分段线性变换。 通常用两个控制点（x1，y1），（x2，y2）分三段实现灰度拉伸。 中间线段斜率大于1，可以提高图像的对比度；小于1降低对比度。
图像的对数变换原理就是将源图像的像素点的像素值通过对数函数映射到目标空间，然后用目标值来代替原来像素点的像素值。
伽马变换，直方图均衡化，灰度拉伸，各种滤波：中值滤波、锐化……，数学形态学，……又好多，有条件的话你可以看一下冈萨雷斯的《数字图像处理》。
本节主要目的是介绍图像复原一些基本概念，如图像退化/复原过程的模型，图像复原的滤波方法，包括非约束复原（逆滤波）、有约束复原（维纳滤波）、非线性约束还原（最大熵），还有几何失真复原，来源于东北大学 魏颖教授的数字图像课程笔记。
K、Th、U三元素图像实际上是一种区域地球化学图件，它与卫片图像非常相似。与航放类似，在航电原始数据中，由于仪器的偏置值和零点飘移也存在着严重的“条带”现象，利用上述图像复原技术，航电图像也得到了显著的改善。图3（彩版附图8）显示了8020Hz实分量图像复原前、后的对比。
Cannon博士[5]研究了一种图像复原技术或称图案去除技术，它适用于：从规则图案（如纺织品）上提取指纹图形，改善散焦图像，消除卫片图像探测器与探测器间的噪声，使在曝光过程中相机或物体平移造成模糊的图像清晰化等。Srinivasan也报道了这类研究[6]。张玉君等研究了深海锰结核照片光照不均匀等蜕化现象的图像复原问题[7]。
如果在邻域中的像素1可以有两条路到达其他位置的那个像素1，这就说明它具有二义性。
数字图像处理中有4邻接、8邻接和m邻接三种关系。
