3.1背景空间域处理基于表达式：g(x,y)

本文使用MATLAB实现人脸检测效果，部分代码如下：识别函数：functionOutputName=Recognition(TestImage,m,A,Eigenfaces)ProjectedImages=[];Train_Number=size(Eigenfaces,2);fori=1:Train_Numbertemp=Eigenfaces'*A(:,i);ProjectedImages=[Pr

本文使用MATLAB实现了路面裂缝检测系统，部分代码如下。预处理函数：functionResult=Process_Main(I)ifndims(I)==3I1=rgb2gray(I);elseI1=I;endI2=hist_con(I1);I3=med_process(I2);I4=adjgamma(I3,2);[bw,th]=IterProcess(I4);bw=~bw;

本文使用MATLAB实现了车牌识别功能并设计了GUI界面便于人机交互。是以其他作者代码为蓝本编写，原始出处查询不到了，如有侵权请告知。下面是部分代码：首先，载入原始图片，这里采用的是[filename,filepath]，可用于直接弹出对话框的选择图片，比较方便。%自动弹出提示框读入图像[file

图像压缩原因：减少表示图像所需数据量，去除多余数据图像冗余（表达数据的信息多余）编码冗余编码符号数多余实际所需像素间冗余领域像素间相关性心里视觉冗余视觉感知的重要程度信源编码：通过减少冗余数据来实现数据压缩的过程客观保真度准则-----图像质量（相似度）评价当所

图像的基本运算灰度反转黑白图像灰度值1-->00-->1256灰度级图像255-个像素灰度级，就能是下班灰度反转即g(x,y)=L-1-f(x,y)对数变换压缩图像的灰度值的动态范围--调高输入图像的低灰度值人的视觉感觉与进入人眼的光的强度成对数关系--先对图像进行对数变换在显示

        （1）图像亮度：反映图像的明暗程度，在图像处理中，亮度常用灰度值表示，灰度值越高，图像越亮。对图像进行亮度调节，可以改善图像的视觉效果，让图片更亮或更暗，以适应实际需求。        （2）线性亮度和对比度调节：通过对每个像素进行相同系数的增加或减少，来整体提高或降

一、名词解释数字图像：空间坐标和灰度均不连续的、用离散数字表示的图像数字图像处理：对数字图像进行的处理主要借助于计算机来进行处理的，故数字图像处理又被称为计算机图像处理。遥感图像：是指记录各种地物电磁波大小的胶片或照片，主要分为航空像片和卫星相片。对比度：明暗的对

数字图像处理概述相关概念图像：模拟图像：空间坐标和明暗程度是连续变化的，计算机无法直接处理光学图像、连续图像早期的模拟相机拍摄的照片数字图像：二维空间和亮度值（灰度）不连续，用有限、离散数字数值表示的图像，能用计算机处理数字图像的获得：数码相机或者数字摄像仪拍摄，数

有限序列的零延拓——零延拓不会改变离散傅里叶变换的形状的续篇。L点序列可以做N点傅里叶变换，当L⩽NL\leqslantN

（1）打开文件函数使用格式：    integerfd；    fd=$fopen("file_name","type");返回值：fd不等于0，表示打开成功；fd等于0，表示打开失败。type有如下类型：r（只读）、w（只写）、rb（按二进制文件读取）、wb（按二进制文件写入）、a（打开文件并从文件末尾写）、r+（打开文件，可读可写）（2）关闭文

        （1）定点数：小数点固定在数据的某一位置的数，可以分为定点整数和定点小数和普通定点数。定点数广泛应用于数字图像处理（图像滤波、图像缩放）和数字信号处理（如FFT、定点卷积）中。定点整数：小数点在整个数据的最右侧。    +100（D）=01100100(B)定点小数：小数点在

在JavaScript中，数组的概念比较灵活，不像一些强类型语言那样区分得那么严格。JS中的数组实际上是一种特殊的对象，既可以像索引数组一样通过数字索引访问元素，也可以像关联数组一样通过字符串键访问元素。所以，严格意义上来说，JS只有动态数组，它兼具了索引数组和关联数组的特性。而静

实验4：几何变换与变形实验4.1：图像透视变换将一幅输入图像变换为任意一个指定的四边形形状（给定四边形4个顶点）。提示：根据4个顶点的对应估计一个透视变换H，再用H对原图像进行形变（OpenCV相关函数：getPerspectiveTransform,warpPerspective等）设计一个交互程序，可以编辑四边形顶点，并且顶

每一轮备课都有新的感悟。禹晶、肖创柏、廖庆敏《数字图像处理（面向新工科的电工电子信息基础课程系列教材）》禹晶、肖创柏、廖庆敏《数字图像处理》资源二维码

去年为廖老师的甲子而出书，时光荏苒如白驹过隙，转眼出版一周年了。这本书能有这样的品质，与廖老师的指导密不可分，尤其是在他擅长的统计学领域。巩固了统计学基础，对我深入理解当前最热门的生成模型（如VAE、扩散模型）起到了至关重要的作用。最让我感动的是，最初他给我指出问题，我不

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文章目录一、频率域滤波P161-P1691.1频率域的其他特性P161-P1621.2频率滤波基础P162-P1651.3频率域滤波小结P165-P1661.4空间和频率滤波间的对应P165-P166二、使用频率域滤波器平滑图像P169-P1742.1理想低通滤波器(ILPF)P169-P1

文章目录一、背景P124-125二、基本概念P125-1302.1复数P125-P1262.2傅里叶级数P1262.3冲激及其取样特性P126-P1282.4连续变量函数的傅里叶变换P128-P1302.5卷积P130-P131三、取样与取样函数的傅里叶变换P131-P1373.1取样P1