基于VC_在数字图像处理中的格式转换和图像增强处理
基于CMOS成像技术的数字图像处理研究
基于CMOS成像技术的数字图像处理研究随着科技的不断发展，数字图像处理技术已经渗透到我们日常的各个领域中，比如医疗、工业、娱乐以及军事等。
然而，数字图像处理的前提就是高质量的数字图像，而CMOS成像技术则是实现数字图像处理技术的重要前提。
因此，本文将着重研究基于CMOS成像技术的数字图像处理。
一、CMOS成像技术CMOS成像技术是指以CMOS传感器为核心的一种图像传感技术，它的出现使得整个数字相机、手机、数码摄像机、视频监视等领域得到了迅猛的发展。
CMOS成像的优点是像素处理能力非常强，并且能够获得更高的画质和较高的灵敏度，具有更高的图像信噪比和低噪声。
同时，CMOS成像芯片可以制造得非常小，方便集成到各种产品中，并且可以实现LCD显示屏中间距小于2mm的HDTV 。
这种优势在数字图像处理中显得尤为重要。
二、CMOS成像技术在数字图像处理中的应用1. 基于CMOS成像技术的图像抠图处理数字图像处理中的图像抠图处理，就是将需要背景和前景分离出来，然后对前景进行各种处理，比如图片添加、图片修复、肖像磨皮、彩妆美化、产品检测等。
而CMOS成像技术可以用于机器视觉方面的图像分割，从而达到图像抠图的效果，是其在数字图像处理方面的一项重要应用。
2. 基于CMOS成像技术的图像增强处理数字图像处理中的图像增强处理，就是为了让图像更加清晰，更加细腻。
CMOS成像技术可以通过增加像素数量实现图像增强，从而使图像质量更好。
同时，CMOS成像的低噪声特性能够增强图像的细节，改善图像的清晰度，从而使图像更加真实、自然。
3. 基于CMOS成像技术的医学图像处理数字图像处理在医学领域中已经得到了广泛应用，而CMOS成像技术则是医学图像处理中的重要应用技术之一。
CMOS成像技术可以用于医疗影像的诊断，如CT、MRI、超声等技术的影像诊断。
同时，CMOS成像技术还可以应用在精度更高的微创手术图片上，从而提高外科手术的操纵精确性和安全性。
数字图像处理作业(第两次) 基于灰度变换的图像增强
数字图像处理作业（第两次） 基于灰度变换的图像增强第一题 利用幂律变换进行图像增强（实现例3.1）1. 问题重现例3.1中的实验，即用幂律变换对冈萨雷斯《数字图像处理（第3版）》Fig.3.8(a)中的图像进行变换。
c 取1， gamma 分别取0.6,0.4,0.3，观察何时获得最佳的增强效果。
2. 算法步骤：1）将Fig.3.8(a) 中的图像读入矩阵X 中2）输入参数c 和gamma 的值3）显示图像X ；4）利用参数c 和gamma 的值对X 进行幂律变换，得到变换后的图像Y5）显示变换后的图像Y 。
3．程序：(1) 幂律变换的程序：function Y=power_enhance(X, gamma, c)% 对输入图像X 进行幂律变换if ~isa(X,'double')X=im2double(X);endY=c*X.^gamma;(2) 主程序：X=imread('Fig0308(a)(fractured_spine).tif');figure(1)imshow(X);c=1; gamma=0.3;Y= power_enhance(X, gamma, c);figure(2)imshow(Y)c=1,gamma=0.3时的运行结果： c=1, gamma=0.4时的运行结果： c=1, gamma=0.6时的运行结果：5. 实验结果分析随着伽马值从0.6减小到0.4，更多的细节变得可见了。
当伽马值进一步减小到0.3时，背景中的细节得到了进一步增强，但对比度会降低到图像开始有轻微“冲淡”外观的那一点，尤其是在背景中。
比较所有的结果，在对比度和可辨识方面的最好增强在0.4时。
第二题 利用幂律变换进行图像增强（实现例3.2）1. 问题重现例3.2中的实验，即用幂律变换对冈萨雷斯《数字图像处理（第3版）》Fig.3.9(a)中的图像进行变换。
c 取1， gamma 分别取3, 4 和5 ，观察何时获得最佳的增强效果。
基于VC数字图像处理的研究与实现
功能截图如下
Ｂ Ｉ Ｔ Ｍ Ａ Ｐ Ｉ Ｎ Ｆ Ｏ ｌ ｐ Ｂ ｉ ｔ ｓ ｌ ｎ ｆ ｏ ， Ｕ Ｉ Ｎ Ｔ ｉ Ｕ ｓ ａ ｇ ｅ ， Ｄ Ｗ Ｏ Ｒ Ｄ ｄ ｗ Ｒ ｏ ｐ ） ；
ｈ ｄ ｃ ： 指向目标设备环境的句柄。 Ｘ Ｄ ｅ ｓ ｔ ： 指定 目标矩 形左上角位 置的ｘ 轴 坐标 ， 按逻 辑单位
话框 。 ４ ． ３ ． ２ 主 界 面设 计
该函数将Ｄ Ｉ Ｂ 中矩形区域内像素使用的颜 色数据拷 贝到指
（ １ ） 文件操 作模块。 文件操作模块 是整个系统 中最基本 的组
定的目标矩 形中。 如果 目 标 矩形比源矩形大小要大， 那么函数对 成 成 分＇ 该模块 主要实现 图像的文件操 作， 包括 新建操 作， 打开
・
实验研究
轴创建位 图镜像。 移植。 在 这里我们命名这个 基类为Ｉ ｍ ｇ Ｃ ｅ ｎ ｔ ｅ ｒ Ｄ ｉ ｂ ， 各种算法 的 么函数将沿着Ｙ 实现都是以Ｉ ｍ ｇ Ｃ ｅ ｎ ｔ ｅ ｒ Ｄ ｉ ｂ 类为基类 派生出来 。 同时将各个模块 ４ ． ３模块设计 函数封装起 来成为～个类 ， 这些类都 以Ｉ ｍ ｇ Ｃ ｅ ｎ ｔ ｅ ｒ Ｄ ｉ ｂ 类共有继 具体的模块设计如下：
出明显的只有 黑和 白的视觉 效果。 ２ ） 彩色变 灰色格式： 当Ｒ Ｇ Ｂ 中
ｌ ｐ Ｂ ｉ ｔ ｓ ： 指向Ｄ Ｉ Ｂ 位 的指针， 这 些位 的值按字节类 型数组存 像上 的像素点的灰 度值设置 为０ 或２ ５ ５ ， 也就是将整 个图像 呈现 ｌ ｐ Ｂ ｉ ｔ ｓ ｌ ｎ ｆ ｏ ： 指 向Ｂ Ｉ Ｔ Ｍ Ａ Ｐ Ｉ Ｎ Ｆ Ｏ 结构 的指针， 该结构包含有 ３ 种颜色 的含 量相等时 即为灰色 。 因此 只要将Ｒ Ｇ Ｎ ３ 色设置 成一 关Ｄ Ｉ Ｂ 方面的信息 。 ｂ ｍ ｉ Ｃ ｏ ｌ ｏ ｒ ｓ ， 如果提 供了， 那 么该ｂ ｍ ｉ Ｃ ｏ ｌ ｏ ｒ ｓ 是否 包含了明确的
23887《数字图像处理（第3版）》习题解答（上传）（1）
23887《数字图像处理（第3版）》习题解答（上传）（1）胡学龙编著《数字图像处理（第 3 版）》思考题与习题参考答案⽬录第1章概述 (1)第2章图像处理基本知识 (4)第3章图像的数字化与显⽰ (7)第4章图像变换与⼆维数字滤波 (10)第5章图像编码与压缩 (16)第6章图像增强 (20)第7章图像复原 (25)第8章图像分割 (27)第9章数学形态学及其应⽤ (31)第10章彩⾊图像处理 (32)第1章概述1.1连续图像和数字图像如何相互转换？答：数字图像将图像看成是许多⼤⼩相同、形状⼀致的像素组成。
这样，数字图像可以⽤⼆维矩阵表⽰。
将⾃然界的图像通过光学系统成像并由电⼦器件或系统转化为模拟图像（连续图像）信号，再由模拟/数字转化器（ADC）得到原始的数字图像信号。
图像的数字化包括离散和量化两个主要步骤。
在空间将连续坐标过程称为离散化，⽽进⼀步将图像的幅度值（可能是灰度或⾊彩）整数化的过程称为量化。
1.2采⽤数字图像处理有何优点？答：数字图像处理与光学等模拟⽅式相⽐具有以下鲜明的特点：1．具有数字信号处理技术共有的特点。
（1）处理精度⾼。
（2）重现性能好。
（3）灵活性⾼。
2．数字图像处理后的图像是供⼈观察和评价的，也可能作为机器视觉的预处理结果。
3．数字图像处理技术适⽤⾯宽。
4．数字图像处理技术综合性强。
1.3数字图像处理主要包括哪些研究内容？答：图像处理的任务是将客观世界的景象进⾏获取并转化为数字图像、进⾏增强、变换、编码、恢复、重建、编码和压缩、分割等处理，它将⼀幅图像转化为另⼀幅具有新的意义的图像。
1.4 说出图像、视频（video）、图形（drawing）及动画（animation）等视觉信息之间的联系和区别。
答：图像是⽤成像技术形成的静态画⾯；视频⽤摄像技术获取动态连续画⾯，每⼀帧可以看成是静态的图像。
图形是⼈⼯或计算机⽣成的图案，⽽动画则是通过把⼈物的表情、动作、变化等分解后画成许多动作瞬间的画幅，再⽤摄影机连续拍摄成⼀系列画⾯，给视觉造成连续变化的图画。
基于VC++的直方图均衡化图像增强
【 ｉ ］ ＝ （ ｌ ｆ ｏ ａ ｔ ） ｐ Ａ ｒ ｒ ａ ｙ ［ ｉ ］ ／ Ｔ ｏ ｔ ａ ｌ ； ｌ ｆ ｏ ａ ｔ ｐ ｔ Ｇａ ｉ Ｌ ｖ ＝ ｎ ｅ ｗ ｌ ｆ ｏ ａ ｔ ［ ２ ５ ６ ］ ； ｆ ｏ ｒ （ ｉ ＝ ０ ； ｉ ＜ ２ ５ ６ ； ｉ ＋ ＋ ） ｐ ｔ Ｇ ａ ｉ Ｌ ｖ ［ ｉ ］＝ Ｏ ；
ｆ ０ ｒ （ ｉ ＝ Ｏ ； ｉ ＜ ２ ５ ６ ； ｉ ＋ ＋ ）
ｆ ０ ｒ （ ｉ ＝ Ｏ ； Ｊ ＜ ＝ ｉ ＋ ＋ ）
［ ２ ５ ６ ］ ；
ｐ ｔ Ｇ ａ ｉ Ｌ ｖ ［ ｉ 】＋ ＝ ｐ Ｇ ａ ｉ Ｌ ｖ ［ ｊ ］ ； ｉ ｎ ｔ ｐ Ｙ ｉ ｎ ｇ ＝ ｎ ｅ ｗ ｉ ｎ ｔ
Ｐ ｒ （ ｒ ｋ ） ＝ｎ ｋ Ｏ Ｔ ＂ ｋ １ ｋ ＝Ｏ １ ， ２ ， … … Ｌ～１
，
Ｓ ＝丁 （ ｒ ） ＝Ｉ Ｐ ｒ （ ｒ ） ｄ ｒ
０ ｒ １
（ ４ ）
对上式求导得 半 ＝ 声 （ ｒ ） ， 再把结果代人式（ ３ ） ， 则
（ ） ｒ ） 一＿ Ｉ ｛ ） （ ｒ ’ ｄ ７ １ ＿ ］ ． Ｉ ｛ ） ｒ （ ， ） ］ ＝ ｌ （ ５ ）
Ｖｏ ｉ ｄ Ｊ ｕ ｎ Ｈｅ ｎ ｇ Ｈ（ Ｂ Ｙ Ｔ Ｅ ｐ Ｄ ａ ｔ ａ ， ｉ ｎ ｔ ｐ Ａ ｒ ｒ ａ ｙ ， Ｄ ＷＯＲ Ｄ Ｂ ｙ ｔ ｅ ｓ Ｐ ｅ ｒ Ｌ ｉ ｎ ｅ ， ｉ ｎ ｔ
ｍ
＿
Ｗｉ ｄ ｔ ｈ ， ｉ ｎ ｔ ｍ Ｈｅ ｉ ｇ ｈ ｔ ， ｉ ｎ ｔ ｎ ， ｉ ｎ ｔ Ｔ ｏ ｔ ａ １ ）
数字图像处理中的图像增强技术
数字图像处理中的图像增强技术数字图像处理在现代科技中具有重要的地位。
它广泛应用于医学图像、遥感图像、安防监控图像以及各种图像数据分析等领域。
其中，图像增强技术是数字图像处理的重要分支之一。
什么是图像增强技术？图像增强是指通过数字图像处理方法，对原始图像进行改进以满足特定的应用需求。
这种技术可以提高图像的质量、清晰度、对比度和亮度，同时减少图像的噪声和失真，使图像更具辨识度和实用价值。
图像增强技术的基本原理数字图像处理中的图像增强技术有很多种。
它们有的基于像素点的局部特征，有的基于全局的规律和模型。
下面介绍几种典型的图像增强技术：1. 直方图均衡化直方图均衡化是一种典型的全局图像增强技术，它可以通过对图像灰度值分布进行调整，提高图像的对比度和亮度。
它假设在正常的摄影条件下，灰度级的分布应该是均匀的。
因此，直方图均衡化采用了一种用高频率伸展像素值的方法，将原图像的灰度级转换为更均匀的分布，从而使图像的对比度更加明显。
2. 中值滤波中值滤波是一种局部图像增强技术，是一种基于像素点的影响的方法。
它对图像中每个像素点的灰度值进行排序处理，后选取其中值为该像素点的新灰度值，这样可以消除噪声，使得模糊度和清晰度都有非常明显的改善。
3. 边缘增强边缘增强是一种同时考虑整幅图像的局部特征和全局规律的图像增强技术。
它对图像的边缘部分加权，使边缘区域更加清晰，从而提高了图像的辨识度和可读性。
边缘增强技术既可以提高图像的对比度和亮度，也可针对不同的图像类型和应用需求进行不同的定制化处理。
图像增强技术的应用数字图像处理中的图像增强技术可以广泛应用于各个领域：1. 在医学领域，图像增强技术可以帮助医生诊断疾病、评估治疗效果和进行手术规划等。
2. 在遥感领域，图像增强技术可以帮助解决地图制作中的噪声和失真问题，清晰地显示建筑物、道路和地形地貌等信息，从而提高研究和预测的准确性。
3. 在安防监控领域，图像增强技术可以通过对图像的增强处理，提高视频监控图像的清晰度和鲁棒性，以便更有效地进行安全监管和犯罪侦查。
图像处理中的图像增强算法评估与改进
图像处理中的图像增强算法评估与改进图像增强是数字图像处理中的重要内容之一，其目的是改善或增强图像的视觉效果，提高图像的质量和可读性。
图像增强算法根据不同的应用领域和需求，有多种不同的方法和技术。
本文将针对图像增强算法进行评估与改进。
一、图像增强算法评估图像增强算法的评估是为了确定算法的性能和效果，对比不同算法的优劣，并为改进算法提供指导。
图像增强算法的评估可从以下几个方面进行：1. 主观评价：主观评价是通过人眼观察和判断来评估图像增强效果的好坏。
人眼判断的主观性较强，需要评价者具备一定的专业知识和经验。
主观评价通常通过主观评分法、可接受性评估和实验用户调查等方法进行。
2.客观评价：客观评价是通过一些定量的指标或算法对图像增强算法进行评估。
常用的客观评价指标包括图像对比度、图像亮度、锐度等。
另外，也可以使用峰值信噪比（PSNR）、结构相似性指数（SSIM）等公认的客观评价指标来评估图像增强算法的性能。
3.算法速度：算法速度是评估图像增强算法的另一个重要因素。
在实际应用中，图像增强算法需要在较短的时间内完成，因此快速的算法更受欢迎。
算法速度的评估可通过计算算法的执行时间来获得。
综合以上评价指标，可以比较不同图像增强算法的优劣，为改进算法提供依据。
二、图像增强算法的改进1. 基于传统图像增强算法的改进：传统的图像增强算法包括直方图均衡化、灰度拉伸、滤波器等。
对于这些传统算法，可以通过调整参数和改进算法步骤来提升算法的性能。
例如，可以根据图像的特点，改进直方图均衡化算法，使其适用于不同的图像类型。
另外，可以采用基于机器学习的方法来自动调整算法参数，提高算法的鲁棒性和适应性。
2. 基于深度学习的图像增强算法改进：深度学习在图像处理领域取得了巨大的成就。
通过利用神经网络的强大表达能力，可以实现对图像的高级特征学习和表示。
可以利用深度学习模型，对图像增强进行端到端的学习和优化，提高图像增强效果。
例如，可以使用卷积神经网络（CNN）对图像进行超分辨率重建，增强图像的细节和清晰度。
基于VC++的简易图像处理系统的设计与实现
位 图图像 亦 称为点阵 图像或 绘 制 图像 ， 是 进行 图像处 理
操作 的最基本格式 文件 。 为了使 系统能够处 理所有常见类 型的 图像文件， 设 计文件处理模 块 ， 该模块可 以新建 、 打开、 存储和 关 闭不同格式 的位 图文件， 而且在 文件操作 时， 能方便地 选择
１ 系统设计 要求
的显示、 转换及各种 空间域的基本操作， 其设计要求如下：（ １ ）
本设计开发一个简易的图像 处理软件， 主要用于 实现 图像 不 同的格式 ， 包括Ｂ Ｍ Ｐ 位 图、 Ｐ Ｃ Ｘ 、 Ｇ Ｉ Ｆ 、 Ｊ Ｐ Ｅ Ｇ 、 Ｔ Ｉ Ｆ Ｆ ， 同时支持打
印、 预览及 打 印机设 置等 。 同时设 置图像转换 与处理模 块 ， 可
简易图像处理系统在对数字 图像处理体系充分分析和系统 取与跟 踪、 图像分析、 图像复原、 图像批量转换与处理等。
论证 的基础上 ， 使用Ｖ ｉ ｓ ｕ ａ ｌ Ｃ ＋ ＋ 进行设计， 主要 实现 图像 视觉 ４ 文件显 示和 转换 设计 处理功能 。 系统分为图像转换和 图像处理两大部分， 在实现Ｂ Ｍ Ｐ 图像的读写、 转 换的基础上 ， 对 图像进行几何变换、 颜色处理、 特技 显示、 边缘增强、 分析和恢复等处理 。
２ ． ２ 界面设计 文件 （ 木 ． ｊ ｐ ｅ ：木 ． Ｊ Ｐ ｇ ；术 ， ｊ ｐ ｅ ｇ ） ｌ： ｌ ： ． ｊ ｐ ｅ ；水 ． ３ Ｐ ｇ ： ． ｊ ｐ ｅ ｇ Ｉ Ｐ Ｃ Ｘ 文
术 ． ｐ ｃ ｘ ） ｐ ｃ ｘ Ｉ Ｔ Ｇ Ａ 文件 （ 卑 ． ｔ ｇ ａ ） ｌ 术 ＿ ｔ ｇ ａ ｌ Ｔ Ｉ Ｆ Ｆ 文件 （ ． ｔ ｉ ｆ ： ． 考虑到 图像处理 软件 可操作性 ， 系统采 用多文档 （ Ｍ Ｄ Ｉ ） 界 件 （
数字图像处理试题及答案
数字图像处理试题及答案一、选择题1. 数字图像处理中，用于减少图像噪声的常用方法是什么？A. 锐化B. 模糊C. 边缘增强D. 色彩平衡答案：B. 模糊2. 在数字图像处理中，下列哪种变换属于空域变换？A.傅里叶变换B.离散余弦变换C. 拉普拉斯变换D. 直方图均衡化答案：D. 直方图均衡化3. 对于灰度图像，以下哪种方法可以用于图像的对比度增强？A. 线性拉伸B. 非线性拉伸C. 双边滤波D. 所有选项都正确答案：D. 所有选项都正确4. 在图像处理中，使用中值滤波的主要目的是什么？A. 提高图像分辨率B. 增强图像边缘C. 减少图像噪声D. 改变图像色彩答案：C. 减少图像噪声5. 对于彩色图像，YCbCr色彩空间中的Y分量代表什么？A. 蓝色B. 亮度C. 色度D. 饱和度答案：B. 亮度二、填空题1. 在数字图像处理中，__________是指将图像数据转换为更适合分析或解释的形式。
答案：图像增强2. __________变换能够将图像从空间域转换到频率域，常用于分析图像的频率成分。
答案：傅里叶3. 图像的__________是指图像中从最暗到最亮像素的灰度级范围。
答案：动态范围4. 通过__________可以改变图像的颜色和亮度，使其更适合人眼观察或满足特定的处理需求。
答案：色彩调整5. 在图像压缩中，__________是一种无损压缩技术，可以减少文件大小而不丢失图像信息。
答案：行程编码三、简答题1. 简述数字图像处理的主要应用领域。
答：数字图像处理的应用领域非常广泛，包括医学成像、卫星遥感、工业检测、安防监控、图像识别与分类、虚拟现实、多媒体娱乐、数据压缩与存储等。
在医学成像中，数字图像处理技术用于增强图像质量，以便更准确地诊断疾病。
在卫星遥感中，它用于分析地表特征和环境变化。
在工业检测中，图像处理技术用于自动化检测和质量控制。
安防监控中，图像处理技术用于目标跟踪和行为分析。
图像识别与分类则广泛应用于自动驾驶、人脸识别和生物特征识别等领域。
数字图像处理技术_图像增强
4.3.2 直方图的用途
1、直方图性质
1） ∫D H(D)dD = 物 体 的 面 积
1
∞
2）如果一图像由两个不连接的区域组成，且每个区域 的直方图已知，则整幅图像的直方图是该两个区域的 直方图之和。
4.3.2 直方图的用途
2、边界阈值的选择
T
双峰直方图
4.3.2 直方图的用途
• 要点
1．直方图表明在每一灰度级有多少个像素 2．观察直方图可以看出不合适的数字化
灰度反转公式：f (x,y) = 255 - g(x,y)
4.2.1 灰度线性变换
• 线性变换特例
g(x,y) 255
255 f(x,y)
g ( x, y ) = − f ( x, y ) + 255
4.2.1 灰度线性变换
• 1)对比度扩展
增强原图各部分的反差。也即增强原图里某两个灰度 值间的动态范围来实现突出感兴趣的区间，相对抑制 不感兴趣的灰度区域 非线性变换往往以牺牲某些灰度范围的图像信息（灰 度压缩），来换取其它灰度范围的图像信息的改善 （灰度拉伸）。
4.3.2 直方图的用途
动态范围宽了，对比度增强了
4.3.3 直方图均衡化
• 直方图均衡（Histogram equalization） 把原始图的直方图变换为均匀分布的形 式，增加像素灰度值的动态范围，提高图 像对比度。 • 点处理增强：可用g=EH(f) 表示。
4.3.3 直方图均衡化
• g=EH(f) 需满足：
4.3.4 直方图规定化
• 直方图规定化或直方图匹配：实际中有时要求突出图 像中人们感兴趣的灰度范 围，这时，可以变换直方图 使之成为所要求的形状，从而有选择地增强某个灰度 值范围内的 对比度，这种方法称为直方图规定化或直 方图匹配。
（完整版）数字图像处理简答题及答案
（完整版）数字图像处理简答题及答案1、数字图像处理的主要研究内容包含很多⽅⾯，请列出并简述其中的4种。
①图像数字化：将⼀幅图像以数字的形式表⽰。
主要包括采样和量化两个过程。
②图像增强：将⼀幅图像中的有⽤信息进⾏增强，同时对其⽆⽤信息进⾏抑制，提⾼图像的可观察性。
③图像的⼏何变换：改变图像的⼤⼩或形状。
④图像变换：通过数学映射的⽅法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进⾏分析。
⑤图像识别与理解：通过对图像中各种不同的物体特征进⾏定量化描述后，将其所期望获得的⽬标物进⾏提取，并且对所提取的⽬标物进⾏⼀定的定量分析。
如要从⼀幅照⽚上确定是否包含某个犯罪分⼦的⼈脸信息，就需要先将照⽚上的⼈脸检测出来，进⽽将检测出来的⼈脸区域进⾏分析，确定其是否是该犯罪分⼦。
4、简述数字图像处理的⾄少4种应⽤。
①在遥感中，⽐如⼟地测绘、⽓象监测、资源调查、环境污染监测等⽅⾯。
②在医学中，⽐如B超、CT机等⽅⾯。
③在通信中，⽐如可视电话、会议电视、传真等⽅⾯。
④在⼯业⽣产的质量检测中，⽐如对⾷品包装出⼚前的质量检查、对机械制品质量的监控和筛选等⽅⾯。
⑤在安全保障、公安⽅⾯，⽐如出⼊⼝控制、指纹档案、交通管理等。
5、简述图像⼏何变换与图像变换的区别。
①图像的⼏何变换：改变图像的⼤⼩或形状。
⽐如图像的平移、旋转、放⼤、缩⼩等，这些⽅法在图像配准中使⽤较多。
②图像变换：通过数学映射的⽅法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进⾏分析。
⽐如傅⾥叶变换、⼩波变换等。
6、图像的数字化包含哪些步骤？简述这些步骤。
图像的数字化主要包含采样、量化两个过程。
采样是将空域上连续的图像变换成离散采样点集合，是对空间的离散化。
经过采样之后得到的⼆维离散信号的最⼩单位是像素。
量化就是把采样点上表⽰亮暗信息的连续量离散化后，⽤数值表⽰出来，是对亮度⼤⼩的离散化。
经过采样和量化后，数字图像可以⽤整数阵列的形式来描述。
7、图像量化时，如果量化级⽐较⼩会出现什么现象？为什么？如果量化级数过⼩，会出现伪轮廓现象。
图像处理中的图像增强算法综述与比较
图像处理中的图像增强算法综述与比较概述：图像增强是数字图像处理领域的一个重要研究方向，目的是通过改善图像的视觉效果或提取出对应的有效信息。
在现实应用中，图像增强算法被广泛应用于医学图像处理、安防监控、遥感图像分析、电视视频处理等多个领域。
本文将综述与比较目前常用的图像增强算法，包括直方图均衡化、滤波器、Retinex 与算法、小波变换以及深度学习方法。
直方图均衡化：直方图均衡化是一种基本且被广泛使用的图像增强方法。
它通过对图像像素的灰度值分布进行调整，使得图像的像素灰度值能够均匀分布在整个灰度级范围内，从而改善图像的对比度和亮度。
传统的直方图均衡化算法可以有效地增强图像的整体对比度，但往往过度增强细节，导致图像出现失真。
滤波器：滤波器分为线性滤波器和非线性滤波器两种类型。
线性滤波器通常通过卷积运算来修改图像的空间频率特征，常用的线性滤波器包括均值滤波器、高斯滤波器和中值滤波器等。
非线性滤波器如边缘增强滤波器可以通过检测图像的边缘信息来增强图像的细节。
滤波器方法简单直观，但在处理图像噪声、复杂纹理、低对比度等问题时，效果有一定限制。
Retinex 算法：Retinex 算法是一种模拟人眼感知机制的图像增强方法，它主要专注于提高图像的亮度、对比度和颜色鲜艳度。
该算法基于假设，认为图像的亮度和颜色信息可以被分离开来，并通过增强亮度的同时保持颜色信息的稳定性。
Retinex 算法具有较好的图像局部细节增强效果，但对于整体对比度改善不够显著，且在对比度较低的图像上效果不佳。
小波变换：小波变换是一种基于时间-频率分析的图像增强方法，它将图像分解为多个不同频率的子带图像，然后对每个子带图像进行增强处理，并通过逆变换得到最终增强后的图像。
小波变换方法可以有效地增强图像的对比度和细节，能够提取出不同尺度的细节信息，并具有很好的图像重构能力。
但小波变换方法需要选择合适的小波基和阈值参数，且对图像处理时间较长。
深度学习方法：深度学习方法在图像增强领域取得了显著的成果。
基于OpenCV的数字图像处理技术_01数字图像处理技术简介
注：有些位图不需要调色板，如真彩色图， 它们的BITMAPINFOHEADER后面直接是位图数据
2. 数字图像的表示方法-续6
BMP格式，实际的图像数据 对于2色位图，1位表示一个像素颜色，
所以一个字节表示8个像素 对于16色位图，4位表示一个像素颜色，
所以一个字节表示2个像素 对于256色位图，1个字节表示1个像素 对于真彩色图，3个字节表示一个像素
物理图像及对应 的数字图像
1.1 数字图像的概念-续3
灰度 196
采样行
物理图像 采样列 像素
43
数字图像 灰阶像素
黑
0
行间隔
灰
128
图片
采样列间隔
白
255
1.1 数字图像的概念-续4
➢灰度级 灰度图像(128x128)及其对应的数值矩阵
（仅列出一部分(26x31)）
125,153,158,157,127, 70,103,120,129,144,144,150,150,147,150,160,165,160,164,165,16 175,175,166,133, 60, 133,154,158,100,116,120, 97, 74, 54, 74,118,146,148,150,145,157,164,157,158,162,165,171,155,115, 88, 49, 155,163, 95,112,123,101,137,108, 81, 71, 63, 81,137,142,146,152,159,161,159,154,138, 81, 78, 84,114, 95, 167, 69, 85, 59, 65, 43, 85, 34, 69, 78,104,101,117,132,134,149,160,165,158,143,114, 99, 57, 45, 51, 57,
图像处理技术的图像预处理与增强技巧
图像处理技术的图像预处理与增强技巧图像处理技术是一个广泛应用于各个领域的技术，在现代社会中被广泛应用于图像分析、图像识别、电影特效等多个领域。
而图像预处理与增强技巧则是在实际应用中非常重要的一环，它可以通过一系列处理方法对原始图像进行改进和优化，以提高图像的质量和清晰度，使后续的图像处理工作更加准确和有效。
一、图像预处理技术1. 去噪处理：图像在采集和传输的过程中常常会受到噪声的干扰，因此去除噪声是图像预处理的首要任务。
常用的去噪方法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等，它们可以有效地减少图像中的噪声点，提高图像的信噪比。
2. 图像均衡化：图像均衡化是一种通过调整图像的像素值分布，使图像的直方图在亮度和对比度上更加均匀的方法。
它可以提高图像的视觉效果，增强图像的细节和轮廓，使图像更加清晰和易于理解。
3. 图像去除背景：在某些图像处理任务中，需要将图像中的目标对象与背景进行分离，以便进行后续的处理。
图像去除背景是一种常见的预处理技术，它可以通过使用阈值分割、边缘检测等方法，将图像中的目标对象与背景进行有效分离。
二、图像增强技术1. 锐化处理：图像经过传输和处理后常常会失去一些细节和清晰度，这时可以使用图像增强技术来提高图像的清晰度和边缘细节。
锐化处理可以通过加强图像的高频分量来增强图像的边缘和细节，常用的方法包括拉普拉斯滤波和unsharp mask 等。
2. 对比度增强：对比度是图像中不同亮度级别之间的差异程度，对比度增强可以使图像中的不同区域之间的亮度差异更加明显。
常用的对比度增强方法包括直方图均衡化和直方图拉伸等，它们可以改变图像的像素值分布，提高图像的视觉效果和细节展现。
3. 颜色增强：颜色是图像中的重要特征，对图像的理解和识别起着重要作用。
颜色增强可以通过调整图像的色调、饱和度和亮度等参数来增强图像的色彩表现力和视觉效果，使图像更加鲜艳和生动。
总结：图像预处理与增强技巧在图像处理技术中起着非常重要的作用。
数字图像处理中的图像增强算法技巧
数字图像处理中的图像增强算法技巧图像增强是数字图像处理中的一个重要任务，旨在改善图像的视觉质量并提高图像的可读性。
图像增强算法通过改变图像的像素值，调整图像的对比度、亮度、色彩等属性，以获得更好的视觉效果。
本文将介绍几种常用的图像增强算法技巧，包括直方图均衡化、滤波、锐化和去噪等。
1. 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，它根据图像的像素值分布情况，将像素值重新映射到更广的范围内，从而增强图像的对比度。
该方法利用图像的直方图来调整像素值的分布，使得像素值更加均匀分布，提高图像的细节和对比度。
直方图均衡化可以应用于灰度图像和彩色图像，具有简单易实现、计算效率高的优点。
2. 滤波滤波是一种常用的图像增强方法，它通过卷积操作对图像进行平滑和锐化处理。
平滑滤波器可以用来去除图像中的噪声，例如均值滤波器、中值滤波器等。
平滑滤波可以通过对像素周围的邻域像素进行平均或中值操作来实现。
锐化滤波器可以增强图像的边缘和细节，例如拉普拉斯滤波器、Sobel滤波器等。
滤波可以在时域和频域中进行，选择适当的滤波器和参数可以根据图像特点实现不同的增强效果。
3. 锐化锐化是一种图像增强方法，通过增强图像的边缘和细节以提高图像的清晰度和细节显示。
图像锐化可以通过增加图像的高频分量来实现，例如使用拉普拉斯滤波器或高通滤波器。
锐化操作可以使图像的边缘变得更加清晰，增强细节显示。
然而，过度的锐化可能会导致图像的噪声增加和伪影出现，因此，在选择锐化滤波器和参数时需要谨慎。
4. 去噪去噪是一种常用的图像增强方法，它旨在减少图像中的噪声并提高图像的质量。
图像噪声可能由于图像采集过程中的传感器噪声、信号传输过程中的干扰和图像处理过程中的误差等原因引起。
常见的去噪方法包括中值滤波、高斯滤波、小波去噪等。
中值滤波可以有效地去除椒盐噪声，通过对像素周围的邻域像素进行排序并选择中间值来实现。
高斯滤波通过对像素周围的邻域像素进行加权平均来实现，对高斯噪声有较好的去除效果。
基于VC与Matlab混合编程实现图像增强处理
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良好 的运 算 效 率 ，在 数 字 图像 处 理 领 域 也 得 到 了广 泛 的 应 用 。Ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ 是 一 种 以 矩 阵 为 基 本运 算 单 位 的 高 效率 的 数 值 计算 软件 ，带有 众 多 函数库 ，使 用方 便 ，可 应用 于 众 多领 域 。ＶＣ 在 开 发界 面Ｗ ｉ ｎ ｄ ｏ ｗｓ 应 用 程序 时具 有 明显优
刘大鹏
中 国人 民公 安 大 学 ，北京 １ ０ ０ ０ ３ ８
刘 大鹏
（ １ ９ ７ ９ －） ， 男 ． 硕 士研 究 生 ，主 要 研 究方 向为刑 事图 像技术 。
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摘要 通过 图像增 强处理 可改善 图像 判读和识别 效果。本文对 常用的分段 线性 图像
信 息 科 技
中 国 科 技 信 息 ２ ０ １ ３ 年 第２ ０ 期・ Ｃ Ｈ Ｉ Ｎ Ａ Ｓ Ｃ Ｉ Ｅ Ｎ Ｃ Ｅ Ａ Ｎ Ｄ Ｔ Ｅ Ｃ Ｈ Ｎ Ｏ Ｌ Ｏ Ｇ Ｙ Ｉ Ｎ Ｆ Ｏ Ｒ Ｍ Ａ Ｔ Ｉ Ｏ Ｎ Ｏ ｃ ｔ ． ２ ｏ １ ３ ＿
基于Ｖ Ｃ与Ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ 混合编程实现 图像 增强处理
（ １ ） 利 用 Ｍａ ｔ ［ ａ ｂ 引 擎 ：通 过 Ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ 引 擎 可 以 在
６ ８一
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Visual+C++实现数字图像增强处理
前言对于一个图像处理系统来说，可以将流程分为三个阶段，在获取原始图像后，首先是图像预处理阶段、第二是特征抽取阶段、第三是识别分析阶段。
图像预处理阶段尤为重要，如果这阶段处理不好，后面的工作根本无法展开。
在实际应用中，我们的系统获取的原始图像不是完美的，例如对于系统获取的原始图像，由于噪声、光照等原因，图像的质量不高，所以需要进行预处理，以有利于提取我们感兴趣的信息。
图像的预处理包括图像增强、平滑滤波、锐化等内容。
图像的预处理既可以在空间域实现，也可以在频域内实现，我们主要介绍在空间域内对图像进行点运算，它是一种既简单又重要的图像处理技术，它能让用户改变图像上像素点的灰度值，这样通过点运算处理将产生一幅新图像。
下面我们开始介绍与图像点运算的相关知识。
一、图像的直方图图像直方图是图像处理中一种十分重要的图像分析工具，它描述了一幅图像的灰度级内容，任何一幅图像的直方图都包含了丰富的信息，它主要用在图象分割，图像灰度变换等处理过程中。
从数学上来说图像直方图是图像各灰度值统计特性与图像灰度值的函数，它统计一幅图像中各个灰度级出现的次数或概率；从图形上来说，它是一个二维图，横坐标表示图像中各个像素点的灰度级，纵坐标为各个灰度级上图像各个像素点出现的次数或概率。
如果不特别说明，本讲座中的直方图的纵坐标都对应着该灰度级在图像中出现的概率。
我们的例子是在一个对话框中显示一个图像的直方图，为实现该目的，我们定义了一个名为"ZFT"的对话框类用来显示图像的直方图，具体实现代码和效果图如下（关于代码实现部分可以参考笔者2001年在天极网上发表的一篇VC实现数字图像处理的文章）：//////////////////////////////////直方图对话框构造函数；ZFT::ZFT(CWnd* pParent /*=NULL*/): CDialog(ZFT::IDD, pParent)//ZFT为定义的用来显示直方图的对话框类；{Width=Height=0;//对话框初始化阶段设置图像的宽和高为"0"；}////////////////////////对话框重画函数；void ZFT::OnPaint(){CRect rect;//矩形区域对象；CWnd *pWnd;//得到图片框的窗口指针；pWnd=GetDlgItem(IDC_Graphic);//得到ZFT对话框内的"Frame"控件的指针；file://（IDC_Graphic为放置在对话框上的一个"Picture"控件，并讲类型设置为"Frame"）。
基于C的图像处理与识别技术研究及应用
基于C的图像处理与识别技术研究及应用一、引言图像处理与识别技术是计算机视觉领域的重要研究方向，随着人工智能和深度学习的发展，图像处理技术在各个领域得到了广泛应用。
本文将重点探讨基于C语言的图像处理与识别技术的研究现状和应用前景。
二、C语言在图像处理中的优势C语言作为一种高效、灵活的编程语言，在图像处理领域有着独特的优势。
首先，C语言具有较高的执行效率，能够快速处理大规模的图像数据；其次，C语言具有丰富的库函数支持，可以方便地实现各种图像处理算法；此外，C语言具有良好的跨平台性，适用于不同操作系统环境下的图像处理应用。
三、基于C的图像处理算法1. 图像滤波图像滤波是图像处理中常用的技术之一，可以有效去除噪声、增强图像细节。
在C语言环境下，可以利用各种滤波器如均值滤波、中值滤波等实现对图像的平滑处理。
2. 边缘检测边缘检测是图像识别中重要的步骤，可以帮助定位物体轮廓和边界信息。
在C语言中，可以通过Sobel、Prewitt等算子实现对图像边缘的检测和提取。
3. 特征提取特征提取是图像识别和分类的关键步骤，通过提取图像中的特征信息来进行目标检测和识别。
在C语言环境下，可以使用HOG （Histogram of Oriented Gradients）等算法进行特征提取。
四、基于C的图像识别技术1. 图像分类基于C语言开发的图像识别系统可以实现对图像进行分类和识别，例如人脸识别、车牌识别等。
通过训练模型和特征匹配，可以实现高准确度的图像分类。
2. 目标检测目标检测是指在图像中定位并识别特定目标或物体，如行人、车辆等。
基于C语言的目标检测算法可以实现对目标位置和类别的准确检测。
3. 图像分割图像分割是将图像划分为若干个具有独立特征的区域，常用于医学影像分析、遥感图像解译等领域。
在C语言环境下，可以使用分水岭算法、K-means聚类等方法实现图像分割。
五、基于C的图像处理与识别技术应用案例1. 智能安防系统基于C语言开发的智能安防系统可以实现对监控视频流进行实时分析和目标检测，提高安防监控效率和准确性。
数字图像处理-基于灰度变换的图像增强(分段线性、直方图)
数字图像处理专业实践题目名称：基于点处理的图像增强专业：电子信息工程学生姓名：吴冲班级学号：112022320实验四基于点处理的图像增强◆引言图像增强是图像处理中的基本内容之一，在图像处理中占有非常重要的地位。
图像增强是指对图像的某些特征，如边缘、轮廓或对比度等进行强调或尖锐化。
当一幅图像曝光不足或过度，造成对比度过小或过大而不能显示具体细节，通过增加这些细节的动态范围改善图像的视觉效果。
图像增强可以突出图像中所感兴趣的特征信息，改善图像的主观视觉质量，提高图像的可懂度。
增强的首要目标是处理图像，使其比原始图像更适合于特定应用。
图像增强的方法主要分为两类:空间域增强法和频域增强法。
“空间域”一词是指图像平面本身，这类方法是以对图像像素直接处理为基础的；“频率域”处理技术是以修改图像的傅氏变换为基础的。
增强处理可将其灰度范围拉伸到0-255的灰度级之间来显示，从而使图像对比度提高，质量改善。
增强主要以图像的灰度直方图最为分析处理的基础。
直方图均衡化能够增强整个图像的对比度，提高图像的辨析程度，算法简单，增强效果好。
基于点处理的图像增强方法有:灰度线性变换、灰度非线性变换、灰度分段线性变换和直方图均衡化，本文主要讨论灰度分段线性变换和直方图均衡化对图像的增强，并用MATLAB进行实验验证。
◆图像增强的研究意义图像增强是数字图像处理的最基本的方法之一，它是为了改善视觉效果或便于人或机器对图像的分析理解，根据图像的特点或存在的问题，以及应用目的所采取的改善图像质量的方法或加强图像的某些特征的措施。
图像在成像、采集、运输、复制等过程中不可避免地会造成某些降质。
如在成像过程中由于光学系统会导致图像失真，不同的光照条件会使图像的曝光度差异很大，运动状态下成像会使图像模糊；而在传输过程中，各种噪声和干扰将污染图像。
因此，通常需要对降质的图像进行预处理，以满足后期处理及分析的需要。
图像复原是改善图像的一类方法，这类方法会尽可能还原图像的本来面目，追求提高图像的保真度。
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* 小结
本 文 主 要 讨 论 了 软 件 界 面 设 计 的 易 用 性 概 念 !并 提出了软件 界 面 设 计 的 一 般 应 该 遵 循 的 原 则 ) 通 常 在 设计界面时 ! 还 要 充 分 考 虑 到 用 户 的 机 器 配 置 ! 在 设 计 字体和图片 时 要 注 意 分 辨 率 的 选 择 ! 这 样 才 能 使 应 用 程序界面获 得 最 佳 的 显 示 效 果 ) 在 视 窗 技 术 飞 速 发 展 的今天 ! 讲究软件界面设计的易用性显得非常重要 ) 这 就要求我们 在 今 后 的 学 习 与 工 作 中 不 断 磨 合 ! 把 我 们 的应用程序做的更好 )
+)3 帮助文档中 的 性 能 介 绍 与 说 明 要 与 系 统 性 能 配
套一致 )
+,* 打 包 新 系 统 时 ! 对 作 了 修 改 的 地 方 在 帮 助 文 档
中要做相应的修改 )
+4*操作时要提供及时调用系统帮助功能!常用 56) 78* 在界面上调用帮助时应该能够及时定位到与该操
作相对的帮助位置) 也就是说帮助要有即时针对性)
对话框中定义的指针变量
5+J4K.CJ,5A<$HWH,C5R23FF 弹出对话框 #$HKghI#,C-4[55T+4*)RbI\\23FF 刷新所有视图 R’2 在对话框内输入相应斜率与斜距值并在 PQ 键
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电脑知识与技术
程序春秋
!"#$%&’()*+,-.!/(+01!"#$%&()*+,-.!/(+23 45)4 !"#$%&’()*+,-.!/(+21637 8+549:;#<=>+-4?@A4"#$%&’B:;#?4C,4><:+D+E4%;CA423 FF 写入第四部分 G5H:C5IJ5HKL";9?$+:23FF 句柄的释放 G5H:C5M>44";9?$+:23 G5H:C5IJ5HKL";9?$%&23 G5H:C5M>44";9?$%&23 N$+C5HAOOPJPQR237 "S2 在 $HK 中 加 入 读 ! 写 函 数 和 初 始 化 函 数 " 并 在 T+4* 中的 PJ$C* 函数中加入相应 的 函 数 " 使 之 能 够 显
@,A 郑人杰 D 殷人昆 D 陶永 雷 B 实 用 软 件 工 程 B 清 华 大 学
出版社 D6GG>B
+>3 如 果 没 有 提 供 书 面 的 帮 助 文 档 的 话 ! 最 好 有 打
印帮助的功能 )
@4A 软件业 HIJGFFF 质量体系的建立和认证 B
收稿日期 #,FF9 年 4 月
7?3 在 帮 助 中 应 该 提 供 我 们 的 技 术 支 持 方 式 ! 一 旦
本 文 详 细 说 明 一 个 图 形 处 理 的 小 程 序 的 生 成 !它 可以将 !"# 图像格式转换成 $%& 图像格式 ! 并 显 示 出 来 ! 对 ’%& 图 像 进 行 灰 度 的 线 性 拉 伸 的 操 作 ! 对 进行存储数字图像的灰度 ! 就得到了不同格式的图像文 件 " 这个实习是先读入 !"# 图像的文 件 ! 然 后 再 写 入
!() 主要步骤 ()* 根据学号和班级建立自己的文件夹 ) +,* 使用 "--#./012 生成一个基于多文档的项目 * 以
自己命名 %)
!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
靠的帮助文档 ! 在 用 户 使 用 产 生 迷 惑 时 可 以 自 己 寻 求 解决方法 ) 帮助设施细则如下 #
电脑知识与技术
程序春秋
基于 !"##在数字图像处理中的 格式转换和图像增强处理
朱! 武汉大学遥感信息工程学院 ! 湖北武汉 BCDDEF 摘要 # 数字图像处理运用在当今社会 的 许 多 方 面 ! 许 多 的 图 形 软 件 都 有 图 像 处 理 的 部 分 ! 那 么 如 果 要 有 自 己 的 处理方法就只有运用语言编程了 ! 在这里主要介绍用 !"## 对图像进行格式转换和增强处理 ) 关键词 # 格式转换 & 线性拉伸 & 滤波 中图分类号 #;&466 文献标识码 #"
示出来 #
NX>)6’V’66’^’ef66^e$HK! #$HK 1 G4-$HK@;4J-R23 FF 在 T+4* 里得到 $HK 的指针 ?$%& .$%& 1 #$HKghG4-?$%&R23 FF 得到第二部分的句柄 N\%J4N.CJ 5+J4K.CJ,5A3FF 定义对话框类的对象 5+J4K.CJ,5A<;9.,+:1.$%&3FF 第 二 部 分 的 指 针 传 给
’%& 图像文件的四个部分 $ 前三部 分 要 自 己 赋 值 %& 读 ’
写入 ’%& 图像后 ! 然后再显示 ’%& 图像文件 (
’%& 图像进行图像增强处理高通滤波的操作 "
! 编 写 程 序 将 "#$ 图 像 格 式 转 换 成 %&’图像格式 !并显示出来
主要原理 # 数字图像是 连 续 图 像 的 一 种 近 似 表 示 ! 通常用由采样点所组成的矩 阵 来 表 示 " 按 不 同 的 方 式
+9* 最好提供目前流行 的 联 机 帮 助 格 式 或 :;%< 帮
助格式 )
参考文献 #
@)A 吴柏鸿等 B 公共管理 知 识 手 册 %&C 全 集 B 管 理 出
版社 D,EF6B
+=* 用户可以用 关 键 词 在 帮 助 索 引 中 搜 索 所 要 的 帮
助 ! 当然也应该提供帮助主题词 )
用户难以自己解决可以方便的寻求新的帮助方式 )
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电脑知识与技术
程序春秋
电脑知识与技术
&’(建立 )*+ 项目 ! 给程序添加 ,-./0$1",-./0-$200 "
和 345-67$200 三个文件 #
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