冈萨雷斯专题
【Matlab学习笔记】【数学形态学】数字图像处理（MATLAB版)冈萨雷斯第九章学习笔记
1.形态学源于生物学，最初用于处理动植物的形状和结构。用于提取区域的形状（边界，骨骼或凸壳）。形态学图像处理主要用于图像预处理和后处理，包括形态学滤波、细化和裁剪等。 2.图像的形态学处理，由二值图像开始，逐步扩展到灰度图像、彩色图像，由简单到复杂。最简单的形态学操作是膨胀和腐蚀，由这两者可以组合出更加复杂的形态学操作。 3.形态学的基本操作由数学中的集合概念发展而来，包括并集、交集，补
冈萨雷斯Matlab版第三章（亮度变换与空间滤波）M文件小结
intrans.m源码 function g = intrans(f, varargin)% 亮度变换的M函数，实现负片变换、对数变换、gamma变换和对比度拉伸变换。% 第三章 3.2.3% G = INTRANS(F, 'neg') computes thr nrgative of input iamge F.% 计算输入图像F的负数,即补图像%% G = INTRANS(F,
冈萨雷斯Matlab版第三章（亮度变换与空间滤波）知识点要点记录
前言 术语“空间域”指的是图像平面本身，在空间域内处理图像的方法就是直接对图像的像素进行处理。 1、背景知识 本章中讨论的空间域处理由表达式 g(x, y) = T[f(x, y)] 表示，其中f(x, y)为输入图像，g(x, y)为输出（处理后的）图像，T是对图像f进行处理的操作符，定义在点(x, y)的指定邻域内。此外，T还可以对一组图像进行处理。 2、亮度变换函数 变换T的最简单
冈萨雷斯Matlab版第二章（基本原理）要点记录
标准数组生成 zero(M, N) 生成一个大小是MN的double类矩阵，其元素均为0 ones(M, N)生成一个大小是MN的double类矩阵，其元素均为1 ture(M, N)生成一个大小是MN的logical类矩阵，其元素均为1 false(M, N)生成一个大小是MN的logical类矩阵，其元素均为0 magic(M)生成一个大小均为MN的“魔方矩阵”，在该矩阵中，每一行的元素之和
python实现图像的二维傅里叶变换——冈萨雷斯数字图像处理
原理 二维傅里叶变换是一种在图像处理中常用的数学工具，它将图像从空间域（我们通常看到的像素排列）转换到频率域。这种变换揭示了图像的频率成分，有助于进行各种图像分析和处理，如滤波、图像增强、边缘检测等。 在数学上，二维傅里叶变换的原理可以描述如下： 基本概念： 空间域：图像以像素的形式展示，每个像素表示特定位置的亮度或颜色值。 频率域：图像表示为不同频率的波形组合。在这个域中，图像的每个点表示一个
冈萨雷斯数字图像处理学习7：图像分割 基于区域的分割分水岭
五 基于区域的分割 1区域生长算法借助种子连接预先设定的性质相似的区域 2.区域分裂与聚合 将原图作为树根R，选择属性Q，如果不满足Q就对区域进行分割，每次分成四个象限。从R开始，不满足Q就分成4个象限，其中满足Q的不再分割，不满足的继续分成四个象限，直到规定最小的尺寸结束。然后对分割后的进行聚合，当连接区域共同满足Q时，才连接到一起，最终满足分割要求。 六 分水岭算法 原理：给
冈萨雷斯数字图像处理学习7：图像分割 边缘连接和边界检测和阈值处理
三边缘连接和边界检测 通常情况下，检测出的像素并不能完全描述边缘特性，需要紧接连接算法，才能组合成有意义的边缘或区域边界。 1局部处理 2区域处理 按给出的顺序追踪这些点 3使用霍夫变换的全局处理 通常所说的霍夫线变换和圆变换，将直角坐标系转换到极坐标系下，在极坐标系下相交的直线在直角坐标系系下表示通过一条直线的点。 四阈值处理 包括全局阈值处理，在整幅图片设定阈值，对
python降低图像的灰度分辨率——冈萨雷斯数字图像处理
原理： 降低图像的灰度分辨率是指减少图像中不同灰度级别的数量，从而使图像看起来更加粗糙或简化。这可以通过减少灰度级别的数量或重新映射灰度级别来实现。以下是一些常见的降低图像灰度分辨率的原理和方法： 灰度量化（Gray Level Quantization）：灰度量化是最常见的方法之一，它涉及将原始图像中的灰度级别映射到较少的离散值。例如，将256级灰度映射到16级灰度，每个新的灰度级别代表一定
python降低图像的空间分辨率——冈萨雷斯数字图像处理
原理： 降低图像的空间分辨率意味着减少图像中可见的细节，使图像变得模糊或粗糙。这可以通过减少图像的像素数量或改变像素的排列来实现。以下是一些降低图像空间分辨率的常见原理和方法： 下采样（Subsampling）：下采样是最简单的降低空间分辨率的方法之一。它涉及到降低图像的分辨率，通常通过在水平和垂直方向上删除一些像素来实现。例如，将每2x2像素块合并为一个像素，可以将图像的分辨率减小到原来的四分
python实现图像的几何变换——冈萨雷斯数字图像处理
1、 实现图像的平移。 原理: 图像的平移是一种基本的图像处理操作，它将图像中的每个像素沿着指定的方向和距离移动，以创建一个新的平移后的图像。平移的原理很简单，通常涉及到以下几个步骤： 确定平移的距离和方向：首先，确定您希望将图像沿着哪个方向移动以及移动多远。这可以通过定义一个平移向量来实现，该向量包含了水平和垂直方向上的移动距离。 创建一个新的图像：为了执行平移操作，您需要创建一个与原始
数字图像处理第三版中文版（冈萨雷斯），P71复现
MATLAB实现比特平面分层（不使用自带bitget函数） 数字图像处理第三版中文版（冈萨雷斯），P71复现直接上代码效果图展示比特平面重建实现过程中遇到问题问题图像运行环境：MATLAB R2017b；Windows10 数字图像处理第三版中文版（冈萨雷斯），P71复现 考虑到自己是初学数字图像处理，为了掌握比特平面分层的思想，不是用bitget函数。这里不累述原理。 这
冈萨雷斯数字图像处理-数字图像基础（Matlab）-图像的空间滤波
本小节，我们主要介绍图像的空间滤波及其应用，并用Matlab对其进行实现。 空间滤波的机理 空间滤波是指在某个像素的邻域中对该像素进行预定义操作的过程。如果该操作是线性的，我们称该滤波器为线性空间滤波器，否则为非线性空间滤波器。 首先我们重点关注线性滤波器，一般而言，对于一个M×N的图像采用大小为m×n的滤波器进行空间滤波，可以表示为： 其中x,y表示图像中的某个像素，一般而言这里的m