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数字图像处理课设.doc
数字图像处理课设.doc
CHULI
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数字图像处理课设,包括各种图像的变换，比如灰度，加噪，去噪等等，内容丰富，论文格式
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边缘提取。实现它的算法也有很多，如拉普拉兹算子，索贝尔算子，罗伯特算子等等。这些都是模板运算，首先定义一个模板，模板的大小以3*3的较常见，也有2*2，5*5或更大尺寸的。运算时，把模板中心对应到图像的每一个像素位置，然后按照模板对应的公式对中心像素和它周围的像素进行数学运算，算出的结果作为输出图像对应像素点的值。
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一、实验要求 利用Python和Opencv算法，实现下述功能： 1、从网上下载一张纯色背景前的老人面部照片，并且要求背景颜色与皮肤、衣服的颜色区别较大。 2、准备一张风景图片。 3、利用图像增强算法处理人像照片，以提升照片的品质。 4、利用图像处理算法去除老人面部的皱纹或色斑，实现美颜功能。 5、利用图像处理算法处理风景图片，使风景图片变得模糊，实现背景虚化。 6、利用图像处理算法将步骤4得到的
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中南大学数字图像处理课程设计 时序分析SAR影像，提取2008到2013年77景影像中城市建筑物，并生成建筑物的二值图；通过光学影像对探测出的建筑物进行比较验证，并kml文件展示。经分析发现图像中既包含高斯噪音、椒盐噪音还包含很多其他的噪音，拟采用多种滤波相结合的方式。等等
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数字图像处理课程设计是工科院校电子信息科学与技术专业本科学生的一个集中综合实践教学环节。其基本目的是： 1. 培养理论联系实际的设计思想，训练综合运用数字图像处理和有关先修课程的理论，结合实际分析和解决实际问题的能力，巩固、加深和扩展有关图像处理方面的知识。
数字图像处理 – 实验作业一 – Python
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文章目录第二章 数字图像基础1、用程序实现同时对比度实验2、用程序实验空间分辨率变化效果3、用程序实验幅度分辨率变化效果 第二章 数字图像基础 这几个题目网上有很多MATLAB版的解答，这里自己写了一个python的版本，实现的思路是基本一致的 依赖库 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as img import nu
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数字图像处理课设要求
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目的和任务 1、进一步深入理解数字图像处理的基本概念、基础理论以及解决问题的基本思想方法，掌握基本的处理技术。 2、培养学生了解处理技术相关的应用领域，阅读各类图像处理文献的能力。 3、能够运用一门高级语言编写简单的图像处理软件，实现对图像进行的基本处理。 4、了解与课程有关的工程技术规范，能正确解释和分析实验结果。
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《数字图像处理》课程设计....................
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数字图像处理(Digital Image Processing)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。数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响：一是计算机的发展；二是数学的发展（特别是离散数学理论的创立和完善）;三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。
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图像分割的目的是将图像划分为不同的区域,基于区域生长是以直接找寻区域为基础的分割技术。区域生长是一种根据事先定义的准则将像素或子区域聚合成为更大的区域的过程。基本方法是以一组“种子”点开始,将与种子点性质相似(诸如灰度级或衍射的特定范围)的相邻像素附加到生长区域的每个种子上。
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一个完整的基于matlab的数字图像处理课程设计，有源码和论文
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这是一份完整的数字图像处理课程设计文件，包含基于VC的数字图像均衡化工程设计文件和一份课程设计报告，另外，里面的调用MATLAB语言进行均衡化只是为了对比，其代码和自行到网上下载。
基于matlab的人脸识别课程设计（含代码）
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基于matlab的人脸识别课程设计（含代码）,使用特征脸算法，利用matlab技术编写代码，实现人脸数据库的识别
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I=imread('circbw.tif'); figure,imshow(I) SE=ones(40,30); BW1=erode(I,SE); figure,imshow(BW1) BW2=dilate(BW1,SE); figure,imshow(BW2)
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