数字图像处理的课件.pdf

"数字图像处理的课件.pdf" 以下是根据给定文件信息生成的相关知识点： 图像预处理技术 图像预处理技术是图像处理与分析的基础，其处理结果对后序图像的处理与分析结果有非常大的影响。图像预处理技术主要包括图像复原、图像增强两种操作，图像复原是通过使用退化现象的先验知识试图重建或恢复一幅退化图像，主要包括几何畸变的修正、图像滤噪等。 图像退化模型与噪声分类 图像退化模型可以用数学表达式描述为：g(x, y) = Hf(x, y)，其中，H 是综合退化因子，g(x, y) 是退化后的图像，f(x, y) 是原图像。图像退化可以分为加性噪声和乘性噪声两种类型。 图像滤噪 图像滤噪是图像复原的重要手段。图像滤噪可以使用自适应均值滤波器、自适应中值滤波器、自适应梯度倒数加权滤波器等方法。这些方法可以根据图像的具体情况选择合适的滤波算法对图像进行滤噪。 空间域滤波方法 空间域滤波方法是图像滤噪的一种重要方法。空间域滤波方法可以使用 MATLAB 实现。这种方法可以对图像进行实时滤噪，提高图像的质量。 小波滤波 小波滤波是图像滤噪的一种重要方法。小波滤波可以将图像分解成不同的频率分量，然后对每个频率分量进行滤噪。小波滤波可以对图像进行精准的滤噪，提高图像的质量。 偏微分方程图像去噪 偏微分方程图像去噪是图像滤噪的一种重要方法。这种方法可以使用偏微分方程来描述图像的去噪过程。偏微分方程图像去噪可以对图像进行实时去噪，提高图像的质量。 边缘检测 边缘检测是图像处理的一种重要技术。边缘检测可以使用 Roberts 算子、Prewitt 算子、Sobel 算子、LOG 算子、Canny 算子等方法。边缘检测可以对图像的边缘进行检测，提高图像的质量。 Hough 变换 Hough 变换是图像处理的一种重要技术。Hough 变换可以对图像的几何特征进行检测，提高图像的质量。 数字图像处理的课件.pdf 涵盖了图像预处理技术、图像退化模型与噪声分类、图像滤噪、空间域滤波方法、小波滤波、偏微分方程图像去噪、边缘检测和 Hough 变换等多个方面的知识点。