数字图像处理
，事实上，在函数变化较快的地方需要较窄的窗口。 而在变化较慢的地方需要较宽的窗口。 如何构造一种随原函数的频率变化而变化的窗口函数，这从理论上要求将 Fourier 变换的核函数与窗口函数蹂合在一起考虑，这样就导致了小波的产生 [2]。 潍坊学院本科毕业设计（论文） 4 第二章 小波分析简介 小波变换的定义 从第一章的分析知道，小波分析是对 Fourier 分析的重要补充和改善。 因此
作，基于点运算的灰度变换可表示为： )],([),( yxfTyxg 。 其中 T 被称为灰度变换函数，它描述了输入灰度值和输出灰度值之间的关系。 一旦灰度变换函数确定，该灰度变换就被完全确 定下来。 根据不同的应用要求，可以选择不同的变换函数，根据函数的性质，灰度变换的方法有： (1)线性灰度变换。 (2)分段线性灰度变换。 (3)非线性灰度变换。 分段线性灰度变换
数字化 一幅原始照片的灰度值是空间变量（位置的连续值）的连续函数。 在 MN 点阵上对照片灰度采样并加以量化（归为 2b 个灰度等级之一），可以得到计算机能够处理的数字图像。 为了使数字图像能重建原来的图像 ,对 M、 N 和 b 值的大小就有一定的要求。 在接收装置的空间和灰度分辨能力范围内 ,M、 N 和 b的数值越大 ，重建图像的质量就越好。
在计算机科学讲义：模式识别与支持向量机，页 293309， 2020 年国际研讨会。 [14]四洛韦。 从规模不变的关键点鲜明的形象特征。 IJCV， 2（ 60） :91 110， 2020。 [15]内藤吨，吨冢田，山田光，光 Kozuka，山本学，乐百氏车牌传递 underoutside环境的车辆识别方法。 电机及电子学工程师联合会 T，请设在 TECHNOL 49（ 6）： 2309
__________不属于这 3种表示方式 . A:反码 B:原码 C:补码 D:ASCII码 答案： D 题号 :4752 数字视频信息的数据量相当大 ,对存储、处理和传输都是极大的负担 ,为此必须对数字视频信息进行压缩 .目前 DVD光盘上存储的数字视频采用的压缩编码标准是 ( ) A:MPEG1 B:MPEG2 C:MPEG4 D:MPEG7 答案： B 题号 :4677
算子的优缺点并用可视化界面呈现出来 第四章 图像边缘处理的实现 41 算法之间的比较 定位性 上一章我们只是简单的比较了一下几种算法的区别在本章中我们将详细的对这几种算法进行比较为了能更好的说明各算法之间的区别特选取四张复杂度不同的图片 在 Matlab 中输入如 下的程序 f imread D\m\1jpg 读入图像 f rgb2gray f 将彩色图像转换为灰度图像 f im2double
图像分割算法。 当前提出的小波分析、模糊集、分形等新的智能信息处理方法有可能找到新的图像分割方法。 图像校正：在理想情况下，卫星图像上的像素值只依赖于进入传感器的辐射强度；而辐射强度又只与太阳照射到地面的辐射强度和地物的辐射特性 (反射率和发射率 )有关，使图像上灰度值的差异直接反映了地物目标光谱辐射特性的差异，从而区分地物目标。 图像复原，以图像退化的数学模型为基础，来改善图像质量表达与描述
yxfGyx , 511,0x 511,0y yx, yxf , yx, yx, yxf , yxf ,处理包括如下几类： ① 图像预处理 ——改善象质，以便于目视判读。 校正技术 ：对形状变形的图象进行几何校正、辐射校正。 增强技术 ：去除干扰，突出主要特征，包括： 平滑 与 锐化技术。 恢复技术 ：忠实原图，去除干扰
排列，取图像灰度值居中的像素灰度为窗口中心像素的灰度，便完成了中值的确定。 （ 2）噪声点的确定 噪声点的确定主要是判断该像素点的灰度值是否大于某一个阈值 ,如果大于则为噪声 ,反之则为信号点。 关于此阈值主要 有两种途径得到 ,一是根据长期处理去噪的经验得来 ,二是采用窗口内像素点的均值来粗略估计。 这两种方法噪声判断率不高。 本文根据像素点之间的 统计 特性
观的印象就是在水平、竖直两个方向上变化均较大的点，即 Ix、 Iy都较大 边缘： 仅在水平、或者仅在竖直方向有较大的变化量，即 Ix和 Iy只有其一较大 平坦地区 ：在水平、竖直方向的变化