图像

过程中出现的问题及相应解决办法 Matlab 语言是一种解释执行的语言，它灵活、方便，其调试程序手段丰富，调试速度快。 Matlab 语言与其它语言相比，把编辑、编译、连接和执行融为一体。 它能在同一画面上进行灵活操作快速排除输入程序中的书写错误、语法错误以至语意错误，从而加快了用户编写、修改和调试程序的速度，可以说在编程和调试过程中它是一种非常简单的语言。 但之前并没有熟悉 Matlab

d t k m n l Z        （ 318） 而且，每个 2()f L R 都能写成： ,( ) ( )k n k nknf t d t  （ 319） 13 上面的定理中，对 2, ( )f g L R ， , ( ) ( )f g f t g t dt 表示空间 2()LR的内积，而()gt表示函数的复共轭。 在式（ 319）中

是 在空间域中通过不 同的军纪模板即滤波算子实现，可用 fspecial()函数创建预定义的滤波算子，然后用 filter2()或 conv2()函数在实现卷积运算的基础上进行滤波。 (3) 边缘检测和图像分割功能 边缘检测是一种重要的区域处理方法，边缘是所要提取目标和背景的分界线， 提取出边缘才能将目标和背景区分开来。 如果一个像素落在边界上，那么它的邻域将成为一个灰度级变化的带。

该方法是基于左下角区域的图案差别来区分。 100 和 50 的分别为相应的阿拉伯数字，而 1 元纸币则为一定的图案。 根据实物所对应的图案位置进行计算，确定出各面值纸币所对应的位置区域，将上述三种面值纸币序列号的粗略区域取并集，以确保提取特征信息无丢失。 其次进行中值滤波降噪，然后锁定左下角的位置，二值化，将区域灰度值沿 X 坐标向下投影，确定图案对应的投影的左起点和终点横坐标差值即为图案的长度

候，应该无法 完全的擦出水印，任何试图完全破坏 行为将对载体的质量产生严重的破坏，使得载体无法使用。 数字水印的分类 （ 1） 按外观上的划分 ： 水印从外观上可分为两大类：可见水印和不可见水印。 通常， 他 们采用上述的提法来概括所有的水印。 可见数字水印最常见的例子是有线电视频道上所特有的半透明标识，其主要目的在于明确标识版权，防止非法使用，虽然降低了资料的商业价值，却无损于所有者的使用。

样采用高斯函数对图像做平滑处理 , 因此具有较强的抑制噪声能力 , 同样该算子也会将一些高频边缘平滑掉 ,造成边 缘丢失。 综上所述 , 前面所介绍的各个算子各有各的特点和应用领域 , 每个算子只能反映出边缘算法性能的一个方面 , 在许多情况下需要综合考虑 [12]。 该类方法对边缘灰度值过渡比较尖锐且噪声较小等不太复杂的图像 ,大都可以取得较好的效果。 但对于边缘复杂、采光不均匀的图像来说

uvuD 表示点  vu, 到滤波中心  vu 00, 的距离。  vuH , H L  vuD, 图 同态滤波处理示意图 利用  vuH , 对（ 6）式进行滤波 ,可得              vuRvuHvuIvuHvuZvuHvuS ,,  （ 6） ⑤ 最后对滤波结果进行傅立叶反变换和 ⑥ 指数运算

19 传感器参数纠正 ......................................................................................................................................... 19 几何精校正 .........................................

出不同的描述。 水印的嵌入在数字信号处理中可以看作是信号的叠加操作，相对而言，水印信息是弱信号，载体信息是强信号。 从通信原理方面分析，载体相当于一个宽带信道，而水印则是一个窄带信号，嵌入过程就是信号在信道传输的过程 [8]。 但粗略说来，数字水印的基本流程主要由水印的嵌入、提取和检测三部分组成 [9]。 （ 2）数字水印的基本特性 数字水印有很多特性，但不同的应用对数字水印的要求是不完全一样的

的粗略结构图如下图所示： 监控系统结构图 9 摄像部分 摄像部分一般安装在监视现场 ,它一般包括摄像机、镜头、防护罩、支架和云台等。 它的作用是对监视区域进行摄像并将其转换成电信号。 摄像机 摄像机分为彩色和黑白两种，一般黑白摄像机要比彩色的灵敏度高， 比较适合用于光线不足的地方，如果使用的目的只是监视景物的位置和移动，则可采用黑白摄像机；如果要分辨被摄像物体的细节，比如分辨衣服或景物的颜色