图像

()(  椒盐噪声主要表现在成像中的短暂停留，如错误的开关操作。 去除椒盐噪声较好的方法就是中值滤波。 瑞利噪声的概率密度函数为：       azazeazbzP bazZ,0,2 2 瑞利分布噪声在图像范围内特征化噪声现象时非常有用。 其消除方法与高斯噪声相似。 瑞利噪声的均值和方差分别为： 4bam  4 )4(2   b

函数。 南京师范大学泰州学院本科生毕业 (设计 )论文 11 第三章 图像二值化方法 课题研究对象 论文主要研究 BMP 格式的灰度图像文件。 BMP(Bitmap Picture)文件格式 是Windows 系统交换图形、图像数据的一种标准格式。 BMP 图像的数据由四 个部分组成 ，如表 所示。 表 BMP 图像文件结构 文件部分 属 性 说 明 BITMAPFILEHEADER

象的数学图像，其中后一种是能被计算机处理的数字图像 (digital image)。 物体 图 像 数学图像 可见图像 不可见图像 模拟 数字 图片 光学图像 图像信息隐藏技术与设计 第 15 页 共 51 页 客观世界在空间上是三维的，但一般从客观景物得到的图像是二维的。 一幅图像可以用一个二维函数 f(x,y)来表示，也可看作是一个二维数组， x和 y表示二维空间 XY中一个坐标点的位置

能完全排除检测结果中出现的虚假边缘。 虽然这两个算子边缘定位效果不错 , 但检测出的边缘容易出现多像素宽度。 Log 算子 : 该算子克服了 拉普拉斯算子抗噪声能力比较差的缺点 , 但是在抑制噪声的同时也可能将原有的比较尖锐的边缘也平滑掉了 , 造成这些尖锐边缘无法被检测到。 Canny 算子 : 该算子同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 ,

进行图像分割。 常用的特征包括：直接来自原始图像的灰度或彩色 特征；由原始灰度或彩色值变换得到的特征。 方法主要有区域生长法、区域分裂与合并法、聚类法、松弛法等。 区域生长方法从若干种子或种子区域出发，按照一定的生长准则，对邻域像素点进行判别并连接，直到完成所有像素点的连接。 这种方法的关键在于种子点的位置、生长准则和生长顺序等。 与之对应的区域分裂与合并法则刚好相反，将整幅图像分裂成小的区域

际问题 ,锻炼了自己动手的能力。 在这次的综合训练中我认识到了自己的不足。 在以后的学习中我会更加注意各个方面的能力的协调发展。 在课程设计时遇到了很多的问题，在老师的帮助，和对各种资料的查阅中，将 问题解决，培养了我自主动手，独立研究的能力，为今后在学习工作中能更好的发展打下了坚实的基础。 通过对此次图象处理综合训练的实际操作及分析，加深对图像的理解及增强实际动手能力

图 13 图像分割 结果（ c） 图 14 图像分割 结果（ d） 图像 分割 结果 分析 通过 多次选择不同的 预期 聚类中心 的 实验 结果表明， 设计 基本完 成 了所需的功能。 同时 也证明了 设计 的合理性，以及 ISODATA 聚类算法在图像分割中的运用。 结果显示 ， 把 鸭子的眼睛分成 了 一类 ， 把鸭子的嘴分成了一 类 ，把鸭子的 身体 分成了一类，虽然 有时 分类结果不是

%求斜率 radian=atan(slope)。 %求角度 angle=radian*180/pi。 %转化成角度 jiaozheng=imrotate(cheque,angle)。 %图像校正 imshow(jiaozheng)。 close。 附录 一： ISODATA聚类 算法图像分割 代码 function isodata=isodata_zsy(I)

图 17 设计总结 通过本次课程设计，使我对《 计算机图像处理 》这门课程有了更深入的理解。 《 计算机图像处理 》是一门实践性较强的课程，为了学好这门课程，必须在掌握理论知识的同时，加强上机实践。 一个人的力量是有限的，要想把课程设计做的更好，就要学会参考一定的资料，吸取别人的经验，让自己和别人的思想有机的结合起来，得出属于你自己的灵感。 程序的编写需要有耐心，有些事情看起来很复杂

 (14) 用有限个离散灰度值表示无穷多个连续灰度必然会引起误差，称为量化误差，又是也称为量化噪声。 对一幅图 像，当量化级数 Q 一定时，采样点数NM 对图像质量有着显著的影响。 采样点数越多，图像质量越好；当采样点数减少时，图上的块状效应也就逐渐明显。 同样，当图像的采样点数一定时，采用不同量化级数的图像质量也不一样，量化技术越多，图像质量越好，当量化级数越少时，图像质量越差