数字图像处理 复习基本内容 用于期末复习 大三

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图像风格迁移技术是计算机视觉中的重点技术，传统的图像风格迁移技术采 用手工演算的方式，计算过程复杂，计算时间漫长，图像风格迁移效果不理想。 随着人工智能技术在计算机视觉领域的应用逐步广泛，一些艺术风格神经算法逐 渐产生，可以对自然图像的内容和风格进行分离和重组。利用 VGG-19 神经网络 模型，结合人工智能开源框架 Pytorch 设计快速图像风格迁移算法。实验表明， 采用 VGG-19 神经网络模型的图像风格迁移技术，生成了具有高感知质量的新图 像，将任意照片的内容与众多著名艺术品的外观相结合，展示了其在高级图像合 成和操作方面的潜力

基于MATLAB实现的游程编码及解码，数字图像处理及MATLAB实现——实验7-实验报告，二值化，游程编码，游程解码。

遥感数字图像处理课程设计-遥感图像监督与非监督分类，主要对于烟台市地区，包含原始数据，处理数据，以及50页的课程设计报告详细讲述了分析以及操作。以下是节选：4.1.1 图像校正 地理空间数据云下载的0云量数据已经进行过了图像大气校正，辐射校正，几何校正，不需要进一步预处理。 4.1.2 波段合成 点击“Basic Tools”—“Layer Stacking”,这时就打开了波段合成窗口，然后点击“Import file”,打开波段输入窗口。我们从中可以选择输入波段。完成波段顺序调整后，就可以直接点击“OK”,这样就会生成一个新合成的波段图像（选取波段1，2，3，4，5，7）。4.1.3 图像裁剪 由于下载的图像太大，迭代计算过于缓慢，所以需要进行裁剪。 在file/save as中，进入文件选择面板，Spatial Subset打开右侧的裁剪区域，并进行编辑。 可手动选择裁剪区域，红框为裁剪区域 图4.3 裁剪范围和大小 4.1.4 裁剪图像统计基本统计量 点击菜单Basic Tools→Statistics→Compute Statistics，对图像进行统计选中统计项目：直方图、

计算机视觉门槛比较高，其中要掌握的包括OpenCV、高等数学、图像学，这本书着重讲解数学图像处理方面，是不可多得的入门好书，虽然很难，坚持！

数字图像处理第二版习题答案（冈萨雷斯）(PDF).rar 和教材相对应的 下载的时候注意了，是第二版的。

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《数字图像处理与压缩编码技术》. 希望对大家有所帮助，觉得很有用

梯度与灰度的关系： (1)图像边缘上，像素灰度有陡然变化，梯度值很大。 (2)图像灰度变化平缓区域，梯度值很小。 (3)等灰度区域，梯度值为零。 具体算法： 一旦计算梯度的计算方法确定，有许多方法产生梯度图像，使图像轮廓突出。 (1)直接计算梯度 轮廓比较突出；灰度平缓变化部分，梯度模值小，很黑。 §4.4 图像的锐化 五、边缘锐化的微分法 1、梯度锐化法