VisualC++数字图像处理技术详解（第2版）-光盘全部代码，亲测可用

提高篇 第1章 精通“图像特征提取” 1.1 图像多分辨率金字塔 1.1.1 浅析“图像金字塔” 1.1.2 例程一点通 1.1.3 典型的“图像金子塔 1.1.4 学以致用 1.2 图像的矩特征 1.2.1 认识“Hu矩” 1.2.2 解析“Zernike矩” 1.3 图像的边缘检测 1.3.1 运用一阶微分算子检测图像边缘 1.3.2 运用二阶微分算子检测图像边缘. 1.3.3 基于Canny算子检测图像边缘 1.3.4 基于SUSAN特征检测算子的边缘提取 1.3.5 基于小波变换模极大值的边缘检测. 1.3.6 基于二维有限冲击响应滤波器的特定角度边缘检测 1.3.7 基于多尺度形态学梯度的边缘检测 1.4 斑点特征检测 1.4.1 勾画“LoG斑点” 1.4.2 描绘“DoH斑点” 1.4.3 提取“Gilles斑点” 1.5 角点特征检测 1.5.1 何谓“角点” 1.5.2 描绘“Harris角点” 1.5.3 例程一点通 1.5.4 融会贯通 1.6 尺度不变特征提取 1.6.1 SIFT特征提取 1.6.2 SURF算法 1.6.3 学以致用 第2章 细说“数字图像理解” 2.1 图像目标边界描述 2.1.1 图像边界链码表示法 2.1.2 例程一点通 2.1.3 融会贯通 2.2 图像分割技术 2.2.1 什么是“图像分割” 2.2.2 基于阈值的图像分割 2.2.3 基于区域生长法的图像分割 2.2.4 基于最大方差法灰度门限的图像分割 2.2.5 基于K-means算法的图像分割 2.3 图像配准技术 2.3.1 纵览“图像配准” 2.3.2 构建“配准模型” 2.3.3 相似性测度 2.3.4 基于灰度的图像配准 2.3.5 序贯相似性检测算法 2.3.6 基于特征点的图像配准 2.3.7 融会贯通 2.4 图像融合技术 2.4.1 从“信息融合”说起 2.4.2 何谓“图像融合” 2.4.3 纵览“图像融合方法” 2.4.4 例程一点通 2.4.5 学以致用 应用篇 第3章 品读“典型应用实例” 3.1 图像去噪技术及其实现 3.1.1 什么是“图像的噪声” 3.1.2 图像去噪常用方法

GeoPIV图像处理技术及其在岩土试验中的应用_田丹.caj

 随着数字图像处理技术的不断发展，以图像处理技术为主的交通视频监测技术的研究已成为智能交通系统的重要前沿研究领域。简要介绍智能交通系统、数字图像处理技术的特点，着重分析研究数字图像处理技术在智能交通系统中信息采集、车牌识别、车辆检测与跟踪等多方面的应用。

1、实现基本的图象增强方法。 2、实现空域滤波的平滑算法。 3、实现图像梯度锐化方法。 4、实现图像间的代数运算

一份极为优秀的PS教案，教师必下。看看再作评价。

这是一篇基于图像处理技术的织物疵点检测研究论文，论文格式是PDF格式的，论文对于图像处理技术和疵点检测方面有很好的参考价值

介绍了数字图像处理的基本概念、基本原理，对其中一些算法进行了详细的说明，对不同算法进行了比较。 同时，在对现有图像处理方法进行应用的同时，对滤波做了一些新的尝试。最后，将像素细分算法应用于实际生产中， 获得了较好的效果

一、设计内容 自学Matlab GUI编程，设计并实现一个图像空间变换系统。 要求： 1、能对图像进行平移、旋转、缩放、剪切、投影、仿射变换以及各种复合变换； 2、能将各种变换后结果保存为图像文件； 3、各种变换可以采用按钮或者菜单的方式进行； 4、变换时的用户可以自行设置简单的变换参数。 二、成果提交方式 提交源程序文件

基于图像处理技术的自动报靶系统设计和实现 提出了一种通过图像处理技术设计和实现的自动报靶系统。针对靶图像背景颜色对比度 大的特点,采用一种基于灰度期望值的图像二值化算法,通过逐步分离的方法,将靶环从背景中 分割出来;针对影响靶数精度的主要因素(图像的非线性畸变),将靶数分解为整数与小数两部 分。整数部分根据靶图像的物理意义确定,对靶数精度不会造成任何损失;小数部分根据弹孔最 内侧点在两条靶环之间的相对位置确定。试验结果表明,用该系统确定的靶数可以满足一般射击 比赛的精度要求。