Digital_Image_Processing：数字图像处理课程作业

AnimeGAN生成对抗网络的一种简单的PyTorch实现，专注于动漫头像绘制。 随机生成的图像图像是从在143,000个动漫人物AnimeGAN上训练的DCGAN模型生成的，该游戏是Generative Adversarial Networks的简单PyTorch实现，着重于动漫头像。 随机生成的图像图像是从DCGAN模型中生成的，该模型在143,000个动漫角色脸上训练了100个历元。 图像插值操纵潜在代码，可以实现从第一行到最后一行的图像过渡。 原始图像图像不干净，可以观察到一些离群值，这会降低生成图像的质量。 用法

Details Title: Digital Image Processing, 4th Edition Author: Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods Length: 1192 pages Edition: 4 Language: English Publisher: Pearson Publication Date: 2017-03-30 ISBN-10: 0133356728 ISBN-13: 9780133356724 Sales Rank: #680902 (See Top 100 Books) Categories Computers & Technology Engineering & Transportation Engineering Textbooks Description Introduce your students to image processing with the industry’s most prized text For 40 years, Image Processing has been the foundational text for the study of digital image processing. The book is suited for students at the college senior and first-year graduate level with prior background in mathematical analysis, vectors, matrices, probability, statistics, linear systems, and computer programming. As in all earlier editions, the focus of this edition of the book is on fundamentals. The 4th Edition, which celebrates the book’s 40th anniversary, is based on an extensive survey of faculty, students, and independent readers in 150 institutions from 30 countries. Their feedback led to expanded or new coverage of topics such as deep learning and deep neural networks, including convolutional neural nets, the scale-invariant feature transform (SIFT), maximally-stable extremal regions (MSERs), graph cuts, k-means clustering and superpixels, active contours (snakes and level sets), and exact histogram matching. ?Major improvements were made in reorganizing the material on image transforms into a more cohesive presentation, and in the discussion of spatial kernels and spatial filtering. ?Major revisions and additions were made to examples and homework exercises throughout the book. For the first time, we added MATLAB projects at the end of every chapter, and compiled support packages for you and your teacher containing, solutions, image databases, and sample code. The support materials for this title can be found at www.ImageProcessingPlace.com

Paperback: 256 pages Publisher: Packt Publishing - ebooks Account; 2nd Revised edition edition (November 30, 2015) Language: English ISBN-10: 1785889834 ISBN-13: 978-1785889837

全色锐化-PCA 使用 PCA 进行多光谱图像全色锐化 这是如何使用线性主成分分析执行全色锐化的示例。 将imshow应用于计算的图像矩阵所产生的图形包含在fig目录下。 有关分步说明，请参阅我的博客文章。 实现是在Matlab中。 随意使用和改进！

Image Processing Toolbox.PDF MATLAB已成为国际公认的最优秀的科技应用软件之一，具有编程简单、数据可视化功能强、可操作性强等特点，而且配有功能强大、专业函数丰富的图像处理工具箱，是进行图像处理方面工作必备的软件工具。本书将全面、系统地讲述应用MATLAB进行图像处理的方法。

检测条码 检测图像上的条形码 目录 - 关于项目 该项目旨在检测条形码并扫描条形码，并为检测到的条形码检测物体。 该代码在Jupyter Notebook中以python语言执行。 有关项目的详细说明 首先安装必要的库。 import numpy as np -NumPy进行数值处理 import argparse用于解析命令行参数 import imutils使基本图像处理功能（例如平移，旋转，调整大小，构图，显示Matplotlib图像，分类轮廓，检测边缘）更加容易 import cv2 -OpenCV。 将读取/加载图像并将其转换为灰度图像。 image = cv2.imread(args["image"]) gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 使用OpenCV函数Sobel（）从图像中计算导数，并使用OpenCV函数S

DFT的matlab源代码图像分析 数字图像处理实验要执行实验，请下载MatLab或使用在线MatLab（）实验列表： 学习图像处理的基础知识并编写程序以读取和显示不同类型的数字图像。 对数字图像进行空间域增强，并编写用于灰度转换的程序。 执行直方图处理和直方图均衡化。 执行阈值操作 执行不连续性检测：给定图像中的点，线和边 执行不同的算术运算或逻辑运算（例如加法运算等） 在数字图像上执行基本的几何变换（2-D DFT，FFT等） 编写用于缩放和缩小数字图像的程序，并比较缩放的最近邻插值，双线性插值和双三次插值方法。 使用数字图像过滤执行空间域增强 使用维纳滤镜研究并执行图像还原。

2.2 基本遗传算法 基本遗传算法(也称标准遗传算法或简单遗传算法，Simple Genetic Algorithm，SGA) 是一 种群体型操作，该操作以群体中的所有个体为对象，只使用基本遗传算子(Genetic Operator)： 选择算子(Selection Operator)、交叉算子(Crossover Operator)和变异算子(Mutation Operator)，其 遗传进化操作过程简单，容易理解，是其它一些遗传算法的基础，它不仅给各种遗传算法提供 了一个基本框架，同时也具有一定的应用价值。选择、交叉和变异是遗传算法 3 个主要操作算 子，它们构成了所谓的遗传操作，使遗传算法具有了其它传统方法没有的特点。 2.2.1 基本遗传算法的数学模型 基本遗传算法可表示为： ),,,,,,,( 0 TΦMPECSGA = (2.1) 式中：C ——个体的编码方法； E ——个体适应度评价函数； 0 P ——初始种群； M ——种群大小； Φ——选择算子； ——交叉算子；  ——变异算子； T ——遗传运算终止条件。 图 2.3 为基本遗传算法的流程图。 2.2.2 基本遗传算法的步骤 1．染色体编码与解码 基本遗传算法使用固定长度的二进制符号串来表示群体中的个体，其等位基因是由二值 {0，1}所组成。初始群体中各个个体的基因可用均匀分布的随机数来生成。例如： X=100111001000101101 就可表示一个个体，该个体的染色体长度是 n=18。 编码和初始种群的生成 种群中个体适应度的检测评估 选择 交叉 变异 图 2.3 遗传算法的基本流程图

Sobel操作员边缘检测 使用Sobel运算符的简单边缘检测 应用 Sobel操作员通过计算图像梯度的近似值来帮助我们获得图像的边缘。 在每个点上，结果都是相应的梯度向量或该向量的范数。 通过从左到右用第一个内核对图像进行卷积，可以得到X方向上的Gradient 然后通过从上到下使用第一个内核对图像进行卷积，得到Y方向上的Gradient 至此，我们有了图像梯度的向量。 现在，通过找到每个矢量的大小，我们将获得所需的边缘。