图像处理 图像处理 图像处理 图像处理 图像处理

用于图像处理 图像分解 IMFs 可以将图像进行分解重构操作，适用于学习BEMD图像处理的同学。

2018年国科大秋季学期数字图像处理大作业——使用数字图像处理原理设计算法，配置使用QT设计UI界面设计Photoshop软件。

（3）编码效率 （4） 压缩比 8.1.4 压缩编码系统评价

针对在处理图像过程中，原始图像成像质量不高的问题，在图像处理软件中采用了图像增强方法，对图像某些信息突出显示，以达到改善图像视觉效果的目的。通过分析图像中成像的各个要素，采用了线性变化和非线性变换的方法实现对图像成像要素的增强，并采用加权最小二乘法对增强算法给予一定的优化，最后给出图像各个阶段的效果图以及仿真。通过仿真实验，得出算法可以有效的用于图像的增强处理中的结论。

图像平移：图像平移算法 VC++ 图形图像 图像处理

在传统的基于波前探测的解卷积方法中, 由波前探测得到的点扩展函数被认为是精确的, 并用维纳滤波进行复原, 但是点扩展函数不可避免地存在误差, 所以最终的复原目标图像质量不佳。为了解决该难题, 提出了基于目标和点扩展函数联合估计的图像近视解卷积算法。它运用了点扩展函数和目标的先验信息, 对点扩展函数和目标进行了规整和进一步约束, 从而得到更优的恢复图像质量。对该方法的原理和实现过程进行了阐述, 并将其运用于室内点源目标数据中。实验结果证明, 与维纳滤波方法相比, 该方法使图像恢复的效果得到明显改善。

冈萨雷斯版的数字图像处理，这本书中的图像资源，用来练手的专用资源。我花了好长时间才找到的，物超所值！

针对传统的单幅图像去雾算法容易受到雾图先验知识制约及颜色失真等问题,提出了一种基于深度学习的多尺度卷积神经网络(CNN)单幅图像去雾方法,即通过学习雾天图像与大气透射率之间的映射关系实现图像去雾。根据大气散射模型形成雾图机理,设计了一个端到端的多尺度全CNN模型,通过卷积层运算提取有雾图像的浅层特征,利用多尺度卷积核并行提取得到有雾图像的深层特征,然后将浅层特征和深层特征进行跳跃连接融合,最后通过非线性回归得到雾图对应的透射率图特征,并根据大气散射模型恢复出无雾图像。采用雾图数据集对该模型进行训练测试。实验结果表明,所提方法在合成有雾图像和真实自然雾天图像的实验中均能取得良好的去雾效果,在主观评价和客观评价上均优于其他对比算法。

使用matlab对图像进行对比度调节，图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立“降质模型”，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。