Visual C++数字图像处理技术详解 完整版 pdf + 源码 刘海波、沈晶、郭耸 等编著

冈萨雷斯的数字图像处理matlab版本的源代码，十分齐全，第二版本的。

数字图像处理代码（内含完整的代码）

骨架提取与分水岭算法也属于形态学处理范畴，都放在morphology子模块内。 1、骨架提取 骨架提取，也叫二值图像细化。这种算法能将一个连通区域细化成一个像素的宽度，用于特征提取和目标拓扑表示。 morphology子模块提供了两个函数用于骨架提取，分别是Skeletonize（）函数和medial_axis（）函数。我们先来看Skeletonize（）函数。 格式为：skimage.morphology.skeletonize(image) 输入和输出都是一幅二值图像。 例1： from skimage import morphology,draw import numpy as np

数字图像领域通俗易懂，所学所看即所得

整个系统完成的基本功能如下: 1、 对图像文件（bmp、jpg等）进行打开、保存、退出等功能操作； 2、 图像的算术运算：实现两个图像的加、减、乘的运算。 3、 几何变换 （1）图像的平移、缩放、旋转、镜像、转置等； （2）特殊的几何变换，如：百叶窗效果、分块显示效果等。 4、图像增强 （1）空域中的各种增强方法 a)空域中的点运算：对比度的增加、减少，亮度的增加、减少，图像反色； b)图像的灰度拉伸，直方图的均衡化、规定化； c)空间域平滑算法（如均值滤波、中值滤波等）。 （2）频域增强：实现低通滤波、高通滤波等； （3）色彩增强：伪彩色增强、假彩色增强、真彩色增强。 5、图像压缩 （1）利用行程编码算法，实现灰度图像或彩色图像的的编码器算法和解码器算法。 6、图像分割： （1）边缘检测 用正交梯度算子法、方向梯度法等作边缘检测； （2）阈值分割 a)交互式阈值分割； b)迭代阈值分割等方法。 7、二值图像形态学处理：膨胀、腐蚀、开运算与比运算。

 数字图像的边缘检测一直是图像处理领域最基本的研究内容之一。为了提高图像处理的速度，满足实时性要求，本文采用EAD技术，在FPGA上实现数字图像的边缘检测。本设计运用FPGA的流水线和并行技术，结合Verilog HDL语言，采用模块化的设计思想，优化结构，高速有效地实现了数字图像的边缘检测。实验证明边缘检测效果较好。

数字图像的读入、显示与放大缩小图像的存储（MFC）实验，含实验指导书，MFC源程序（可运行），数据文件。

本代码利用matlab实现数字图像水印，包含了加密，解密（属于不需要原图即可获得水印图像的类型）。也包含了高斯滤波，白噪声，剪切，旋转等攻击。

作业要求将图片前景的黑色栏杆去除，恢复遮挡部分。要求修改的图片有两张，第一张图片的前景栏杆较窄，第二张图片的前景栏杆大部分较窄，有一根栏杆较粗。 为了去除遮挡部分，首先需要找到遮挡部分的位置，即 mask，这一步使用一系列图像处理的方法来完成。 针对第一张图片，由于遮挡物较窄，我使用了 Fast Marching Method 算法来实现去遮挡，该算法运算较快，对窄遮挡物去除效果较好，但对宽遮挡物（宽度大于 15 像素）进行修复时会出现模糊现象(Telea, 2004)。因此，针对第二张图片的宽栏杆部分，我使用了 criminisi 算法来进行修复，该算法运算较慢，但对宽遮挡物修复效果极佳(Criminisi, Perez, &Toyama, 2003)。 此外，我对 criminisi 算法做了一点改动，大大提高了它的运算速度，同时保证修复质量。 为了便于可执行文件的使用，我制作简单的 UI 界面。 去遮挡算法难以用矩阵运算实现，只能使用 for 循环，因此运算速度整体较慢。为了减少运算时间，我缩小了图片尺寸。