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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

这是编译好的CLAHE，MFC做的界面，核心代码C；

图像dct变换matlab代码 ImageProcessing 图像视频处理的代码 根据拍摄的图像完成以下任务（Matlab 语言实现）：（30 分） 1、编程实现图像傅立叶高通、低通滤波，给出算法原理及实验结果； 2、找一幅曝光不足的灰度或彩色图像，用 Matlab 按照直方图均衡化的方法进行图像增强处理； 3、用椒盐、高斯噪声，然后使用邻域平均法、中值滤波法进行滤波处理，并计算图像如下性能指标：均方根误差（RMSE）、信噪比（SNR）、峰值信噪比（PSNR）、平均绝对误差（MAE）； 4、应用 Roberts 梯度法、Sobel 算子和拉普拉斯算子进行图像锐化，并比较结果。 二、MPEG7 中颜色布局特征描述算法，试根据一幅 256*256 RGB 彩色图像，将 整副图像平均分成 64 块，计算每一块中所有像素各颜色分量的平均值，以 此作为该块的代表颜色（主颜色），将各块的平均值数据进行 DCT 变换，通 过之字形扫描和量化，取出 3 组颜色 DCT 变换后的低频分量，构建该图像 的颜色布局描述符。（30 分） 三、如果一幅图像灰度级用 8 个待编码的符号 m0,……,m7 来表示

图形图像处理，这个应用程序不仅演示了使用微软基础类的基础知识，也是编写应用程序的起点。

数字图像处理，消除原图像红框（基于两种颜色空间rgb、hsv方案），并实现简单物体识别 代码中识别部分使用hsv颜色空间，使用rgb颜色空间方案仅供对比参考，由于没有做自动阈值适应，所以代码只能识别最后两张图的物体，使用者可按照需要自行修改代码

此文件为opencv在MFC上显示图像的源代码文件（环境为VS2013+opencv3.0），具有打开文件夹，简单图像处理，保存处理后的图片到指定文件夹等功能

ImageProcessing-Python 该资源为作者在CSDN的撰写Python图像处理文章的支撑，主要是Python实现图像处理、图像识别、图像分类等算法代码实现。该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望该资源对您有所帮助，一起加油！ 前文参考： 希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~ 原博客参考地址： 后续会尝试结合深度学习进行更深入的研究。 CSDN Eastmount 杨秀璋 2021-05-09 效果图：