本文首先研究使用Python语言和OpenCV对数字高程图DEM，运用高斯核、阈值化、以及形态学中的开运算、闭运算、对图像进行分割、边缘提取、提取建筑物轮廓，并将其组织成顶点和线段的矢量格式，输出成为矢量化数字地图。然后输出XML格式文件保存矢量化数据[2]。 关键词：图像矢量化;数字高程图；python；OpenCV;轮廓处理 1 前言 1.1图像与图像处理简介 在社会生活中，图像处理有着广泛的应用，人们可以通过图像获取很多日常生活中的一些重要信息，而由于社会的科技迅速发展，图像信息处理的技术也发展得越来越快，并且涉及到了日常生活中的方方面面，如科研、工业、农业现代化、军事国防、医疗卫生、公安机关、制造业等等多个领域，并且图像处理也涉及到了很多学科、如计算机科学、数学、物理、模式识别、人工智能、深度学习等，所以图像处理是一门具有交叉性很强的学科、并且能够与很多学科的融合并促进相关学科的发展。 2 相关工作 1. 工欲善其事必先利其器，由于需要使用Python OpenCV进行图像的操作，所以一开始需要先了解python的相关的使用语法以及编译器方面的使用，还有OpenCV的安装，然后才能更加顺利的开始进行接下来的步骤。 2. 需要对模式识别与图像处理的项目内的具体要求的方法进行初步了解，然后再进行深入的学习和掌握，所以需要对《OpenCV-Python-Tutorial-中文版》本书的相关知识进行学习并自己实践一番。如图像的基本操作、平滑、阈值化、形态学转换中的开运算、闭运算，以及轮廓处理的相关知识。 3. 对相关要求使用Python进行实现，并调试运行，查看相应的效果，最后输出XML文件存矢量化数据。

图像处理中可用的图库，进行图像检索和分割的标准图库

提出了一种基于深度学习的单幅图像去雾算法。利用卷积神经网络,通过学习雾天图像与清晰图像的YUV(Y代表的是亮度,UV代表的是彩度)各个通道之间的映射关系实现去雾。网络结构由两个相同的特征模块组成,主要包括多尺度卷积、卷积和跳跃连接结构。实验结果表明,无论是针对合成雾天图像数据集还是针对自然雾天图像数据集,所提去雾算法恢复的图像皆具有较高的清晰度和对比度,在主观评价和客观评价上均优于其他对比算法。

形态学处理＆图像分割，MATLAB程序

为进一步提高红外与可见光融合图像的细节信息,并降低伪影和噪声,提出一种基于ResNet152深度学习模型的红外与可见光图像融合算法。首先,将红外与可见光图像分解成低频部分和高频部分;然后,运用平均权重策略对低频部分进行融合,生成新的低频部分,使用ResNet152网络对高频部分进行特征提取,得到多个特征层,对特征层分别进行L1正则化、卷积运算、双线性插值上采样和最大选择策略得到最大权重层,由最大权重层和高频部分相乘得到新的高频部分;最后,由新的低频部分和高频部分对图像进行重建,获得融合后的红外与可见光图像。实验结果表明,该算法在保留图像显著特征的同时使融合图像获得了更多的细节纹理信息,且有效地降低了伪影和噪声,其主观评价和客观评价都优于对比算法。

数字图像处理的图片.zip

图像处理图像分析的关键步骤。对传统的图像分割方法和近年来出现的一些新方法进行了综述。具体介绍了基于区域的分割方法、基于边界的分割方法，基于区域和边界技术相结合的分割方法及基于特定理论的分割方法。

本文档为《数字图像处理(第四版)》冈萨雷斯——图像分割的讲义，仅供大家参考学习。

入门MATLAB图像处理图像类型转换，包括详细的代码资料和讲解注释。

数字图像处理方法的研究源于两个主要应用领域：其一是为了便于人们分析而对图像信息进行改进；其二是为例机器自动理解而对图像数据进行存储、传输及显示。