数字图像处理第四版答案 (完整版)数字图像处理试卷及答案 《数字图像处理》试题及答案

基于MATLAB软件，对两幅图像找出不同点。利用MATLAB导入图像，进行灰度处理、黑边处理,利用边缘检测找出不同处利用C均值聚类算法将不同点在原图相处圈出。

DFT的matlab源代码包括数字图像处理 数字图像处理实验1 2 3 4 实验1：从bmp图像读取二进制数据。 实验2：DCT，IDCT和DFT，IDFT的实现。 实验3：使用Haar Wave实现GaussianFilter，MeanFilter，MedianFilter，Sobel运算符和DWT，IDWT。 实验4：前向目标和背景分割的视频处理。

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针对融合后的医学图像时常存在细节纹理不够清晰的问题，本文提出一种新的基于非下采样剪切波变换（Non-Subsampled Shearlet Transform，NSST）的医学图像融合算法，对多模态医学影像进行融合，增强细节结构提取的能力，提高图像融合质量，为医疗诊断提供依据.首先，将已配准的源图像进行NSST分解，得到低频子带和一系列高频子带；其次，对于低频子带系数，提出利用局域平均能量与局域标准差的合成值进行子带之间选择的融合策略，有利于完整保存基础信息，对于高频子带系数，利用改进的拉普拉斯能量和（New Sum of Modified Laplacian，NSML）的方法进行融合；接着，将融合过后的低、高频子带进行NSST的逆过程变换，从而得到融合之后的图像；最后，在灰度和彩色医学多模态图像上进行大量的实验，并选择信息熵（IE），空间频率（SF），标准差（SD）和平均梯度（AG）对融合后的图像进行质量评价.仿真结果表明，本文算法在主观视觉效果以及客观评价指标上均取得较大改善.与其他算法相比，信息熵，标准差，空间频率和平均梯度的平均值分别提高了2.99%，4.06%，1.78%和1.37%，融合后的图像包含更丰富的细节纹理信息，视觉效果更好.

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HED算法用到的数据集

图像直方图均衡化算法matlab代码 DiscriminativeLowpassFiltering_with_CLAHE.m is the MATLAB implementation of my Masters thesis titled "Contrast enhancement with the noise removal by a discriminative filtering process", Concordia University, Montreal, Canada, 2012. In this thesis, a novel approach of low-pass filtering is developed based on multiple stages of median filtering and threshold based image clustering. The input of the filtering algorithm is a low contrast image which is first enhanced by a variant

针对Tiny YOLOv3算法在扶梯异常行为检测时存在高漏检率和低准确率的问题,提出一种改进的Tiny YOLOv3网络结构用于扶梯异常行为检测。利用K-means++算法对数据集中的目标边框进行聚类,根据聚类结果优化网络的先验框参数,使训练网络在异常行为检测方面具有一定的针对性。利用多层深度可分离卷积提取深层次的语义信息,加深特征提取的网络结构;增加一个尺度用于低层语义信息的融合,改进原有算法预测层的结构;使用GPU进行多尺度训练,得到最优的权重模型,对扶梯异常行为进行检测。实验结果表明,优化后的模型与Tiny YOLOv3相比,平均漏检率减小了22.8%,检测精度提高了3.4%,检测速度是YOLOv3的1.7倍,更好地兼顾了检测的精度和实时性。

这个是中科院刘定生老师讲授的数字图像处理课程的课件，希望对需要的同学们有一点帮助。