数字图像处理——平滑滤波处理 数字图像处理中的平滑滤波是一种常用的图像处理技术，用于去除图像中的噪声和细节，使图像变得更加平滑。平滑滤波可以通过在图像上应用不同的滤波算子来实现。 最常用的平滑滤波器包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波。 平滑滤波在图像处理中具有广泛的应用，包括图像增强、边缘检测前的预处理、降低噪声等。选择适当的滤波器和参数取决于噪声类型、图像特点以及期望的平滑程度。 请注意，平滑滤波虽然可以减少噪声，但也会损失一些细节信息。因此，在应用平滑滤波时需要权衡平滑效果和细节保留之间的关系。

基于pytho和PYQt实现，客户端展示，包括ppt,视频演示 1. 图像文件的打开、显示与保存。 2. 图像几何变换，如放大缩小、平移、旋转、翻转等。 3. 图像像素变换，如图像合成、灰度变换、直方图计算及直方图变换等。 4. 图像去噪实现，包括中值滤波、均值滤波、空域滤波与频域滤波； 5. 图像锐化与边缘检测实现，包括算子锐化、边缘检测与提取等算法的设计与实现； 6. 图像分割方法的实现，包括阈值法、区域生长法、区域分裂与合并等； 7. 基于卷积神经网络的图像分类实现，包括使用自建卷积网络或经典神经网络对目标图像进行分类。

本书一共16章，除第0章介绍Java编程基础外，其余15章对应地编程实现了配套书《数字图像处理—原理与算法》中的所有算法，并进行相应的实验。光盘中有完解的程序代码和和应的实验图像，可直接运行。部分程序源代码来自于作者的科学研究和与公司的合作研发，具有借鉴和参考价值。本书可供电子信息、通信、计算机、自动控制、生物医学等理工科相关专业的一专科生、本科生和研究生及工程技术人员学习和参考。

比较经典的VC++数字图像处理教材配套光盘文件，其中的各种图像处理算法精简实用，是VC++图像处理的必修课程

本程序是C++源代码,主要功能是对图像进行主成份分析,从而进行图像相关处理.

图像增强器 这是用于图像文件的简单数据增强工具，旨在与机器学习数据集一起使用。 该工具将扫描包含图像文件的目录，并通过对找到的每个文件执行一组指定的扩充操作来生成新图像。 此过程使开发神经网络时可以使用的训练示例数量成倍增加，并且应显着提高所得网络的性能，尤其是在训练示例数量相对较少的情况下。 从命令行运行实用程序，如下所示： python main.py ... 参数应该是包含要扩充的图像文件的目录的路径。 该实用程序将以递归方式在目录中搜索具有以下任何扩展名的文件： jpg, jpeg, bmp, png 。 transform参数使用下表中列出的代码确定将执行哪种类型的扩充操作： 代码 描述 值示例 fliph 水平翻转 fliph flipv 垂直翻转 flipv no

以lena图像为例，C++实现了对图像对比度的拉伸

C#编写可视化界面，用插值法实现图像的旋转扭曲和水波扭曲变换。其中水波扭曲可以动态实现

数字图像处理考试题库 数字图像处理的基本步骤包括图像信息的获取、存储、处理、传输、输出和显示。数字图像处理的内容主要包括图像数字化、图像变换、图像增强、图像恢复 (复原)、图像压缩编码、图像分割、图像分析与描述和图像识别分类。 图像处理就是对图像信息进行加工处理和分析，以满足人的视觉心旦需要和实际应用或某种目的(如压缩编码或机器识别)的要求。如视频图像的高清晰化处理、医学图像的识别分类及其在疾病断中的应用，就是图像处理这两个目的的实际例子 本资源包括若干关于数字图像处理的相关考试试题，很丰富也很详细，有需要的可以下载学习。

包含五百多张救生衣图像数据，可用作深度学习模型训练，测试，yolo等目标检测或图像分割算法等