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

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。

基于对话框的MFC程序，用Opencv 实现了图像的加载、放大、反转、滤波、直方图、霍夫变化、距离变化、形态学操作等。

Visual C++数字图像处理[谢凤英]代码 多多指教

数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响：一是计算机的发展；二是数学的发展（特别是离散数学理论的创立和完善）;三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。

12个章节的ppt,是老师用来上课的，内容很多，希望对大家有所帮助。

《精通Visual+C++数字图像处理典型算法及实现》源代码，本来想和书一起上传的，可是不让上传大于15M的资源。代码都能直接运行的。