内容概要：本文对近年来水下图像处理与分析的研究进行了全面综述，将现有的代表性方法分为增强、去雾、降噪、分割、显著物体检测、颜色恒常性和恢复七个类别。文中讨论了各类方法的基本原理和技术细节，同时提供了未来研究的方向和挑战。主要内容包括：七种典型水下图像处理模型及其应用实例、公开可用的数据集、存在的主要问题和建议。 适合人群：从事水下视觉和图像处理的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：适用于海洋观测和资源利用领域的水下图像质量改进和特征提取，帮助研究人员理解和解决水下图像处理中的关键问题。 阅读建议：阅读过程中重点关注每类方法的具体技术和实际应用场景，同时了解未来的潜在发展方向。

Blob分析的基本思想：灰度值标识图像中相关联的物体（前景）的像素。 Blob分析的应用：在缺陷检测、OCR（光学字符识别）、感兴趣区域提取和区域特征分析等领域有广泛应用。 HALCON软件在Blob分析中的应用：获取图像、分割图像和提取特征的流程。 阈值分割：如何使用阈值算子进行图像分割，包括全局阈值和动态局部阈值的方法。 Watershed分割：讨论Watershed算法的使用，包括传统的Watershed算法和通过阈值合并盆地的方法。 形态学处理：涉及连通区域的提取、形态学算子的应用，包括经典算子（如腐蚀、膨胀、开运算和闭运算）和高级算子（如边界、骨架等）。 形态学算子的具体应用：例如何使用膨胀、腐蚀、开运算和闭运算来改善图像分割的结果。 特征提取：区域特征（如形状特征）的提取，这些特征不依赖于灰度值，用于目标物体的选择、区域分类、测量和质量检测。 区域特征的描述：包括矩特征、方向、凸状性、长度、紧密度和长方形选择等。 HALCON软件的Feature Inspection工具：检测单个区域特征或所有区域特征。 总结：文档最后回顾了Blob分析的主要步骤

5.9约束最小二乘方滤波 该方法的核心是H对噪声的敏感性问题。减少噪声的敏感性问题的一种方法以平滑措施的最佳复原为基础。意味深长的是，复原必须被手边的参量约束。因此，我们期望的是找一个最小的准则函数C，定义如下：

一、 实验内容： 线性平滑滤波实现 非线性平滑滤波实现——中值滤波 线性锐化滤波实现 非线性锐化滤波实现 二、 实验要求： 熟练掌握基于Matlab函数的空域滤波实现方法 比较体会各种空域滤波的适应场合及优缺点

基于MFC的图像处理和分析的基本算法的实现，是学习MFC编程和图像处理非常有用的代码，包括滤波，小波变换，图像分割，边缘检测以及霍夫变换等图像处理常用的技术

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数字图像处理与分析-刘定生老师 课件

数字图像处理与分析 刘定生 一到六章。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

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