包括图像平滑、图像增强、图像边缘检测、图像阈值化、图像细化、面积测量、区域边界提取和周长计算。 描述 中国科技大学图像测量的五个实验，包括图像平滑、图像增强、图像边缘检测、图像阈值化、图像细化、面积测量、区域边界提取和周长计算。 实验一 图像平滑和图像增强 实验包括图像平滑和图像增强。分别采用空间邻域平均、中值滤波、最大值和最小值滤波等方法实现对采集到的灰度图像的平滑处理，并利用空域图像锐化方法。锐化图像（其中 α 是用于控制锐化程度的可选因素）以去除噪声并增强细节信息，例如图像的轮廓边缘。 实验2 图像边缘检测 本实验中图像边缘检测采用一阶微分算子priwitt算子和平滑算子对实验1中平滑增强的灰度图像进行边缘检测。 实验 3 图像阈值化和图像细化 这个实验是图像的阈值化和细化。它主要利用图像的灰度直方图来确定相应的分割阈值，并将图像划分为物体和背景。在本实验中，我们使用 S.Watanabe 方法选择阈值对图像进行二值化，并使用 Deutsch 方法对二值化图像进行细化。 实验 4 面积测量 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

针对探究移动医疗与智能手机相结合的新模式，提出了一种基于视频的能够实时计算血液流速的测量方法。该方法通过利用手机摄像头采集指端视频，经过高斯平滑处理及下采样实现图像压缩，进而对压缩后的图像进行相邻两帧之间光流速度的计算；针对光照强度和运动速度变化较大的情况，提出了一种改进的光流算法。实验结果表明，该方法能方便、无创伤地检测出血液的实际移动速度，并可通过速度曲线反映出一个人的血管弹性的好坏。

本代码主要是根据论文Image Smoothing via L0 Gradient Minimization 中提及的算法实现的L0测度下的图像平滑，其利用C++实现的。

分成了三个部分，第一个是最基本的邻域处理，第二个是生成模板，最后一个是卷积

在MATLAB环境下，对二维图像进行双边滤波，可在平滑图像噪声的同时有效地保护图像的边缘信息。

(1)数字图像矩阵傅立叶变换(2)图像压缩(3)增强图像对比度(4)直方图均匀化(5)图像样本增强(6)图像滤波(7)图像均值滤波(8)图像自适应魏纳滤波(9)5种梯度增强法图像锐化(10)图像的高通滤波和掩模处理(11)图像平滑处理(12)图像锐化处理(13)通过白化对图像进行预处理