冈萨雷斯数字图像处理matlab版源代码(冈萨雷斯数字图像处理答案)

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本文目录一览：

• 1、数字图像处理图片素材-数字图像处理的基本步骤
• 2、图片中有摩尔波纹,用MATLAB怎么处理掉???
• 3、matlab中,我想把图像中每个白色的圈单独提取出来,并知道其中每一点的坐...
• 4、matlab中如何把边缘检测出来的图像进行直线拟合
• 5、冈萨雷斯的数字图像处理matlab版第三版有吗
• 6、matlab图像处理,对一幅图像做傅里叶变换,去掉细节部分留下轮廓部分...

数字图像处理图片素材-数字图像处理的基本步骤

1、图像的数字化过程主要分采样、量化与编码三个步骤。采样的实质就是要用多少点来描述一幅图像，采样结果质量的高低就是用前面所说的图像分辨率来衡量。量化是指要使用多大范围的数值来表示图像采样之后的每一个点。

2、包括3个步骤：采样、量化、压缩编码 采样：采样的实质就是要用多少点来描述一幅图像，采样结果质量的高低就是用前面所说的图像分辨率来衡量。

3、图像获取是数字图像处理的第一步处理。图像获取与给出一幅数字形式的图像一样简单。通常，图像获取阶段包括图像预处理，譬如图像缩放。图像增强是对一幅图像进行操作，使其结果在特定应用中比原始图像更适合进行处理。

4、数字处理常用的方法有：图像变换、图像编码压缩、图像增强和复原、图像分割。图像变换：由于图像阵列比较大，如果直接在空间域中进行图像处理，这样涉及的计算量会比较大。

图片中有摩尔波纹,用MATLAB怎么处理掉???

1、这种是一种周期噪声，在频域某个频率处较大，把该频率抑制掉即可。

2、选取部分斜条纹，建立选区，自定义图案，新建图层，填充自定义图案，以填充层建立选区，扩大1像素，选中图像图层，填充，内容识别，取消选区，删除自定义图案图层，完成。

3、在相应得文件夹存储得位置里，找到我们需要处理图片得应用小程序，鼠标双击启动并运行此软件。

4、用软件处理。如Nikon Capture或Photoshop插件（低通滤波器――用滤镜线性过滤）等，消除最终影像上出现的任何摩尔波纹。 改变一下压缩算法。

matlab中,我想把图像中每个白色的圈单独提取出来,并知道其中每一点的坐...

1、如图所示，假设需要获取椭圆圈内的最大极值点的坐标。显然，该函数图象上点的分布十分密集，为了能够拾取到正确的点，需要放大图像。使用放大图像按钮，框选需要放大的区域。

2、把这些点的所有坐标存入数组xy，假设圆心为（x0，y0）半径r，节点数为n，xy的第一列为x坐标，第二列为y坐标。

3、如果是二值图像，就遍历图像的每一列，数出白色像素的个数，这样1：n列就对应n个数值，画图即可。灰度图像的话，需要取一个阈值决定白色像素的范围；彩色图像的话，也是类似，要决定在什么范围内是白色像素。

4、那个是取点工具。然后用那个工具点图像上的点就能读出该点的坐标值了。 MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。

5、如果是三维图，再加上个z=get(obj(1)，zdata)。x、y、z就是你所需要的坐标数据 Matlab中图片保存的5种方法 使用imwrite 函数。使用 imwrite(img，result.jpg)； 这种方法保存图像大小和显示的大小事一样的。

matlab中如何把边缘检测出来的图像进行直线拟合

matlab 自带有cftool toolbox。在command window里面输入 cftool，回车就能打开工具箱了。如下图：可以看到左边有x data， y data， z data； 如果是二维拟合，那么只需要x，y， 三维拟合就需要增加z data。

可以考虑把它变成一个规划问题。我的想法是把你得到的曲线化为一个离散函数，然后采用matlab里面的求解线性回归函数用一条直线去拟合它，得到的直线即为你所需的逼近直线。若有帮助或不明白请追问。

可以使用bwboundaries提取边缘节点曲线，然后用样条函数进行曲线拟合插值。

冈萨雷斯的数字图像处理matlab版第三版有吗

链接：提取码： emat 图像处理实际上就是数字图像处理，是把真实世界中的连续三维随机信号投影到传感器的二维平面上，采样并量化后得到二维矩阵。

还是先从第三版开始吧，跟第二版入门难度一样。先浏览有个大致印象后，再用MATLAB版上手，不动手光看书不理想。实际上二者差别没有那么大，哪个都可以，看自己的基础了。

数字图像处理冈萨雷斯第四版更好。根据查询相关资料信息显示，数字图像处理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。

matlab图像处理,对一幅图像做傅里叶变换,去掉细节部分留下轮廓部分...

图像的细节对应的是高频部分，轮廓对应的是图像的低频部分，所以要留下轮廓的话应该去掉高频，结果是图像被模糊了。

做二维傅里叶变换，用matlab直接把图像读进去然后用fft2函数变换就行了。

傅里叶逆变换，是傅里叶变换的逆操作，将频谱图像转换为原始图像的过程。通过傅里叶变换将转换为频谱图，并对高频（边界）和低频（细节）部分进行处理，接着需要通过傅里叶逆变换恢复为原始效果图。

熟悉MATLAB软件的使用。 掌握频域图像分析的原理及数学运算。

冈萨雷斯版图像处理里面的解释非常形象：一个恰当的比喻是将傅里叶变换比作一个玻璃棱镜。棱镜是可以将光分解为不同颜色的物理仪器，每个成分的颜色由波长（或频率）来决定。

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