I数字图像处理期末考试数字图像处理期末考试题目题目图像分割算法研究与实现图像分割算法研究与实现专业班级专业班级1111通信工程一班通信工程一班姓名姓名学号学号成绩I目目录录摘要:.11前言22图像分割...本科毕业设计(论文)开题报告本科毕业设计(论文)开题报告学院电子工程学院专业电子科学与技术班级
图像拼接算法的研究Tag内容描述:
1、摘 要要 近年来,计算机技术网络技术和通讯技术的飞速发展.通过网络资源对图 像信息进行传送也已经变得越来越普遍.正因为如此,图像的安全与保密问题也 显得越来越重要.相对于声音文字等信息来说,图像包含着更多的的信息量. 因此,图像安全问题成为。
2、融合图像质量的好坏 起到非常重要的作用.图像融合是以图像为主要研究内容的数据融合技 术,是把多个不同模式的图像传感器获得的同一场景的多幅图像或同一传 感器在不同时刻获得的同一场景的多幅图像合成为一幅图像的过程. MATLAB小波分析工具箱提。
3、采用常用的图像压缩算法对图像进行压缩,基 本的设计内容和要求如下: 1熟悉一种图像处理软件和图像压缩算法; 2撰写合理通顺的开题报告一份; 3翻译 1.5 万字符的英文资料; 4设计人机界面,当打开原始图像后,能按照算法对图像进行压缩; 。
4、 . 15 3 最佳 Sobel 边缘检测方法 18 3.1 Sobel图像边缘检测方法. 18 3.2 改进的 Sobel边缘检测方法 18 3.3 Sobel算子的最佳阈值选取. 19 4 基于 Matlab 的实验结果与分析 22 4。
5、 外文出处 : Multifocus Image Fusion Algorithms Research Based on Curvelet Transform 附 件 : 1.外文资料翻译译文; 2.外文原文 指导教师评语: 签名: 年 月。
6、基本要求教师填写:主要包括毕业设计相关环节的任务要求主要技术参数或 指标主要遵循的学术规范毕业设计所体现的本专业的训练要求等 . 该毕业设计题目适合于通信工程或电子信息工程专业学生.MA TLAB仿真是用于数字图像处理 算法研究的一种有效的。
7、用;然后,熟悉和掌握数字 图像边缘检测算法的基本原理和实现方法, 并在此基础上掌握用 MATLAB 实现该 算法. 3主要任务: a学习和掌握数字图像边缘检测算法的基本原理和技术方案 b熟练掌握 MATLAB 软件在通信中的应用 c使用 M。
8、ion for Digital Image 键入文字 I 摘要摘要 数字图像的去噪是图像处理邻域一个重要的分支.近年来随着计算机技术的高速发 展,人们对图像质量的要求越来越高,图像噪声的处理已经成为了研究的一个热点. 本论文通过分析与处理有。
9、文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不存在抄袭情况,论文中不包 含其他人已经发表的研究成果,也不包含他人或其他教学机构取得的研究成果. 作者签名: 日 期: 毕业论文设计使用授权的说明毕业论文设计使用授权的说明 本人了解并遵守衡水学院有关。
10、为全面更为可靠的 图像描述.目前图像融合技术已经广泛应用于遥感医学计算机视觉军事等 方面. 图像融合从抽象层次上分为:像素级特征级和决策级图像融合.本论文主 要研究像素级图像融合,研究重点是基于框架小波变换的图像融合.首先介绍了 图像融合的。
11、知,人类所获取的信息 70以上来自视觉,人类通过自己的双眼所观察到的世界 进行缜密的分析和思考之后,推动了科技的进步,也推动了整个世界的发展.图像中包含了 人类所需要的感知世界,进而认识世界改造世界的大部分信息量.图像处理就是对图像进 行加。
12、计算机对图像进行定量分析,把 不同类别的目标区分出来的一种图像处理方法.相对于早期的人工标注法和基于内容的 图像索引法,基于图像内容的图像分类方法可以较好地构建与人们认知一致的语义,并 达到较高的准确率.所以高效的图像分类算法成为了当下的研。
13、义选题的背景和意义 现今图像分类是很多领域都需要研究的问题, 图像分类技术已经广泛应用于现代社会生产生活的 方方面面,与我们的生活息息相关,应用广泛.特别是图像的合理分类对提高基于内容的图像检索结 果的准确性具有十分重要的作用.随着计算机技。
14、或椒盐噪声进行仿真去噪,通过分析仿真结果得出:均值滤波是典型的线性滤 波,对高斯噪声抑制是比较好的;中值滤波是常用的非线性滤波方法,对椒盐噪 声特别有效;维纳滤波对高斯噪声有明显的抑制作用;对小波系数进行阈值处理 可以在小波变换域中去除低幅。
15、业设计论文开题报告内容:主要包含选题的背景和意义;研究的基本内容和拟解决的主要问题;研究 方法及措施;研究工作的步骤与进度;主要参考文献等项目 1.选题的背景和意义选题的背景和意义 随着互联网技术的迅速发展,网络中的数字图像呈爆炸性增长,图。
16、综述 . 4 2.3 阈值法 . 4 2.4 基于边缘检测的分割方法 8 2.5 基于区域的分割方法 11 3图像分割方法详述 12 3.1 图像分割方法 . 12 3.2 图像分割方法实现 12 4实验结果及分析 14 4.1 实验结果 。