图像处理常用算法

数字图像处

数字图像算法整理

1. 图像锐化

2. H=imread('C:\Users\home\Pictures\zhengqiji.jpg'); 3. H=rgb2gray(H); 4. [M,N]=size(H);

5. G2=H;B2=H;g=0;K=A;gmax=0;

6. --------------------用索贝尔算子对图像锐化------------------------- 7. for i=2:M-1

8. for j=2:N-1

9. GX2=(H(i+1,j-1)+2*H(i+1,j)+H(i+1,j+1))-(H(i-1,j-1)+2*H(i-1,j)+H(i-1,j+1)); 10. GY2=(H(i-1,j+1)+2*H(i,j+1)+H(i+1,j+1))-(H(i-1,j-1)+2*H(i,j-1)+H(i+1,j-1)); 11. 12. 13. 14. 15.

G2(i,j)=abs(GX2)+abs(GY2); if G2(i,j)>0 B2(i,j)=1; else B2(i,j)=0;

end

16.

数字图像处

数字图像算法整理

1. 图像锐化

2. H=imread('C:\Users\home\Pictures\zhengqiji.jpg'); 3. H=rgb2gray(H); 4. [M,N]=size(H);

5. G2=H;B2=H;g=0;K=A;gmax=0;

6. --------------------用索贝尔算子对图像锐化------------------------- 7. for i=2:M-1

8. for j=2:N-1

9. GX2=(H(i+1,j-1)+2*H(i+1,j)+H(i+1,j+1))-(H(i-1,j-1)+2*H(i-1,j)+H(i-1,j+1)); 10. GY2=(H(i-1,j+1)+2*H(i,j+1)+H(i+1,j+1))-(H(i-1,j-1)+2*H(i,j-1)+H(i+1,j-1)); 11. 12. 13. 14. 15.

G2(i,j)=abs(GX2)+abs(GY2); if G2(i,j)>0 B2(i,j)=1; else B2(i,j)=0;

end

16.

基于opencv的use摄像头视频采集程序 ........................................................................... 1 基于opencv的两个摄像头数据采集.................................................................................. 3 能激发你用代码做视频的冲动程序 ................................................................................... 6 图像反转（就是把黑的变白，白的变黑）........................................................................11 图像格式的转换 ............................................................................................................. 12 从摄像头或者AVI文

1. 读入并显示一幅图像

clear %清除所有的工作平台变量 close all %关闭已打开的图形窗口

I=imread ('pout.tif'); %读取图像pout.tif(该图像是图像处理工具箱自带的图像)，

%存储在一个名为I的数组中

imshow(I) %显示图像I

2. 检查内存中的图像

whos %查看图像数据I是如何存储在内存中的。

3. 实现直方图均衡化

figure %生成一个新的图形窗口，避免后面的图像覆盖前面图像的显示 imhist(I) %创建描述图像I灰度分布的直方图 I2=histeq(I); %将图像的灰度值扩展到整个灰度范围，从而提高图像数组I的对比度。 figure,imshow(I2) %显示修改过的图像I2

figure,imhist(I2) %显示拓展后的灰度值的分布情况

4. 保存图像

imwrite(I2,'pout.png'); %将图像I2以PNG图像文件格式保存到磁盘

5. 检查新生成文件的内容

imfinfo('pout2.pn

本科毕业论文

(科研训练、毕业设计)

题 目：DSP 图像处理算法的实现-III姓

名：翁彬彬

学

院：信息技术与科学学院 系：电子工程系

专 业：电子信息工程专业 年 级：2004 学

号：04140059

指导教师（校内）：杨涛 职称：教授 指导教师（校外）：

职称：

2008 年

5 月

20

日

1

摘要 本文研究的是基于 TI 公司DSP 硬件平台的数字图像处理技术。考

虑到可移植性，采用 C 语言编写代码。采用空域法设计图像处理的算法，所涉 及运算包括卷积，相关，中值滤波等。由于图像处理要处理大量的数据，需用 DSP 处理器来提高效率。TMS320C6000 系列 DSP 是 TI 公司最新推出的一种 并行处理的数字信号处理器，其特有的代码优化器也使得 C 优化更加方便。我 们根据 TMS320C6000 系列的结构特点，对 C 代码进行一系列优化，例如：选 用适当的编译器选项，内联函数的使用，字处理技术，打开循环，流水线技术， 线性汇编等一系列方法对 C 代码进行优化，从而极大地提高了数字图像处理的 工作效率。

关键字 数字图像处理 TMS320C6000 系列 DSP C 语言优化

Abstract: In this thes

FPGA图像处理

第2卷 第5期 光 学 与 光 电 技 术 Vol. 2, No. 5 文章编号 1672-3392(2004)05-0061-04

基于FPGA的图像预处理滤波算法

尹业宏 王 涛 陈 颖

（华中科技大学光电子工程系 武汉 430074）

摘 要 论述了现场可编程逻辑门阵列（Field Programmable Gate Array，FPGA）在实时数字图像处理中的应用，同时给出了滤波算法的基本原理、系统的组成框图、VHDL程序的流程图等，图像处理的速度能满足实时性的要求。 关键词 现场可编程逻辑门阵列；VHDL；实时图像处理；并行处理 中图分类号 TN911.73 文献标识码 A

括高斯滤波和高通滤波处理。

１　　前　　言　

对计算机视觉、多媒体应用、通信技术等领域来说，实时的数字图像处理是其中的重点学科之一。传统的前端数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）算法，例如FFT、FIR、IIR滤波器，大多都是利用ASIC或者PDSP来构建的，在硬件的实现中很难满足实时性的要

FPGA图像处理

第2卷 第5期 光 学 与 光 电 技 术 Vol. 2, No. 5 文章编号 1672-3392(2004)05-0061-04

基于FPGA的图像预处理滤波算法

尹业宏 王 涛 陈 颖

（华中科技大学光电子工程系 武汉 430074）

摘 要 论述了现场可编程逻辑门阵列（Field Programmable Gate Array，FPGA）在实时数字图像处理中的应用，同时给出了滤波算法的基本原理、系统的组成框图、VHDL程序的流程图等，图像处理的速度能满足实时性的要求。 关键词 现场可编程逻辑门阵列；VHDL；实时图像处理；并行处理 中图分类号 TN911.73 文献标识码 A

括高斯滤波和高通滤波处理。

１　　前　　言　

对计算机视觉、多媒体应用、通信技术等领域来说，实时的数字图像处理是其中的重点学科之一。传统的前端数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）算法，例如FFT、FIR、IIR滤波器，大多都是利用ASIC或者PDSP来构建的，在硬件的实现中很难满足实时性的要

摘 要

摘 要

视频图像处理技术广泛用于工业、安全、医疗、管理等领域。运动目标的检测和跟踪是图像处理技术在视频序列图像处理方面的一个重要应用，在航天、交通、机器人视觉、视频监控、公共场所客流数据监测等场合发挥着重要作用。

本文介绍了一种基于MATLAB的简易的从视频播放的帧图像中找出目标图像，并进行视频跟踪的实现方法。通过对图像进行阈值处理（图像分割），再对分割后的图像求取形心，以对目标图像进行定位，并最后找到各幅帧图像的目标位置的方法，从而实现对100帧视频图像的实时跟踪。

关键词：目标检测；阈值处理；视频序列目标跟踪；形心估计

I

ABSTRACT

ABSTRACT

Video image processing technology is widely used in industrial, security, health care, management and other fields. Motion target detection and tracking is image processing technology in video sequence is an important application in image

摘 要

摘 要

视频图像处理技术广泛用于工业、安全、医疗、管理等领域。运动目标的检测和跟踪是图像处理技术在视频序列图像处理方面的一个重要应用，在航天、交通、机器人视觉、视频监控、公共场所客流数据监测等场合发挥着重要作用。

本文介绍了一种基于MATLAB的简易的从视频播放的帧图像中找出目标图像，并进行视频跟踪的实现方法。通过对图像进行阈值处理（图像分割），再对分割后的图像求取形心，以对目标图像进行定位，并最后找到各幅帧图像的目标位置的方法，从而实现对100帧视频图像的实时跟踪。

关键词：目标检测；阈值处理；视频序列目标跟踪；形心估计

I

ABSTRACT

ABSTRACT

Video image processing technology is widely used in industrial, security, health care, management and other fields. Motion target detection and tracking is image processing technology in video sequence is an important application in image

2012-2013学年度第二学期

数字图像处理课程设计

题目： 常用图像去模糊算法分析与对比

院 系： 自动化学院 专 业： 自动化 班 级： 控实1001班 姓 名： 朱延俊 学 号： U201014240 指导教师： 谭山 报告时间： 2013.6.24

由于光学系统的装配、拍摄对焦不准或拍摄时的移动等均会使图像模糊，对诸如红外成像系统等离散成像系统，探测单元的非点元性质是图像模糊的重要原因之一，这些模糊图像一般可以用卷积过程描述。

图像复原的基本问题是去模糊，即依据某种模糊和噪声降质的观测来估计原来的图像。反卷积是使模糊的图像复原的基本方法，如果成像系统的模糊函数已知，则去模糊成为常规的反卷积问题，否则，是盲解卷积问题。一般的，模糊函数是一个低通滤波器，使输入图像的高频成分收到抑制甚至丧失。反卷积是逆过程，需要恢复低频信息并找回丢失的高频成分。噪声的存在将可能使反卷积的结