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阈值分割之迭代阈值法clear,clc,close all;Image=im2double(rgb2gray(imread('lotus.jpg')));figure,imshow(Image),title('原始图像');T=(max(Image(:))+min(Image(:)))/2;%初始阈值equal=false;while ~equal ro=find(Image>=T); rb=find(Image<T); NewT=(mean(Image(ro

数字图像处理之图像分割理论理解篇1、图像分割概述目的：把图像空间分成一些有意义的区域，与图像中各种物体目标相对应。通过对分割结果的描述，可以理解图像中包含的信息（阈值分割、区域分割、边缘检测）分类依据：像素间的相似性：灰度或纹理（连续性）阈值分割，区域分裂与合并像素间的跳变性：灰度跳变或纹理结构的突变（非连续性）边缘检测和边缘跟踪结构分割：阈值分割、区域增长、边缘检测、纹理分析等非结构分割:统计模式识别、神经网络集合定义描述：（1）说明分割必须是完全的，即每个像素必须属于一个区

数字图像处理之图像复原理论理解篇一、基本概念是复原被退化的图像那么我们需要了解的是，图像是如何被退化的，要知道退化函数图像复原与图像增强的区别前者：突出图像中感兴趣的特征，衰减不需要的信息后者：针对图像的退化原因去补偿，需要对退化过程有一定的先验知识退化函数和外加噪声信息知道得越多，越容易使恢复出来的图像逼近原始图像二、图像退化模型H为降质模型1、对降质模型假设（1）H是线性的H(k1f1(x,y)+k2f2(x,y))=k1H(f1(x,y))+k2H(f2(x,y));（2）

数字图像处理之图像增强理论理解篇图像增强目的：改善图像的视觉效果，或将图像转换成一种更适合于人或机器进行分析和处理的形式图像增强方法：空间域增强：直接对图像各像素点进行处理频率域增强：对图像经过傅里叶变换后频谱成分进行处理，然后逆傅里叶变换得到所需图像。1、空间域平滑2、空间域锐化3、频率域4、彩色增强...

数字图像处理之几何变换理论理解篇几何变换，不改变图像的像素值，只是改变图像的坐标位置解题方法，求新图像与原始图像的对应坐标之间的关系1、图像平移x1=x0+a;y1=y0+b;J(i,j)=I(i-a,j-b);2、图像镜像（1）水平镜像x1=M-x0;y1=y0;J(i,j)=I(i,N-j+1);(此处要理解x,y与M,N关系，M，N是图像的行数与列数，x是列坐标，y是行坐标，水平镜像沿平行y轴方向翻转，y坐标不变，在编程时，i是行坐标，j是列坐标)（2）垂直镜像x1=x0;