数字图像处理算法典型实例与工程案例

第1章 调试软件的使用 1 1.1 实验目的 1 1.2 关于OpenCV 1 1.3 OpenCV在VS2010中的环境配置及程序开发步骤 2 1.4 OpenCV的常用数据类型与常用操作 6 1.5 OpenCV的常用函数 8 1.6 程序在编译、链接、运行中常见错误的处理 12 1.7 实验内容 15 1.8 实验报告要求 16 第2章 图像增强 17 2.1 实验目的 17 2.2 相关基础知识 17 2.2.1 空域增强原理 17 2.2.2 频域增强原理 18 2.2.3 图像增强的典型方法 18 2.3 实验内容 23 2.4 实验报告要求 32 思考题 32 第3章 图像还原 33 3.1 实验目的 33 3.2 相关基础知识 33 3.2.1 图像退化模型 33 3.2.2 图像还原方法 34 3.3 实验内容 36 3.4 实验报告要求 47 思考题 47 第4章 图像分割 48 4.1 实验目的 48 4.2 相关基础知识 48 4.2.1 数字图像边缘检测方法 48 4.2.2 分水岭图像分割方法 50 4.2.3 基于形态学的图像分割方法 51 4.2.4 基于区域增长的分割算法 52 4.3 实验内容 52 4.4 实验报告要求 68 思考题 68 第5章 图像压缩 69 5.1 实验目的 69 5.2 相关基础知识 69 5.2.1 图像压缩基本原理 69 5.2.2 经典的图像压缩编码方法 71 5.2.3 图像压缩技术标准 72 5.3 实验内容 74 5.4 实验报告要求 86 思考题 86 第6章 图像采集 87 6.1 实验目的 87 6.2 相关实验环境设施介绍 87 6.3 实验内容 89 6.4 实验报告要求 92 思考题 92 第7章 静态视频监视下运动目标的检测 93 7.1 实验目的 93 7.2 相关基础知识 93 7.2.1 相邻帧间差法 93 7.2.2 背景减除法 95 7.3 实验内容 95 7.4 相关函数与程序阅读 102 7.5 实验报告要求 102 思考题 103 第8章 手写数字图像的识别 104 8.1 实验目的 104 8.2 相关基础知识 104 8.2.1 模式识别的基本原理 104 8.2.2 手写数字图像识别的基本原理 105 8.3 实验内容 107 8.4 实验报告要求 111 思考题 111 第9章 织物疵点检测 112 9.1 实验目的 112 9.2 相关基础知识 112 9.2.1 背景 112 9.2.2 疵点的概念 112 9.2.3 疵点的检测方法 113 9.2.4 织物疵点的检测流程 114 9.2.5 纺织工业领域的疵点检测硬件系统 115 9.2.6 相关实验环境设施介绍 116 9.3 实验内容 116 9.4 相关函数和程序阅读 121 9.5 实验报告要求 127 思考题 127 参考文献 128