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基于matlab的臉譜圖像處理與分析,基于matlab的臉譜圖像處理與分析 2.47萬字 53頁原創(chuàng)作品,已通過查重系統(tǒng)摘要 隨著數(shù)字圖像處理技術的迅速發(fā)展和提高,應用領域的不斷擴大,為了使數(shù)字圖像處理技術得到更廣泛的應用,本文針對各種臉譜圖像進行了圖像處理與分析,其研究成果為相關圖像處理提供借鑒和參考。本文利用matlab圖像處理功能,實現(xiàn)了對各種臉譜圖...


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基于MATLAB的臉譜圖像處理與分析
2.47萬字 53頁 原創(chuàng)作品,已通過查重系統(tǒng)
摘要 隨著數(shù)字圖像處理技術的迅速發(fā)展和提高,應用領域的不斷擴大,為了使數(shù)字圖像處理技術得到更廣泛的應用,本文針對各種臉譜圖像進行了圖像處理與分析,其研究成果為相關圖像處理提供借鑒和參考。
本文利用MATLAB圖像處理功能,實現(xiàn)了對各種臉譜圖像的處理。包括模擬圖像數(shù)字化、圖像類型轉換、圖像變換、圖像增強、圖像的去噪處理和圖像壓縮技術等一系列圖像預處理工作。針對臉譜圖像進行了各種邊緣提取研究,即包括Sobel算子、Prewitt算子、Roberts算子、Canny算子和LOG算子和小波變換模極大值算法。針對同一幅圖像結合以上不同算子分別進行處理,并針對上述各種邊緣檢測算法進行分析與優(yōu)劣比較。
實驗結果表明:傳統(tǒng)的邊緣檢測算子,其基本思想是利用函數(shù)的一階導數(shù)分析,因此它們計算簡單、速度較快,但對噪聲的敏感度較大;LOG算子和Canny算子都是先對圖像進行平滑去噪處理,因此會丟失一些邊緣信息,但抗噪性較強,其中Canny算子適合處理階躍性邊緣圖像,而LOG算子更擅長處理漸變性灰度圖像;小波分析檢測法,具有較強的抗噪能力,且能夠更好的保留圖像的邊緣信息,對小陣列圖像尤為適用。
關鍵詞:MATLAB軟件; 圖像處理; 邊緣檢測;小波變換
2.47萬字 53頁 原創(chuàng)作品,已通過查重系統(tǒng)
摘要 隨著數(shù)字圖像處理技術的迅速發(fā)展和提高,應用領域的不斷擴大,為了使數(shù)字圖像處理技術得到更廣泛的應用,本文針對各種臉譜圖像進行了圖像處理與分析,其研究成果為相關圖像處理提供借鑒和參考。
本文利用MATLAB圖像處理功能,實現(xiàn)了對各種臉譜圖像的處理。包括模擬圖像數(shù)字化、圖像類型轉換、圖像變換、圖像增強、圖像的去噪處理和圖像壓縮技術等一系列圖像預處理工作。針對臉譜圖像進行了各種邊緣提取研究,即包括Sobel算子、Prewitt算子、Roberts算子、Canny算子和LOG算子和小波變換模極大值算法。針對同一幅圖像結合以上不同算子分別進行處理,并針對上述各種邊緣檢測算法進行分析與優(yōu)劣比較。
實驗結果表明:傳統(tǒng)的邊緣檢測算子,其基本思想是利用函數(shù)的一階導數(shù)分析,因此它們計算簡單、速度較快,但對噪聲的敏感度較大;LOG算子和Canny算子都是先對圖像進行平滑去噪處理,因此會丟失一些邊緣信息,但抗噪性較強,其中Canny算子適合處理階躍性邊緣圖像,而LOG算子更擅長處理漸變性灰度圖像;小波分析檢測法,具有較強的抗噪能力,且能夠更好的保留圖像的邊緣信息,對小陣列圖像尤為適用。
關鍵詞:MATLAB軟件; 圖像處理; 邊緣檢測;小波變換