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圖像處理算法，圖像處理中的算法

來源：整理時間：2023-08-24 20:44:47 編輯：智能門戶手機版

本文目錄一覽

1，圖像處理中的算法
2，基于MATLAB的圖像對比度處理有那些算法呀
3，圖像處理算法怎么學(xué)
4，數(shù)字圖像處理中的FFT算法是如何實現(xiàn)的求代碼
5，有關(guān)fpga的圖像處理算法
6，在圖像處理中有哪些算法

1，圖像處理中的算法

貌似不是C++

圖像處理中的算法

2，基于MATLAB的圖像對比度處理有那些算法呀

imadjust,這個函數(shù)能滿足一般的需求。或者直方圖均衡化，histeq

試試讀入圖片后先im2double，再進行計算，否則很容易溢出。

基于MATLAB的圖像對比度處理有那些算法呀

3，圖像處理算法怎么學(xué)

圖像處理算法，建議通過OpenCV 和 Matlab圖像處理實驗開始，通過對圖像的各種處理，理解和掌握圖像處理的效果。

多了：圖像分割、增強、濾波、形態(tài)學(xué)，等等，推薦看數(shù)字圖像處理那本厚書

圖像處理算法怎么學(xué)

4，數(shù)字圖像處理中的FFT算法是如何實現(xiàn)的求代碼

你說的其實是如何對一個二維信號做FFT吧？去搜一個一維的FFT代碼，滿世界都是，然后對所有行做一次，對所有列再做一次，就搞定。

哪個語言。

圖像互相關(guān)算法就是計算兩幅圖像相關(guān)系數(shù) 的方法，常用于圖像匹配。例如同一目標(biāo)物，被拍了兩張照片，要把兩張照片“對齊",可以給出不同的對位，計算相關(guān)系數(shù)，相關(guān)系數(shù)最大的對位就是最佳對齊。相關(guān)系數(shù)計算和褶積計算可以用到傅里葉變換。fft 是快速傅里葉變換。fft 要求離散點為 2 的整次方點，例如1024，2048....,它利用系數(shù)的對稱性，省去大量計算時間。關(guān)于圖像匹配互相關(guān)算法，網(wǎng)上好像很多。fft 是老技術(shù)，程序也能找到。（隨便找了一篇）圖像匹配最大互相關(guān)算法的專用asic硬件實現(xiàn)方式研究見參考資料。

5，有關(guān)fpga的圖像處理算法

不管什么算法其實就是一些加、減、乘、除法；FPGA是天生的并行結(jié)構(gòu)，它有很多硬件乘法器，所以決定了它是做高速算法運算的最佳選擇。不同的FPGA運算速度不同，內(nèi)部的硬件資源也不同，內(nèi)部的DSP塊也不同。 “怎樣在FPGA里用硬件實現(xiàn)圖像的算法”推薦你去看一下《現(xiàn)代DSP技術(shù)》，它介紹了用FPGA做數(shù)字信號處理的系統(tǒng)方法。結(jié)合DSP Builder和Matlab等工具可以輕松完成圖像處理算法。用FPGA做圖像處理有現(xiàn)成的IP core可以使用，比如FFT,FIR 2D,CIC，CSC,Median Filter 2D，Dhroma Resmapler等等。其它沒有的算法都可以通過工具軟件用硬件實現(xiàn)。因為是并行結(jié)構(gòu)其速度一般比DSP等快一些，比如在CYCLON II上做一個1024點16位的定點FFT只需要601個時鐘周期。而一個16位的FIR只需要一個時鐘.

首先，建議把數(shù)電的基礎(chǔ)看下，側(cè)重于基本的邏輯元器件，尤其是鎖存器，觸發(fā)器等概念給清晰了。這個因為學(xué)過，去圖書管上兩三個星期的晚自習(xí)就可以了。主要是為了強化下數(shù)字邏輯思維。然后，學(xué)習(xí)verilog語法，學(xué)的過程中每天堅持練習(xí)編寫code，verilog比較好學(xué)，入門一個月就夠了。以上兩件事是屬于基礎(chǔ)，你一個月的時間就夠了。最后，你可以看你的圖像處理算法了，算法是需要研究查找各種資料的，研究起來時間比較多，也比較枯燥，這時候你可以對你每天的時間進行劃分，一段時間研究算法，一段時間看fpga設(shè)計的相關(guān)書籍，關(guān)鍵是要自己編代碼，在這過程中再有哪些數(shù)電或基礎(chǔ)知識不清楚再去查找就是了。記住練習(xí)編程要堅持，遇到問題要多問，多研究，當(dāng)你算法研究到心里有譜的時候，你的rtl編碼能力也就差不多了，就可以編寫你的圖像處理算法了。note：研究生的時間過的很快，但是時間也不端，盡量合理利用時間，學(xué)習(xí)東西要有調(diào)理，先學(xué)什么后學(xué)什么自己多想想，然后按照計劃執(zhí)行就行。

6，在圖像處理中有哪些算法

太多了，去找本書看看吧！給個大概的介紹好了圖像處理主要分為兩大部分：1、圖像增強空域方法有直方圖均衡化灰度線性變化線性灰度變化分段線性灰度變化非線性灰度變化（對數(shù)擴展指數(shù)擴展）圖像平滑領(lǐng)域平均法（加權(quán)平均法非加權(quán)領(lǐng)域平均法）中值濾波圖像銳化 Roberts算子 Sobel算子拉普拉斯算子頻域方法有低通濾波理想低通濾波巴特沃斯低通濾波指數(shù)低通濾波梯形低通濾波高通濾波理想高通濾波巴特沃斯高通濾波指數(shù)高通濾波梯形高通濾波彩色圖像增強（真彩色、假彩色、偽彩色增強）2、圖像模糊處理圖像模糊處理運動模糊（維納濾波最小均方濾波盲卷積 …… ）高斯模糊（維納濾波最小均方濾波盲卷積 …… ）圖像去噪處理高斯噪聲（維納濾波樣條插值低通濾波 …… ）椒鹽噪聲（中值濾波 …… ）

圖像處理基本算法操作從處理對象的多少可以有如下劃分：一）點運算：處理點單元信息的運算二）群運算：處理群單元（若干個相鄰點的集合）的運算1.二值化操作圖像二值化是圖像處理中十分常見且重要的操作，它是將灰度圖像轉(zhuǎn)換為二值圖像或灰度圖像的過程。二值化操作有很多種，例如一般二值化、翻轉(zhuǎn)二值化、截斷二值化、置零二值化、置零翻轉(zhuǎn)二值化。2.直方圖處理直方圖是圖像處理中另一重要處理過程，它反映圖像中不同像素值的統(tǒng)計信息。從這句話我們可以了解到直方圖信息僅反映灰度統(tǒng)計信息，與像素具體位置沒有關(guān)系。這一重要特性在許多識別類算法中直方圖處理起到關(guān)鍵作用。3.模板卷積運算模板運算是圖像處理中使用頻率相當(dāng)高的一種運算，很多操作可以歸結(jié)為模板運算，例如平滑處理，濾波處理以及邊緣特征提取處理等。這里需要說明的是模板運算所使用的模板通常說來就是nxn的矩陣（n一般為奇數(shù)如3,5,7,...），如果這個矩陣是對稱矩陣那么這個模板也稱為卷積模板，如果不對稱則是一般的運算模板。我們通常使用的模板一般都是卷積模板。如邊緣提取中的sobel算子模板。