Digital Image Processing Spatial Domain Filtering and Smoothing

本PPT将讲解MATLAB的数字图象处理基本方法和命令，适合初学者学习使用。

冈萨雷斯编写的《数字图像处理》书中所有程序例子，提供MATLAB程序，供参考。

《数字图像处理冈萨雷斯 MATLAB版》是一本基于MATLAB的图像处理教程，深入探讨了图像处理领域的各种经典算法与应用。书中详细讲解了数字图像处理的基本概念、处理方法以及MATLAB在图像处理中的应用，帮助读者掌握图像处理的核心技术，提升实际操作能力。使用MATLAB可以实现高效的图像算法开发，书中的实例和代码实现更能帮助学习者加深理解与应用。 本书内容涉及的主要领域包括： 数字图像的表示与处理方法 图像增强与修复技术 图像分割与边缘检测 图像复原与变换 通过本书，读者能够快速掌握数字图像处理的基本操作与MATLAB编程技巧，能够在实践中灵活应对不同的图像处理任务。

本视频介绍了基于MATLAB的同态滤波技术，专注于低照度图像的增强，以便于进行烟草异物的剔除。\\1. 代码压缩包内容包含主函数：main.m，调用函数：其他m文件；无需运行结果效果图。\2. 代码运行版本为Matlab 2019b；若运行有误，根据提示进行修改；如有疑问，欢迎私信博主。\3. 运行操作步骤：\步骤一：将所有文件放入Matlab的当前文件夹中；\步骤二：双击打开main.m文件；\步骤三：点击运行，待程序执行完毕即可获得结果。\4. 仿真咨询服务包括：\4.1 完整代码提供；\4.2 期刊或参考文献复现；\4.3 Matlab程序定制；\4.4 科研合作。

注意，这是notes哦~~不是书，McAndrew的书很好，但是我也只是在图书馆里看过，始终没有下载到，这个是notes，也算是对书的一些补充，我们上课的时候老师都是以这本书说的~~

Digital Image Processing and Machine Vision In this section, we explore how to integrate Visual C++ and MATLAB for effective digital image processing and machine vision applications. Leveraging these tools enables users to build complex vision systems that can process images efficiently. Key Components: Visual C++: Provides robust programming capabilities for machine vision systems. MATLAB: Offers a rich environment for image processing and matrix operations, ideal for developing prototypes and testing algorithms. Together, Visual C++ and MATLAB enable a comprehensive approach to handling and analyzing digital images, facilitating the development of complex systems. Benefits of Integration: By combining Visual C++ with MATLAB, users can achieve the performance of compiled code while taking advantage of MATLAB's powerful libraries, making this a versatile approach for developers in machine vision. Practical Applications: Common use cases include automated inspection, object detection, and quality control in manufacturing, showcasing the versatility of combining digital image processing with machine vision technologies.

冈萨雷斯数字图像处理(第三版) MATLAB代码中，图3.24展示了直方图均衡的变换函数。在进行直方图均衡后，需要注意其“冲淡”的外观，这将影响最终图像的质量。

频率域图像增强 傅里叶变换表示的函数特征可以完全通过傅里叶反变换进行重建而不丢失任何信息。吉布斯现象（又叫吉布斯效应）：将具有不连续点的周期函数（如矩形脉冲）进行傅立叶级数展开后，选取有限项进行合成。当选取的项数越多，在所合成的波形中出现的峰值越靠近原信号的不连续点。当选取的项数很大时，该峰值趋于一个常数，大约等于总跳变值的9%。这种现象称为吉布斯现象。

这份代码总结了我在参加Yeungnam大学Sungho Kim教授的数字图像处理课程及个人学习时收集的Matlab代码。它涵盖了图像处理中的基本矩阵、图像分辨率调整、降噪、强度变换、频率分析以及图像的低通和高通滤波器。例如，通过Matlab读取和显示图像，如下所示：Image=imread('want_to_read.jpg'); imshow(Image); title('want_to_read','fontsize',16);