【老生谈算法】基于小波变换的数字图像水印处理（MATLAB源代码） .doc

作业要求将图片前景的黑色栏杆去除，恢复遮挡部分。要求修改的图片有两张，第一张图片的前景栏杆较窄，第二张图片的前景栏杆大部分较窄，有一根栏杆较粗。 为了去除遮挡部分，首先需要找到遮挡部分的位置，即 mask，这一步使用一系列图像处理的方法来完成。 针对第一张图片，由于遮挡物较窄，我使用了 Fast Marching Method 算法来实现去遮挡，该算法运算较快，对窄遮挡物去除效果较好，但对宽遮挡物（宽度大于 15 像素）进行修复时会出现模糊现象(Telea, 2004)。因此，针对第二张图片的宽栏杆部分，我使用了 criminisi 算法来进行修复，该算法运算较慢，但对宽遮挡物修复效果极佳(Criminisi, Perez, &Toyama, 2003)。 此外，我对 criminisi 算法做了一点改动，大大提高了它的运算速度，同时保证修复质量。 为了便于可执行文件的使用，我制作简单的 UI 界面。 去遮挡算法难以用矩阵运算实现，只能使用 for 循环，因此运算速度整体较慢。为了减少运算时间，我缩小了图片尺寸。

把Mobius变换应用到一种新型的通信系统中，以数字图像作为原始的输入信号，经过调制之后，在接收端，用跟调制载波信号不同频同相的信号进行解调。仿真结果表明，该新型的通信系统可以很好的恢复原始的数字图像信号。接着对一张图片分割成四块处理，对分割后的不同模块用不同的调制解调函数在新型的通信系统中传输，并用Matlab软件在计算机上仿真。

matlab数字图像处理大作业（基础版）

该课题为基于形态学的缺陷检测，素材采用的是光伏板缺陷。通过灰度，二值化，边缘检测，形态学，开闭运算，去除小面积干扰等方法，判断出缺陷所在，定位，并且框出，且计算出各个块面积。配有一个人机交互界面，把缺陷个数，面积等分别显示到GUI界面上。

matlab数字图像特效处理。带界面GUI

巴特沃斯、指数、梯形、带通/阻、同态滤波

本文档包含数字图像处理中的图像灰度变换和空间滤波两部分实验，包含整个实验过程和原理解释，以及详细的执行代码。代码复制后可在matlab中直接运行。

1、采用灰度线性变换方法（g(x,y)=k*f(x,y)+d）对一幅图像（自定）进行对比度增强、亮度增加和求反三种图像灰度变换。 2、采用灰度阈值变换的方法对一幅图像进行目标图像与背景的二值显示，要求呈现原始图像和灰度阈值变换后图像。 3、采分段灰度线性变换（如图3.1所示）对一幅图像（如图3.2）进行对比度增强。

WORD格式，实现目标： 1，采用直方图均衡化增强雾天模糊图像，并比较增强前后的图像和直方图， 2，查阅文献，分析雾天的图像退化因素，设计一种图像复原方法，对比复原图像和原图像的直方图均衡化的图像。 3设计软件界面