资源包含文件：设计报告word+源码 在此次实验中只要求对rubberband_cap.png进行边缘连接,我采用的方法是摩尔邻域算法,它的大致思路是给定图片中某个对象的边缘上的一个点,通过对它的八邻域扫描来确定下一个边缘上的点,同时记录下我们这个推进的方向是哪个方向,直到到达起点且推进的方向和初始推进方向一致为止. ———————————————— 详细介绍参考：https://blog.csdn.net/newlw/article/details/124829092

数字图像处理综合练习，对于刚学数字图像处理的同学可以参考练习一下，我所用工具为VS2019+OpenCV4.20，其他版本搭配也均可，只需要拷贝Cpp和头文件到自己的环境就可以运行了！

资源包含文件：课程报告word和pdf两个版本+代码 本次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。 （原图片一和图片二） 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)。 详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/125326824

【数字图像处理】期末复习资料【考试要点】【老师整理】

毕业设计作品，可以演示多种图像增强算法的效果，可以作为MATLAB图像处理技术的学习工具使用。

资源包含文件：设计报告word+运行说明+Python代码+MATLAB代码+可执行exe文件+项目截图 室外图像的质量有时会因为雾和霾的原因有所下降，空气中的灰尘和水气对光线的吸收和散射，使得进入摄像机镜头的光混杂了白光，从而导致实际景象的对比度降低。 训练了 AOD 卷积网络来进行图像去雾，并对数据集图片做一定的处理，增加了网络的鲁棒性，去雾效果也很不错。暗原色先验的去雾算法使用 MATLAB 实现，使用 MATLAB 的 GUI 设计了用户界面；AOD 卷积网络使用 Python 实现，使用 pyqt 设计了用户界面。 详细介绍参考:https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/122512619?spm=1001.2014.3001.5502

提供了五个MFC数字图像处理范例，均可运行。

基于Matlab的数字图像处理演示系统，利用GUI编程写出系统

资源包含文件：课程lunwen文档word+运行简介+源码 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。详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/122512677?spm=1001.2014.3001.5502

车牌识别 边缘检测 图像恢复 等各种类型的报告 为你的课程设计或实验提供一些参考 数字图像处理的各种操作与部分具有可行性的代码资源都在其中