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1，matlab 图像预处理程序

呵呵，两个错误1--没有乘号，这不是用笔写的，计算机不会默认乘号可以省略的；2--x(:,:,)为什么还要加两个逗号，二维矩阵只要一个逗号就行了。改成x(:,:)=0.3*red+ 0.59*green+ 0.11*blue+ 0.5;imshow(x);然后再试试

matlab 图像预处理程序

2，图像预处理的基本步骤是什么

图像预处理基本步骤是灰度变、图像滤波、阈值分割、边缘检测，二值化是包括在阈值分割里的。至于CT图像的处理就不太清楚了。
图像，将每一个文字图像分检出来交给识别模块识别，这一过程称为图像预处理
CT图像处理不可能用到所有的预处理技术，要根据不同部位选择需要的

图像预处理的基本步骤是什么

3，图像预处理的基本定义

灰度级变换(点运算)的定义对于输入图像f(x，y)，灰度级变换T将产生一个输出图像g(x，y)，且g(x，y)的每一个像素值都是由f(x，y)的对应输入像素点的值决定的，g(x，y)=T(f(x，y))。对于原图象f(x，y)和灰度值变换函数T(f(x，y))，由于灰度值总是有限个(如：O～2 5 5)，非几何变换可定义为：R=T(r)，其中R、r（0，255）。实现灰度级变换(点运算)的实现R=T(r)定义了输入像素值与输出像素之间的映射关系，通常通过查表来实现。

图像预处理的基本定义

4，图像预处理的介绍

图像预处理，将每一个文字图像分检出来交给识别模块识别，这一过程称为图像预处理。
由于遥感系统空间、波谱、时间以及辐射分辨率的限制，很难精确地记录复杂地表的信息，因而会在数据获取的过程中产生误差。这些误差降低了遥感数据的质量，从而影响了图像分析的精度。因此在图像分析和处理之前需要进行遥感原始影像的预处理。遥感图像预处理又被称作图像纠正和重建，包括辐射校正、几何纠正等。目的是纠正原始图像中的几何与辐射变形，即通过对图像获取过程中产生的变形、扭曲，模糊和噪音的纠正，以得到一个尽可以在几何和辐射上真实的图像。

5，图像预处理和小波去噪有什么关系

图像处理包括很多方式，看你需要做什么样的处理，图像在matlab中就是二维矩阵表示，一般表示像素，如果源图像很模糊，看不清，表明有噪声，需要进行降噪处理，降噪方式有很多，我现在接触的是小波包和小波降噪方式，就是将图像矩阵用小波变换分解， 一般高频为噪声，设置噪声阈值，然后进行降噪处理，高于这个阈值的信息便去掉，这个阈值的设定根据经验和不断试验得出，没有统一的规定；还有就是图像信息的压缩，比如要传输某图像，需要将图像小波分解，分解后的图像信息也要进行压缩处理，将明显影响图像特征的信息保留，去除传输过程中不必要的信息，这样接收方可以方便的根据图像明显的特征将其重构，这也是图像处理的一种方式另外还有灰度级别变换，求灰度直方图，局部图像预处理等，你可以在网上搜搜，有很多相关资料

6，什么是图像预处理

这个问题详细说起来还比较的复杂简单的说呢，就是解决图像因为天气或者拍摄角度等原因造成的图像模糊、歪斜或缺损的情况一般动作有对输入的灰度图像进行大小归一化，避免因图像的变形而影响后续的处理，通过灰度拉伸增强图像对比度，通过二值化处理实现图像中背景和对象的分割。采用动态阈值法确定图像二值化的关键阈值，使用带修正的自适应邻域平均法消除图像干扰和噪音，并使用Hough变幻和选装投影想结合的方法实现图像的倾斜校正等一般对灰度图像可以实现较好的处理效果。
呵呵，两个错误1--没有乘号，这不是用笔写的，计算机不会默认乘号可以省略的；2--x(:,:,)为什么还要加两个逗号，二维矩阵只要一个逗号就行了。改成x(:,:)=0.3*red+ 0.59*green+ 0.11*blue+ 0.5;imshow(x);然后再试试
这个问题详细说起来还比较的复杂简单的说呢，就是解决图像因为天气或者拍摄角度等原因造成的图像模糊、歪斜或缺损的情况一般动作有对输入的灰度图像进行大小归一化，避免因图像的变形而影响后续的处理，通过灰度拉伸增强图像对比度，通过二值化处理实现图像中背景和对象的分割。采用动态阈值法确定图像二值化的关键阈值，使用带修正的自适应邻域平均法消除图像干扰和噪音，并使用Hough变幻和选装投影想结合的方法实现图像的倾斜校正等一般对灰度图像可以实现较好的处理效果

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