在图像处理中有哪些算法？

1、图像变换：

由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，可减少计算量，获得更有效的处理。它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。

2、图像编码压缩：

图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量，以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。

压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。

编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。

3、图像增强和复原：

图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。

图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。

4、图像分割：

图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。

图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。

5、图像描述：

图像描述是图像识别和理解的必要前提。

一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。

6、图像分类：

图像分类属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。

图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法模式分类。

扩展资料：

图像处理主要应用在摄影及印刷、卫星图像处理、医学图像处理、面孔识别、特征识别、显微图像处理和汽车障碍识别等。

数字图像处理技术源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约传输了一幅照片，采用了数字压缩技术。

数字图像处理技术可以帮助人们更客观、准确地认识世界，人的视觉系统可以帮助人类从外界获取3/4以上的信息，而图像、图形又是所有视觉信息的载体，尽管人眼的鉴别力很高，可以识别上千种颜色，

但很多情况下，图像对于人眼来说是模糊的甚至是不可见的，通过图象增强技术，可以使模糊甚至不可见的图像变得清晰明亮。

参考资料来源：百度百科-图像处理

X=0%清空X.

map=0

[X,map]=imread('lena256x256x8.bmp')%读取图像

p=imfinfo('lena256x256x8.bmp')%读取图像的属性

s=2^p.BitDepth-1%计算图像的最大深度,如8位图像为255.

%-------------------------------------------------------------------------

%简化的图像增强算法:简化Pmn及T变换的算法为:

Y=0%清空Y.

A=0%清空A.

Y=double(X)./s%计算P(m,n),相当于求G(x)

%模糊变换算法

for m=1:p.Height

for n=1:p.Width

if(Y(m,n)<0.5)

A(m,n)=2*Y(m,n)^2

else

A(m,n)=1-2*(1-Y(m,n))^2

end

end

end

B=0%清空B.

B=uint8(A*(2^p.BitDepth-1))%相当于求逆G-1(x')

%%%区域减影增强算法

P=0%清空P.

d=0.00005%%%%设定冗余度

k=2%%%%设定修正参数

for m=1:p.Height

for n=1:p.Width

if(Y(m,n)-A(m,n)>d)

P(m,n)=Y(m,n)+k*(Y(m,n)-A(m,n))

end

if(Y(m,n)-A(m,n)<(-d))

P(m,n)=Y(m,n)+(-k)*(Y(m,n)-A(m,n))

else

P(m,n)=Y(m,n)

end

end

end

B=0%清空B.

B=uint8(P*(2^p.BitDepth-1))%相当于求逆G-1(x')

%%%图像增强几种方法效果对比

I=imread('lena256x256x8.bmp') %读入图像

I=double(I) ％变成双精度

K1=filter2(fspecial('average',5),I)/255 ％进行滤波

K2=imsubtract(I,K1)

K2=immultiply(K2,0.5)

K3=imadd(I,K2)

K2=uint8(K2) ％转成8位数据

K3=uint8(K3)

I=uint8(I)

figure

title('图像增强几种方法效果对比')

subplot(2,2,1)imshow(I)title('原始图像')

subplot(2,2,2)imshow(K1)title('低通滤波图像')

subplot(2,2,3)imshow(K3)title('线性反锐化掩膜图像')

subplot(2,2,4)imshow(B)title('区域减影增强图像')

用matlab图像处理确定激光光斑的中心的详细过程和算法

个不难的：

- 图像预处理，自动阀值方法二值化，然后滤掉噪声点，得到比较干净的圆形光斑离散点集；

- 用以下这个程序拟合出离散点的圆，并找出圆心。

其中第一步的自动阀值可以用otsu函数(otsu method,大津法)，其余都很基础；第二步的程序如果看不懂，可以进一步看看参考资料连接。

function [xc,yc,R,a] = circfit(x,y)

%

% [xc yx R] = circfit(x,y)

%

% fits a circle in x,y plane in a more accurate

% (less prone to ill condition )

% procedure than circfit2 but using more memory

% x,y are column vector where (x(i),y(i)) is a measured point

%

% result is center point (yc,xc) and radius R

% an optional output is the vector of coeficient a

% describing the circle's equation

%

% x^2+y^2+a(1)*x+a(2)*y+a(3)=0

%

% By: Izhak bucher 25/oct /1991,

x=x(:)y=y(:)

a=[x y ones(size(x))]\[-(x.^2+y.^2)]

xc = -.5*a(1)

yc = -.5*a(2)

R = sqrt((a(1)^2+a(2)^2)/4-a(3))

参考资料：

---