1.Matlab指纹识别【详细解析 参考源码】
2.Matlab图像处理系列——图像点运算和灰度直方图Matlab仿真
3.用VC++处理24位真彩图转换成256级灰度图怎么弄
4.Matlab图像处理系列——直方图均衡化和匹配(规定化)仿真
5.Matlab LSB图像隐写解析 参考源码
Matlab指纹识别【详细解析 参考源码】
一、灰度换代简介
1 指纹识别的调整度变原理与算法流程
指纹识别是生物特征识别的重要技术，具有终身不变性、语言源唯一性和方便性。码灰码指纹识别通过比较不同指纹的灰度换代细节特征点来实现。涉及图像处理、调整度变msvod 后台源码模式识别、语言源计算机视觉、码灰码数学形态学、灰度换代小波分析等多学科知识。调整度变每个人的语言源指纹不同，同一人十指间也有明显差异，码灰码因此可用于身份鉴定。灰度换代指纹识别技术包括指纹图像采集、调整度变预处理、语言源特征提取与匹配三个部分。
2 指纹图像预处理
预处理旨在提取目标区域，超好抓牛源码公式去除背景和无用部分，增强指纹脊线清晰度，平滑边缘，减少噪声，最终得到清晰的单像素宽的二值图像。
2.1 指纹图像采集
指纹图像获取方式多样，本设计侧重处理与匹配结果，无需深入探讨采集方法。
2.2 图像灰度化
灰度化算法保留原有像素透明度，简化图像处理与识别，基于RGB值计算灰度值。
2.3 图像二值化
二值化将图像像素灰度值设置为0或1，提供清晰的黑白视觉效果，提取指纹目标。
2.4 图像细化
细化处理去除二值化图像的多余宽度，保留单像素宽度的macd超级波段主图源码脊线，减少计算冗余与错误，提高识别速度与准确度。
3 图像特征提取与匹配
3.1 特征点提取
提取端点与交叉点作为指纹的关键特征。
3.2 特征点匹配
通过脊线长度与三角形边长匹配，判断指纹图像间的相似度。
参考运行结果
Matlab图像处理系列——图像点运算和灰度直方图Matlab仿真
本节目录
本节内容
一、图像点运算
在数字图像处理系统中，点运算是通过图像预处理阶段对每个像素执行相同灰度变换运算，以实现对比度增强、对比度拉伸或对比度变换。点运算中的灰度值映射关系由算子T定义，确保了原始图像与输出图像之间的灰度级变换。
点运算广泛应用于图像数字化和显示领域，对图像的灰度范围和分布进行调整，是处理图像的基础工具。
二、源码精灵兑换码永久大全灰度直方图
灰度直方图是图像灰度级的统计信息描述，主要用于图像分割和灰度变换处理。从数学角度，它反映了图像中不同灰度级出现的频率或概率。归一化直方图则直观展示了不同灰度级的比率。
灰度直方图是一个二维图形，横轴表示图像中像素的灰度级别，纵轴则显示该灰度级别在图像中出现的次数或概率。直方图的计算基于图像灰度值的统计定义，呈现为灰度级与出现频率的对应关系。
三、灰度直方图的Matlab仿真
在Matlab中，使用imread函数可读取通常为uint8类型的图像文件。Matlab内置的imhist函数用于计算和绘制图像的灰度直方图。
调用imhist(I)或imhist(I,n)可分别计算图像灰度直方图，其中n可指定灰度级数目，主力买卖点检测源码影响直方图中灰度级别的划分。counts和x变量分别存储直方图数据和对应的灰度区间，通过stem(x,counts)绘制直方图。
四、Matlab仿真源码
Matlab提供了一般和归一化直方图的仿真源码，用于根据图像数据计算和展示直方图信息，帮助理解和分析图像的灰度分布特性。
用VC++处理位真彩图转换成级灰度图怎么弄
还是先熟悉了VC++吧！关于图像处理方面的内容建议看看：图像处理程序设计(杨淑莹)清晰版+源码
#include <windows.h>BOOL BMPto8(char *szSourceFile,char *szTargetFile);
int main(int argc,char* argv[])
{
//调用这个函数直接把位真彩色灰度化
BOOL stat=BMPto8("c://source.bmp","c://target.bmp");
return 0;
}
BOOL BMPto8(char *szSourceFile,char *szTargetFile)
{
HANDLE hSourceFile=INVALID_HANDLE_VALUE;
HANDLE hTargetFile=INVALID_HANDLE_VALUE;
DWORD dwSourceSize=0,dwTargetSize=0;
PBYTE pSource=NULL,pTarget=NULL;
hSourceFile=CreateFile(szSourceFile,GENERIC_READ,FILE_SHARE_READ,NULL,
OPEN_EXISTING,FILE_ATTRIBUTE_NORMAL,NULL);
if(hSourceFile==INVALID_HANDLE_VALUE)
return FALSE;
dwSourceSize=GetFileSize(hSourceFile,NULL);
pSource=(PBYTE)VirtualAlloc(NULL,dwSourceSize,MEM_COMMIT,PAGE_READWRITE);
//分配空间失败或者文件太小（BMP文件不可能小于个字节）
if(pSource==NULL||dwSourceSize<=)
{
CloseHandle(hSourceFile);
return FALSE;
}
DWORD dwTemp=0;
ReadFile(hSourceFile,pSource,dwSourceSize,&dwTemp,NULL);
BITMAPFILEHEADER *pSourceFileHeader=(BITMAPFILEHEADER*)pSource;
BITMAPINFOHEADER *pSourceInfoHeader=(BITMAPINFOHEADER*)(pSource+sizeof(BITMAPFILEHEADER));
//不是BMP文件或者不是位真彩色
if(pSourceFileHeader->bfType!=0x4d||pSourceInfoHeader->biBitCount!=)
{
CloseHandle(hSourceFile);
VirtualFree(pSource,NULL,MEM_RELEASE);
return FALSE;
}
CloseHandle(hSourceFile);
LONG nWidth=pSourceInfoHeader->biWidth;
LONG nHeight=pSourceInfoHeader->biHeight;
LONG nSourceWidth=nWidth*3;
//这里是因为BMP规定保存时长度和宽度必须是4的整数倍,如果不是则要补足
if(nSourceWidth%4)
nSourceWidth=(nSourceWidth/4+1)*4;
LONG nTargetWidth=nWidth;
if(nTargetWidth%4)
nTargetWidth=(nTargetWidth/4+1)*4;
dwTargetSize=sizeof(BITMAPFILEHEADER)+sizeof(BITMAPINFOHEADER)+sizeof(RGBQUAD)*+nHeight*nTargetWidth;
pTarget=(PBYTE)VirtualAlloc(NULL,dwTargetSize,MEM_COMMIT,PAGE_READWRITE);
memset(pTarget,0,dwTargetSize);
if(pTarget==NULL)
{
VirtualFree(pTarget,NULL,MEM_RELEASE);
return FALSE;
}
BITMAPFILEHEADER *pTargetFileHeader=(BITMAPFILEHEADER *)pTarget;
BITMAPINFOHEADER *pTargetInfoHeader =
(BITMAPINFOHEADER *)(pTarget+sizeof(BITMAPFILEHEADER));
pTargetFileHeader->bfType=pSourceFileHeader->bfType;
pTargetFileHeader->bfSize=dwTargetSize;
pTargetFileHeader->bfReserved1=0;
pTargetFileHeader->bfReserved2=0;
pTargetFileHeader->bfOffBits=sizeof(BITMAPFILEHEADER) + sizeof(BITMAPINFOHEADER) + sizeof(RGBQUAD) * ;
pTargetInfoHeader->biBitCount=8;
pTargetInfoHeader->biClrImportant=0;
pTargetInfoHeader->biClrUsed=;
pTargetInfoHeader->biCompression=BI_RGB;
pTargetInfoHeader->biHeight=pSourceInfoHeader->biHeight;
pTargetInfoHeader->biPlanes=1;
pTargetInfoHeader->biSize=sizeof(BITMAPINFOHEADER);
pTargetInfoHeader->biSizeImage=nHeight*nTargetWidth;
pTargetInfoHeader->biWidth=pSourceInfoHeader->biWidth;
pTargetInfoHeader->biXPelsPerMeter=pSourceInfoHeader->biXPelsPerMeter;
pTargetInfoHeader->biYPelsPerMeter=pSourceInfoHeader->biYPelsPerMeter;
RGBQUAD *pRgb;
for(int i=0;i<;i++)//初始化8位灰度图的调色板信息
{
pRgb = (RGBQUAD*)(pTarget+sizeof(BITMAPFILEHEADER) + sizeof(BITMAPINFOHEADER)+i*sizeof(RGBQUAD));
pRgb->rgbBlue=i;
pRgb->rgbGreen=i;
pRgb->rgbRed=i;
pRgb->rgbReserved=0;
}
for (int m=0;m<nHeight;m++)//转化真彩色图为灰度图
{
for(int n=0;n<nWidth;n++)
{
pTarget[pTargetFileHeader->bfOffBits+m*nTargetWidth+n] =
pSource[pSourceFileHeader->bfOffBits+m*nSourceWidth+n*3]*0.
+pSource[pSourceFileHeader->bfOffBits+m*nSourceWidth+n*3+1]*0.
+pSource[pSourceFileHeader->bfOffBits+m*nSourceWidth+n*3+2]*0.;
}
}
hTargetFile = CreateFile(szTargetFile,GENERIC_WRITE,FILE_SHARE_WRITE,
NULL,CREATE_ALWAYS,FILE_ATTRIBUTE_NORMAL,NULL);
BOOL stat=WriteFile(hTargetFile,pTarget,dwTargetSize,&dwTemp,NULL);
CloseHandle(hTargetFile);
VirtualFree(pSource,NULL,MEM_RELEASE);
VirtualFree(pTarget,NULL,MEM_RELEASE);
return stat;
}
Matlab图像处理系列——直方图均衡化和匹配(规定化)仿真
本节内容
一、直方图均衡化
直方图均衡化是一种图像处理技术，主要目标是调整图像的灰度级分布，从而提高图像对比度和动态范围。通过将输入图像转换为每一灰度级上像素点数均匀分布的输出图像，达到增强图像效果的目的。具体而言，将原始图像的灰度分布映射到一个均匀分布的输出图像，使得图像的灰度级尽可能多地分布，并且均匀。直方图均衡化通常在灰度范围为0-1且连续的情况下进行，原始图像的归一化直方图即概率密度函数PDF，描述了原始图像中不同灰度值的概率。通过概率密度函数的性质可知，直方图均衡化后，图像的灰度分布会更均匀。转换关系为s=f(r)，其中s为转换后图像的灰度值，r为转换前图像的灰度值。在处理[0 ]范围的图像时，需要进行灰度归一化。DB表示转换后的灰度值，DA表示转换前的灰度值。
二、直方图匹配
直方图匹配（规定化）是一种图像处理技术，旨在增强特定灰度范围内的对比度或使图像灰度值满足特定分布，以产生具有特定直方图的图像。它基于直方图均衡化原理，通过建立原始图像与期望图像之间的关系，使原始图像的直方图匹配至特定形状。与直方图均衡化不同，直方图匹配可以增强或抑制特定区域的灰度变化，从而弥补直方图均衡化在处理交互作用时的不足。
三、Matlab仿真源码
直方图均衡化与直方图匹配的Matlab仿真源码提供了具体实现这两种图像处理技术的代码，以帮助用户理解和应用这些技术。对于直方图均衡化，Matlab提供了histeq函数，可以实现图像的灰度级分布调整。而对于直方图匹配，同histeq函数一样，也可以使用该函数实现特定直方图的生成。这些源码为用户提供了实践与学习的工具，以便深入理解直方图均衡化和直方图匹配的原理与应用。
Matlab LSB图像隐写解析 参考源码
LSB算法作为图像隐写的基本策略，将秘密信息替换载体图像的最低比特位。在灰度图像中，每个像素值为0到之间，位平面则指的是像素值的各个二进制位。以Lena图像为例，其位平面图从右到左和从上到下，位权依次降低，位平面越低包含的图像信息越少，与之相邻的比特相关性也越弱。最低位平面作为不含图像信息的区域，常被用于隐写操作。
LSB隐写通常要求载体图像为灰度图。示意图表明，像素的二进制编码通过选取特定位进行信息的嵌入与提取。选取不同位平面时，LSB算法对图像保真度有差异，这表明在不同的位平面进行嵌入会得到不同程度的原始图像保持效果。
算法原理可通俗描述为：将图像视为由像素组成的二维像素矩阵，每个像素的灰度值由二进制表示。灰度值可以看作在0-之间的8位二进制数，LSB算法则选择修改其中最低位来隐藏信息。人眼对此类微小变化难以察觉，因此LSB算法能保持内容不变。值得注意的是，LSB算法通常在最低位平面进行信息嵌入，以减少对图像质量的影响。
基本特点包括：LSB算法能够在图像中隐藏大量数据（高容量），但算法的鲁棒性相对较差。这意味着在经过信号处理（如加噪声、有损压缩等）后，从处理后的图像中提取信息可能失去数据完整性。常见嵌入方法有连续性、连续并随机化处理、同时在最低与次低位平面嵌入、逐位随机嵌入等。
总之，LSB算法提供了一种隐蔽但相对容易处理的图像隐写方法，特别适合对内存和速度要求较高的应用场景。不同嵌入策略的鲁棒性有所不同，选择恰当方法以平衡数据隐藏容量与隐写安全性，是实现高质量隐写效果的关键。
