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1、为了适应公司新战略的发展，保障停车场安保新项目的正常、顺利开展，特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划客流统计,报告 数字图像处理实验报告 姓名 学院 班级 完成日期实验题目客流统计王文纲光电学院电信班 算法分析： 注意到原图像的对比度普遍不足，因此先对各帧图像进行非线性灰度变换，即利用imadjust函数。其基本调用形式如下： J=imadjust(I,[low_inhigh_in],[low_outhigh_out],gamma) 其中J为做灰度非线性变换后的图像；I为被调用的原图像；[low_inhigh
2、_in]归一化灰度分布范围；gamma参数小于1时，变换后的图像更亮些，反之则更为原图像的归一化灰度分布范围；[low_outhigh_out]为进行灰度变换后的图像的暗些。目的-通过该培训员工可对保安行业有初步了解，并感受到安保行业的发展的巨大潜力，可提升其的专业水平，并确保其在这个行业的安全感。为了适应公司新战略的发展，保障停车场安保新项目的正常、顺利开展，特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划客流统计,报告 数字图像处理实验报告 姓名 学院 班级 完成日期实验题目客流统计王文纲光电学院电信班 算法分析： 注意
3、到原图像的对比度普遍不足，因此先对各帧图像进行非线性灰度变换，即利用imadjust函数。其基本调用形式如下： J=imadjust(I,[low_inhigh_in],[low_outhigh_out],gamma) 其中J为做灰度非线性变换后的图像；I为被调用的原图像；[low_inhigh_in]归一化灰度分布范围；gamma参数小于1时，变换后的图像更亮些，反之则更为原图像的归一化灰度分布范围；[low_outhigh_out]为进行灰度变换后的图像的暗些。目的-通过该培训员工可对保安行业有初步了解，并感受到安保行业的发展的巨
4、大潜力，可提升其的专业水平，并确保其在这个行业的安全感。为了适应公司新战略的发展，保障停车场安保新项目的正常、顺利开展，特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划 图像增强之后，下一步就要进行图像分割，以便获得图像中各元素的形状特征，方便作后期处理。在Matlab中，函数edge()用于灰度图像边缘的提取，我们采用edge()函数的canny算法，用法如下： BW=edge(I,’canny’)——指定canny边缘提取方法 BW=edge(I,’canny’,thresh)——指定具有阈值thresh的canny方法，即强度
5、小于阈值的边缘被省略掉了，缺省时自动选取阈值 BW=edge(I,’canny’,thresh,sigma)——sigma是Laplacian-Gaussian函数的标准偏差 [BW,threshold]=edge(I,’canny’,…)——返回canny算法的阈值 图像分割之后，就要进行背景图像的获取。我们采用将连续的15帧图像累加求平均来获得背景。图像累加的算法为： suml=suml+double(Ai); 求平均的算法为： suml=suml/16; 之后采用图像差分法对各帧图像进行前景检测，其目的是把运动的对象从
6、背景中分离出来，图像差分的算法为： h=imsubtract(f,g); imshow(h); 如果需要对被提取的图像作进一步处理，可以采用膨胀的方法，其主要目的是消除图像中无关的信息，恢复有用的真实信息，膨胀的基本算法为：目的-通过该培训员工可对保安行业有初步了解，并感受到安保行业的发展的巨大潜力，可提升其的专业水平，并确保其在这个行业的安全感。为了适应公司新战略的发展，保障停车场安保新项目的正常、顺利开展，特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划 A1=imread(''); B=[010 111 010];
7、A2=imdilate(A1,B)； A3=imdilate(A2,B); A4=imdilate(A3,B); imshow(A4); 其中A2、A3、A4分别是对原图像进行了一次膨胀，两次膨胀，三次膨胀后生成的图像。 程序代码： 对各帧图像进行非线性灰度变换的代码如下： clc; I=imread(''); J=imadjust(I,[],[01],1);%将I图像的归一化灰度分布范围从-扩展 到0–1，gamma值为1 figure; imshow(J); 对各帧图像进行边缘提取的代码如下： I=imre
8、ad(''); figure;目的-通过该培训员工可对保安行业有初步了解，并感受到安保行业的发展的巨大潜力，可提升其的专业水平，并确保其在这个行业的安全感。为了适应公司新战略的发展，保障停车
