六个像素-第5到第8讲-图像空域增强技术

图像处理中，水平与竖直方向边缘增强技术是一项重要研究课题。示例中，首先读取lena.bmp图像并显示原始图像。接着应用Sobel算子进行水平方向边缘增强，得到处理后的图像J1。然后应用Sobel算子进行竖直方向边缘增强，得到处理后的图像J2。这些处理展示了如何通过滤波器增强图像的边缘特征。

原始图像经过加噪处理后，通过medfilt2函数进行中值滤波平滑处理，有效增强了图像的空域特性。

条件语句写得溜不溜，其实就看你对 if-then-else 的掌握熟不熟。Oracle 的 PL/SQL 语法挺讲究结构清晰，像if配then再加else，结尾一定要end if，不然一运行就报错，挺抓狂的。 PL/SQL 的if-then结构用得好，分支逻辑起来顺畅多。尤其是那种一堆判断条件的场景，比如根据用户权限显示不同功能，就蛮适合用这种结构。和原生 SQL 比，PL/SQL 能更复杂的控制流，响应也快。 嗯，你要是还不熟这些条件写法，可以看看这些资源：PLSQL 编程基础条件语句详解 这篇讲得比较细；SQL 里的 WHERE 和 LIKE 也别落下，基础要打牢。 另外，PL/SQL 的

在图像处理中，重新命名技术对图像的灰度级进行归并，从而提升空域增强效果。通过计算不同灰度级的像素数，并按比例分配，实现了更精细的灰度处理。具体而言，对于每个灰度级rk，计算其像素数Pr(rk)，并计算累积概率Sk。通过这一过程，图像的视觉效果得到了显著增强。

这是MatLab阿拉伯语视频讲座系列的第四讲第八部分，视频格式为MP4，总时长02:06:51。本部分时长为00:13:17。本讲座涵盖如何构建和调用m文件函数，以及如何定义数学函数为内联函数并使用它。学习如何使用“get”和“set”编辑对象属性，了解图形、图形属性，并利用Matlab制作动画。

图像变换的 FFT 和 DCT 原理，结构清晰、到位，蛮适合前端或图像方向的同学了解下图像频域操作是怎么一回事的。尤其是你做 Canvas 滤镜或 WebGL 特效时，懂这些底层原理会让你事半功倍。频域说白了就是换个角度看图像，把空间信息变成频率的组合，用FFT（快速傅里叶变换）和DCT（离散余弦变换）这两个老牌工具搞定。用的时候也不难，主要是掌握什么时候用、怎么用。文末我贴了几个还不错的参考资源，想深入研究的你别错过。

回归的基础，R 语言的第八讲，讲得还挺细。常见的线性、多元、非线性回归都讲到了，适合刚接触 R 编程的朋友慢慢啃一啃。回归在数据建模里真是出场率超高的技能，尤其你做预测类项目，比如收入预测、用户行为，基本都绕不开。一元线性回归算是入门好起步，像lm()函数，调用简单，调试也直观。讲义里提到不少常见分类方式：一元 vs 多元、简单 vs 多重、线性 vs 非线性，别觉得术语多，其实理解起来不难。比如线性回归，就是你图一画就是条线那种；非线性的，就有点弯弯绕绕了。推荐几个相关资源哦——想用Matlab试试的，可以看看Matlab 一元线性回归实例，代码不长，但逻辑清晰；R 语言用户别错过一元线性回

结果1 clf I=imread('Lena.jpg'); I1=fftshift(fft2(I)); imshow(abs(I1), colormap(jet(256))); colorbar若无显示为紫色

fspecial函数 ＊格式：h=fspecial(type, para) ＊说明：产生预定义的滤波算子，type 指定算子类型，para 指定相应的参数。type=‘average’，表示为均值滤波器，para 默认值为[3 3]。