数字图像处理中的常用图

资 源 简 介

数字图像处理中的常用图

详 情 说 明

数字图像处理中常用图是指那些在特定领域或研究场景下具有代表性或标准化的图像。这些图像通常用于算法测试、性能评估和问题分析，不同的图可能针对不同的处理任务设计。

LEANNA图（Low-Energy Adaptive Neural Network Architecture）是一类常用于神经网络和机器学习研究的图像，通常用于评估图像分类或目标检测模型的性能。这类图像的特点是包含丰富的纹理和结构信息，适合用于测试深度学习模型的泛化能力。

大米图则是数字图像处理中经典的颗粒状物体分析样本，广泛应用于形态学处理、颗粒计数和分割算法等领域。这类图像通常包含大量形状相近但大小和分布不同的颗粒，便于测试图像分割算法的精度和稳定性。

除此之外，数字图像处理领域还有许多其他常用图，例如：

Lena图：经典的测试图像，用于评估图像压缩和增强算法的效果。 Cameraman图：常用于边缘检测和噪声去除算法的基准测试。 棋盘格图：用于相机标定和几何校正算法的验证。

选择合适的图像对算法评估至关重要，不同类型的图适用于不同的处理任务，合理利用它们可以更高效地验证和改进图像处理技术。