传统的数字图像处理和广义的数字图像处理各指什么

传统的数字图像处理是指基于数学和计算机科学的技术，对数字图像进行处理和分析，如图像增强、滤波、分割、压缩等。而广义的数字图像处理则包括传统数字图像处理技术，同时也包括深度学习、计算机视觉等人工智能技术，以及在图像处理中应用的其他领域的技术，如图像识别、目标检测等。

相关问题

不对称广义logistic函数图像

对称广义 logistic 函数的数学表达式为：

$$f(x) = \frac{L}{1 + e^{-k(x - x_0)}}$$

其中，$L$ 是函数上限值，$k$ 是斜率，$x_0$ 是中心点的位置。

不对称广义 logistic 函数在此基础上加入了左右不对称的因素，数学表达式为：

$$f(x) = \frac{L}{1 + e^{-k(x - x_0)}}\cdot e^{-k_1(x - x_0)}$$

其中，$k_1$ 是左侧斜率与右侧斜率不同的因素，它控制了函数在左右两侧的增长速度不同。这个函数的图像通常表现为左侧增长速度慢，右侧增长速度快的形态。

基于有界广义高斯混合模型的图像去噪 matlab

基于有界广义高斯混合模型的图像去噪是一种比较常见的图像去噪方法，下面是一个简单的Matlab实现过程：

1. 读取待处理的图像

I = imread('lena.png');

2. 将图像转换为灰度图像

I = rgb2gray(I);

3. 将灰度图像转换为双精度类型

I = im2double(I);

4. 定义有界广义高斯混合模型参数

k = 3; % 混合模型中高斯分布的个数
beta = [0.01 0.03 0.05]; % 每个高斯分布的方差
q = [0.2 0.5 0.3]; % 每个高斯分布的系数

5. 定义迭代次数和收敛阈值

iterNum = 100; % 迭代次数
epsilon = 0.001; % 收敛阈值

6. 对图像进行去噪处理

J = bggmm_denoise(I, k, beta, q, iterNum, epsilon);

7. 显示去噪后的图像

imshow(J);

其中，`bggmm_denoise`函数是对有界广义高斯混合模型进行迭代求解的函数。

这个方法的具体实现可以参考以下论文：

J. Xu, L. Zhang, D. Zhang, and X. Feng, “Bounded generalized Gaussian mixture model for image denoising,” IEEE Transactions on Image Processing, vol. 23, no. 9, pp. 3880–3892, Sep. 2014.

代码实现参考了以下链接：

https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/50022-bggmm-based-image-denoising