科技论文中图片的处理软件介绍
科技论文中图片的软件介绍
有位论文审稿人在自己的博文中写道：“我审稿时看稿件的顺序是题目、摘要、图表、前言、参考文献和正文”。可见论文中图片的质量是非常重要的，处理一张图可
能会花费大量的时间，正如焦老师所说的，那位德国小伙子处理一张图用了一个月时间。图片质量的好坏一定程度上决定了论文能否被录用。本文将结合自己的经验，介
绍一下科技论文中图片的处理方法，有不合理和不完善的地方请大家指出，为大家能
写出更完美的论文提供一些参考。
1. 常用的图片处理软件
我在写论文时，常用的图片处理软件有SnagIt、Photoshop、画图、Visio等。
SnagIt是非常好用的一种抓图软件，它可以抓取活动的窗口，还可以抓取任意大小的
图片(这时以数字×数字的形式实时显示图片像素数)等等，并可以将图片保存成tif、bmp、jpg等格式。 Photoshop估计大家也都熟悉，图片处理界的老大，功能强大，但科技论文一般只用到它的部分功能，如调节图片大小、亮度、对比度、锐度、柔和度，或者擦除图元、颜色反相、以任意角度旋转图像等。
画图软件能干的活，Photoshop都能搞定，一些简单的任务，如调节图片尺寸、擦除
图元等，用它就可以了，再开Photoshop就有点牛刀杀鸡的感觉了。
Visio是微软的Office软件之一，与Word联合使用，效果很好，比用Word直接处理
图片强多了。
2. 科技杂志对论文图片的要求
会议文章对图片质量的要求比较低，一般投了后基本都没有修改的机会，而杂志文章
对图片质量的要求相当高，可能来回改几次才能满足要求。如果论文投稿前就达到了
较高的质量，相信修改时会轻松很多。比较牛的科技杂志对论文的基本要求是：
(1) 表达清晰。图片中各元素都清楚无误，不能出现多个字母堆在一起难在分辨的情况。 (2) 分辨率要高。这里所说的分辨率不是我们拍照时所说的总像素数，它的单位
是dpi(dot per
inch)，它代表了一英寸中的点数，科技杂志的要求是600dpi，这也是打印机的最高分辨率。关于如何做到600dpi的分辨率，会在后面Visio的使用技巧中讲到。 (3) 所有
图中的字号、箭头大小要保持一致，粗线、细线分明，各种线型粗细一致。关于这点
也会在后面讲到。 (4) 横纵坐标的物理量要标清楚，一些关键的临界值，需要标明其
数值。
(5) 尽量用白底的图片，一定不能用黑底的图。黑底的图费墨，这是出版社很忌讳的事情，所
以在抓图前将软件的背景设置为白色是很有必要的，如果只能得到黑底的图片，可以
用Photoshop反相处理。
3. 科技论文中常用的图片格式
科技论文中常用的图片格式有bmp、tif、wmf、emf、jpg等。
bmp是位图，保存方法原始，体积大，质量高；tif兼容性好，而且提供预览图，缺点
是体积大，但它是论文和书刊等出版物支持最广的图形文件格式，打印出来清晰度特
别好，实际上写论文只用这一种格式的图片就够了；wmf和emf是一种矢量图形格式，Word中内部存储的图片或绘制的图形对象属于这种格式，无论放大还是缩小，图形的清晰度不变，而且所需的存储空间非常小，只是我现在没有找到一种合适的软件来对
它进行处理；jpg是一种常用的有损压缩方案，用来压缩存储批量图片，相信大家也非常熟悉，论文中使用这种格式的图片也是可以的，但首选还是tif格式，因为tif比jpg 的质量高很多。
4. 图片中字号的设置问题
论文中一般有多张图片，每张图片中都可能注有文字，由于每张图片的缩小比率是不
同的，要想使所有图片中的文字大小一致，也得想点办法。
一般情况下，我们用SnagIt在科学软件(如AutoCAD、Origin和Matlab)中抓到的tif图片，都得对其中的文字擦除后，再用Visio重新写上字号合适的文字。如何保证各图中的文字大小一致呢？下面是我摸索出的一种方法。
假设各图中的文字说明都要用小五号字，小五实际是9磅字，而将图片插入Word后
缩为原来的30%，那我就用9÷30%=30。就是说，当我用Visio在图片上添加文字说
明时，得用30磅字，在Word中缩为30%后就得到了9磅字，即小五号字。其他字号和缩小率也相同的道理，只要代入“所需字号÷缩小率”的公式就可以了。
当然箭头的大小、箭头引线的粗细，都要设置成统一的标准，这样才可能得到高质量
的论文。
5. 一些技巧
处理图片时会有一些技巧，下面将介绍我总结的几条技巧。
1. 图片的缩小率
文章中图片缩得越小，dpi会越高，打印出来后当然会越清晰，一般来说缩小到30%
以下是比较理想的，如图1中和两张图片，(a)是缩小到30%的效果，(b)是缩小到75%的效果，(a)的线条过度自然，明显比(b)的效果要好。
2. Visio拼图当我们想获得一张大图片时，有可能一屏截不下，可以考虑分两屏
或三屏截，然后分别插入Visio中再拼起来就行了，仔细一点的话，得到的图没有一点拼接的痕迹。如图2所示，将(a)和(b)两图拼接后得到(c)，效果依然很好。用Visio处理过的图，如果尚未定稿的话(还有可能再修改)，我会直接在Visio中将其框选，再粘
贴到Word中。如果是定稿的图，可以将其保存成tif格式，再插入Word中，具体方
法如下：(1) 在Visio中用鼠标框选要保存为一张图片的所有元素，选择“文件”|“另存为”命令，弹出图3所示的“另存为”对话框，在“保存类型”中选择“tif”格式，再单击“保存”按钮。
(2) 这时弹出图4所示的“TIFF输出选项”对话框，我一般选择数据压缩为“LZW”(所占存储空间要小一些，但是有些杂志要求比较高，要无压缩的图片，体积可能会大得惊人！)；如果是黑白图片，颜色格式选为“256色灰度”，如果是彩色图片，颜色
格式选为“256色”，分辨率选项选择“打印机”(600dpi)；大小选项选择“源”。完成设置的“TIFF输出选项”对话框如图5所示。
(3) 这时单击“确定”按钮，图片输出为tif格式。根据电脑配置不同，可能需要几秒
到几十秒时间，心急吃不了热豆腐，呵呵。得到的将是一张分辨率非常高的图片。
(4) 这时再把保存后的tif图插入Word(图6所示)，双击图6可以发现它不能编辑了，而双击图2仍然可以在Visio中进行编辑。这就是两者的区别，但两者打印出来都是非常清晰的，只是出版社一般需要tif图。
4. AutoCAD和Origin图形输出功能
实际上几乎所有的图片都可以用SnagIt抓成tif图片再进行处理，如果我们想得到一张占存储空间很小的图，同时不需要对其中的文字或图元进行修改，只需要插入Word
后进行剪裁，这样的话可以考虑保存成wmf或emf格式的图片。比如在AutoCAD中，选择“文件”|“输出”命令，将图形其保存为wmf格式；在Origin中，选择“File”|“Export ASCII”命令，将图形保存为wmf或emf格式。再将得到的图片插入Word 中，通过比较可以发现，这样得到的图片质量还是要比用SnagIt抓的tif图清晰度高，尤其是保存AutoCAD中较大的装配图，它怎么放大都不会失真，只是如上文所说，一直没找到合适的软件来处理这两种格式的图片，很遗憾。
注：我们实验室用Origin的人可能比较少，但它是一个非常强大的专门处理科学数据
的软件，可以根据一组数据绘制二维曲线或三维曲面，还可以对二维曲线进行非线性
拟合。当然Matlab也能干这些，但个人认为Origin绘制的曲线更漂亮。
3. Matlab图形
Matlab是大家常用的软件，曾看过有的师兄写的论文，搭好模型后就直接抓图，再拿到Word里，我觉得效果并不好，其中的字母都看不太清楚，又由于缩小率不够而显得“毛刺”太多。我觉得最好将模型放大后再抓，如果一屏抓不下可以多抓几次，再拼起来，就像图2那样，这样效果就好多了。最重要的是图2在缩小率为30%的情况下，字母仍然很清楚，而且线条很平滑。
5. 视频图像的获得
如果想从暴风影音播放的视频中截图，SnagIt就不灵了，经常一抓一个白图或黑图，什么都没有，可能由于容易抓到两祯之间的东西，很奇怪。
解决办法是让暴风影音暂停在要抓的图像，选择“文件”|“保存图像”命令，将其保存为bmp格式的图，这时还不能插入Word中，如果插入还是白图或黑图，随便用一个软件将其打开，再用SnagIt抓成tif图，就可以进行正常处理了。
6. 一个实例
下面以一张典型图片为例，介绍一下科技论文中图片的处理过程。步骤如下：
(1)用Origin软件生成所需要的曲线图，然后把要抓的图尽量放到最大，再用SnagIt
软件将所需的图片保存成tif格式，如图7所示。
(2)(3) 将图8插入Visio软件。由于打算在Word中将图片缩小为原尺寸的30%，所
以要在Visio中将图中的文字字号设置为30磅，这样才能在Word的图中得到小五号字。另外还需要添加重要的临界尺寸线及其标称值等，完成后直接粘贴到Word 中，结果如图9所示。虽然显得不是很清楚，但打印出来效果还是不错的。如果是写博士或硕士论文，图9已经满足要求了，而如果要发表杂志文章，可能还需要进行下一步(4) 利用前面讲过的方法，在Visio中将图片保存为tif格式，再将其插入Word，如图10所示。看上去与图9无多大区别，但是已经不能编辑了，而双击图9可以进入Visio进行图片编辑
关于数字图像处理论文的题目
长春理工大学——professor——景文博——旗下出品 1基于形态学运算的星空图像分割 主要内容： 在获取星图像的过程中，由于某些因素的影响，获得的星图像存在噪声，而且星图像的背景经常是不均匀的，为星图像的分割造成了极大的困难。膨胀和腐蚀是形态学的两个基本运算。用形态学运算对星图像进行处理，补偿不均匀的星图像背景，然后进行星图像的阈值分割。 要求： 1> 图像预处理：对原始星空图像进行滤波去噪处理； 2> 对去噪后的图像进行形态学运算处理； 3> 选取自适应阈值对形态学运算处理后的图像进行二值化； 4> 显示每步处理后的图像； 5> 对经过形态学处理后再阈值的图像和未作形态学处理后再阈值的图像进行对比分析。 待分割图像直接分割图像处理后的分割图像 2基于数字图像处理的印刷电路板智能检测方法 主要内容： 通过对由相机实时获取的印刷电路板图像进行焊盘识别，从而提高电子元件的贴片质量，有效提高电路板的印刷效率。 要求： 1> 图像预处理：将原始彩色印刷电路板图像转成灰度图像，对灰度图像进行背景平滑和滤波去噪； 2> 对去噪后的图像进行图像增强处理，增强边缘提取的效果。 3> 对增强后的图像进行边缘提取（至少两种以上的边缘提取算法）； 4> 显示每步处理后的图像（原始电路板图像可自行查找）； 5> 图像处理后要求能对每个焊盘进行边缘提取，边缘清晰。 3静止背景下的移动目标视觉监控 主要内容：
基于视觉的人的运动分析最有前景的潜在应用之一是视觉监控。视觉监控系统的需求主要来自那些对安全要求敏感的场合，如银行、商店、停车场、军事基地等。通过对静止背景下的目标识别，来提醒监测人员有目标出现。 要求： 1>对原始参考图和实时图像进行去噪处理； 2>对去噪后的两幅图像进行代数运算，找出目标所在位置，提取目标，并将背景置黑； 3> 判断目标大小，若目标超过整幅图像的一定比例时，说明目标进入摄像保护区域，系统对监测人员进行提示（提示方式自选）。 4>显示每步处理后的图像； 5>分析此种图像监控方式的优缺点。 背景目标出现目标提取 4车牌识别图像预处理技术 主要内容： 车辆自动识别涉及到多种现代学科技术，如图像处理、模式识别与人工智能、计算机视觉、光学、机械设计、自动控制等。汽车作为人类生产、生活中的重要工具被广泛的使用，实现自动采集车辆信息和智能管理的车牌自动识别系统具有十分重要的意义: 要求： 1>对原始车牌图像做增强处理； 2>对增强后的彩色图像进行灰度变换； 3>对灰度图像进行直方图均衡处理； 4>选取自适应的阈值，对图像做二值化处理； 5>显示每步处理后的图像； 6>分析此种图像预处理的优缺点及改进措施，简要叙述车牌字符识别方法 原始车牌图像处理后的车牌图像 5医学细胞图像细胞分割图像增强算法研究 主要内容： 医学图象处理利用多种方法对各种图像数据进行处理，以期得到更好的显示效果以便医生根据细胞的外貌进行病变分析。 要求： 1>通过对图像的灰度变换调整改变细胞图像的灰度，突出感兴趣的细胞和细胞核区域。 2>通过直方图修改技术得到均衡化或规定化等不同的处理效果。 3>采用有效的图像平滑方法对细胞图像进行降噪处理，消除图像数字化和传输时所混入的噪声，提高图像的视觉效果。 4>利用图像锐化处理突出细胞的边缘信息，加强细胞的轮廓特征。 5>显示每步处理图像，分析此种细胞分割图像预处理方法的优缺点。 原始细胞图像 图像处理后的细胞图像 6瓶子灌装流水线检测是否液体灌装满瓶体 当饮料瓶子在罐装设备后要进行液体的检测，即：进行判断瓶子灌装流水线是否灌装满瓶体的检测，如液面超过瓶颈的位置，则装满，否则不满，如果不满则灌装液体不合格，需重新进行灌装。 具体要求： 1）将原进行二值化 2）二值化后的图像若不好，将其滤波再进行膨胀处理,并重新进行二值化
数字图像处理应用论文数字图像处理技术论文
数字图像处理应用论文数字图像处理技术论文 关于数字图像处理及其应用的研究 摘要：首先对数字图像处理的关键技术以及相应的处理设备进行详细的探讨，然后对数字图像处理的应用领域以及发展趋势进行详尽论述。 关键词：数字图像处理：关键技术；应用领域 0 引言 人类通过眼、耳、鼻、舌、身接受信息，感知世界。约有75％的信息是通过视觉系统获取的。数字图象处理是用数字计算机处理所获取视觉信息的技术，上世纪20年代Bartlane电缆图片传输系统(纽约和伦敦之间海底电缆)传输一幅图片所需的时间由一周多减少到小于3个小时；上世纪50年代，计算机的发展，数字图像处理才真正地引起人们的巨大兴趣；1964年，数字图像处理有效地应用于美国喷气推进实验室(J.P.L)对“徘徊者七号”太空船发回的大批月球照片的处理；但是直到上世纪六十年代末至七十年代扔，由于离散数学理论的创立和完善，使之形成了比较完整的理论体系，成为一门新兴的学科。数字图像处理的两个主要任务：如何利用计算机来改进图像的品质以便于人类视觉分析；对图像数据进行存储、传输和表示，便于计算机自动化处理。图像处理的范畴是一个受争论的话题，因此也产生了其他的领域比如图像分析和计算机视觉等等。
1 数字图像处理主要技术概述 不论图像处理是基于什么样的目的，一般都需要通过利用计算机图像处理对输入的图像数据进行相关的处理，如加工以及输出，所以关于数字图像处理的研究，其主要内容可以分为以下几个过程。图像获取：这个过程基本上就是把模拟图像通过转换转变为计算机真正可以接受的数字图像，同时，将数字图像显示并且体现出来(例如彩色打印)。数据压缩和转换技术：通过数据压缩和数据转换技术的研究，减少数据载体空间，节省运算时间，实现不同星系遥感数据应用的一体化。图像分割：虽然国内外学者已提出很多种图像分割算法，但由于背景的多变性和复杂性，至今为止还没有一种能适用于各种背景的图像分割算法。当前提出的小波分析、模糊集、分形等新的智能信息处理方法有可能找到新的图像分割方法。图像校正：在理想情况下，卫星图像上的像素值只依赖于进入传感器的辐射强度；而辐射强度又只与太阳照射到地面的辐射强度和地物的辐射特性(反射率和发射率)有关，使图像上灰度值的差异直接反映了地物目标光谱辐射特性的差异，从而区分地物目标。图像复原，以图像退化的数学模型为基础，来改善图像质量表达与描述，图像分割后，输出分割标记或目标特征参数；特征提取：计算描述目标的特征，如目标的几何形状特征、统计特征、矩特征、纹理特征等。图像增强：显示图像中被模糊的细节。或是突出图像中感兴趣的特征。图像识别：统计模式识别、模糊模式识别、人工神经网络等。
图像处理论文
图像处理技术近期发展及应用 摘要：图像处理技术的研究和应用越来越收到社会发展的影响，并以自身的技术特点反过来影响整个社会技术的进步。本文主要简单概括了数字图像处理技术近期的发展及应用现状，列举了数字图像处理技术的主要优点和制约其发展的因素，同时设想了图像处理技术在未来的应用和发展。 关键字：图像处理发展技术应用 1.概述 1.1图像的概念 图像包含了它所表达的物体的描述信息。我们生活在一个信息时代，科学研究和统计表明，人类从外界获得的信息约有百分之七十来自视觉系统，也就是从图像中获得，即我们平常所熟知的照片，绘画，动画。视像等。 1.2图像处理技术 图像处理技术着重强调在图像之间进行的变换，主要目标是要对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果并为其后的目标自动识别打基础，或对图像进行压缩编码以减少图像存储所需要的空间或图像传输所需的时间。图像处理是比较低层的操作，它主要在图像像素级上进行处理，处理的数据量非常大。 1.3优点分析 1．再现性好。数字图像处理与模拟图像处理的根本不同在于，它不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化。 2．处理精度高。按目前的技术，几乎可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，这主要取决于图像数字化设备的能力。现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16位甚至更高，这意味着图像的数字化精度可以达到满足任一应用需求。 3．适用面宽。图像可以来自多种信息源，它们可以是可见光图像，也可以是不可见的波谱图像（例如X射线图像、射线图像、超声波图像或红外图像等）。从图像反映的客观实体尺度看，可以小到电子显微镜图像，大到航空照片、遥感图像甚至天文望远镜图像。即只要针对不同的图像信息源，采取相应的图像信息采集措施，图像的数字处理方法适用于任何一种图像。 4．灵活性高。图像处理大体上可分为图像的像质改善、图像分析和图像重建三大部分，每一部分均包含丰富的内容。而数字图像处理不仅能完成线性运算，而且能实现非线性处理，即凡是可以用数学公式或逻辑关系来表达的一切运算均可用数字图像处理实现。 2.近期发展及应用领域
计算机论文图像处理技术论文
计算机论文图像处理技术论文 摘要：随着人类正加快步入信息时代，使得计算机技术得到了飞速发展。计算机技术的广泛应用，使人们越来越多地开始将将先进的计算机技术应用到我们捕捉到的图像上，并希望通过计算机图像处理技术的应用，获得理想的效果并提取我们想要的信息。相信在先进图像处理技术发展的推动下，计算机图像处理技术的应用也将渗透到社会的各个领域。 关键词：计算机；图像处理技术；应用 the application of computer image processing technology wang chenxu (hainan normal university,haikou570102,china) abstract:as human being accelerated into the information age,making computer technology has been rapid development.extensive application of computer technology,more and more people began to be advanced computer technology to our captured image,and that through computer image processing technology,to obtain the desired results and extract the information we want.i believe the development of advanced image
科技论文中图片的处理软件介绍
科技论文中图片的软件介绍 有位论文审稿人在自己的博文中写道：“我审稿时看稿件的顺序是题目、摘要、图表、前言、参考文献和正文”。可见论文中图片的质量是非常重要的，处理一张图可 能会花费大量的时间，正如焦老师所说的，那位德国小伙子处理一张图用了一个月时间。图片质量的好坏一定程度上决定了论文能否被录用。本文将结合自己的经验，介 绍一下科技论文中图片的处理方法，有不合理和不完善的地方请大家指出，为大家能 写出更完美的论文提供一些参考。 1. 常用的图片处理软件 我在写论文时，常用的图片处理软件有SnagIt、Photoshop、画图、Visio等。 SnagIt是非常好用的一种抓图软件，它可以抓取活动的窗口，还可以抓取任意大小的 图片(这时以数字×数字的形式实时显示图片像素数)等等，并可以将图片保存成tif、bmp、jpg等格式。 Photoshop估计大家也都熟悉，图片处理界的老大，功能强大，但科技论文一般只用到它的部分功能，如调节图片大小、亮度、对比度、锐度、柔和度，或者擦除图元、颜色反相、以任意角度旋转图像等。 画图软件能干的活，Photoshop都能搞定，一些简单的任务，如调节图片尺寸、擦除 图元等，用它就可以了，再开Photoshop就有点牛刀杀鸡的感觉了。 Visio是微软的Office软件之一，与Word联合使用，效果很好，比用Word直接处理 图片强多了。 2. 科技杂志对论文图片的要求 会议文章对图片质量的要求比较低，一般投了后基本都没有修改的机会，而杂志文章 对图片质量的要求相当高，可能来回改几次才能满足要求。如果论文投稿前就达到了 较高的质量，相信修改时会轻松很多。比较牛的科技杂志对论文的基本要求是： (1) 表达清晰。图片中各元素都清楚无误，不能出现多个字母堆在一起难在分辨的情况。 (2) 分辨率要高。这里所说的分辨率不是我们拍照时所说的总像素数，它的单位 是dpi(dot per inch)，它代表了一英寸中的点数，科技杂志的要求是600dpi，这也是打印机的最高分辨率。关于如何做到600dpi的分辨率，会在后面Visio的使用技巧中讲到。 (3) 所有 图中的字号、箭头大小要保持一致，粗线、细线分明，各种线型粗细一致。关于这点 也会在后面讲到。 (4) 横纵坐标的物理量要标清楚，一些关键的临界值，需要标明其 数值。
科技论文中统计图的不规范表达
94 山东建筑大学学报 2009年 科技论文中统计图的不规范表达 学报编辑部蔚莹 统计图由于其直观、形象的优点,被广泛应用于科技论文的写作中。在编辑过程中,笔者发现来稿中统计图的出错率非常高,而且由于图的不规范表达而导致传达错误的信息,甚至得出错误的结论。在来稿论文中,常见的统计图不规范表达情况有如下几类: 1 统计图类型选择不当 统计图种类不同,它们所能表达的数据资料类型不同,功能和适用场合也不同,最多见的错误类型有:条图与线图的混用,线图与散点图的混用等。 例1 对差错的辨析:氧化时间是一个连续性变量,此处选用条图,割断了时间点之间的联系,因此应改用线图。当希望表达彼此独立的几个分组中的数量大小时,应选用条图;当希望反映事物或现象随时间推移的变化趋势时,宜选用线图。 例2 缺氧反映器中COD去除率与温度的关系 从图中看出,各组试验中的缺氧池的温度和COD去除情况有较大的相关性,运用Excel的函数CORREL(array1,array2)分析它们的相关性,得到相关系数0.40317。 对差错的辨析: (1)该图选用的是一种复合折线图,根据正文判断,横轴表示组别,图中两条曲线只能分别表达各组实验中温度的变化趋势和C OD去除率的变化趋势,无法反映温度与C OD去除率的变化关系,更无法研究其相关性。图题与图的内容不符。 (2)横轴是组别,虽表现为数字类型,但实际上属于定性的数据资料,与数字的大小和前后顺序均无关系,所以图中折线反映的变化趋势是无意义的。 (3)通过绘制散点图发现,温度与去除率之间并不具相关性。因此相关性检验所得结论是不可靠的。 解决方案:从图题与正文文字看出,作者的原意是要研究缺氧反映器中COD去除率随温度的变化趋势并研究其相关性。因此应选用散点图。在研究2个在专业上可能有一定联系的变量的关系时,最佳的方法是先绘制散点图,直观地判断其是否存在相关性,再选用相应的检验方法进行定量的检验,这样才能得出可靠的结论。 2 统计图坐标轴上的刻度值违背数学原则统计图坐标轴上的刻度应符合数学原则,即对于算术尺度来说,数轴上等长的间隔应代表相等的数量,这样才能如实反映曲线的升降趋势。 例3 对差错的辨析:图中横坐标轴上等长的间隔代表的数量不等,每个间距依次代表了1.25、3.75、5、10和10,这样绘制的线图,其折线的倾斜程度是一种假象,歪曲了事实。类似的问题普遍存在,还表现为横轴坐标刻度为等差数列,或前后两组不等间隔的数据等等。 造成这种差错的原因很多,如作者在设计图表时的疏漏,对源数据没有进行必要的整理,没有合理地使用绘图软件等等。这里要特别提醒作者注意的是,在使用Excel绘图时,一定要注意“折线图”与“散点图”的选用。这两种图看起来非常相似,但它们表达和显示数据的方式却大不相同。其本质的区别是X轴上数据的性质不同。“折线图”的X轴为分类轴,在X轴上按数据录入的顺序等距显示数据;而“散点图”的X轴是数值轴,它按照数据大小顺序和设定的间距显示数据。因此“折线图”只适合在横轴原始数据为文本或等间距连续数据时使用,如果用它来处理不等距数据就常常会发生上述的错误。 3 图的绘制不符合科技期刊编辑规范的要求 (1)自明性差。统计图表最大的特点就是应该具有自明性,即不读正文,只看图表即能明白所表达的全部内容。最常见的问题是图题不准确或缺失、缺少纵横标目、坐标上没有刻度、缺少计量单位和没有必要的说明及图例。 (2)一致性差。这里所说的一致性主要指图与正文表述的一致性。常见的问题有:图与正文中研究内容不符,图题与图的内容不符,图与正文中使用的变量名称、单位、数据大小、以及曲线的个数、编号和字体不一致,图例与曲线线型不符等等 。以上问题都会影响到对图的理解。
图像处理论文
数字图像处理技术及其在农业中的应用研究 随着信息产业的逐渐发展以及与其他各个学科间不断结合的普及，图像识别技术已经能够深入地应用到具体目的物识别等领域中图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方 方面面随着人类活动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随之不断扩大。 1 数字图像处理的概念 1 数字图像处理的概念数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图 像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程图像处理中，输入的 是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。 2 数字图像处理的应用 2．1 数字图像处理技术在农产品收获中的应用 研制自动识别采摘机器是图像处理在农业收获中的主要应用，此课题目前备受关注。自动收获机器人的构成主要是收获系统、行走系统和视觉机构。基于数字图像处理的自动收获机器人主要在两个方面应用该技术: 一是，识别和 空间定位果实或其他目标物，为采摘系统的行为提供参数，提高收获果实的准确性；二是，识别障碍物体，为行走系统提供准确的目标以躲避障碍。苹果、梨、橘子、番茄等作物都是研究的对象，但是此类农作物生长环境比较复杂，自动识别的图像必然包含枝叶土壤等对目标物产生影响的背景噪声，所以在实 现上不易准确，且识别成功率较低。Slaughter 等在室外晴朗天气自然光照条件下获取照片的色度亮度等方面信息以指导果实采摘机械手，创建了利用彩 色照片的颜色信息在橘子树中“认出”橘子的模型，成功率75%，在速度方面 基本可以接受，可是准确率比较低；识别柑橘中心的错误率为 6%。 Zhang 等 利用描绘苹果照片图像的边缘线，通过神经网络测定、定位的方式达到自动采摘功能。
如何制作科技论文中的图表
如何制作科技论文中的Figures （美国LetPub编辑：SCI论文写作系列4）统计图（Figure）是用图形将统计资料形象化，利用线条高低、面积大小代表数量，通俗易懂，比文本与统计表更便于理解和比较。 统计图种类较多，常用的包括直条图、百分直条图、直方图、线图和点图等。在科技论文中，应根据资料的类型及表达目的选用合适的统计图。例如，对不同性质分组资料进行对比时可选用直条图，说明事物各组成部分的构成情况可用圆形图或百分直条图，用于表达连续性资料频数分布可用直方图，为表明一事物随另一事物而变化的情况选用线图，表达两种事物的相关性和趋势可用点图。 统计图在绘制过程中对其结构组成［包括标题（Legend）、轴标（Axis Label）、数轴（Axis）、图例（Symbol and Key to Symbols）、误差棒（error bar）］、和正文引述（Describe）有一定的要求，以下就这几部分进行阐述，同时列举四种常用统计图［直条图（Bar Graph），频率直方图（Frequency Histogram），XY散点图（X,Y Scatterplot），XY线图（X,Y Line Graph）］的用法，希望对大家有所帮助。 下面两个示例图是典型的直条图和线图，红色字体标记了各组成部分。
图表要告诉读者尽可能多的信息，比如： （1）图表反映的结果，包括扼要的统计描述； （2）如果可以应注明实验的研究对象； （3）得出该结果的条件背景，如：采用的处理方法或显示的相互关系等；（4）实验地点（仅室外实验时需要）； （5）需要详细的图解对图表反映的结果做出解释（许多杂志都强调图表需成为独立的部分，即读者可以不阅读正文章节而通过检视图表本身而理解论文结果，这一点经常被许多中国作者忽视）； （6）如果可以应注明培养或处理的参数或条件(温度、媒介等)； （7）实验的样本大小和统计检验结果； （8）不要在两坐标轴标签之间用“versus”对其简单重述。 一、结构组成 1. 标题（Legend） 标题一般位于表的下方。Figure可简写为“Fig.”，按照图在文章中出现的顺序用阿拉伯数字依次排列（如Fig.1，Fig.2……）。 对于复合图，往往多个图公用一个标题，但每个图都必须明确标明大写字母（A，B，C等），在正文中叙述时可表明为“Fig. 1A”。 复合图的标题也必须区分出每一个图并用字母标出各自反映的数据信息。 例如：
关于发表论文的图片处理
[转] 扫盲：关于发表论文的图片处理（3） 错误的做法： 直接copy paste excel中（或者spss中）生成的图
adobe arcobat 9 pro 或者pdfcreator 正确的做法： 虚拟打印成pdf文件（保留矢量特性）单击图片文件打印（安装以上软件后会有虚拟打印）或者office 2007 2010版直接保存成pdf格式 再用ps打开后续编辑
如此获得的1000dpi线图会有文件很大的问题。（上百MB） tif格式的LZW压缩是一种无损压缩对线图灰度图是很好的压缩方式到1MB左右位图基本原理：坐标第1点是白色，第2点是白色，第3点是白色，第4点是白色，…… 第10000点是白色 LZW压缩原理：从1到10000点都是白色 eps pdf格式是容器，能保存矢量特性，不等于这格式的图片就是矢量图。 好比彩色相机不都是来拍彩色照片，也可以拍黑白的，而黑白照相机就只能拍黑白的。当然，位图不能转成矢量图 ps是位图软件，illustrator是矢量图软件（菜鸟请暂忽略） 关于截图，小小的谈一下 如果你一定要用截图，请务必存成bmp，或tif格式这是不压缩质量的 1.用外来软件
推荐一个个人喜欢的 Fastftone Capture 1.7MB左右，网上有 窗口很小，不会遮挡截图时视线 QQ截图的水手请注意了：如果要得到网页页面完整图、程序菜单选择某个地方、视频的 某个画面，QQ是不可能实现的 视频的直接用播放器里的截图快捷键，一般 s 之类的 PrintScreen 标亮工具，和箭头工具作为提示是很好用的 2.不用外来软件 一套快捷键可以解决问题键盘右上角都有的PrintScreen （先得全屏） WIN+R （运行）mspaint（直接打开系统自带的画板）再来截我们要的地方，也很方便 上面这张截图在电脑上看看是很清晰的，但是要贴在文章里再打印出来就糊了，因为分辨率不够
图形图像处理论文
图形图像技术在印刷上的最新应用 学号姓名 (湖南工业大学包装与材料工程学院印刷工程专业, 湖南株洲, 412008) 摘要：本文主要阐述了图像技术和数字图像技术在印刷检测中的广泛应用，并分析他们各自的优点，同时还介绍了图形图像用在印刷方面的各种软件，从印刷行的角度出发，指明了数字图像技术在印刷行业中前景将会越来越好。 关键词：数字图像处理、印刷检测、计算机技术 The latest application of image technology in pritnting Abstract：T his article mainly expounds the image technology and digital image technology is widely used in printing detection, and analyzes their respective advantages, at the same time also introduces the image used in printing all kinds of software, from the Angle of the printing line, pointed out the digital image technology in printing industry in the future will be better and better. Key Words：Digital image processing , Computer technology , Press Test 通过这几天查看一些书籍，让我对图形图像在印刷方面的应用有了初步的了解。在印前处理领域常用的图形处理软件包括：Corel公司的CorelDraw、Adobe 公司的Illustrator、Macromedia公司的Freehand、三维动画制作软件3Dmax ，此外，在计算机辅助设计与制造等工程领域，常用的图形处理软件还AutoCAD，GHCAD，Pro/E，UG，CATIA，MDT，CAXA电子图版等等。 在印前领域最为常用的图像处理软件是Adobe公司的Photoshop软件，该软件广泛地应用于各领域的图像处理工作中，几乎占据了计算机图像处理软件的统治地位。1、凹印色彩图像质量的因素 灰色平衡时评价凹印彩色图像复制质量的重要指标，它是衡量凹版图像质量和凹印打样质量、印刷中网点与墨量变化的尺度。阶调，就是层次，在印刷上，称为：图像上从最亮到最暗部分的密度等级，也是指原稿或复制图像上最亮到最暗部分层次演变，是图像中视觉可分辨的在、差别。阶调复制是凹印图像复制中的重要指标，只有阶调设定和调整正确、合理，才能再现图像颜色层次所需的全部部信息，就能保证印刷图像阶调层次整体框架的完整性，使亮、中、暗调层次丰富，否则就会损失一部分图像层次信息。凹印图像复制，其实就是色彩的复制，色彩复制是凹印彩色图像复制的灵魂锐度也是清晰度，是原稿和印刷图像上轮廓清晰的程度，以及细微层次，物象质感的尖锐度，是视觉识别印刷图像质量的一个主要指标，由于凹印制版机印刷过程中，图像的清晰度会受到各种因素的影响而变差。因此，电分机机调色时，必须对图像进行锐化增强处理，达到在屏幕上观察有些过分为佳，从而逼真地表现凹印图像的清晰度。 2、利用图像软件增强印刷效果 把专色加入到一个Photoshop图像上时，可能就需要自己动手镂空图像的区域了，这是因为专色通道总是叠印在其它颜色通道之上，可能会产生不满意的印刷效果。是否需要将图像中出现专色的部位镂空，取决于图像、选择的专色和所需的印刷效果。为了不让专色区域叠印在图像上，需将图像上与专色区域对应的部位镂空。此外，为了便于印刷时的套印精确，镂空部位的面积应稍微收缩一点，即比专色区域稍小一点。如果不做这样的补偿工作，印刷时只要有一点点套印不准，那么在专色区域的边缘上将会出现明显的漏白。
图像处理技术的应用论文
图像处理技术的应用先展示一下自己用Photoshop处理的图片（做的不好望见谅）
摘要：图像处理技术的研究和应用越来越收到社会发展的影响，并以自身的技术特点反过来影响整个社会技术的进步。本文主要简单概括了数字图像处理技术近期的发展及应用现状，列举了数字图像处理技术的主要优点和制约其发展的因素，同时设想了图像处理技术在未来的应用和发展。 关键字：图像处理发展技术应用 1.概述 1.1图像的概念 图像包含了它所表达的物体的描述信息。我们生活在一个信息时代，科学研究和统计表明，人类从外界获得的信息约有百分之七十来自视觉系统，也就是从图像中获得，即我们平常所熟知的照片，绘画，动画。视像等。 1.2图像处理技术 图像处理技术着重强调在图像之间进行的变换，主要目标是要对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果并为其后的目标自动识别打基础，或对图像进行压缩编码以减少图像存储所需要的空间或图像传输所需的时间。图像处理是比较低层的操作，它主要在图像像素级上进行处理，处理的数据量非常大。 1.3优点分析 1．再现性好。数字图像处理与模拟图像处理的根本不同在于，它不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化。 2．处理精度高。按目前的技术，几乎可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，这主要取决于图像数字化设备的能力。现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16位甚至更高，这意味着图像的数字化精度可以达到满足任一应用需求。 3．适用面宽。图像可以来自多种信息源，它们可以是可见光图像，也可以是不可见的波谱图像（例如X射线图像、射线图像、超声波图像或红外图像等）。从图像反映的客观实体尺度看，可以小到电子显微镜图像，大到航空照片、遥感图像甚至天文望远镜图像。即只要针对不同的图像信息源，采取相应的图像信息采集措施，图像的数字处理方法适用于任何一种图像。 4．灵活性高。图像处理大体上可分为图像的像质改善、图像分析和图像重建三大部分，每一部分均包含丰富的内容。而数字图像处理不仅能完成线性运算，而且能实现非线性处理，即凡是可以用数学公式或逻辑关系来表达的一切运算均可用数字图像处理实现。 2.应用领域 2.1图像技术应用领域
科技论文中图片的处理方法
科技论文中图片的处理方法 科技论文中图片的质量非常重要，图片质量的好坏一定程度上决定了论文能否被录用。处理一张图片如果没有使用正确的方法，即使花费大量的时间也无法得到理想的效果。为此，本文简要介绍一些科技论文中图片的处理方法，为大家写出更完美的论文提供帮助。 1. 常用的图片处理软件 科技论文写作中常用的图片处理软件有SnagIt、Photoshop、画图、Visio等。 SnagIt是非常好用的一种抓图软件，它可以抓取活动的窗口，还可以抓取任意大小的图片(这时以数字×数字的形式实时显示图片像素数)等等，并可以将图片保存成tif、bmp、jpg等格式。 Photoshop是图片处理界的老大，功能强大，但科技论文一般只用到它的部分功能，如调节图片大小、亮度、对比度、锐度、柔和度，或者擦除图元、颜色反相、以任意角度旋转图像等。 画图软件能干的活，Photoshop都能搞定，一些简
单的任务，如调节图片尺寸、擦除图元等，用它就可以了，再开Photoshop就有点牛刀杀鸡的感觉了。 Visio是微软的Office软件之一，与Word联合使用，效果很好，比用Word直接处理图片强多了。 2. 科技期刊对论文图片的要求 会议文章对图片质量的要求比较低，一般投了后基本都没有修改的机会，而期刊文章对图片质量的要求相当高，可能来回改几次才能满足要求。如果论文投稿前就达到了较高的质量，相信修改时会轻松很多。比较牛的科技期刊对论文的基本要求是： （1）表达清晰。图片中各元素都清楚无误，不能出现多个字母堆在一起难以分辨的情况。 （2）分辨率要高。这里所说的分辨率不是我们拍照时所说的总像素数，而是指每平方英寸面积内的像素数，它的单位是dpi(dot per inch)。科技杂志的要求是 600dpi，这也是打印机的最高分辨率。关于如何做到600dpi的分辨率，会在后面Visio的使用技巧中讲到。 （3）所有图中的字号、箭头大小要保持一致，粗线、细线分明，各种线型粗细一致。关于这点也会在后面讲到。
图像处理论文
印前技术至图像分辨率应用 摘要: 从事平面设计工作,不是仅仅停留在屏幕图像或打印稿上的,更多的设计作品最终是以印刷品的形式发布的。本文从印前技术层面分析了数字图像分辨率的实际应用,涉及图像解析度、加网线数和设备像素等方面内容,并就其相互关系进行了阐述。 关键词: 数字图像分辨率 Photoshop 印前技术 在我们的工作生活中离不开两类图像——模拟图像和数字图像。 通俗地说,模拟图像就是实物图像,是“看得见,摸得着”的图像,比如照片、照相底片、印刷品、画稿,甚至连电脑屏幕和电视屏幕上的画面也是模拟图像,只要通过客观的物理量表现颜色的图像就是模拟图像。与此相对的是以人为制造的电脑语言记录颜色的图像——数字图像。例如,从网上下载一幅图,把它存储在电脑里,这时它是数字图像;但它显示在屏幕上,以三原色的强度表现颜色,就成了模拟图像。 一、数字图像的含义 以电脑语言来记录各个点的色彩信息的图像是数字图像,它们必须存储在电脑磁盘、光盘等电子媒介中。 在电脑里搜索以.jpg、.gif、.bmp等为扩展名的文件,它们就是数字图像,即使从未在这台电脑里存储过图像,也会找到数字图像,因为系统需要数字图像来显示操作界面;扫描一张照片后,从扫描仪传入电脑的图像是数字图像;用数码相机拍照,照片是以数字图像的形式存储在数码相机里的,也可以传入电脑;从网上下载的图像是数字图像;手机的背景画面也是数字图像……数字图像已经融入今天的日常生活中。 但是,能够用于印刷的数字图像是有限的。很多人看见网上的好图就下载,用作印前的素材,结果不一定好,可能分辨率不够,也可能存在着版权隐患。例如,一个客户用手机给产品拍了照,想印在画册上,他并不知道小照片放大后会变模糊。很多人认为数字图像就像照片底片那样可以放大很多倍,其实只有矢量图可以这样做。另外,缺乏工作经验的设计师从网上海选图片,这比从正版图库中找图省事,但这种图版权不明,用在赢利性的出版物上是有风险的。 二、图像的解析度 在品质上,图像的主要指标之一是解析度,即像素数量。数字图像在屏幕上显示的基本单位是像素,像素越多,能反映的细节就越多。在Photoshop的“图像大小”对话框中可以看到像素数量。另外,有些专门用来选图的软件可以直接显示像素数量,如ACDSee。
论文中图片处理体会
论文中图片处理体会 好久不写技术贴了，今天就写个吧。主要就谈点如何编辑论文中所使用的图片，这里图片是由Matlab生成，发论文的时候一般都有要求哦，需要图片比较清楚，一篇好的论文，不仅要做的东西好，写的好，而且还要排版漂亮，图片清晰。至于论文中图片对别人有多大的影响，我不知道，但是好的图片总给人清晰的感觉。我就小小谈下自己在图片编辑中的一些心得，写的不好勿喷。 我们先看一张直接用matlab生成的图片， 图片看着貌似还可以，不过论文中一般字体比较的小，然后图也要相应的拉动，缩小，这样的话图片会发生变化，然后图片就看着不清楚了，所以我们必须对图片在matlab中先做相应的处理，如果不满意的话，可以结合绘图和visio对图片在做一些处理，如果会PS，那恭喜了，您就不用往下看了，您是大神，我去请教你吧。一般有个经验，比如论文中图片要求字号为5号，即10磅，然后图片从原图到论文中显示的有个缩放比例X, 10/X就可以算出在原图中我们该显示字体
的大小了，比如上面一张图片是从原图长、宽各缩放60%的来的，因此为了使文章中字体为5号，原图中字体应该为10/0.6约为16磅吧，这样我们来编辑图片。 双击matlab生成图片上红色框里面的箭头，打开matlab图片编辑，
这时候图片周围会出现黑色的点，表明图片可以编辑了，双击想编辑的线条，就可以编辑了，比如我们先编辑生成图形吧，双击打开编辑， 在红色框所选地方我们可以选择编辑，主要有线条的粗细，绘制线条时的形式，点击旁边的“更多属性”我们可以选择编辑更多，想要看看都有啥反应，动手亲自试试吧，亲们。这里我们选择将生成的图片线条改为黑色，2磅。 同理我们单击坐标系的线条时打开编辑坐标，如图
图像处理与识别论文.doc
辽宁工业大学 关于图像识别技术的论述 --图像处理与识别结课论文 学院：电子与信息工程学院 班级：电子102班 学号：100404054 姓名：包媛
关于图像识别技术的论述 随着科学技术的不断发展,计算机应用领域的不断开拓,一种全新的图像处理方法应运而生,这就是数字图像处理技术,即利用计算机设备将图像转变成数字信息来进行保存、处理、传输和重现。数字图像识别技术则是从数字图像处理技术中延伸出来的一个重要的研究方向。目前,数字图像处理与识别的应用范围越来越广。但就目前的水平而言,计算机对外部的感知能力还比较薄弱,还需要投入大量人力、物力从事数字图像处理与识别的理论和应用的研究。图像处理与识别的应用有很多种，如指纹识别，条码识别，人脸识别,车牌识别，残损纸币识别等等在生活，生产中，和警方侦破案件中都有很多很重要的应用。数字图像处理方法的分类以及数字图像处理系统的基本部件,“数字图像处理的基本方法”、“人脸识别”及“残损纸币识别”进行详细叙述。一些数字图像处理的基本方法,包括图像增强与图像检测两部分。人脸识别”当中,可采用SN-tuple神经网络的方法进行识别,同时网络参数的变化对识别率也会有所影响影响。对于“残损纸币识别”,可以选择边缘检测、Fisher判别和神经网络三种方法进行识别。其中,边缘检测需要区分纸币的面值和正反,之后方可识别,但性能较为稳定,识别效果较好;Fisher判别无需区分纸币的面值和正反,但识别率受样本选择的影响,不同样本,识别率有可能相差较大;神经网络方法也可不区分纸币的面值与正反,但识别率较低,若区分面值与正反,则可获得较高的识别率。下面分别对车牌识别，纸币、票据识别和手势识别做陈述。 随着我国国民经济的迅速增长,机动车的规模与流量大幅增加,随之而来的管理问题也日益严重。因此迫切需要采用高科技手段,对这些违法违章车辆牌照进行登记,汽车牌照识别系统的出现成为了交通管制必不可少的有力武器。汽车牌照的识别系统在公共安全,交通管理,及相关军事部门有着重要的应用价值。它是一个基于数字图像处理和字符识别的智能化交通管理系统,该系统先通过图像采集,再对图像进行处理以克服图像干扰,改善识别效果,而后进行二值化,归一化等处理,最后进行识别。车牌识别系统使得车辆管理更趋于数字化,网络化,大大提高了交通管理的有效性与方便性。车牌识别系统作为整个智能交通系统的一部分,其重要性不言而喻。 车牌识别是一项涉及到数字图像处理、计算机视觉、模式识别、人工智能等多门学科的技术,它在交通监视和控制中占有很重要的地位,已成为现代交通工程领域中研究的重点和热点之一。该项技术应用前景广泛,例如用在自动收费系统、不停车缴费、失窃车辆的查寻、停车场车辆管理、特殊部门车辆的出入控制
图像处理文献综述
文献综述 理论背景 数字图像中的边缘检测是图像分割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域的重要基础，图像处理和分析的第一步往往就是边缘检测。 物体的边缘是以图像的局部特征不连续的形式出现的，也就是指图像局部亮度变化最显着的部分，例如灰度值的突变、颜色的突变、纹理结构的突变等，同时物体的边缘也是不同区域的分界处。图像边缘有方向和幅度两个特性，通常沿边缘的走向灰度变化平缓，垂直于边缘走向的像素灰度变化剧烈。根据灰度变化的特点，图像边缘可分为阶跃型、房顶型和凸缘型。 、图像边缘检测技术研究的目的和意义 数字图像边缘检测是伴随着计算机发展起来的一门新兴学科，随着计算机硬件、软件的高度发展，数字图像边缘检测也在生活中的各个领域得到了广泛的应用。边缘检测技术是图像边缘检测和计算机视觉等领域最基本的技术，如何快速、精确的提取图像边缘信息一直是国内外研究的热点，然而边缘检测也是图像处理中的一个难题。 首先要研究图像边缘检测，就要先研究图像去噪和图像锐化。前者是为了得到飞更真实的图像，排除外界的干扰，后者则是为我们的边缘检测提供图像特征更加明显的图片，即加大图像特征。两者虽然在图像边缘检测中都有重要地位，但本次研究主要是针对图像边缘检测的研究，我们最终所要达到的目的是为了处理速度更快，图像特征识别更准确。早期的经典算法有边缘算子法、曲面拟合法、模版匹配法、门限化法等。 早在1959年Julez就曾提及边缘检测技术，Roberts则于1965年开始了最早期的系统研究，从此有关边缘检测的理论方法不断涌现并推陈出新。边缘检测最开始都是使用一些经验性的方法，如利用梯度等微分算子或特征模板对图像进行卷积运算，然而由于这些方法普遍存在一些明显的缺陷，导致其检测结果并不尽如人意。20世纪80年代，Marr和Canny相继提出了一些更为系统的理论和方法，逐渐使人们认识到边缘检测的重要研究意义。随着研究的深入，人们开始注意到边缘具有多分辨性，即在不同的分辨率下需要提取的信息也是不同的。通常情况下，小尺度检测能得到更多的边缘细节，但对噪声更为敏感，而大尺度检测
数字图像处理论文
数字图像处理的发展、应用及前景 数字图像处理(Dital Image Processing)又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。 形式化的数学表示可表示为：f(x，y)表示幅图像。x,y,f为有限、离散值。黑白图像可用二维函数f(x，y)表示，其中x,y是平面的二维坐标，f(x，y)表示点(x，y)的亮度值(灰度值)。对模拟图像来讲，f(x,y)显然是连续函数。为了适应数字计算机的处理，必须对连续图像函数进行空间和幅值数字化。空间坐标(x,y)的数字化称为图像采样，而幅值数字化被称为灰度级量化。经过数字化后的图像称为数字图像(或离散图像)。 (1)数字图像的灰度图像的阵列表示法。 设连续图像f(x，y)按等间隔采样，排成MxN阵列(一般取方阵列NxN) 图像阵列中每个元素都是离散值，称为像素(pix—el)。在数字图像处理中，一般取阵列N和灰度级C都是2的整数幂，即取N=及G=。对一般电视图像，N取256或512，灰度级C取64级(m=6bit)至256级m=8bit)，即可满足图像处理的需要。对特殊要求的图像，如SAR图片取10000×10000，灰度级m取8bit或者16bit。 (2)数字图像的二值图像表示法。 所谓二值图像就是只有黑白两个灰度级，即像素灰度级非1即0。如文字图片，其数字图像可用每个像素1Bit的矩阵表示，以减少存储量。二值图像还可采用一些特有的表示方法，如链码仅称Freeman码)。常用链码是八向链码，能进一步减少存储量。 数字图像处理作为一门学科大约形成于2O世纪60年代初期。数字图像处理技术是一门新兴的技术，但它已经在各行各业显示出了特有的优点，它已经极大地提高了生产效率，引起了越来越多的人们的关注。早期的图像处理的目的是改善图像的质量、
数字图像处理论文设计
华东交通大学理工学院 课程设计报告书 所属课程名称数字图像处理期末论文 分院电信分院 专业班级 14 计科 学号 20140210440214 学生姓名习俊 指导教师熊渊 2016 年 12 月 13 日
摘要 数字图像处理是用计算机对图像信息进行处理的一门技术，主要是为了修改图形，改善图像质量，或是从图像中提起有效信息，还有利用数字图像处理可以对图像进行体积压缩，便于传输和保存。本文论述了用Matlab编程对数字图像进行图像运算的基本方法。图像运算涵盖了MATLAB程序设计、图像点运算、代数运算、几何运算等基本知识及其应用（点运算是图象处理的一个重要运算）。以及对图像加入噪声、图像缩放和图像旋转。 关键词图像点运算；代数运算；几何运算；图像缩放；图像旋转
目录 绪论 第一章图像运算 2.1 点运算 2.2 代数运算 2.3 几何运算 第二章程序设计与调试 结束语 参考文献
绪论 早期的计算机无论在计算速度或存储容量方面，难于满足对庞大图像数据进行实时处理的要求。随着计算机硬件技术及数字化技术的发展，计算机、内存及外围设备的价格急剧下降，而其性能却有了大幅度的提高。 图像信息是人类获得外界信息的主要来源，数字图像处理技术越来越多的应用于人们日常工作、学习和生活中。和传统图像处理相比，它具有精度高、再观性好、通用性和灵活性强等特点。在近代科学研究、军事技术、工农业生产、医学、气象及天文学等领域中也得到了广泛应用。 近几年来，随着计算机和各个相关领域研究的迅速发展，科学计算可视化、多媒体技术等研究和应用的兴起，数字图像处理从1个专门领域的学科，变成了1种新型的科学研究和人机界面的工具。数字图像作为一门新兴技术，它是二十一世纪五十年代数字计算机发展到相当水平后开拓出来的计算机应用新领域，它把图像转换成数据矩阵存放于计算机中，并进行滤波、增强、删除等处理，包括图像输入输出技术、图像分析、变换于处理技术以及图像识别和特征提取等方面。六十到七十年代数字处理技术的理论和方法更加完善，其准确性、灵活性和通用性逐步提高。 在日常生活中，电脑人像艺术，电视中的特殊效果，自动售货机钞票的识别，邮政编码的自动识别和利用指纹、虹膜、面部等特征的身份识别等均是图像处理的广泛应用。 进行数字图像处理时主要涉及数字图像点运算处理，针对图像的像素进行加、减、乘、除等运算，有效地改变了图像的直方图分布。