图像处理技术完整版
图像处理技术
HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】
课程名称：图像处理技术
课程编码：C101
课程学分：3
适用学科：计算机应用技术
图像处理技术
Image Processing Technology
教学大纲
一、课程性质
本课程是为计算机应用技术专业研究生的必修课程。数字图像处理是模式识别、计算机视觉、图像通讯、多媒体技术等学科的基础，是一门涉及多领域的交叉学科。
二、课程教学目的
通过本课程的讲授，使学生能较深入地理解数字图像处理的基本概念、基础理论以及解决问题的基本思想和方法。本课程通过介绍图像的数学描述、图像的数字化、图像正交变换、图像增强、图像恢复、图像编码、图像分析和彩色图像处理等基本的图像处理方法，使学生能熟练地掌握数字图像处理的基本过程，并能应用这些基本方法开发数字图像处理系统。
要求学生在学习本课程以后，具有阅读各类图像处理文献的能力和进行图像处理系统的开发能力，并为学习图像处理新方法奠定理论基础。
三、教学基本内容及基本要求
第一章绪论（了解）
1、数字图像处理的基本概念；
2、数字图像处理的研究内容；
3、图象的数字化处理
第二章图象变换（掌握）
1、连续、离散傅立叶变换；
2、快速傅立叶变换(FFT)；
3、离散余弦变换(DCT)
第三章图象增强（掌握）
1、灰度级修正；
2、图象平滑；
3、图像锐化；
4、伪彩色和假彩色；
5、图像的几何校正
第四章图象的恢复（了解）
1、退化的数学模型；
2、连续系统的图象复原；
3、离散情况下的退化模型；
4、离散情况下的复原；
5、维纳滤波复原。
第五章图象编码（掌握）
1、预测编码；
2、变换编码；
3、熵编码；
4、行程编码；
5、混合编码方法
第六章彩色图像处理技术（掌握）
1、基本概念；
2、颜色空间模型；
3、彩色补偿；
4、彩色平衡；
5、彩色增强
第七章图象分析及检索（了解）
1、图像分析系统概述；
2、图象分割；
3、图象纹理分析；
4、基于内容的图象检索技术
四、本课程与其他课程的联系与分工
先修课程：高等数学、信号与系统、概率论与数理统计、计算机语言
后续课程：多媒体技术、模式识别与人工智能、计算机通讯
五、实践环节教学内容的安排与要求
实践内容：图像变换（FFT快速傅里叶变换）、图像增强（直方图均衡化）实践要求：根据算法写出相应计算机程序，在计算机上调试并显示，显示结果应与理论分析和算法所期望的结果一致。
六、本课程课外练习的要求
课内外学时比：1：
课外作业：每章有1-2个作业题
课外练习：自学相关章节并结合上机实验巩固所学知识
七、本课程的教学方法及使用现代化教学手段方面的要求
本课程教学采用计算机多媒体教学，便于生动直观地进行课程的讲授。教学方式采用Powerpoint、Word投影与板书相结合的方式。
八、本课程成绩的考查方法及评定标准
本课程总评成绩采用百分制，通过两方面进行考核：平时成绩30%+期末考试70%,其中:平时成绩含作业，实验及专题讨论成绩；期末考试采用闭卷方式，课程内完成。
九、教材及参考书
教材: 数字图像处理及模式识别，沈庭芝编着，北京理工大学出版社
主要参考书: Digital Image Processing(影印版)，Kenneth R. Castleman ，清华大学出版社
十、课程各章节学时分配
大纲审阅人：李也白
责任教授：李也白
系（教研室）主任：李也白
学院负责人：张常年
制（修）定日期：2004年9月1日
机器视觉与图像处理方法
图像处理及识别技术在机器人路径规划中的一种应用 摘要：目前，随着计算机和通讯技术的发展，在智能机器人系统中，环境感知与定位、路径规划和运动控制等功能模块趋向于分布式的解决方案。机器人路径规划问题是智能机器人研究中的重要组成部分，路径规划系统可以分为环境信息的感知与识别、路径规划以及机器人的运动控制三部分，这三部分可以并行执行，提高机器人路径规划系统的稳定性和实时性。在感知环节，视觉处理是关键。本文主要对机器人的路径规划研究基于图像识别技术，研究了图像处理及识别技术在路径规划中是如何应用的，机器人将采集到的环境地图信息发送给计算机终端，计算机对图像进行分析处理与识别，将结果反馈给机器人，并给机器人发送任务信息，机器人根据接收到的信息做出相应的操作。 关键词：图像识别；图像处理；机器人；路径规划 ABSTRACT：At present, with the development of computer and communication technology, each module, such as environment sensing, direction deciding, route planning and movement controlling moduel in the system of intelligent robot, is resolved respectively. Robot path planning is an part of intelligent robot study. The path planning system can be divided into three parts: environmental information perception and recognition, path planning and motion controlling. The three parts can be executed in parallel to improve the stability of the robot path planning system. As for environment sensing, vision Proeessing is key faetor. The robot path planning of this paper is based on image recognition technology. The image processing and recognition technology is studied in the path planning is how to apply, Robots will sent collected environment map information to the computer terminal, then computer analysis and recognize those image information. After that computer will feedback the result to the robot and send the task information. The robot will act according to the received information. Keywords: image recognition，image processing, robot，path planning
数字图像处理技术在识别领域的应用
数字图像处理技术在识别领域的应用 1、定义 数字图像处理是利用计算机对图像进行处理，常用的方法技术有去除噪声、复原、增强、分割、提取特征等。数字图像发展初期，主要应用于提高图片质量，第一次应用该技术是对伦敦和纽约之间海底电缆发送的图片进行改善。图像处理的应用领域涉及到人类生活的方方面面。 2、数字图像处理的优点 数字图像处理应用于人类依靠图像获取外界的信息经过处理，具有如下优点：①重现性能好，数字图像处理在进行传输、存储、复制等处理从而用来服务于生活。 ②数字化处理精度高。 ③数字信号处理技术适用面宽。 ④数字图像处理的灵活性高。 3、主要研究内容 数字图像处理技术是利用计算机图像处理系统对图像进行输入、加工和输出，主要研究的内容包括以下几项：图像变换；图像增强和复原；图像编码压缩；图像分割。 因为数字图像处理技术应用太过广泛，我在这里仅探究它在识别领域的应用，从这里认识数字图像处理技术的方方面面。 4、数字图像处理在识别领域的应用： （一）数字图像处理在指纹识别中的应用 传统的利用密码、证件作为身份识别的方式具有易遗忘、易破解、易丢失、易伪造等特点，已不再符合现代数字社会的需求。指纹，作为人体独一无二的生理特征，虽然只是人体皮肤的一小部分，但是它的纹理复杂度可以提供用于识别的足够特征，具有极高的安全性，并且指纹还具有易获取、无侵犯性、唯一性和不变性等优点，使其成为生物识别技术中的焦点。 为了弥补指纹图像的质量缺陷，保证指纹后处理算法对指纹图像具有足够的鲁棒性，图像增强是十分必要的，采用数字图像处理则可以实现图像的增强。指纹图像增强目的是为了消除噪声，增强脊线和谷线的对比度，将断裂的脊线和谷线连接起来，消除由于噪声、变形等带来的粘连及由于油污等产生的毛刺等，改善图像质量，保证特征信息提取的准确性和可靠性。指纹图像的增强由图像规格化、图像再处理、滤波几个部分组成。
图像处理与识别的应用研究
图像处理与识别的应用研究 摘要：图像处理与识别技术是时代进步与科学技术快速发展的必然产物，目前，图像处理与识别技术已普遍应用于社会各个领域，应用优势也逐步突显出来。本 文将结合图像处理与识别技术的优势，围绕该技术在人脸识别领域、交通实时监 控领域、医疗卫生领域、工业生产领域以及刑事案件侦破领域的实际应用效果展 开全面论述。 关键词：图像处理；识别；实际应用 图像处理与识别技术能够在海量的图像数据信息中提取出应用价值高的信息，为各项工作的顺利开展提供重要的技术支持。根据图像不同的记录方式，可以将 图像分为数字图像与模拟图像两种，计算机图像处理系统对数字图像进行采集、 存储、处理，进而在系统中形成模拟图像，经过与计算机系统内部的原始图像模 型进行比对，找到图像匹配源，最终得到经过优化的图像类型与图像数据信息。 一、图像处理与识别技术概述 （一）图像处理与识别技术优势 计算机图像处理与识别系统首先对图像的外观形态进行判定，以形状、颜色、尺寸作为判定参数，准确识别出图像特征，然后根据这些特征，对共性参数进行 有效提取，再对获取的图像进行优化处理，处理内容包括去噪、对比度、清晰度 调整以及边缘修饰等。与传统的人工图像处理方法相比，计算机图像处理与识别 技术具有处理速度快、精准度高、灵活性好等优势。由于计算机图像处理系统接 纳的图像信息处理量较大，而通过程序软件的快速运算，能够在短时间内完成图 像的识别和处理工作[1]。在信息处理过程中，一些没有应用价值的图像会被系统 逐一剔除，而留下了具有参考价值与应用价值的信息，因此，图像信息处理的精 准度较高。此外，由于计算机图像处理系统应用了人工智能技术，该系统的自动化、智能化水平较高，不但节省了人工，而且也能够灵活调整精准度，使图像实 现自动化处理。 （二）图像处理的常用方法 图像处理与识别技术的最终目的是改善和提高图像质量，使人们更易于辨识 图像的本来面目。因此，图像增强是图像处理与识别过程中最常用的处理方案， 它可以细分为灰度增强、图像锐化以及边缘检测三方面。灰度增强技术是基于数 学模型，图像在不同区域内的像素数量与图像上各个区域的灰度值有着必然联系，如果灰度值的区域范围较大，则这一区域内的像素数量就随之增多，图像表现出 来的明暗度就比较亮，如果灰度值较小，图像的视觉效果就偏暗。图像锐化是针 对图像轮廓不清晰，利用锐化技术还原图像的本来面目，基本原理是将图像中的 人物或者物品轮廓的灰度值进行两极分化，灰度值高的则变得更高，灰度值低的 则变得更低。所谓边缘检测是对图像进行分割处理，因为边缘区是图像中亮度变 化最为明显的区域，在检测过程中，可以结合一阶与二阶导数对图像灰度进行精 准测算，以坐标变换的方式使曲线上各点形成固定峰点，工作人员可以根据峰点 对整条曲线进行检测，进而得到精确的数据信息。 二、图像处理与识别技术的实际应用 （一）人脸识别 人脸识别系统的应用和发展经历了三个阶段，第一阶段是收集面部信息，借 助于系统数据库中的人脸信息形成一种比对和匹配关系，这一阶段需要介入大量 的人工操作，不但工作量大，而且人脸识别的准确度也相对较低。第二阶段逐步
图像处理在航天航空中的应用-结业论文
图像处理在航天航空中的应用-结业论文
论文题目：图像处理在航天和航空技术方面的运用 学院：机械电气工程学院 班级： 2012级机制3班 姓名：张娜 学号： 20125009077
摘要：图像处理技术的研究和应用越来越受到社会发展的影响，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的特点、优势，列举了数字图像处理技术的应用领域并详细介绍了其在航天航空领域中的发展。 关键字：图像处理简介技术的优点发展技术应用 一、引言 数字图像处理是通过计算机采用一定的算法对图像图形进行处理的技术，它已经在各个领域上都有了较广泛的应用。图像处理的信息量很大，对处理速度要求也很高。本文就简单的介绍图像处理技术及其在各个领域的应用，详细说明图像处理在航天航空技术方面的应用。 二、数字图像处理简介 （一）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。 （二）数字图像处理技术 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。数字图像处理的早期应用是对宇宙飞船发回的图像所进行的
多媒体技术与图像处理
多媒体技术实验-----图像的编辑与处理1．实验目的 1．通过实验学习数字图像的有关知识，增进对多媒体图像的认识和体会； 2．掌握数字图像处理中经常用到的基本概念和名词。 3．掌握数字图像处理的基本技能，学习使用图像处理软件photoshop 编辑和处理图像。 2．实验用软硬件 1．计算机 2．photoshop cs6 图像处理软件 三．实验内容 1．学习数字图像处理中的基本概念； 2．认识photoshop cs6的基本界面； 3．熟悉photoshop cs6的基本操作； 4．使用photoshop cs6制作或处理图片。 四．实验简介 {1} 工作界面介绍 打开Photoshop cs2程序以后，界面中可能出现工具箱、控制条及一些控制面板，但我们需要新建文件或者打开旧文件，才能在其上进行工作。 [1] 菜单命令 利用Photoshop cs2丰富的菜单命令，既可以进行基础的诸如拷贝粘贴等方面的操作，也可以进行调整图像色度、增加调整图层、利用滤镜的各种功能进行较为复杂的操作从而获得梦幻般的图像效果。 [2] 工具箱 工具箱配合控制面板、菜单命令，一起成为操作不可缺少的手段，在工具箱中我们可以使用各种工具对文件进行绘制、编辑、观察、测量等操作。 [3] 工具选项条 工具选项条对所选择的工具提供了更广泛的、更具体的选择空间，更能有效地利用工具箱中的各种工具，对文件进行理想的操作。 [4] 操作文件 操作文件既当前的工作文件。在此既可以创建图像，也可以打开
图象文件列表框，从中选择一种Photoshop cs2支持的数字图像文件。 此图像文件的原始素材可以从光盘、因特网、扫描仪、数字相机中获取。 [5] 控制面板 控制面板对文件的绘制、编辑、观察、测量提供了更为方便、直观的操作窗口。根据操作者的喜好，可以对控制面板进行叠放、组合、隐藏/显示、子菜单控制等操作。以下对几个控制面板加以说明： （1）直方图 直方图是用图形表示图像的每个亮度色阶处的像素数目。它可以显示一幅数字图像，看是否包含足够的细节来进行校正。图中, X轴的左边最暗，X轴的右边最亮，Y轴表示给定的像素总数。使用直方图可以直观的查看图像中像素在颜色和亮度上的分布情况，起到指导图像编辑的作用。 （2）路径 路径是基于Bezier曲线建立的矢量图形。所有使用矢量绘图软件或矢量绘图工具制作的线条，原则上都可以称为路径。路径可以是一个点，是一条直线，或是一条曲线。Photoshop中的路径主要不是用来绘图的，而是用于勾画图像区域的轮廓，并转换为选区。 （3）图层 每一个图层都可以看做是一张透明的胶片，将图像分类绘制于不同的透明胶片上，最后将所有胶片按顺序叠加起来观察，便可以看到完整图形。以分层形式，方便分层编辑，并可设置不同的混合模式及透明度。 （4）通道 在Photoshop中，通道被用来存放图像的颜色信息及自定义的选区。用户不仅可以使用通道得到非常特殊的选择区域，以辅助制图，还可以通过改变原色通道调整图像的色调。 {2} 实例 [1] 绘图与着色 本例主要讲解利用Photoshop的图像菜单、滤镜菜单、渐变工具、选框工具、颜色控制面板、图层控制面板，制作一根逼真的香烟效果。（1）选择“文件”|“新建”命令新建文件，设置对话框如图《一》。
机器视觉系统与数字图像处理
第2章机器视觉系统与数字图像处理 2.1机器视觉系统 2.1．1机器视觉系统简介 机器视觉系统是指利用机器替代人眼做出各种测量和判断。机器视觉是工程领域和科学领域中的一个非常重要的研究领域，它是一门涉及光学、机械、计算机、模式识别、图像处理、人工智能、信号处理以及光电一体化等多个领域的综合性学科，其能以及应用范围随着工业自动化的发展逐渐完善和推广，其中母子图像传感器、CMOS和CCD摄像机、DSP、ARM嵌入式技术、图像处理和模式识别等技术的快速发展，有力地推动了机器视觉的发展。机器视觉是一种比较复杂的系统。因为大多数系统监控对象都是运动物体，系统与运动物体的匹配和协调动作尤为重要，所以给系统各部分的动作时间和处理速度带来了严格的要求。在某些应用领域，例如机器人、飞行物体导制等，对整个系统或者系统的一部分的重量、体积和功耗都会有严格的要求。 机器视觉系统通过图像摄取装置将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号。机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成。在生产线上，人来做此类测量和判断会因疲劳、个人之间的差异等产生误差和错误，但是机器却会不知疲倦地、稳定地进行下去；在一些不适合人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉。机器视觉系统就其检测性质和应用范围而言，分为定量和定性检测两大类，每类又分为不同的子类。机器视觉在工业在线检测的各个应用领域十分活跃，如：印刷电路板的视觉检查、钢板表面的自动探伤、大型工件平行度和垂直度测量、容器容积或杂质检测、机械零件的自动识别分类和几何尺寸测量等。此外，在许多其它方法难以检测的场合，利用机器视觉系统可以有效地实现。机器视觉的应用正越来越多地代替人去完成许多工作，这无疑在很大程度上提高了生产自动化水平和检测系统的智能水平 机器视觉系统的优点有：1.非接触测量，对于被检测对象不会产生任何损伤，而且提高了系统能够的可靠性；2.较宽的光谱响应范围，例如使用人眼看不见的红外测量，扩展人眼的视觉范围；3.长时间稳定工作，人类难以长时间对同一对象进行观察，而机器视觉系统则可以长时间地作测量、分析和识别任务。机器视觉系统的应用领域越来越广泛。在工业、农业、国防、交通、医疗、金融甚至体育、娱乐等等行业都获得了广泛的应用，可以说已经深入到我们的生活、生产和
图像处理技术原理及其在生活中的应用探讨
图像处理技术原理及其在生活中的应用探讨 摘要在社会生活实践中，图像处理技术获得了广泛的应用。这种技术之所以可以得到广泛应用，与其极强的功能所分不开的。在计算机算法不断改善的过程中，图像处理技术的发展前景是非常广阔的。笔者对图像处理技术的原理进行了分析，并其对在生活中的应用进行了探究[1]。 关键词图像处理技术原理；生活；应用 1 图像处理技术的原理分析 所谓的图像处理技术，就是通过计算机技术以及相关的技术来对图像进行处理，从而使图像更好地为我们所利用的一种技术。在这个过程中，需要运用到几个技术要点。第一个就是使图像进行转换，从而得到计算机容易识别的矩阵，这种矩阵被称为是“数字矩阵”。这样得到的矩阵更容易被计算机所存储。第二就是通过多种算法来实现对计算机所存储的图像进行有关处理，其中用到的常用算法就有基于人眼视觉特性的阈值算法、具有去噪功能的图像增强算法等。第三就是在进行了一些技术性的处理，然后获取图像信息。通过中国知网、万方数据库等平台所查阅到的图像类型相关资料可知，图像的类型主要可以分为两大类，一类是数字化图像，另一类是模拟图像。前者不仅处理便捷，而且精度较高，能够适应现代社会的发展要求，后者在现实生活中的应用更为常见，比如在相机图片中的应用。模拟图像输出较为简单，灵活性和精度不太高，因此其使用的限制性较大[2]。 2 图像处理技术原理在生活中的应用探讨 2.1 图像处理技术原理在安全防范中的应用 在安全防范监控系统不断发展的过程中，系统从模拟向数字的方向发展，这跟人们要求图像的精准度越来越高有关。在安防领域，图像处理技术如果能够得到很好的利用，那么就可以实现对图像的去噪声处理，对失真的图像进行矫正处理。在公安部门破案的过程中，有时会根据犯罪现场的指纹特征来对视频采集参数进行调节，比如色彩补偿就是一种很好的调節方法，这样方便公安部门更快地破案。尽管现在的监控系统越来越完善，但是如果遇到暴风暴雨和雾霾或者光线较弱的天气，那么监控得到的视频图像往往还是比较模糊的，对于这些模糊的图像，可以通过图像增强技术进行一些处理，从而为后续的公安部门调查和取证提供便利，模糊图像处理技术这时就排上了用场[3]。 2.2 图像处理技术原理在娱乐休闲领域的应用 在娱乐休闲领域，图像处理技术原理主要的应用场合就是平时我们利用手机或数码相机摄影以及电影特效制作等场合。在数码相机出现以前，图像只能使用传统相机通过胶片的形式保存。在数码相机出现之后，人们就可以短时间内对相
多媒体技术与图像处理模板
多媒体技术实验-----图像的编辑与处理 一．实验目的 1．通过实验学习数字图像的有关知识，增进对多媒体图像的认识和体会；2．掌握数字图像处理中经常用到的基本概念和名词。 3．掌握数字图像处理的基本技能，学习使用图像处理软件photoshop编辑和处理图像。 二．实验用软硬件 1．计算机 2．photoshop cs6 图像处理软件 三．实验内容 1．学习数字图像处理中的基本概念； 2．认识photoshop cs6的基本界面； 3．熟悉photoshop cs6的基本操作； 4．使用photoshop cs6制作或处理图片。 四．实验简介 {1} 工作界面介绍 打开Photoshop cs2程序以后，界面中可能出现工具箱、控制条及一些控制面板，但我们需要新建文件或者打开旧文件，才能在其上进行工作。 [1] 菜单命令 利用Photoshop cs2丰富的菜单命令，既可以进行基础的诸如拷贝粘贴等方面的操作，也可以进行调整图像色度、增加调整图层、利用滤镜的各种功能进行较为复杂的操作从而获得梦幻般的图像效果。 [2] 工具箱 工具箱配合控制面板、菜单命令，一起成为操作不可缺少的手段，在工具箱中我们可以使用各种工具对文件进行绘制、编辑、观察、测量等操作。 [3] 工具选项条 工具选项条对所选择的工具提供了更广泛的、更具体的选择空间，更能有效地利用工具箱中的各种工具，对文件进行理想的操作。 [4] 操作文件 操作文件既当前的工作文件。在此既可以创建图像，也可以打开图象文件列表框，从中选择一种Photoshop cs2支持的数字图像文件。此图像文件的原始素材可以从光盘、因特网、扫描仪、数字相机中获取。 [5] 控制面板 控制面板对文件的绘制、编辑、观察、测量提供了更为方便、直观的操作窗口。根据操作者的喜好，可以对控制面板进行叠放、组合、隐藏/显示、子菜单控制等操作。以下对几个控制面板加以说明： （1）直方图 直方图是用图形表示图像的每个亮度色阶处的像素数目。它可以显示一幅数字
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。
机器视觉简介
机器视觉概述 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS 和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 【应用领域】 机器视觉广泛应用于各个方面，广泛应用于微电子、PCB生产、自动驾驶、印刷、科学研究和军事等领域。 【基本构造】 一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头、CCD 照相机、图像处理单元（或图像捕获卡）、图像处理软件、监视器、通讯/ 输入输出单元等。系统可再分为、主端电脑(Host Computer)、影像获取卡(Frame Grabber)与影像处理器、影像摄影机、CCTV镜头、显微镜头、照明设备、Halogen光源、LED光源高周波萤光灯源、闪光灯源、其他特殊光源、影像显示器、LCD、机构及控制系统、PLC、PC-Base控制器、精密桌台、伺服运动机台。 以上涵盖大部分的机器视觉系统组成部分，在本实验室中机器视觉的主要系统组成为：光源、工控机、工业相机、镜头；其中在进行算法设计时尽量的减少对于光源条件的依赖（实验室的光源性能一般，光照条件良好）。 图1 典型的机器视觉系统
图2 本实验室的机器视觉的主要组成 尽量以本实验室现有的实验条件为主，其他需要的部分按实际要求也可以添加。 【工作原理】 机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格/ 不合格、有/ 无等，实现自动识别功能。 【机器视觉系统的典型结构】 一个典型的机器视觉系统包括以下五大块： 1.照明 照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。
图像处理技术及其应用
图像处理技术及其应用 姓名： （班级：学号：） 【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 引言 计算机图像处理技术是在20世纪80年代后期，随着计算机技术的发展应运而生的一门综合技术。图像处理就是利用计算机、摄像机及其它有关数字技术，对图像施加某种运算和处理，使图像更加清晰，以提取某些特定的信息，从而达到特定目的的技术。随着多媒体技术和网络技术的快速发展，数字图像处理已经广泛应用到了人类社会生活的各个方面，如：遥感，工业检测，医学，气象，通信，侦查，智能机器人等。无论在哪个领域中，人们喜欢采用图像的方式来描述和表达事物的特性与逻辑关系，因此，数字图像处理技术的发展及对其的要求就越来显得重要。 2 图像处理技术发展现况 进入21世纪，随着计算机技术的迅猛发展和相关理论的不断完善，数字图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就。随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理向更高、更深层次发展。人们已开始研究如何用计算机系统解释图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界，这被称为图像理解或计算机视觉。 从图像变换方面来讲，目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用；而图像增强和复原图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等，目前主要在指纹图像增强处理技术，医学影像学方面有显著的成果。这项技术使得各自图像的空间分辨率和对比度有了更大的提高，而最新的医学图像融合则是指对医学影像信息如CT、MRI、SPECT和PET所得的图像,利用计算机技术将它们综合在一起,实现多信息的同步可视化,对多种医学影像起到互补的作用。图像分割图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。 图像描述图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法；图像分类（识别）图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。 3 图像处理技术应用现状 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。 3.1航天和航空技术方面的应用 数字图像处理技术在航天和航空技术方面的应用，许多国家每天派出很多侦察飞
多媒体图像处理第1次实验报告
实验一 Matlab图像处理基础 一、实验目的 1.了解Matlab的基本功能及操作方法 2.练习图像读写和显示函数的使用方法 3.掌握Matlab支持的五类图像的显示方法（灰度、索引、黑白、彩色等） 4.熟悉常用的图像文件格式与格式转换； 二、实验内容 1. 图像的读写 A)图像读 RGB = imread('ngc6543a.jpg'); imshow(RGB); B)图像写 先从一个.mat 文件中载入一幅图像，然后利用图像写函数imwrite，创建一个.bmp文件，并将图像存入其中。 load clown; whos; imwrite(X,map,'clown.bmp'); imshow('clown.bmp');
C)图像文件格式转换 bitmap = imread('clown.bmp','bmp'); imwrite(bitmap,'clown.png','png'); imshow('clown.png'); 转换前clown.bmp图像如下： 转换后.png格式的图像如下:
D)图像综合操作 利用matlab提供的函数将图像读入；编写程序实现对给定图像进行一定比例的放大和缩小处理，在Mfile编辑器中写入以下程序，全速执行： I=imread('lena.tif'); %读入图像 J = imresize(I,10); %放大10倍 K = imresize(I,0.1); %缩小10倍 L=imrotate(I,-10,'bilinear','crop'); %逆时针旋转10° subplot(2,2,1),imshow(I),title('原图'); %原图 subplot(2,2,2),imshow(J),title('放大10'); %放大10倍 subplot(2,2,3),imshow(K),title('缩小0.1'); %缩小10倍 subplot(2,2,4),imshow(L),title('逆时针旋转10°'); %逆时针转10° 图像处理结果如下：
数字图像处理技术及其应用_李红俊
·620· 计算机测量与控制.2002.10(9) Computer Measurement &Control 设计与应用 收稿日期:2001-12-04。作者简介:李红俊(1974-),男,山西省平遥县人,硕士研 究生,主要从事机械电子方向的研究。 文章编号:1671-4598(2002)09-0620-03 中图分类号:T P391.41 文献标识码:B 数字图像处理技术及其应用 李红俊,韩冀皖 (太原理工大学机械工程学院,山西太原 030024) 摘要:介绍了数字图像处理的基本概念、基本原理,对其中一些算法进行了详细的说明,对不同算法进行了比较。同时,在对现有图像处理方法进行应用的同时,对滤波做了一些新的尝试。最后,将像素细分算法应用于实际生产中, 获得了较好的效果。 关键词:数字图像处理;边缘检测;滤波;像素细分算法 Digital Image Processing and Its Application LI Hong -jun ,HAN Ji -w an (Taiy uan University of T echnolo gy ,T aiyuan 030024,China ) Abstract :T he basic co ncepts and basic principals of digital imag e processing are introduced .Some arithmetics and compari -so n between different arithme tics are expounded .New methods of sieve are adopted when existing image processing methods is being applied .A t last ,the arithmetic of subpixel is applied into practice and obtains effect preferably . Key words :digital image processing ;edge detecting ;sieve ;arithmetic of subpixel 1 序言 图像处理技术基本可以分成两大类:模拟图像处 理(Analog Image Processing )和数字图像处理(Dig -ital Image Processing )。数字图像处理,通俗地讲就是利用计算机对图像进行处理。因此也称之为计算机图像处理(Computer Image Processing )。其优点是处理精度高,处理内容丰富,可进行复杂的非线性处理,有灵活的变通能力,一般来说只要改变软件就可以改变处理内容。存在的问题主要在于处理速度,特别是进行复杂的处理更是如此。数字图像处理概括地说主要包括如下几项内容:几何处理(Geometrical Pro -cessing )、算术处理(Arithmetic Processing )、图像增强(Image Enhancement )、图像复原(Image Restora -tion )、图像重建(Image Reconstruction )、图像编码(Image Encoding )、图像识别(Im age Recognition )、图像理解(Image Understanding )。图像处理技术的发展涉及越来越多的基础理论知识,雄厚的数理基础及相关的边缘学科知识对图像处理科学的发展有越来越大的影响。总之,图像处理科学是一项涉及多学科的综合性科学。 2 边缘检测 所谓边缘应是物体的轮廓或物体不同表面之间的交界在图像中的反映。它的形成是由于物体的材料不同或表面的朝向不同,引起在图像中的边缘处存在明暗、色彩、纹理的变化。因此反过来在图像中检查不 同灰度、色彩等特性区域的交界处就可得到边缘。边缘轮廓是人类识别物体形状的重要因素,也是图像处理中重要的处理对象。 图1 边缘和灰度值模型示意图 如上所述,边缘常常发生在灰度突然变化的部 位,如图1(a )所示,两边为不同的灰度级g 1、g 2,则x 0处为边缘。但实际上由于物体表面交界处灰度常常缓慢变化,在图像中表现为边缘是有一定宽度的,如图1(b )所示,而且由于物体表面的曲折变化加上噪声干扰,边缘时常显得模糊不清,这给边缘的检测带来一定的困难。另外,有的物体本身为条状的区域,例如河流、道路或物体表面的裂缝,它们的边缘表现为狭长的平行线(1～2个像元宽度),如图1(c )所示,而且两边灰度相同或相近,因此检查的方法也有所不同。 边缘检测主要采用各种算法来发现、强化图像中那些可能存在边缘的像素点。边缘检测算子可分为微分(梯度)法、模板匹配法和区域拟合法3种基本方法。对于边缘检测影响较大的是图像中的噪声、退化、模糊等因素,这些都需要特殊的算法来解决。 3 滤波 当图像输入到计算机的时候,由于输入转换器件(如光敏器件、A /D 转换器等性质的差别)及周围环 DOI :10.16526/j .cn ki .11-4762/tp .2002.09.022
数字图像处理与机器视觉 2015-2016期末试卷参考答案
数字图像处理与机器视觉 2015-2016期末试卷参考答案南昌大学研究生2015,2016年第2学期期末考试试卷 试卷编号: (开)卷课程名称: 数字图像处理与机器视觉适用班级: 2015级硕士研究生姓名: 学号: 专业: 学院: 机电工程学院考试日期: 题号一二三四五六七八九十总分累分人 签名题分 10 15 15 10 20 30 100 得分 考生注意事项:1、本试卷共4页，请查看试卷中是否有缺页或破损。如有请报告以便更换。 2、使用A4答题纸，注意装订线。 一、单项选择题(从下列各题四个备选答案中选出一个正确答案，并将其 代号填在题前的括号内。每小题1分，共10分) ( b )1.图像与灰度直方图间的对应关系是: a.一一对应 b.多对一 c.一对多 d.都不对 ( d )2. 下列算法中属于图象平滑处理的是: a.Hough变换法 b.状态法 c.高通滤波 d. 中值滤波 ( c )3.下列算法中属于图象锐化处理的是: a.局部平均法 b.最均匀平滑法 c.高通滤波 d. 中值滤波 ( d )4. 下列图象边缘增强算子中对噪声最敏感的是: a.梯度算子 b.Prewitt算子 c.Roberts算子 d. Laplacian算子 ( b )5. 下列算法中属于点处理的是: a.梯度锐化 b.二值化 c.傅立叶变换 d.中值滤波 ( d )6.下列算子中利用边缘灰度变化的二阶导数特性检测边缘的是:
a.梯度算子 b.Prewitt算子 c.Roberts算子 d. Laplacian算子 ( c )7.将灰度图像转换成二值图像的命令为: a.ind2gray b.ind2rgb c.im2bw d.ind2bw ( d )8.数字图像处理的研究内容不包括: a.图像数字化 b.图像增强 c.图像分割 d.数字图像存储 ( d )9.对一幅100?100像元的图象，若每像元用,bit表示其灰度值，经霍夫曼编码后图象的压缩比为2:1，则压缩图象的数据量为: a.2500bit b.20000bit c.5000bit d.40000bit ( b )10.图像灰度方差说明了图像哪一个属性: a.平均灰度 b.图像对比度 c.图像整体亮度 d.图像细节 第 1 页 二、填空题(每空1分，共15分) l. 图像处理中常用的两种邻域是 4-邻域和 8-邻域。 2.图象平滑既可在空间域中进行，也可在频率域中进行。 3.常用的灰度内插法有最近邻元法、双线性内插法和三次内插法。 4. 低通滤波法是使高频成分受到抑制而让低频成分顺利通过，从而实现图像平滑。 5.Prewitt边缘检测算子对应的模板是和。 -1 -1 -1 -1 0 1 0 0 0 -1 0 1 1 1 1 -1 0 1 (不分先后) 6.图像压缩系统是有编码器和解码器两个截然不同的结构块组成的。 7.灰度直方图的纵坐标是该灰度出现的频率。 8.依据图象的保真度，图象编码可分为无失真(无损)编码和有失真(有损)编码两 种。
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