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2023年數字圖像處理課后（實用15篇）篇一
數字圖像處理的信息源基本是二維數據，處理信息量較大。對計算機運算速度、存儲空間等要求高。
數字圖像處理的傳輸頻帶要求高。與語音信息相比，傳輸占用的頻帶要高幾千倍。所以，就對圖像壓縮技術形成了有效的研究需求。
數字圖像中每一個像素并非獨立的，相互關聯性較高。很多相鄰像素之間有相同或相近的數值。
所以，圖像處理技術中數據壓縮的可能性較高。
由于圖像是視覺三維意識的二維映射。因此，計算機要識別和處理三維形態就要進行適當的模糊處理或附加量的匹配。
處理后的數字圖像是形成人為視覺理解和應用評估的依據，因此處理結果必然受到人為的意識形態的影響。所以，在計算機視覺研究中，人為的感知機理必然對計算機視覺的研究產生影響。
由于在圖像處理中，像素陣列很大，在空間域中涉及計算量對計算機硬件的要求非常高，所以，必須引入圖像的函數變換進行計算簡化。利用函數變換的間接處理方法，如傅里葉變換、離散余弦變換、walsh變換等，不但可以降低計算強度，而且可以得到高效的計算。
圖像的像素矩陣編碼壓縮技術可以降低定義圖像數據的比特數量，并減少圖像處理和傳輸時間，進而節省存儲空間。
圖像的增強處理過程中不涉及圖像質量降低的主要成因，目的是要突出圖像矩陣中敏感的像素群。圖像的復原處理需要對圖像質量降低的主要成因進行調查，進而采取相應濾波處理技術，復原和重構原有的像素矩陣。
圖像分割處理是數字圖像處理中的關鍵處理手段之一。是將圖像中敏感的主要像素群作為主要處理對象，包括區域特征、邊緣特征等，是對敏感像素群進行識別、理解和分析的基礎數據特征。
作為最簡單的.二值圖像可采用其幾何特性識別物體的特性，一般圖像的理解方法采用二維形狀理解，它有邊界理解和區域理解兩類方法。對于三維物體理解，有體積理解、表面理解、圓柱體的廣義理解等。
圖像識別處理基本采用傳統的模式識別方式，有統計模式識別和結構模式識別兩種，隨著研究廣泛進行，人工神經網絡模式識別和模糊模式識別也得到不同程度的重視，進行廣泛研究。
數字圖像處理技術與模擬圖像處理技術在基本原理上的差異之處，是數字化處理技術不可能在圖像的傳輸、存儲或復制等操作處理過程中，使圖像質量有所降低。圖像在數字化過程中精確地再現了原模擬圖像，則在數字圖像處理過程中就能夠確保無損于圖像的各項數字化指標。
依據現有的數字化技術，在圖像數字化設備的性能滿足要求的情況下，完全可以數字化模擬圖像成為目標精度的二維數組。目前的數字化掃描儀能夠將各個像素的灰度等級量化處理為48位甚至更高，這就說明數字化圖像的精度可以滿足幾乎所有的應用需求。對于數字化處理設備來說，無論二位數組的規模，也不考慮像素的量化位數，處理過程基本是相同的。從原理的角度來看，無論圖像的量化精度達到什么程度，在技術上都是可以完成的，只需要在處理修改過程中的數組技術參數。而在圖像的模擬量化處理過程中，要想把量化處理精度提升，就需要采用非常高等級的硬件設備或大規模提升處理裝置的技術參數等級，從技術經濟方面考慮，是非常不合理的。
圖像的信息來源是多樣化的，一般情況下是可見光的感光圖像，也可以是不可見光的波譜圖形圖像。從圖像映射物體感官的角度，微觀至電子顯微鏡采集的圖像，宏觀至大規模空天望遠鏡采集的圖像。
不同信息來源的圖像轉換為數字化編碼后，都可以表示為二維數組的灰度級圖像，進而完成數字化處理過程。對于圖像的不同信息來源，使用對應的圖像信息量化技術，圖像的數字化處理技術可以用于任何一類圖像。
圖像數字化處理技術基本上可以歸類為圖像的質感提升、像素分析和區域重構等手段。因為圖像的模擬技術處理從數學上分析只可以進行線性分析，就局限了模擬圖像處理技術可以完成的工作需求。
2023年數字圖像處理課后（實用15篇）篇二
學號：08370902。
班級：1310809。
在這一學期，我選修了《數字圖像處理基礎》這門課程，同時，老師還講授了一些視頻處理的知識。在這里，梳理一下這學期學到的知識，并提出一些我對這門課程的建議。
圖像處理是指對圖像信息進行加工，從而滿足人類的心理、視覺或者應用的需求的一種行為。圖像處理方法一般有數字法和光學法兩種，其中數字法的優勢很明顯，已經被應用到了很多領域中，相信隨著科學技術的發展,其應用空間將會更加廣泛。數字圖像處理又稱為計算機圖像處理，它是指將圖像信號轉換成數字信號并利用計算機對其進行處理的過程。數字圖像處理是從20世紀60年代以來隨著計算機技術和vlsl的發展而產生、發展和不斷成熟起來的一個新興技術領域。數字圖像處理技術其實就是利用各種數字硬件與計算機，對圖像信息通過轉換而得到的電信號進行相應的數學運算，例如圖像去噪、圖像分割、提取特征、圖像增強、圖像復原等，以便提高圖像的實用性。其特點是處理精度比較高，并且能夠對處理軟件進行改進來優化處理效果，操作比較方便，但是由于數字圖像需要處理的數據量一般很大，因此處理速度有待提高。目前，隨著計算機技術的不斷發展，計算機的運算速度得到了很大程度的提高。在短短的歷史中，它卻廣泛應用于幾乎所有與成像有關的領域，在理論上和實際應用上都取得了巨大的成就。
由于數字圖像處理的方便性和靈活性，因此數字圖像處理技術已經成為了圖像處理領域中的主流。數字圖像處理技術主要涉及到的關鍵技術有：圖像的采集與數字化、圖像的編碼、圖像的增強、圖像恢復、圖像分割、圖像分析等。
圖像的采集與數字化：就是通過量化和取樣將一個自然圖像轉換為計算機能夠處理的數字形式。
圖像編碼：圖像編碼的目的主要是來壓縮圖像的信息量，以便能夠滿足存儲和傳輸的要求。
圖像的增強：圖像的增強其主要目的是使圖像變得清晰或者將其變換為機器能夠很容易分析的形式，圖像增強方法一般有：直方圖處理、灰度等級、偽彩色處理、邊緣銳化、干擾抵制。
圖像的恢復：圖像恢復的目的是減少或除去在獲得圖像的過程中因為各種原因而產生的退化，可能是由于光學系統的離焦或像差、被攝物與攝像系統兩者之間的相對運動、光學或電子系統的噪聲與介于被攝像物跟攝像系統之間的大氣湍流等等。
圖像的分割：圖像分割是將圖像劃分為一些互相不重疊的區域，其中每一個區域都是像素的一個連續集，通常采用區域法或者尋求區域邊界的境界法。
圖像分析：圖像分析是指從圖像中抽取某些有用的信息、數據或度量,其目的主要是想得到某種數值結果。圖像分析的內容跟人工智能、模式識別的研究領域有一定的交叉。
1）數字圖像處理的信息大多是二維信息，處理信息量很大。因此對計算機的計算速度、存。
儲容量等要求較高。
2）數字圖像處理占用的頻帶較寬。與語言信息相比,占用的頻帶要大幾個數量級。所以在成像、傳輸、存儲、處理、顯示等各個環節的實現上技術難度較大，成本亦高。這就對頻帶壓縮技術提出了更高的要求。
3）數字圖像中各個像素不是獨立的，其相關性大。在圖像畫面上，經常有很多像素有相同。
或接近的灰度。所以，圖像處理中信息壓縮的潛力很大。
4）數字圖像處理后的圖像受人的因素影響較大，因為圖像一般是給人觀察和評價的。
1）再現性好。數字圖像處理與模擬圖像處理的根本不同在于它不會因圖像的存儲、傳輸或。
復制等一系列變換操作而導致圖像質量的退化。只要圖像在數字化時準確地表現了原稿，那么數字圖像處理過程始終能保持圖像的再現。
2）處理精度高。將一幅模擬圖像數字化為任意大小的二維數組，主要取決于圖像數字化設。
備的能力。
像。只要針對不同的圖像信息源，采取相應的圖像信息采集措施，圖像的數字處理方法適用于任何一種圖像。
4）靈活性高。圖像處理大體上可分為圖像的像質改善、圖像分析和圖像重建三大部分，每一部分均包含豐富的內容。
圖像是人類獲取和交換信息的主要來源，因此，圖像處理的應用領域必然涉及到人類生活和工作的方方面面，隨著人類活動范圍的不斷擴大,圖像處理的應用領域也將隨之不斷擴大。
航天和航空技術：在飛機遙感和衛星遙感技術中用配備有高級計算機的圖像處理系統來判讀分析，既節省人力又加快了速度，還可以從照片中提取人工所不能發現的大量有用情報。生物醫學工程：除了ct技術之外，還有對醫用顯微圖像的處理分析，如紅細胞、白細胞分類，染色體分析，癌細胞識別等。
通信工程：當前通信的主要發展方向是聲音、文字、圖像和數據結合的多媒體通信。在一定意義上講，編碼壓縮是這些技術成敗的關鍵。除了已應用較廣泛的熵編碼、dpcm編碼、變換編碼外，目前國內外正在大力開發研究新的編碼方法，如分行編碼、自適應網絡編碼、小波變換圖像壓縮編碼等。
工業和工程領域：圖像處理技術有著廣泛的應用，如自動裝配線中檢測零件的質量并對零件進行分類，印刷電路板疵病檢查，彈性力學照片的應力分析，流體力學圖片的阻力和升力分析,郵政信件的自動分揀，在一些有毒、放射性環境內識別工件及物體的形狀和排列狀態，先進的設計和制造技術中采用工業視覺等等。
軍事方面：圖像處理和識別主要用于導彈的精確末制導,各種偵察照片的判讀，具有圖像傳輸、存儲和顯示的軍事自動化指揮系統，飛機、坦克和軍艦模擬訓練系統等；公安業務圖片的判讀分析，指紋識別，人臉鑒別，不完整圖片的復原，以及交通監控、事故分析等。文化藝術：電視畫面的數字編輯、動畫的制作、電子圖像游戲、紡織工藝品設計、服裝設計與制作、發型設計、文物資料照片的復制和修復、運動員動作分析和評分等等。
視頻和多媒體系統：電視制作系統廣泛使用的圖像處理、變換、合成，多媒體系統中靜止圖像和動態圖像的采集、壓縮、處理、存貯和傳輸等。
電子商務：圖像處理技術在電子商務中也大有可為,如身份認證、產品防偽、水印技術等。
在這門課程的最后，代課老師給我們講授了數字視頻處理，讓我們了解到數字視頻就是以數字形式記錄的視頻，和模擬視頻相對的。數字視頻有不同的產生方式，存儲方式和播出方式。比如通過數字攝像機直接產生數字視頻信號，存儲在數字帶，p2卡，藍光盤或者磁盤上，從而得到不同格式的數字視頻。然后通過pc，特定的播放器等播放出來。了解了數字視頻發展過程和視頻壓縮的概念和分類等。
很具有教學性，這兩個軟件也運用的很廣。
matlab全稱是matrixlaboratory(矩陣實驗室)，一開始它是一種專門用于矩陣數值計算的軟件，從這一點上也可以看出，它在矩陣運算上有自己獨特的特點。實際運用中matlab中的絕大多數的運算都是通過矩陣這一形式進行的，這一特點決定了matlab在處理數字圖像上的獨特優勢。理論上講，圖像是一種二維的連續函數，然而計算機對圖像進行數字處理時，首先必須對其在空間和亮度上進行數字化，這就是圖像的采樣和量化的過程。
photoshop是adobe公司旗下最為出名的圖像處理軟件之一，集圖像掃描、編輯修改、圖像制作、廣告創意，圖像輸入與輸出于一體的圖形圖像處理軟件，深受廣大平面設計人員和電腦美術愛好者的喜愛。
如果能理論和實踐相結合，相信我們會把數字圖像處理理解的跟透徹，同時也鍛煉了大家的動手能力。希望老師能考慮我的這點建議，多開設實際動手的課程。
2023年數字圖像處理課后（實用15篇）篇三
實驗目的：本實驗內容旨在讓學生通過用vc等高級語言編寫數字圖像處理的一些基本算法程序，來鞏固和掌握圖像處理技術的基本技能，提高實際動手能力，并通過實際編程了解圖像處理軟件的實現的基本原理。為學生進一步學習數字攝影測量、遙感和地理信息系統等專業課程以及應用圖像處理解決實際問題奠定基礎。
二、實驗原理和方法。
(1)raw格式到bmp格式的轉換：
raw格式：raw格式文件是按照數字圖像組成的二維矩陣，將像素按行列號順序存儲在文件中。這種文件只含有圖像像素數據，不含有信息頭，因此，在讀圖像時，需要根據文件大小，計算圖像所包含的行列號，或者需要事先知道圖像大小(矩陣大小)。raw文件按圖像上行到下行、左列到右列順序存儲。
bmp格式：bmp文件數據區按圖像上下行到上行、左列列到右列順序存儲到數據區。bmp文件由文件頭、信息頭、顏色表、數據區四個部分組成。
做raw格式文件到bmp格式文件的轉化，先要為bmp格式文件申請四部分的內存：文件頭，位圖信息頭，顏色表，圖象數據，然后根據輸入值以及raw文件信息，bmp格式文件信息計算出這幾部分的值，賦給他們，寫到bmp文件中去。
(2)灰度圖象的線性拉伸：
灰度變化是點運算，將原圖象的每個像素的灰度值改成線性變化之后的灰度即可。
灰度的線性變換就是指圖像的中所有點的灰度按照線性灰度變換函數進行變換。灰度變換方程如下：
該方程為線性方程。式中參數為輸入圖像的像素的灰度值，參數為輸出圖像的。
灰度值。
設原圖象的灰度范圍為[a,b],變化之后的范圍為[a’,b’]，則：
fa=(b’-a’)/(b-a)。
fb=-(b’-a’)/(b-a)*a+a’。
如果算出來的值大于255，則讓它等于255，小于0則讓其等于0。
(3)局部處理(3*3高通濾波，3*3低通濾波)：
局部處理在處理某一像素時，利用與該像素相鄰的一組像素，經過某種變換得到處理后圖像中某一點的像素值。目標像素的鄰域一般是由像素組成的二維矩陣，該矩陣的大小為奇數，目標像素位于該矩陣的中央，即目標像素就是區域的中心像素。經過處理后，目標像素的值為經過特定算法計算后所得的結果。
實際上都是利用卷積來實現的，卷積往往用一個矩陣表示，將矩陣的中心對齊某個像素，矩陣中的值乘到相應的像素中去，然后將所有乘積加起來就得到中心像素的灰度值。邊界像素不做處理，仍為原來的灰度值。求出的像素灰度值若超過[0~255]，則向離其最近的屬于該范圍的`像素值靠攏。
3*3低通濾波的算子見表1。
3*3高通濾波的算子見表2。
表格1。
1/9。
1/9。
1/9。
1/9。
1/9。
1/9。
1/9。
1/9。
1/9。
表格2。
-1。
-1。
-1。
-1。
9
-1。
-1。
-1。
-1。
(4)圖象幾何處理(圖象平移，圖象縮放)：
對于圖像平移來說，若平移量是(tx，ty)，像素在原圖像中的坐標為(x0，y0)，則變化后的坐標為(x1，y1)，x1=x0+tx，y1=y0+ty。平移只需改變像素的灰度值，不必改變位圖信息頭和調色板內容。
對于圖像縮放，假設放大因子為ratio，縮放的變換矩陣為：
圖像信息頭中新圖像的寬度和高度都變為原來寬度和高度分別與水平垂直比例的乘積，圖像大小變為新寬度(變為4的整數倍)與新高度的乘積。
(5)灰度圖象中值濾波：
中值濾波也屬于局部處理的一種，將窗口中的各個像素排序之后排序，取中值賦給模板中心的像素，所以窗口中個數一般是基數。
我用的中值濾波窗口是十字絲的9個數的窗口。
(6)灰度圖象邊緣檢測：
邊緣檢測有三種算子：roberts，prewit，sobel。三種算子都是做一階差分的，通過算子算出各個像素的梯度值，將水平梯度的絕對值和垂直梯度的絕對值相加，若此梯度值大于某個閾值，則將其灰度值賦為255，否則賦為0。
(7)圖象旋轉：
圖像旋轉一般是以圖像中心為中心順時針旋轉，利用圖像的四個角點求出圖像旋轉后的大小。
先計算以圖像中心為原點坐標系下原圖像四個角點的坐標值，按照旋轉矩陣計算其旋轉之后的坐標值，根據四個角點的新坐標值計算出最大寬度和高度作為新圖像的寬度和高度值，按照計算值修改位圖信息頭，申請一塊新內存，存儲旋轉后圖像的灰度值。
旋轉矩陣如下：
同樣要求各個像素在原圖像中的坐標，先將新圖像的坐標系平移到圖像中心，做逆時針旋轉，然后再平移到屏幕左上角，然后將原圖像對應坐標的值賦給新圖像。
(8)圖象二值化：
判斷分析法：假定圖像的灰度區間為[0，l-1]，則選擇一閾值t將圖像的像素分為兩組。
為最大值所對應的t，就是所求判斷分析法的分割閾值。
搜尋到閾值之后，灰度值小于閾值的像素賦0，其他的賦1，修改文件信息頭，調色板，申請新內存。
(9)圖象直方圖：
統計各灰度值出現的頻數，以及像素的總個數，用頻數除以總個數作為頻率，以灰度值作為橫坐標，頻率作為縱坐標繪圖。
三、實驗過程和步驟。
首先要建立一個基于mfc的多文檔工程，將視圖基類改為滾動視圖，以自己的學號命名。
我用的是書上給的cdib類，類里面有獲取bmp寬度，高度的函數，有指向位圖信息頭的指針，指向圖象數據的指針，因此我在文檔類(doc類)里定義了一個cdib類的對象，打開以及保存文件的時候利用這個對象去調用cdib里讀取與存儲文件的函數，并且可以利用這個對象的兩個指針對打開的圖象進行各種操作。
格式到bmp格式的轉換：
首先建立一個rawtobmp的對話框，在上面加上四個編輯框(一個輸入打開文件的路徑一個輸入保存文件的路徑，另兩個)，兩個按鈕，以及默認的確認，取消按鈕。利用類向導插入此對話框類，并且為前兩個編輯框定義cstring的兩個變量，用來存儲打開與保存文件的路徑。同時為兩個瀏覽按鈕添加消息響應函數，在消息函數里創建cfiledialog對象，利用此對象的函數將兩個路徑值賦給前兩個編輯框的成員變量。再為ok鍵添加消息響應函數，分別定義bmp格式文件前三部分數據變量，計算出各變量的值，并且利用一個cfile對象獲取raw圖象的數據，利用另一個cfile對象將數據存儲到所輸入的路徑的文件中去，cfile對象的read函數會自動創建一個文件。
然后在菜單上新建一個菜單，為菜單添加消息響應函數，在其消息響應函數里創建rowtobmp對話框。這樣點擊菜單后就會彈出一個對話框，按確定鍵之后就可以讀取raw文件并且存儲bmp文件，完成整個消息循環。
2.灰度圖象的線性拉伸：
2023年數字圖像處理課后（實用15篇）篇四
實驗目的：本實驗內容旨在讓學生通過用vc等高級語言編寫數字圖像處理的一些基本算法程序，來鞏固和掌握圖像處理技術的基本技能，提高實際動手能力，并通過實際編程了解圖像處理軟件的實現的基本原理。為學生進一步學習數字攝影測量、遙感和地理信息系統等專業課程以及應用圖像處理解決實際問題奠定基礎。
二、實驗原理和方法。
(1)raw格式到bmp格式的轉換：
raw格式：raw格式文件是按照數字圖像組成的二維矩陣，將像素按行列號順序存儲在文件中。這種文件只含有圖像像素數據，不含有信息頭，因此，在讀圖像時，需要根據文件大小，計算圖像所包含的行列號，或者需要事先知道圖像大小(矩陣大小)。raw文件按圖像上行到下行、左列到右列順序存儲。
bmp格式：bmp文件數據區按圖像上下行到上行、左列列到右列順序存儲到數據區。bmp文件由文件頭、信息頭、顏色表、數據區四個部分組成。
做raw格式文件到bmp格式文件的轉化，先要為bmp格式文件申請四部分的內存：文件頭，位圖信息頭，顏色表，圖象數據，然后根據輸入值以及raw文件信息，bmp格式文件信息計算出這幾部分的值，賦給他們，寫到bmp文件中去。
(2)灰度圖象的線性拉伸：
灰度變化是點運算，將原圖象的每個像素的灰度值改成線性變化之后的灰度即可。
灰度的線性變換就是指圖像的中所有點的灰度按照線性灰度變換函數進行變換。灰度變換方程如下：
該方程為線性方程。式中參數為輸入圖像的像素的灰度值，參數為輸出圖像的。
灰度值。
設原圖象的灰度范圍為[a,b],變化之后的范圍為[a’,b’]，則：
fa=(b’-a’)/(b-a)。
fb=-(b’-a’)/(b-a)*a+a’。
如果算出來的值大于255，則讓它等于255，小于0則讓其等于0。
(3)局部處理(3*3高通濾波，3*3低通濾波)：
局部處理在處理某一像素時，利用與該像素相鄰的一組像素，經過某種變換得到處理后圖像中某一點的像素值。目標像素的鄰域一般是由像素組成的二維矩陣，該矩陣的大小為奇數，目標像素位于該矩陣的中央，即目標像素就是區域的中心像素。經過處理后，目標像素的值為經過特定算法計算后所得的結果。
實際上都是利用卷積來實現的，卷積往往用一個矩陣表示，將矩陣的中心對齊某個像素，矩陣中的值乘到相應的像素中去，然后將所有乘積加起來就得到中心像素的灰度值。邊界像素不做處理，仍為原來的灰度值。求出的像素灰度值若超過[0~255]，則向離其最近的屬于該范圍的像素值靠攏。
3*3低通濾波的算子見表1。
3*3高通濾波的算子見表2。
表格1。
1/9。
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表格2。
-1。
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(4)圖象幾何處理(圖象平移，圖象縮放)：
對于圖像平移來說，若平移量是(tx，ty)，像素在原圖像中的坐標為(x0，y0)，則變化后的坐標為(x1，y1)，x1=x0+tx，y1=y0+ty。平移只需改變像素的灰度值，不必改變位圖信息頭和調色板內容。
對于圖像縮放，假設放大因子為ratio，縮放的變換矩陣為：
圖像信息頭中新圖像的寬度和高度都變為原來寬度和高度分別與水平垂直比例的乘積，圖像大小變為新寬度(變為4的整數倍)與新高度的乘積。
(5)灰度圖象中值濾波：
中值濾波也屬于局部處理的一種，將窗口中的各個像素排序之后排序，取中值賦給模板中心的像素，所以窗口中個數一般是基數。
我用的中值濾波窗口是十字絲的9個數的窗口。
(6)灰度圖象邊緣檢測：
邊緣檢測有三種算子：roberts，prewit，sobel。三種算子都是做一階差分的，通過算子算出各個像素的梯度值，將水平梯度的絕對值和垂直梯度的絕對值相加，若此梯度值大于某個閾值，則將其灰度值賦為255，否則賦為0。
(7)圖象旋轉：
圖像旋轉一般是以圖像中心為中心順時針旋轉，利用圖像的四個角點求出圖像旋轉后的大小。
先計算以圖像中心為原點坐標系下原圖像四個角點的坐標值，按照旋轉矩陣計算其旋轉之后的坐標值，根據四個角點的新坐標值計算出最大寬度和高度作為新圖像的寬度和高度值，按照計算值修改位圖信息頭，申請一塊新內存，存儲旋轉后圖像的灰度值。
旋轉矩陣如下：
同樣要求各個像素在原圖像中的坐標，先將新圖像的坐標系平移到圖像中心，做逆時針旋轉，然后再平移到屏幕左上角，然后將原圖像對應坐標的值賦給新圖像。
(8)圖象二值化：
判斷分析法：假定圖像的灰度區間為[0，l-1]，則選擇一閾值t將圖像的像素分為兩組。
為最大值所對應的t，就是所求判斷分析法的分割閾值。
搜尋到閾值之后，灰度值小于閾值的像素賦0，其他的賦1，修改文件信息頭，調色板，申請新內存。
(9)圖象直方圖：
統計各灰度值出現的頻數，以及像素的總個數，用頻數除以總個數作為頻率，以灰度值作為橫坐標，頻率作為縱坐標繪圖。
三、實驗過程和步驟。
首先要建立一個基于mfc的多文檔工程，將視圖基類改為滾動視圖，以自己的學號命名。
我用的是書上給的cdib類，類里面有獲取bmp寬度，高度的函數，有指向位圖信息頭的指針，指向圖象數據的指針，因此我在文檔類(doc類)里定義了一個cdib類的對象，打開以及保存文件的時候利用這個對象去調用cdib里讀取與存儲文件的函數，并且可以利用這個對象的兩個指針對打開的圖象進行各種操作。
格式到bmp格式的轉換：
首先建立一個rawtobmp的對話框，在上面加上四個編輯框(一個輸入打開文件的路徑一個輸入保存文件的路徑，另兩個)，兩個按鈕，以及默認的確認，取消按鈕。利用類向導插入此對話框類，并且為前兩個編輯框定義cstring的兩個變量，用來存儲打開與保存文件的路徑。同時為兩個瀏覽按鈕添加消息響應函數，在消息函數里創建cfiledialog對象，利用此對象的函數將兩個路徑值賦給前兩個編輯框的成員變量。再為ok鍵添加消息響應函數，分別定義bmp格式文件前三部分數據變量，計算出各變量的值，并且利用一個cfile對象獲取raw圖象的數據，利用另一個cfile對象將數據存儲到所輸入的路徑的文件中去，cfile對象的read函數會自動創建一個文件。
然后在菜單上新建一個菜單，為菜單添加消息響應函數，在其消息響應函數里創建rowtobmp對話框。這樣點擊菜單后就會彈出一個對話框，按確定鍵之后就可以讀取raw文件并且存儲bmp文件，完成整個消息循環。
2.灰度圖象的線性拉伸：
向圖像數據部分的指針m_dib.m_pbits，在數組中查出每個像素變化后的灰度值，并將此值賦給指針m_pbits指向的內存。刷新視圖。
然后在菜單中加上線性拉伸的菜單，為該菜單的id添加消息響應函數，在該函數中創建對話框，并調用文檔類線性拉伸的函數，將對話框的兩個成員變量傳給此函數。
3.局部處理：
在文檔類里添加低通濾波和高通濾波的成員函數，在函數中使用m_dib對象中指向圖像數據部分的指針m_pbits，首先申請一個新內存，將原來圖像的灰度值存儲起來，然后定義9個byte類型的指針，利用雙重嵌套循環，在循環中每次用這9個指針指向復制圖像對應模板中的9個數，然后按照模板中的數值計算出中心像素的灰度值，判斷是否超過范圍，如果超過范圍則做相應的處理，否則將此值直接賦給m_pbits中對應的中心像素。循環之后刷新視圖。
添加局部處理的菜單，為菜單設置消息響應函數，在菜單消息響應函數中調用文檔類的函數，完成對m_dib的處理。
4.圖像幾何變換：
建立平移對話框，定義兩個成員變量，分別存儲輸入的水平位移和垂直位移。
在文檔類里添加平移函數，申請一塊新內存復制原圖像的信息，在函數中將。
外層循環變量i視為縱坐標，內層循環變量j視為橫坐標，通過雙重循環，對每個像素，求出其在原圖像中的坐標(i0，j0)，將復制圖像中的對應(i0，j0)的像素灰度值賦給m_dib.m_pbits指針中的圖像。如果在原圖像中找不到該像素，置為背景色。刷新視圖。
在菜單中添加圖像平移菜單，并為該菜單添加消息響應函數，在此函數中創建平移對話框，調用文檔類的平移函數，將對話框的成員變量傳入該函數。
建立縮放對話框類，為此類定義兩個成員變量，存儲輸入的水平縮放因子和垂直縮放因子。
再在文檔類中添加縮放函數，利用m_dib.m_pbmi(指向位圖信息頭的指針)，修改位圖信息頭中的寬度，高度，圖像大小。計算出新圖像的大小，申請一塊新內存存儲新圖像，同平移函數一樣，計算出每個像素在原圖像中的坐標，i0=i/pratio,j0=j/vratio,pratio與vratio分別為水平縮放因子和垂直縮放因子。將原圖像中對應坐標的灰度值賦給新內存，然后將m_dib.m_pbit指向新內存，刷新視圖。
5.中值濾波：
在文檔類中添加兩個成員函數。一個用來把傳入的指針里的內容排序，一個用來做中值濾波。也要申請一塊新內存來復制原圖像的信息，雙重嵌套循環，邊界像素不處理，對每個像素，使用一個大小為9個字節的數組來存放復制圖像窗口中各像素值，然后將數組首地址傳入排序的函數中，將中間的值賦給當前圖像窗口中心的像素。排序函數我用的是快速排序法。
在菜單中添加中值濾波菜單項，為其添加消息響應函數，調用文檔類的中值濾波函數。
6.邊緣檢測：
在文檔類中定義三個函數，分別為roberts，prewit，sobel算子處理函數，處理時，先申請新內存復制原來圖像信息，邊界像素不作處理，對每個像素值，求出其在復制圖像中的梯度，判斷，若梯度值大于150(這個是我自己定的)，則將灰度值賦為255，否則置零。
菜單中添加邊緣檢測菜單，置屬性為pop—up，添加三個下一級菜單，分別為roberts，prewit，sobel，各個菜單的消息響應函數中調用文檔類中各自的處理函數。
7.圖像旋轉：
創建一個對話框輸入旋轉角度，在文檔類中添加成員函數。
先將角度化為弧度值。
計算原圖像四個角點的坐標，以及新圖像四個角點的坐標。
根據新圖像四個角點的坐標，取對角線上兩個點橫坐標差值較大值作為寬度，縱坐標差值較大值作為高度。
根據計算出來的高度和寬度修改文件信息頭，并且申請內存存儲新圖像。
計算每點的像素在原來圖像中的坐標從而獲取其灰度值，寫入新內存。
將m_dib.m_pbits指向該新內存。刷新視圖。
添加圖像旋轉菜單，在菜單響應函數中創建對話框，調用文檔類中旋轉函數，將對話框中獲取的角度傳給旋轉函數。
8.圖像二值化：
在文檔類添加一個成員函數，根據傳人的圖像和閾值返回組間方差和組內方差的比值。
再添加一個成員函數，進行二值化。
在函數中：
計算新bmp文件的大小，申請一塊新內存，存儲新的整個bmp文件的信息，將位圖信息頭中bibitcount置為1，調色板數組只有兩個兩個元素，下標為0的三個灰度值都為0，下標為1的三個灰度值為255。
從最大灰度值到最小灰度值之間搜尋上述函數返回值最大的值，作為閾值。
對每個像素，若其原來灰度值小于閾值，賦1，否則賦0。
將m_dib,m_pbits指向新內存的圖像數據部分，m_dib.m_pbmi指向位圖信息頭。
9.圖像直方圖：
為文檔類添加一個int型指針成員變量m_pgray，在構造函數中將該指針賦空，在文檔類中定義了一個函數，統計各個灰度值出現的頻數，申請一個內存，存儲在這個內存中，并將m_pgray指向它。
創建一個畫直方圖的對話框，添加picture控件，在控件里調用文檔類成員變量，畫直方圖。添加一個滾動條，用來確定閾值，為滾動條添加消息響應函數，按照滾動條的值進行二值化。
在菜單中添加直方圖菜單，添加消息響應函數，在響應函數中創建直方圖對話框對象。
最后，因為我開始做工程的時候沒有把菜單設計好，做得有點亂，所以，我又在view里添加wm_contextmenu消息響應函數，在函數體內用cmenu類來實現彈出菜單。
四、結果分析與評價。
(1)raw格式到bmp格式的轉換：效果見圖1。
圖表1。
老師說在轉化的時候后面用一個循環會降低效率，但是實際上只要寬度是4的整數倍，后面的循環就不會做了。所以這個算法效率我覺得還行吧。
(2)線性變化：輸入線性變化范圍10~20，效果見圖2。
圖表2。
用了線性查找表之后，這個算法的效率應該會高很多，但是我的算法里是線性表從0~255都有變化之后的值，實際上，如果圖片的灰度范圍小一些的話，做了很多無用的計算，而且前面已經搜尋過原圖像的最大最小灰度值了，所以線性表的生成循環可以只從最小灰度做到最大灰度。另外，我設計的算法里，如果最大值和最小值輸反了的話，程序會自動交換他們的值，做這個可能就會多算一些東西了。
(3)低通濾波：效果見圖3。
圖表3。
取的是8鄰域內的平均值，效果不是很好。
高通濾波：效果見圖4。
圖表4。
基本上我覺得邊緣還是有突出了吧。
中值濾波：效果見圖5。
圖表5。
這個中值濾波的效果我還是比較滿意的，因為排序所以要調用其他函數，我用了快速排序，而且用的是9個數的十字絲窗口，所以速度要比25個數的窗口快一些。平滑的效果出來還可以。
(4)邊緣檢測：
roberts算子：效果見圖6。
圖表6。
prewit算子：效果見圖7。
圖表7。
sobel算子：效果見圖8。
圖表8。
由于prewit算子和sobel算子都用了8個數去做，所以效果要好一些，相比之下，sobel算子對這幅圖又要效果好些，應該是對4鄰域賦予了更大權的緣故。但是后兩種算法計算量也要大一些。
(5)圖像平移：效果見圖9。
圖表9。
這個圖像平移量比較大，所以被裁切的也顯得不真實了。主要是因為我的圖像大小和坐標都沒有變化，所以只在原來的圖像坐標范圍內顯示平移后的圖像，實際上，我既可以改變圖像的大小，并且為了節省計算，可以讓循環變量i和j從一個新的值開始做計算，前面的全都賦背景色。
圖像縮放：水平比例0.4，垂直比例0.5，效果見圖10。
圖表10。
在此基礎上旋轉：效果見圖11。
圖表11。
這幾種算法主要的計算量都在for循環內，所以要想優化算法的話，必須簡化循環里的計算。不過我的想法差不多跟書上的差不多，還沒有什么優化。也許，這種優化的算法需要看很多別人做的好程序才能慢慢自己學會吧。
(6)二值化(判斷分析法)：效果見圖12。
圖表12。
實際上，我用直方圖看的最佳閾值應該在100多左右，而我做的程序閾值好像偏小一些，所以效果不太好，我計算組間方差和組內方差的時候調用了一個函數專門求閾值，可能這里的計算還是有一點問題。而且在我的函數里，要256次調用這個函數，又因為計算機是按字節處理數據的，因此寫圖像數據的時候要用每8個寫到一個數組中，然后通過計算得到字節類型的值，這些都使得我的算法效率比較低，最后一個問題，我覺得如果使用位運算會快一些，但是前面的問題還沒有想到比較好的解決方法。
(7)直方圖：效果見圖13。
這個圖像255的像素太多，如果我沒算錯的話，量化應該不是很好吧。
圖表13。
五、實驗總結與體會。
這次實驗學到最大的東西，是自己總算有mfc編程的概念了，雖然自己vc++考試的分數還不錯，但是里面的很多東西，不通過自己的編程時絕對不能真正理解。比如說封裝性，這次用cdib的方便，很好地利用了類的封裝性。另外，比如mfc是基于消息響應機制的，這就決定了，要利用鼠標或者菜單響應函數去實現功能，而用c語言編寫程序的時候，完全是按主函數的線程來的。
另外，我也學會了調試的真正含義。以前都只知道那幾個按鍵是做什么用的，調試的真正目的，是根據自己的算法來檢驗程序計算的各個值是否符合，從而可以很快速方便地查到自己的錯誤。
自學也是很重要的一方面。實際上，在現在來說，用msdn也不是很難的事了，我們不應該被英文打到，而且現在，隨著對一些專有名詞熟悉了之后，看msdn也容易一些了，萬一不懂的函數，也可以利用網絡查到很多函數功能用法的解釋。
剛開始的時候做的是位圖的讀取和顯示，實在是不知從哪里做起，所以就照著實驗書上敲了前面的部分，但是慢慢地也看懂了代碼的意思。所以后來的基本上都是自己做的了，但是算法還是基本上和書上差不多。不過自己編的時候還是有很多細節的部分沒有注意到，比如說，強制數據類型轉換，我自己編的時候沒有注意這個問題，結果出了很多錯，有些事由于函數調用引起的，有些是由于不等號兩邊數據的匹配問題，還有的是由于指針的移動，直到這個時候，才真正明白實驗書上程序為什么那么多強制類型轉換，雖然書上很多東西不是盡善盡美，但是對于我這種剛開始學會編程的人還是有很多可以學習的地方的。
如老師所說，算法的效率是很重要的。要提高算法的效率，一個是要簡化計算(不得不說，這需要數學基礎)，另外一個就是要避免許多重復的計算。在參考書上的程序里，很多時候，為了避免這種重復的計算(在循環中表現尤其明顯)，會把某些數當常數算出來，只要后來加上這個常數就可以，這樣，效率高很多。
另外，對許多出錯的情況，我的程序里也沒有做好。比如，如果打開的不是8位圖像，我的程序不會提示錯誤，正常結束，而可能做錯，所以，這也是我應該向別人程序學習的地方。
最后一個，自己菜單的布局也是很亂的。要從一開始就布局好。
2023年數字圖像處理課后（實用15篇）篇五
學號：070212051。
班級：12級通信工程1班。
數字圖像是我們生活中接觸最多的圖像種類，他伴隨人們的生活、學習、工作，并在軍事、工業和醫學方面發揮著極大地作用，可謂隨處可見，尤其在生活方面作為學生的我們，會在外出旅游，生活和工作中拆下許多數字照片，現在已進入信息化時代，圖片作為信息的重要載體，在信息傳輸方面有著不可替代的作用，并且近年來圖像處理領域，數字圖像處理技術取得了飛速的發展，作為計算機類專業的大學生更加有必要對數字圖像處理技術有一定的掌握，而大多數人對于數字圖像的知識也很模糊，比如各類繁多的各種圖像格式之間的特點，不同的情況該用何種圖像格式，還有關于圖像的一些基本術語也不甚了解。尤為重要的是一些由于拍攝問題導致的令人不甚滿意的照片該如何處理，或者如何對一些照片進行處理實現特殊的表現效果。所以對于數字圖像處理這門課大家有著極大地興趣。我們班有的同學學過photoshop軟件，因此對于數字圖像處理有了一些基礎，更加想利用這門課的學習加深自己數字圖像處理的理解并提高在數字圖像處理方面的能力。
通過這8周的學習，我們雖然還沒有完全掌握數字圖像處理技術，但是收獲不少，對于數字圖像方面的知識有了更深的了解。更加理解了數字圖像處理的本質，即是一些數字矩陣，但灰度圖像和彩色圖像的矩陣形式是不同的。對于一些耳熟能詳的數字圖像相關的術語有了明確的認識，比如，常見的像素（衡量圖像的大小）、分辨率（衡量圖像的清晰程度）、位圖（放大后會失真）、矢量圖（經過放大不會失真）等大家都能叫上口但都很模糊的名詞。也了解圖像處理技術中一些常用處理技術的實質，比如銳化處理是使模糊的圖像變清晰，增強圖片的邊緣等細節。而平滑處理的目的是消除噪聲、模糊圖像，在提取大目標之前去除小的細節或彌合目標間的縫隙。對常見的rgb圖像和灰度圖像有了明確的理解，這對大家以后應用photoshop等圖像處理軟件對圖像進行處理打下了堅實的基礎。更重要的是學習到了數字圖像處理的思想。通過學習也是對c++編程應用的很好的實踐和復習。
當然通過8周的學習還遠遠不夠，也有許多同學收獲甚微，我總結了下大家后期學習的態度與前期學習的熱情相差很大的原因。剛開始大家是有很高的熱情去學習這門課，可隨著這門課的更深入的學習，大家漸漸發現課程講授內容與自己起初想學的實用圖像處理技術是有很大的差別的，大家更著眼于如何利用軟件、技術去處理圖像而得到滿意的效果，或者進行一些圖像的創意設計，可是課程的內容更偏向于如何通過編程實現如何多圖像進行一些類似銳化、邊緣提取、模糊、去除噪聲等基礎功能的實現，這其中涉及很多算法、函數，需要扎實的數學基礎和編程基礎，并且需要利用大量時間在課下編寫代碼，并用visualc++軟件實現并進行調試，然而大部分人的c++實踐能力和編程能力還有待提高，尤其是對于矩陣進行操作的編程尤為是個考驗。
在老師授課方面的建議是可以再課上多進行一些具體操作，這樣可以提起大家的學習興趣，也可以讓大家在課下積極準備，然后在課上讓學生進行演示，還可以加入一些圖像處理的經典范例，加深同學們的學習熱情。
2023年數字圖像處理課后（實用15篇）篇六
在這一學期，我選修了《數字圖像處理基礎》這門課程，同時，老師還講授了一些視頻處理的知識。在這里，梳理一下這學期學到的知識，并提出一些我對這門課程的建議。
圖像處理是指對圖像信息進行加工，從而滿足人類的心理、視覺或者應用的需求的一種行為。圖像處理方法一般有數字法和光學法兩種，其中數字法的優勢很明顯，已經被應用到了很多領域中，相信隨著科學技術的發展，其應用空間將會更加廣泛。數字圖像處理又稱為計算機圖像處理，它是指將圖像信號轉換成數字信號并利用計算機對其進行處理的過程。數字圖像處理是從20世紀60年代以來隨著計算機技術和vlsl的發展而產生、發展和不斷成熟起來的一個新興技術領域。數字圖像處理技術其實就是利用各種數字硬件與計算機，對圖像信息通過轉換而得到的電信號進行相應的數學運算，例如圖像去噪、圖像分割、提取特征、圖像增強、圖像復原等，以便提高圖像的實用性。其特點是處理精度比較高，并且能夠對處理軟件進行改進來優化處理效果，操作比較方便，但是由于數字圖像需要處理的數據量一般很大，因此處理速度有待提高。目前，隨著計算機技術的不斷發展，計算機的運算速度得到了很大程度的提高。在短短的歷史中，它卻廣泛應用于幾乎所有與成像有關的領域，在理論上和實際應用上都取得了巨大的成就。
由于數字圖像處理的方便性和靈活性，因此數字圖像處理技術已經成為了圖像處理領域中的主流。數字圖像處理技術主要涉及到的關鍵技術有：圖像的采集與數字化、圖像的編碼、圖像的增強、圖像恢復、圖像分割、圖像分析等。
圖像的采集與數字化：就是通過量化和取樣將一個自然圖像轉換為計算機能夠處理的數字形式。
圖像編碼：圖像編碼的目的主要是來壓縮圖像的信息量，以便能夠滿足存儲和傳輸的要求。
圖像的增強：圖像的增強其主要目的是使圖像變得清晰或者將其變換為機器能夠很容易分析的形式，圖像增強方法一般有：直方圖處理、灰度等級、偽彩色處理、邊緣銳化、干擾抵制。
圖像的恢復：圖像恢復的目的是減少或除去在獲得圖像的過程中因為各種原因而產生的退化，可能是由于光學系統的離焦或像差、被攝物與攝像系統兩者之間的相對運動、光學或電子系統的噪聲與介于被攝像物跟攝像系統之間的大氣湍流等等。
圖像的分割：圖像分割是將圖像劃分為一些互相不重疊的區域，其中每一個區域都是像素的一個連續集，通常采用區域法或者尋求區域邊界的境界法。
圖像分析：圖像分析是指從圖像中抽取某些有用的信息、數據或度量，其目的主要是想得到某種數值結果。圖像分析的內容跟人工智能、模式識別的研究領域有一定的交叉。
2、數字圖像處理的特點數字圖像處理的特點主要表現在以下幾個方面：
1)數字圖像處理的信息大多是二維信息，處理信息量很大。因此對計算機的計算速度、存儲容量等要求較高。
2)數字圖像處理占用的頻帶較寬。與語言信息相比，占用的頻帶要大幾個數量級。所以在成像、傳輸、存儲、處理、顯示等各個環節的實現上技術難度較大，成本亦高。這就對頻帶壓縮技術提出了更高的要求。
3)數字圖像中各個像素不是獨立的，其相關性大。在圖像畫面上，經常有很多像素有相同或接近的灰度。所以，圖像處理中信息壓縮的潛力很大。
4)數字圖像處理后的圖像受人的因素影響較大，因為圖像一般是給人觀察和評價的。
1)再現性好。數字圖像處理與模擬圖像處理的根本不同在于它不會因圖像的存儲、傳輸或復制等一系列變換操作而導致圖像質量的退化。只要圖像在數字化時準確地表現了原稿，那么數字圖像處理過程始終能保持圖像的再現。
2)處理精度高。將一幅模擬圖像數字化為任意大小的二維數組，主要取決于圖像數字化設備的能力。
3)適用面寬。圖像可以來自多種信息源，它們可以是可見光圖像，也可以是不可見的波譜圖像。只要針對不同的圖像信息源，采取相應的圖像信息采集措施，圖像的數字處理方法適用于任何一種圖像。
4)靈活性高。圖像處理大體上可分為圖像的像質改善、圖像分析和圖像重建三大部分，每一部分均包含豐富的內容。
圖像是人類獲取和交換信息的主要來源，因此，圖像處理的應用領域必然涉及到人類生活和工作的方方面面，隨著人類活動范圍的不斷擴大，圖像處理的應用領域也將隨之不斷擴大。
航天和航空技術：在飛機遙感和衛星遙感技術中用配備有高級計算機的圖像處理系統來判讀分析，既節省人力又加快了速度，還可以從照片中提取人工所不能發現的大量有用情報。
生物醫學工程：除了ct技術之外，還有對醫用顯微圖像的處理分析，如紅細胞、白細胞分類，染色體分析，癌細胞識別等。
通信工程：當前通信的主要發展方向是聲音、文字、圖像和數據結合的多媒體通信。在一定意義上講，編碼壓縮是這些技術成敗的關鍵。除了已應用較廣泛的熵編碼、dpcm編碼、變換編碼外，目前國內外正在大力開發研究新的編碼方法，如分行編碼、自適應網絡編碼、小波變換圖像壓縮編碼等。
工業和工程領域：圖像處理技術有著廣泛的應用，如自動裝配線中檢測零件的質量并對零件進行分類，印刷電路板疵病檢查，彈性力學照片的應力分析，流體力學圖片的阻力和升力分析，郵政信件的自動分揀，在一些有毒、放射性環境內識別工件及物體的形狀和排列狀態，先進的設計和制造技術中采用工業視覺等等。
軍事方面：圖像處理和識別主要用于導彈的精確末制導，各種偵察照片的判讀，具有圖像傳輸、存儲和顯示的軍事自動化指揮系統，飛機、坦克和軍艦模擬訓練系統等;公安業務圖片的判讀分析，指紋識別，人臉鑒別，不完整圖片的復原，以及交通監控、事故分析等。
文化藝術：電視畫面的數字編輯、動畫的制作、電子圖像游戲、紡織工藝品設計、服裝設計與制作、發型設計、文物資料照片的復制和修復、運動員動作分析和評分等等。
視頻和多媒體系統：電視制作系統廣泛使用的圖像處理、變換、合成，多媒體系統中靜止圖像和動態圖像的采集、壓縮、處理、存貯和傳輸等。
電子商務：圖像處理技術在電子商務中也大有可為，如身份認證、產品防偽、水印技術等。
在這門課程的最后，代課老師給我們講授了數字視頻處理，讓我們了解到數字視頻就是以數字形式記錄的視頻，和模擬視頻相對的。數字視頻有不同的產生方式，存儲方式和播出方式。比如通過數字攝像機直接產生數字視頻信號，存儲在數字帶，p2卡，藍光盤或者磁盤上，從而得到不同格式的數字視頻。然后通過pc，特定的播放器等播放出來。了解了數字視頻發展過程和視頻壓縮的概念和分類等。
我們這門課程主要是上理論課，其中有很復雜的數學原理，專業術語多，基礎知識要求高，理解起來有些困難。當初選擇這門課是希望能有一些具體軟件的教學。就我了解，視頻處理的軟件有maya、premiere、繪聲繪影、windows自帶的movemaker;處理數字圖像的軟件主要有matlab、photoshop、imagej(java圖像處理程序)。其中，matlab和ps很具有教學性，這兩個軟件也運用的很廣。
matlab全稱是matrixlaboratory(矩陣實驗室)，一開始它是一種專門用于矩陣數值計算的軟件，從這一點上也可以看出，它在矩陣運算上有自己獨特的特點。實際運用中matlab中的絕大多數的運算都是通過矩陣這一形式進行的，這一特點決定了matlab在處理數字圖像上的獨特優勢。理論上講，圖像是一種二維的連續函數，然而計算機對圖像進行數字處理時，首先必須對其在空間和亮度上進行數字化，這就是圖像的采樣和量化的過程。
photoshop是adobe公司旗下最為出名的圖像處理軟件之一，集圖像掃描、編輯修改、圖像制作、廣告創意，圖像輸入與輸出于一體的圖形圖像處理軟件，深受廣大平面設計人員和電腦美術愛好者的喜愛。
如果能理論和實踐相結合，相信我們會把數字圖像處理理解的跟透徹，同時也鍛煉了大家的動手能力。希望老師能考慮我的這點建議，多開設實際動手的課程。
2023年數字圖像處理課后（實用15篇）篇七
在這一學期，我選修了《數字圖像處理基礎》這門課程，同時，老師還講授了一些視頻處理的知識。在這里，梳理一下這學期學到的知識，并提出一些我對這門課程的建議。
圖像處理是指對圖像信息進行加工，從而滿足人類的心理、視覺或者應用的需求的一種行為。圖像處理方法一般有數字法和光學法兩種，其中數字法的優勢很明顯，已經被應用到了很多領域中，相信隨著科學技術的發展,其應用空間將會更加廣泛。數字圖像處理又稱為計算機圖像處理，它是指將圖像信號轉換成數字信號并利用計算機對其進行處理的過程.數字圖像處理是從20世紀60年代以來隨著計算機技術和vlsl的發展而產生、發展和不斷成熟起來的一個新興技術領域。數字圖像處理技術其實就是利用各種數字硬件與計算機，對圖像信息通過轉換而得到的電信號進行相應的數學運算，例如圖像去噪、圖像分割、提取特征、圖像增強、圖像復原等，以便提高圖像的實用性。其特點是處理精度比較高，并且能夠對處理軟件進行改進來優化處理效果,操作比較方便，但是由于數字圖像需要處理的數據量一般很大，因此處理速度有待提高。目前，隨著計算機技術的不斷發展，計算機的運算速度得到了很大程度的提高。在短短的歷史中，它卻廣泛應用于幾乎所有與成像有關的領域，在理論上和實際應用上都取得了巨大的成就。
由于數字圖像處理的方便性和靈活性，因此數字圖像處理技術已經成為了圖像處理領域中的主流。數字圖像處理技術主要涉及到的關鍵技術有：圖像的采集與數字化、圖像的編碼、圖像的增強、圖像恢復、圖像分割、圖像分析等。
圖像的采集與數字化：就是通過量化和取樣將一個自然圖像轉換為計算機能夠處理的數字形式。
圖像編碼：圖像編碼的目的主要是來壓縮圖像的信息量，以便能夠滿足存儲和傳輸的要。
求。
圖像的增強：圖像的增強其主要目的是使圖像變得清晰或者將其變換為機器能夠很容易。
分析的形式，圖像增強方法一般有：直方圖處理、灰度等級、偽彩色處理、邊緣銳化、干擾抵制。
圖像的恢復：圖像恢復的目的是減少或除去在獲得圖像的過程中因為各種原因而產生的。
退化，可能是由于光學系統的離焦或像差、被攝物與攝像系統兩者之間的相對運動、光學或電子系統的噪聲與介于被攝像物跟攝像系統之間的大氣湍流等等。
圖像的分割：圖像分割是將圖像劃分為一些互相不重疊的區域，其中每一個區域都是像素的一個連續集，通常采用區域法或者尋求區域邊界的境界法。
1）數字圖像處理的信息大多是二維信息，處理信息量很大。因此對計算機的計算速度、存。
帶壓縮技術提出了更高的要求。
3）數字圖像中各個像素不是獨立的，其相關性大。在圖像畫面上，經常有很多像素有相同。
或接近的灰度。所以，圖像處理中信息壓縮的潛力很大。
4）數字圖像處理后的圖像受人的因素影響較大，因為圖像一般是給人觀察和評價的。
1）再現性好。數字圖像處理與模擬圖像處理的根本不同在于它不會因圖像的存儲、傳輸或。
復制等一系列變換操作而導致圖像質量的退化。只要圖像在數字化時準確地表現了原稿,那么數字圖像處理過程始終能保持圖像的再現。
2）處理精度高。將一幅模擬圖像數字化為任意大小的二維數組，主要取決于圖像數字化設。
備的能力.3）適用面寬。圖像可以來自多種信息源,它們可以是可見光圖像，也可以是不可見的波譜圖像。只要針對不同的圖像信息源，采取相應的圖像信息采集措施，圖像的數字處理方法適用于任何一種圖像。
4）靈活性高。圖像處理大體上可分為圖像的像質改善、圖像分析和圖像重建三大部分，每。
一部分均包含豐富的內容。
圖像是人類獲取和交換信息的主要來源，因此，圖像處理的應用領域必然涉及到人類生。
活和工作的方方面面，隨著人類活動范圍的不斷擴大,圖像處理的應用領域也將隨之不斷擴大。
航天和航空技術：在飛機遙感和衛星遙感技術中用配備有高級計算機的圖像處理系統來判讀分析，既節省人力又加快了速度，還可以從照片中提取人工所不能發現的大量有用情報。生物醫學工程：除了ct技術之外，還有對醫用顯微圖像的處理分析，如紅細胞、白細胞分類，染色體分析，癌細胞識別等。
通信工程：當前通信的主要發展方向是聲音、文字、圖像和數據結合的多媒體通信。在一定意義上講，編碼壓縮是這些技術成敗的關鍵。除了已應用較廣泛的熵編碼、dpcm編碼、變換編碼外，目前國內外正在大力開發研究新的編碼方法，如分行編碼、自適應網絡編碼、小波變換圖像壓縮編碼等。
工業和工程領域：圖像處理技術有著廣泛的應用，如自動裝配線中檢測零件的質量并對零件進行分類，印刷電路板疵病檢查，彈性力學照片的應力分析，流體力學圖片的阻力和升力分析,郵政信件的自動分揀，在一些有毒、放射性環境內識別工件及物體的形狀和排列狀態，先進的設計和制造技術中采用工業視覺等等。
軍事方面：圖像處理和識別主要用于導彈的精確末制導各種偵察照片的判讀，具有圖像傳輸、存儲和顯示的軍事自動化指揮系統，飛機、坦克和軍艦模擬訓練系統等；公安業務圖片的判讀分析，指紋識別，人臉鑒別，不完整圖片的復原，以及交通監控、事故分析等。
文化藝術：電視畫面的數字編輯、動畫的制作、電子圖像游戲、紡織工藝品設計、服裝設計與制作、發型設計、文物資料照片的復制和修復、運動員動作分析和評分等等。
視頻和多媒體系統：電視制作系統廣泛使用的圖像處理、變換、合成，多媒體系統中靜止圖像和動態圖像的采集、壓縮、處理、存貯和傳輸等。
電子商務：圖像處理技術在電子商務中也大有可為,如身份認證、產品防偽、水印技術等。
在這門課程的最后，代課老師給我們講授了數字視頻處理，讓我們了解到數字視頻就是以數字形式記錄的視頻，和模擬視頻相對的。數字視頻有不同的產生方式，存儲方式和播出方式。比如通過數字攝像機直接產生數字視頻信號，存儲在數字帶，p2卡，藍光盤或者磁盤上，從而得到不同格式的數字視頻。然后通過pc，特定的播放器等播放出來。了解了數字視頻發展過程和視頻壓縮的概念和分類等。
我們這門課程主要是上理論課，其中有很復雜的數學原理，專業術語多，基礎知識要求高，理解起來有些困難。當初選擇這門課是希望能有一些具體軟件的教學。就我了解，視頻處理的軟件有maya、premiere、繪聲繪影、windows自帶的movemaker；處理數字圖像的軟件主要有matlab、photoshop、imagej（java圖像處理程序）。其中，matlab和ps很具有教學性，這兩個軟件也運用的很廣。
matlab全稱是matrixlaboratory(矩陣實驗室)，一開始它是一種專門用于矩陣數值計算的軟件，從這一點上也可以看出，它在矩陣運算上有自己獨特的特點。實際運用matlab中的絕大多數的運算都是通過矩陣這一形式進行的，這一特點決定了matlab在處理數字圖像上的獨特優勢。理論上講，圖像是一種二維的連續函數，然而計算機對圖像進行數字處理時，首先必須對其在空間和亮度上進行數字化，這就是圖像的采樣和量化的過程。
photoshop是adobe公司旗下最為出名的圖像處理軟件之一，集圖像掃描、編輯修改、圖像制作、廣告創意，圖像輸入與輸出于一體的圖形圖像處理軟件,深受廣大平面設計人員和電腦美術愛好者的喜愛。
如果能理論和實踐相結合，相信我們會把數字圖像處理理解的跟透徹，同時也鍛煉了大家的動手能力。希望老師能多開設實際動手的課程。
2023年數字圖像處理課后（實用15篇）篇八
分：3.5學分。
理論學時：44學時課程設計：1周開課學期：第6學期。
前導課程：信號與系統、數字信號處理、信息論與編碼后續課程：教學定位。
2.1能力培養目標。
通過本課程的學習，培養學生的理解能力、邏輯思維能力、分析能力，以及算法設計與程序實現能力。一方面使學生掌握數字圖象處理的基本概念、原理、處理方法與應用。特別是要把學到的數字圖象處理的各種方法靈活應用到實際中。另一方面，學習本課程也將使學生對圖像處理的程序設計得到訓練。
2.2課程的主要特點。
本課程是一門重要的專業方向課，有理論性、設計性與實踐性的特點。介紹數字圖像處理的基本概念和方法。它是信號與信息處理方向的核心課程。為今后從事數字圖像處理提供了必要的知識基礎，同時為從事數字圖像處理的專業人員提供了必要的技能訓練。
2.3教學定位。
通過本課程的學習，使學生達到知識和技能兩方面的目標：
1．知識方面：從數字圖像處理方法及其實現這兩個層面的角度，系統地學習和掌握常用數字圖像處理方法及其實現算法。了解圖像處理系統涉及的硬件環境。
掌握程度采用bloom分類法，即了解、理解和運用，具體含義如下：了解：能記住學習過的內容。
理解：能領會課程內容的含義，掌握知識的內涵。運用：能在新的具體情況下應用所學知識解決問題。
緒論（學時：2學時）。
數字圖像；數字圖像處理系統（理解，核心）發展、應用（了解，核心）共2學時。
3.2圖像與視覺基礎。
圖像處理基礎與光度學（學時：6學時）圖像處理基礎（掌握，核心）。
視覺與亮度；顏色模型及轉換；成象坐標變換；（了解，核心）采樣與量化；象素間聯系；算術和邏輯運算；（理解，核心）像素之間的聯系、距離（理解，核心）。
所用的數學工具（了解，核心）共6學時。
3.3圖像變換。
3.4圖像增強。
3.5圖像的恢復與重建。
圖像復原（學時：6學時）。
圖像恢復與重建（理解，核心）。
圖象降質模型；有約束和無約束恢復；（理解，核心）幾何失真校正；圖象重建原理。（了解，核心）。
共6學時。
3.6圖像編碼。
圖像編碼方法（學時：6學時）。
圖像壓縮（理解，核心）。
數據冗余；簡單編碼方法（變長和huffman）；（運用，核心）。
圖象壓縮國際標準（了解，核心）。
共6學時。
3.7圖像分割。
圖像分割技術（學時：6學時）圖像分割（運用，核心）。
邊緣檢測方法、圖象閾值分割方法（運用，核心）圖象的區域增長、分裂和合并技術（理解，核心）。
共6學時。
3.10其它學時。
習題課(學時：2學時)機動(學時：2學時)實驗(學時：12學時)講授提示及方法。
重點：數字圖像處理的基本概念，數字圖像處理系統的組成，涉及的領域。講授提示與方法：強調數字圖像的組成元素—象素的屬性。
4.2圖像與視覺基礎。
重點：人類視覺與亮度的關系。顏色模型及轉換關系，成象坐標變換關系。圖象采樣與量化的概念，4、8、m連接，歐氏、區域、城區距離的定義。圖象象素間的算術和邏輯運算。
難點：象素間的連接、象素距離的度量。
講授提示與方法：強調象素間的聯系，以啟發學生對圖像目標區域、邊界等概念的理解。
4.3圖像變換。
重點：二維離散付里葉變換及其重要性質、可分離變換、沃爾氏變換、霍特林變換、離散余弦變換。
難點：變換的目的，各種變換的適用范圍和特點。講授提示與方法：強調圖像變換方法的重要性。
4.4圖像增強。
重點：空域變換方法（直方灰度變換），空域濾波增強原理，圖象頻域增強原理（平滑、銳化）。圖象局域增強策略和彩色增強。
難點：直方圖處理，圖像的同態濾波。
講授提示與方法：強調各個圖像增強方法的目的是用于改變圖像的質量，不同的處理方法著可能針對不同的域（空域、頻域）。在處理策略上可采用全局和局部處理方法。
4.5圖像的恢復與重建。
重點：圖象降質模型，有約束和無約束恢復。圖象幾何失真校正，圖象重建原理。難點：有約束和無約束恢復，圖象重建原理。
講授提示與方法：強調有約束恢復和無約束恢復的不同點。
4.6圖像編碼。
重點：圖象編碼的基本概念（數據冗余）和理論。簡單編碼方法（變長和huffman）.圖象壓縮國際標準。
難點：圖像壓縮的原理和算法。
講授提示與方法：強調編碼效率、壓縮比對壓縮算法的評價。
4.7圖像分割。
重點：常用邊緣檢測方法、圖象閾值分割方法，圖象的區域增長、分裂和合并技術。難點：圖像分割最優閾值的選取。
5.1習題設計。
由于本課程主要講授的是圖像處理的方法，因此本課程的習題主要以方法的運用為主。通過學習各知識單元的典型方法，本著循序漸進的原則，由淺入深，由單一到綜合，使學生能夠逐步靈活運用所學的各種方法和技巧，分析和解決實際問題。
通過學生完成作業的情況，了解學生的知識理解和掌握情況，以及學生的算法設計的思維方式，針對存在的問題作進一步的講解和啟發，使學生對所學知識能夠達到融會貫通。
5.2實驗設計。
二維dft、dct1實驗目的及意義。
（1）掌握dft、dct變換原理，了解它們變化的特點；
（2）掌握dft、dct的編程實現；實驗步驟。
（1）編寫相應的dft、dct圖像變換程序；
（2）啟動ccs，運行程序，查看結果并分析；實驗類型：綜合（2學時）。
實驗二。
（1）學習灰度圖像反色處理技術；
（2）學時灰度圖像二值化處理；實驗步驟。
（1）編寫相應的圖像處理程序；
（2）運行程序，查看結果并分析；
實驗類型：綜合（2學時）。
實驗三。
圖像的增強及圖像的二維濾波1實驗目的及意義。
（1）熟練掌握利用直方圖實現圖像增強的原理；
（2）熟練掌握平均濾波和中值濾波對不同噪聲的適應能力；實驗步驟。
（1）分別編寫相應的圖像處理程序。
（2）比較利用直方圖實現圖像增強的結果。
（3）比較平均濾波和中值濾波對不同噪聲的處理結果以及模板大小對處理結果的影響。實驗類型：綜合（2學時）。
實驗四。
圖像平滑1實驗目的及意義。
（1）培養學生理解圖像平滑的原理（2）掌握圖像處理的基本方法2實驗步驟。
（1）編寫相應的圖像平滑處理程序（2）啟動ccs，編譯運行（3）觀察結果并分析實驗類型：綜合（2學時）。
實驗五。
圖像銳化1實驗目的及意義。
（1）培養學生理解圖像平銳化的原理。
（2）掌握圖像處理的基本方法2實驗步驟。
（1）編寫相應的圖像銳化處理程序。
6（2）啟動ccs，編譯運行（3）觀察結果并分析實驗類型：綜合（2學時）。
實驗六。
圖像的邊緣檢測1實驗目的及意義。
（1）編寫圖像邊緣檢測程序；
（2）比較不同閾值對圖像二值化結果的影響。實驗類型：綜合（2學時）考核與成績記載。
6.1考核的方式及成績的評定。
考核成績的構成：平時成績20%、期末成績80%1．平時成績的構成：平時作業、上課出勤15%、實驗成績5%(1)平時作業完成的獲得基礎分6分，然后按較好、良好、優秀分別加2、3、4分。(2)實驗成績根據實驗出勤情況及實驗報告完成情況。(3)上課三分之一曠課者，不允許參加期末考試。2．期末考試為閉卷筆試。
6.2考題的設計。
考試題大體上可以分為三種類型，重點考察學生對基本概念、基本方法、基本技術的掌握和綜合應用。
1．概念題型。
基本形式有以下幾種：選擇、判斷、填空、簡答題。約占40%。2．應用題型。
根據學過的算法按要求給出結果，回答問題，約占40%。3．綜合題型。
綜合運用能力的考核。約占20%。
2023年數字圖像處理課后（實用15篇）篇九
圖像處理是指對圖像信息進行加工，從而滿足人類的心理、視覺或者應用的需求的一種行為。你知道數字圖像處理。
本人導師張崎，主要從事智能交通方面的研究。高年級學長曾做過車牌識別的研究。在學完數字圖像處理這門課后，于是有了這篇關于車牌識別系統的心得體會。
仔細翻閱了幾遍平時上課做的筆記，梳理了下各種圖像處理方法在各中圖像處理中起到的作用。結合對實際車牌識別過程的了解，談談自己對圖像處理的各種方法在識別過程中起到的作用。
老師總說圖像處理就是不講道理，我覺得這就是最大的道理。為什么有人能夠把不講道理的東西做出來?這其中實際上蘊藏著深刻的道理。就像愛因斯坦證明布朗運動是毫無規律的運動一樣，你發現他是毫無規律的，這其實就是他最大的規律。我想，只有對圖像有了深刻的認識，才能完成這種你也說不出道理的事。
好了，現在我想結合這門課和車牌識別展開說說。
有時候，計算機跟人相比真的很傻，扔一張車牌尾號過來，不管它多么破舊、不清晰，人們能夠輕而易舉的讀出上面的數字。而計算機呢?他要不停的運算、識別，而你算法上的一個小小漏洞，更會導致識別的大大不同。通過數字圖像處理這門課的學習，我覺得可能通過下面的一些列步驟能較好的識別出車牌上的號碼數字。
首先，我覺得我們需要將彩色的圖片轉換為灰色圖像，這樣便于計算機分析，計算機跟人剛好相反，好看的不一定好處理，而灰色的圖像雖然不美觀，但是正好適合計算機來處理。另一方面，將彩色圖像轉化為灰色圖像也能減少圖像所占的存儲空間，簡化和加快后續處理的工作。
其次，我覺得我們需要根據實際需要，對圖像就行簡單的預處理。我們應當讓我們所關心的圖像內容，顯現的更加突出。而弱化那些我們所不關心的背景類似的東西。這里我覺得，我們就可以利用我們上課所學到的圖像增強的知識了。需要注意的是，圖像增強并不能增加原始圖像的信息，只是通過某些技術有選擇的突出對某一具體應用有價值的信息，即圖像增強只通過突出某些信息，以增強對這些信息的辨識能力，而其他信息信息則被削弱，這就是我對圖像增強的理解，我認為他是我們后期識別車牌的重要準備，增強的好壞直接影響了后期識別的準確度和速度。
然后，圖像增強后，我覺得我們就應該對處理后的圖像就行邊緣檢測，這里就直接會用到我們上課所學到的邊緣檢測的各種方法，邊緣是圖像的最基本特征，邊緣部分集中了圖像的大部分信息。邊緣確定和提取對于整個圖像場景的識別是非常重要的。而上一部的圖像強也增強了邊緣信息。
下一步，我認為就應該進行圖像分割了，把各個字母數字單獨分割出來，便于后續的進一步識別。
最后，就應該開始識別這些分割出來的圖像，這一部分，我們課上內容并沒有涉及，查閱了些資料，找到了比較可行的辦法。即模式識別。我理解的過程是，首先我們應該建立一個標準模版庫，然后通過將提取出來的樣品與標準模版進行比較，來識別他們。
這就是上完數字圖像處理課，我所能想到的車牌識別的整個過程，基本上需要用到我們所學的所有內容，而且都是比較基礎的知識，我覺得，往往一個圖像處理的問題，就是應該分成很多小問題來解決，一步步簡化問題。一步步將圖像中我們所最關心的內容提取出來。
畢竟沒有深入學習過這方面的知識，本文純屬心得體會，過程中難免存在很多不足或者錯誤。懇請老師指出。
圖像處理方法一般有數字法和光學法兩種，其中數字法的優勢很明顯，已經被應用到了很多領域中，相信隨著科學技術的發展，其應用空間將會更加廣泛。數字圖像處理又稱為計算機圖像處理，它是指將圖像信號轉換成數字信號并利用計算機對其進行處理的過程。數字圖像處理是從20世紀60年代以來隨著計算機技術和vlsl的發展而產生、發展和不斷成熟起來的一個新興技術領域。數字圖像處理技術其實就是利用各種數字硬件與計算機，對圖像信息通過轉換而得到的電信號進行相應的數學運算，例如圖像去噪、圖像分割、提取特征、圖像增強、圖像復原等，以便提高圖像的實用性。其特點是處理精度比較高，并且能夠對處理軟件進行改進來優化處理效果，操作比較方便，但是由于數字圖像需要處理的數據量一般很大，因此處理速度有待提高。目前，隨著計算機技術的不斷發展，計算機的運算速度得到了很大程度的提高。在短短的歷史中，它卻廣泛應用于幾乎所有與成像有關的領域，在理論上和實際應用上都取得了巨大的成就。
由于數字圖像處理的方便性和靈活性，因此數字圖像處理技術已經成為了圖像處理領域中的主流。數字圖像處理技術主要涉及到的關鍵技術有：圖像的采集與數字化、圖像的編碼、圖像的增強、圖像恢復、圖像分割、圖像分析等。
圖像的采集與數字化：就是通過量化和取樣將一個自然圖像轉換為計算機能夠處理的數字形式。
圖像編碼：圖像編碼的目的主要是來壓縮圖像的信息量，以便能夠滿足存儲和傳輸的要求。
圖像的增強：圖像的增強其主要目的是使圖像變得清晰或者將其變換為機器能夠很容易分析的形式，圖像增強方法一般有：直方圖處理、灰度等級、偽彩色處理、邊緣銳化、干擾抵制。
圖像的恢復：圖像恢復的目的是減少或除去在獲得圖像的過程中因為各種原因而產生的退化，可能是由于光學系統的離焦或像差、被攝物與攝像系統兩者之間的相對運動、光學或電子系統的噪聲與介于被攝像物跟攝像系統之間的大氣湍流等等。
圖像的分割：圖像分割是將圖像劃分為一些互相不重疊的區域，其中每一個區域都是像素的一個連續集，通常采用區域法或者尋求區域邊界的境界法。
圖像分析：圖像分析是指從圖像中抽取某些有用的信息、數據或度量，其目的主要是想得到某種數值結果。圖像分析的內容跟人工智能、模式識別的研究領域有一定的交叉。
2、數字圖像處理的特點數字圖像處理的特點主要表現在以下幾個方面：
1)數字圖像處理的信息大多是二維信息，處理信息量很大。因此對計算機的計算速度、存儲容量等要求較高。
2)數字圖像處理占用的頻帶較寬。與語言信息相比，占用的頻帶要大幾個數量級。所以在成像、傳輸、存儲、處理、顯示等各個環節的實現上技術難度較大，成本亦高。這就對頻帶壓縮技術提出了更高的要求。
3)數字圖像中各個像素不是獨立的，其相關性大。在圖像畫面上，經常有很多像素有相同或接近的灰度。所以，圖像處理中信息壓縮的潛力很大。
4)數字圖像處理后的圖像受人的因素影響較大，因為圖像一般是給人觀察和評價的。
1)再現性好。數字圖像處理與模擬圖像處理的根本不同在于它不會因圖像的存儲、傳輸或復制等一系列變換操作而導致圖像質量的退化。只要圖像在數字化時準確地表現了原稿，那么數字圖像處理過程始終能保持圖像的再現。
2)處理精度高。將一幅模擬圖像數字化為任意大小的二維數組，主要取決于圖像數字化設備的能力。
3)適用面寬。圖像可以來自多種信息源，它們可以是可見光圖像，也可以是不可見的波譜圖像。只要針對不同的圖像信息源，采取相應的圖像信息采集措施，圖像的數字處理方法適用于任何一種圖像。
4)靈活性高。圖像處理大體上可分為圖像的像質改善、圖像分析和圖像重建三大部分，每一部分均包含豐富的內容。
圖像是人類獲取和交換信息的主要來源，因此，圖像處理的應用領域必然涉及到人類生活和工作的方方面面，隨著人類活動范圍的不斷擴大，圖像處理的應用領域也將隨之不斷擴大。
航天和航空技術：在飛機遙感和衛星遙感技術中用配備有高級計算機的圖像處理系統來判讀分析，既節省人力又加快了速度，還可以從照片中提取人工所不能發現的大量有用情報。
生物醫學工程：除了ct技術之外，還有對醫用顯微圖像的處理分析，如紅細胞、白細胞分類，染色體分析，癌細胞識別等。
通信工程：當前通信的主要發展方向是聲音、文字、圖像和數據結合的多媒體通信。在一定意義上講，編碼壓縮是這些技術成敗的關鍵。除了已應用較廣泛的熵編碼、dpcm編碼、變換編碼外，目前國內外正在大力開發研究新的編碼方法，如分行編碼、自適應網絡編碼、小波變換圖像壓縮編碼等。
工業和工程領域：圖像處理技術有著廣泛的應用，如自動裝配線中檢測零件的質量并對零件進行分類，印刷電路板疵病檢查，彈性力學照片的應力分析，流體力學圖片的阻力和升力分析，郵政信件的自動分揀，在一些有毒、放射性環境內識別工件及物體的形狀和排列狀態，先進的設計和制造技術中采用工業視覺等等。
軍事方面：圖像處理和識別主要用于導彈的精確末制導，各種偵察照片的判讀，具有圖像傳輸、存儲和顯示的軍事自動化指揮系統，飛機、坦克和軍艦模擬訓練系統等;公安業務圖片的判讀分析，指紋識別，人臉鑒別，不完整圖片的復原，以及交通監控、事故分析等。
文化藝術：電視畫面的數字編輯、動畫的制作、電子圖像游戲、紡織工藝品設計、服裝設計與制作、發型設計、文物資料照片的復制和修復、運動員動作分析和評分等等。
視頻和多媒體系統：電視制作系統廣泛使用的圖像處理、變換、合成，多媒體系統中靜止圖像和動態圖像的采集、壓縮、處理、存貯和傳輸等。
電子商務：圖像處理技術在電子商務中也大有可為，如身份認證、產品防偽、水印技術等。
在這門課程的最后，代課老師給我們講授了數字視頻處理，讓我們了解到數字視頻就是以數字形式記錄的視頻，和模擬視頻相對的。數字視頻有不同的產生方式，存儲方式和播出方式。比如通過數字攝像機直接產生數字視頻信號，存儲在數字帶，p2卡，藍光盤或者磁盤上，從而得到不同格式的數字視頻。然后通過pc，特定的播放器等播放出來。了解了數字視頻發展過程和視頻壓縮的概念和分類等。
我們這門課程主要是上理論課，其中有很復雜的數學原理，專業術語多，基礎知識要求高，理解起來有些困難。當初選擇這門課是希望能有一些具體軟件的教學。就我了解，視頻處理的軟件有maya、premiere、繪聲繪影、windows自帶的movemaker;處理數字圖像的軟件主要有matlab、photoshop、imagej(java圖像處理程序)。其中，matlab和ps很具有教學性，這兩個軟件也運用的很廣。
matlab全稱是matrixlaboratory(矩陣實驗室)，一開始它是一種專門用于矩陣數值計算的軟件，從這一點上也可以看出，它在矩陣運算上有自己獨特的特點。實際運用中matlab中的絕大多數的運算都是通過矩陣這一形式進行的，這一特點決定了matlab在處理數字圖像上的獨特優勢。理論上講，圖像是一種二維的連續函數，然而計算機對圖像進行數字處理時，首先必須對其在空間和亮度上進行數字化，這就是圖像的采樣和量化的過程。
photoshop是adobe公司旗下最為出名的圖像處理軟件之一，集圖像掃描、編輯修改、圖像制作、廣告創意，圖像輸入與輸出于一體的圖形圖像處理軟件，深受廣大平面設計人員和電腦美術愛好者的喜愛。
如果能理論和實踐相結合，相信我們會把數字圖像處理理解的跟透徹，同時也鍛煉了大家的動手能力。希望老師能考慮我的這點建議，多開設實際動手的課程。
數字圖像是我們生活中接觸最多的圖像各類，它伴隨人們的生活、學習、工作，并在軍事、醫學、和工業方面發揮著極大的作用，可謂隨處可見，尤其在生活方面作為學生的我們會在外出旅游、生活、工作中拆下許多數字相片，現在已進入信息化時代，圖像作為信息的重要載體在信息傳輸方面有著聲音、文字等信息載體不可替代的作用，并且近年來圖像處理領域，數字圖像處理技術取得了飛速發展，作為計算機類專業的大學生更加有必要對數字圖像處理技術有一定的掌握，而大多人對于數字圖像的知識卻不全面，甚至一些基礎知識也很模糊，比如各類繁多的各種圖像格式之間的特點，不同的情況該用何種圖像格式，還有關于圖像的一些基本術語也不甚了解，尤為重要的是對于一些由于拍攝問題導致的令人不甚滿意的照片該如何處理，或者如何對一些照片進行處理實現特殊的表現效果。所以對于數字圖像處理這門課大家有著極大興趣，在選課時幾乎所有人都選了這門課。其中有的同學由于簡單的學習過photoshop軟件，因此對于數字圖像處理已經有了一些基礎，更加想利用這門課的學習加深自己數字圖像處理的理解并提高在數字圖像處理方面的能力。
通過一學期的課程學習我們雖說還沒有完全掌握數字圖像處理技術，但也收獲了不少，對于數字圖像方面的知識有了深入的了解，更加理解了數字圖像的本質，即是一些數字矩陣，但灰度圖像和彩色圖像的矩陣形式是不同的。對于一些耳熟能詳的數字圖像相關術語有了明確的認識，比如常見的：像素(衡量圖像的大小)、分辨率(衡量圖像的清晰程度)、位圖(放大后會失真)、矢量圖(經過放大不會失真)等大家都能叫上口卻知識模糊的名詞。也了解圖像處理技術中一些常用處理技術的實質，比如銳化處理是使模糊的圖像變清晰，增強圖像的邊緣等細節。而平滑處理是的目的是消除噪聲，模糊圖像，在提取大目標之前去除小的細節或彌合目標間的縫隙。對常提的rgb圖像和灰度圖像有了明確的理解，這對大家以后應用photoshop等圖像處理軟件對圖像進行處理打下了堅實的基礎。更重要的是學習到了數字圖像處理的思想。通過學習也是對c++編程應用的很好的實踐與復習。
當然通過30學時的課程學習還是遠遠不夠的，也有許多同學收獲甚微，我總結了下大家后期的學習態度與前期的學習熱情相差很大的原因。剛開始大家是有很高的熱情學習這門課的，可是隨著課程的逐漸深入學習，大家漸漸發現課程講授內容與自己起初想學的實用圖像處理技術是有很大的差別的，大家更著眼于如何利用一些軟件、技術去處理圖像而得到滿意的效果，或者進行一些圖像的創意設計，可是課程的內容更偏重于如何通過編程實現實現如何對圖像進行一些類似于銳化、邊緣提取、模糊、去除噪聲等基礎功能的實現，這其中涉及很多算法、函數，需要扎實的數學基礎和編程基礎，并且需要利用大量時間在課下編寫代碼，并用visual、c++軟件實現并進行調試，然而大部分人的c++實踐能力以及編程能力還有待提高，尤其是對于矩陣進行操作的編程尤為是個考驗，并且后半學期課程任務較重，加上隊里的事務也很多，時間不是很充裕，這對于需要大量實踐的數字圖像處理課程就是個很大的問題。
在教員授課方面建議可以在課上多進行具體操作，這樣可以提起大家學習的興趣，也可以讓大家在課下積極準備，然后在上課由學員進行演示，還可以加入一些數字圖像處理的經典范例，加深同學們的學習熱情。
2023年數字圖像處理課后（實用15篇）篇十
試題生涯規劃宣言寫景實施的概述批復的同義詞工作經歷自我介紹，愛國文言文員工申請職業道德成語了警示語支部意見書感言留言：剖析材料樂府開學第一課，諺語三角形摘抄的文化建設材料！研修安全答辯狀，簡報創業項目。
2023年數字圖像處理課后（實用15篇）篇十一
提高計算機對數字圖像處理的速度，提高采集分辨率和顯示分辨率，提高多媒體技術關鍵中圖像數據的壓縮，進行計算機識別和理解研究中按照人類的認知和思維方式工作并考慮到主觀概率和非邏輯思維技術，規劃統一的標準以實現圖像的處理、傳輸和存儲研究健康發展，以上幾點都是數字圖像處理技術合理發展的基本融匯技術基礎。
同時，信息數據量更大的三維數字圖像必將得到廣泛應用研究，圖像與圖形相互融合后形成三維成像或多維成像的發展方向也正在眾多應用中廣泛推進。
5總結。
數字圖像處理技術在社會的每個行業、每個領域都得到廣泛的應用，數字圖像處理的技術應用隨時、隨處都可以見到，得到充分的研究發展和應用推廣，還不能充分滿足日益增長的技術需求。數字圖像處理技術不斷地在自身發展和完善的同時，還與多個計算機分支學科的發展密不可分，有多個新的技術方向需要研究和創新，對數字圖像處理技術的發展方向進行研究、探討的重要性就顯得尤為突出。
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[4]譚海艷。數字圖像壓縮綜述[j].科技經濟市場，2011（8）。
2023年數字圖像處理課后（實用15篇）篇十二
“智能科學與技術”專業從國內開始招生至今,全國已有不少高校設立此專業.我校開始招生,該專業的本科生將在下半年進入專業課階段學習.本文從社會需求的角度出發,以提高學生就業實踐能力為切入點,探討軟件實踐類課程的課程設計、教學方法、教材建設以及考試方式.
作者：石志國劉冀偉王志良作者單位：北京科技大學,信息工程學院,北京,100083刊名：計算機教育英文刊名：computereducation年，卷(期)：2009“”(11)分類號：g642關鍵詞：智能科學與技術軟件實踐性課程
2023年數字圖像處理課后（實用15篇）篇十三
圖像處理方法一般有數字法和光學法兩種，其中數字法的優勢很明顯，已經被應用到了很多領域中，相信隨著科學技術的發展，其應用空間將會更加廣泛。數字圖像處理又稱為計算機圖像處理，它是指將圖像信號轉換成數字信號并利用計算機對其進行處理的過程。數字圖像處理是從20世紀60年代以來隨著計算機技術和vlsl的發展而產生、發展和不斷成熟起來的一個新興技術領域。數字圖像處理技術其實就是利用各種數字硬件與計算機，對圖像信息通過轉換而得到的電信號進行相應的數學運算，例如圖像去噪、圖像分割、提取特征、圖像增強、圖像復原等，以便提高圖像的實用性。其特點是處理精度比較高，并且能夠對處理軟件進行改進來優化處理效果，操作比較方便，但是由于數字圖像需要處理的數據量一般很大，因此處理速度有待提高。目前，隨著計算機技術的不斷發展，計算機的運算速度得到了很大程度的提高。在短短的歷史中，它卻廣泛應用于幾乎所有與成像有關的領域，在理論上和實際應用上都取得了巨大的成就。
由于數字圖像處理的方便性和靈活性，因此數字圖像處理技術已經成為了圖像處理領域中的主流。數字圖像處理技術主要涉及到的關鍵技術有：圖像的采集與數字化、圖像的編碼、圖像的增強、圖像恢復、圖像分割、圖像分析等。
圖像的采集與數字化：就是通過量化和取樣將一個自然圖像轉換為計算機能夠處理的數字形式。
圖像編碼：圖像編碼的目的主要是來壓縮圖像的信息量，以便能夠滿足存儲和傳輸的要求。
圖像的增強：圖像的增強其主要目的是使圖像變得清晰或者將其變換為機器能夠很容易分析的形式，圖像增強方法一般有：直方圖處理、灰度等級、偽彩色處理、邊緣銳化、干擾抵制。
圖像的恢復：圖像恢復的目的是減少或除去在獲得圖像的過程中因為各種原因而產生的退化，可能是由于光學系統的離焦或像差、被攝物與攝像系統兩者之間的相對運動、光學或電子系統的噪聲與介于被攝像物跟攝像系統之間的大氣湍流等等。
圖像的分割：圖像分割是將圖像劃分為一些互相不重疊的區域，其中每一個區域都是像素的一個連續集，通常采用區域法或者尋求區域邊界的境界法。
圖像分析：圖像分析是指從圖像中抽取某些有用的信息、數據或度量，其目的主要是想得到某種數值結果。圖像分析的內容跟人工智能、模式識別的研究領域有一定的交叉。
1)數字圖像處理的信息大多是二維信息，處理信息量很大。因此對計算機的計算速度、存儲容量等要求較高。
2)數字圖像處理占用的頻帶較寬。與語言信息相比，占用的.頻帶要大幾個數量級。所以在成像、傳輸、存儲、處理、顯示等各個環節的實現上技術難度較大，成本亦高。這就對頻帶壓縮技術提出了更高的要求。
3)數字圖像中各個像素不是獨立的，其相關性大。在圖像畫面上，經常有很多像素有相同或接近的灰度。所以，圖像處理中信息壓縮的潛力很大。
4)數字圖像處理后的圖像受人的因素影響較大，因為圖像一般是給人觀察和評價的。
數字圖像處理的優點主要表現在4個方面。
1)再現性好。數字圖像處理與模擬圖像處理的根本不同在于它不會因圖像的存儲、傳輸或復制等一系列變換操作而導致圖像質量的退化。只要圖像在數字化時準確地表現了原稿，那么數字圖像處理過程始終能保持圖像的再現。
2)處理精度高。將一幅模擬圖像數字化為任意大小的二維數組，主要取決于圖像數字化設備的能力。
3)適用面寬。圖像可以來自多種信息源，它們可以是可見光圖像，也可以是不可見的波譜圖像。只要針對不同的圖像信息源，采取相應的圖像信息采集措施，圖像的數字處理方法適用于任何一種圖像。
4)靈活性高。圖像處理大體上可分為圖像的像質改善、圖像分析和圖像重建三大部分，每一部分均包含豐富的內容。
圖像是人類獲取和交換信息的主要來源，因此，圖像處理的應用領域必然涉及到人類生活和工作的方方面面，隨著人類活動范圍的不斷擴大，圖像處理的應用領域也將隨之不斷擴大。
航天和航空技術：在飛機遙感和衛星遙感技術中用配備有高級計算機的圖像處理系統來判讀分析，既節省人力又加快了速度，還可以從照片中提取人工所不能發現的大量有用情報。
生物醫學工程：除了ct技術之外，還有對醫用顯微圖像的處理分析，如紅細胞、白細胞分類，染色體分析，癌細胞識別等。
通信工程：當前通信的主要發展方向是聲音、文字、圖像和數據結合的多媒體通信。在一定意義上講，編碼壓縮是這些技術成敗的關鍵。除了已應用較廣泛的熵編碼、dpcm編碼、變換編碼外，目前國內外正在大力開發研究新的編碼方法，如分行編碼、自適應網絡編碼、小波變換圖像壓縮編碼等。
工業和工程領域：圖像處理技術有著廣泛的應用，如自動裝配線中檢測零件的質量并對零件進行分類，印刷電路板疵病檢查，彈性力學照片的應力分析，流體力學圖片的阻力和升力分析，郵政信件的自動分揀，在一些有毒、放射性環境內識別工件及物體的形狀和排列狀態，先進的設計和制造技術中采用工業視覺等等。
軍事方面：圖像處理和識別主要用于導彈的精確末制導，各種偵察照片的判讀，具有圖像傳輸、存儲和顯示的軍事自動化指揮系統，飛機、坦克和軍艦模擬訓練系統等;公安業務圖片的判讀分析，指紋識別，人臉鑒別，不完整圖片的復原，以及交通監控、事故分析等。
文化藝術：電視畫面的數字編輯、動畫的制作、電子圖像游戲、紡織工藝品設計、服裝設計與制作、發型設計、文物資料照片的復制和修復、運動員動作分析和評分等等。
視頻和多媒體系統：電視制作系統廣泛使用的圖像處理、變換、合成，多媒體系統中靜止圖像和動態圖像的采集、壓縮、處理、存貯和傳輸等。
電子商務：圖像處理技術在電子商務中也大有可為，如身份認證、產品防偽、水印技術等。
在這門課程的最后，代課老師給我們講授了數字視頻處理，讓我們了解到數字視頻就是以數字形式記錄的視頻，和模擬視頻相對的。數字視頻有不同的產生方式，存儲方式和播出方式。比如通過數字攝像機直接產生數字視頻信號，存儲在數字帶，p2卡，藍光盤或者磁盤上，從而得到不同格式的數字視頻。然后通過pc，特定的播放器等播放出來。了解了數字視頻發展過程和視頻壓縮的概念和分類等。
我們這門課程主要是上理論課，其中有很復雜的數學原理，專業術語多，基礎知識要求高，理解起來有些困難。當初選擇這門課是希望能有一些具體軟件的教學。就我了解，視頻處理的軟件有maya、premiere、繪聲繪影、windows自帶的movemaker;處理數字圖像的軟件主要有matlab、photoshop、imagej(java圖像處理程序)。其中，matlab和ps很具有教學性，這兩個軟件也運用的很廣。
matlab全稱是matrixlaboratory(矩陣實驗室)，一開始它是一種專門用于矩陣數值計算的軟件，從這一點上也可以看出，它在矩陣運算上有自己獨特的特點。實際運用中matlab中的絕大多數的運算都是通過矩陣這一形式進行的，這一特點決定了matlab在處理數字圖像上的獨特優勢。理論上講，圖像是一種二維的連續函數，然而計算機對圖像進行數字處理時，首先必須對其在空間和亮度上進行數字化，這就是圖像的采樣和量化的過程。
photoshop是adobe公司旗下最為出名的圖像處理軟件之一，集圖像掃描、編輯修改、圖像制作、廣告創意，圖像輸入與輸出于一體的圖形圖像處理軟件，深受廣大平面設計人員和電腦美術愛好者的喜愛。
如果能理論和實踐相結合，相信我們會把數字圖像處理理解的跟透徹，同時也鍛煉了大家的動手能力。希望老師能考慮我的這點建議，多開設實際動手的課程。
2023年數字圖像處理課后（實用15篇）篇十四
仿寫概述絕句的主要自我評價學習計劃自查報告：人生哲理擬人句三角形感謝信孟浩然了教學法典禮條例成語我寄語工作思路考察暑假作業的朗誦稿體會慶典致辭了說說具體內容期中了杜甫思想匯報工作影評感言的體積好段自薦信感恩信，說課稿對照考試答辯狀。
2023年數字圖像處理課后（實用15篇）篇十五
課程英文譯名：digitalimageprocessing適用專業：空間信息工程、攝影測量與遙感全日制本科一、一、課程性質、目的和任務：
本課程是空間信息工程系、攝影測量與遙感系開設的必修的專業基礎課之一。
通過本課程的學習，要求學生掌握有關數字圖像處理的基本概念、方法、原理及應用，培養和增強學生數字圖像處理技能的創新意識和創新思維，提高實際動手能力和創新能力，為學生進一步學習數字攝影測量、遙感和地理信息系統等專業課程奠定基礎。二、二、課程教學的基本要求：
2.掌握空間濾波的卷積算法、幾何校正和灰度內插法等；
3.了解圖像復原與重建、數據壓縮、模板匹配、分類、圖像處理與分析的發展趨勢。
三、三、課程內容的重點和難點。
1.重點內容：
主要是數字圖像處理的基本概念和算法。具體包括：數字圖像與圖像數字化的概念；灰度直方圖；圖像處理算法形式；傅立葉變換、圖像空間域、頻率域增強；圖像分割的邊緣檢測；紋理分析；二值圖像處理與分析等。
2.難點。
傅立葉變換、頻率域圖像增強與恢復、邊緣跟蹤、紋理的灰度共生矩陣分析法等。
四、四、本課程與其他課程之間的聯系與分工。
本課程的數學基礎是建立在高等數學、離散數學、線性代數、概率論與數理統計等課程之上；光學、攝影學與計算機應用是學習和掌握該課程的重要基礎知識；該課程是為數字攝影測量、遙感、地理信息系統、計算機視覺等課程服務；模式識別、圖像理解是該課程內容的深入發展；與計算機圖形學相互滲透、補充。在學習數字攝影測量、遙感、模式識別、圖像理解和計算機視覺等課程之前，應先修該基礎課程。
五、五、各教學實踐環節的主要內容。
本課程教學時數為52學時，課堂教學52學時，課外實習3次共6學時。實習內容如下：
實習一編寫統計影像灰度直方圖的程序。
2.容觀澳。
第三章圖像變換（4學時）。
3.1圖像變換的預備知識。
3.2付立葉變換及其性質。
第六章圖像壓縮（3學時）6.1概述。
6.2圖像保真度準則6.3統計編碼方法6.4圖像壓縮的標準。
第七章圖像分割（10學時）7.1邊緣檢測7.2邊緣跟蹤。
7.3hough變換檢測直線7.4區域分割7.5區域增長。
第八章二值圖像處理（7學時）8.1二值圖像的連接性和距離。
8.2連接成分的變形操作8.3圖形的形狀分析。
第九章紋理分析（6學時）9.1概述。
第十章模板匹配（1學時）。