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數(shù)字圖像處理課后（熱門19篇）篇一
數(shù)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(xué)習(xí)、工作，并在軍事、醫(yī)學(xué)、和工業(yè)方面發(fā)揮著極大的作用，可謂隨處可見，尤其在生活方面作為學(xué)生的我們會在外出旅游、生活、工作中拆下許多數(shù)字相片，現(xiàn)在已進(jìn)入信息化時(shí)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(lǐng)域，數(shù)字圖像處理技術(shù)取得了飛速發(fā)展，作為計(jì)算機(jī)類專業(yè)的大學(xué)生更加有必要對數(shù)字圖像處理技術(shù)有一定的掌握，而大多人對于數(shù)字圖像的知識卻不全面，甚至一些基礎(chǔ)知識也很模糊，比如各類繁多的各種圖像格式之間的特點(diǎn)，不同的情況該用何種圖像格式，還有關(guān)于圖像的一些基本術(shù)語也不甚了解，尤為重要的是對于一些由于拍攝問題導(dǎo)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(jìn)行處理實(shí)現(xiàn)特殊的表現(xiàn)效果。所以對于數(shù)字圖像處理這門課大家有著極大興趣，在選課時(shí)幾乎所有人都選了這門課。其中有的同學(xué)由于簡單的學(xué)習(xí)過photoshop軟件，因此對于數(shù)字圖像處理已經(jīng)有了一些基礎(chǔ)，更加想利用這門課的學(xué)習(xí)加深自己數(shù)字圖像處理的理解并提高在數(shù)字圖像處理方面的能力。
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?shù)臄?shù)字圖像相關(guān)術(shù)語有了明確的認(rèn)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(jīng)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(shù)中一些常用處理技術(shù)的實(shí)質(zhì)，比如銳化處理是使模糊的圖像變清晰，增強(qiáng)圖像的邊緣等細(xì)節(jié)。而平滑處理是的目的是消除噪聲，模糊圖像，在提取大目標(biāo)之前去除小的細(xì)節(jié)或彌合目標(biāo)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(yīng)用photoshop等圖像處理軟件對圖像進(jìn)行處理打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。更重要的是學(xué)習(xí)到了數(shù)字圖像處理的思想。通過學(xué)習(xí)也是對c++編程應(yīng)用的很好的實(shí)踐與復(fù)習(xí)。
visualc++軟件實(shí)現(xiàn)并進(jìn)行調(diào)試，然而大部分人的c++實(shí)踐能力以及編程能力還有待提高，尤其是對于矩陣進(jìn)行操作的編程尤為是個(gè)考驗(yàn)，并且后半學(xué)期課程任務(wù)較重，加上隊(duì)里的事務(wù)也很多，時(shí)間不是很充裕，這對于需要大量實(shí)踐的數(shù)字圖像處理課程就是個(gè)很大的問題。
在教員授課方面建議可以在課上多進(jìn)行具體操作，這樣可以提起大家學(xué)習(xí)的興趣，也可以讓大家在課下積極準(zhǔn)備，然后在上課由學(xué)員進(jìn)行演示，還可以加入一些數(shù)字圖像處理的經(jīng)典范例，加深同學(xué)們的學(xué)習(xí)熱情。
數(shù)字圖像處理課后（熱門19篇）篇二
提高計(jì)算機(jī)對數(shù)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(shù)關(guān)鍵中圖像數(shù)據(jù)的壓縮，進(jìn)行計(jì)算機(jī)識別和理解研究中按照人類的認(rèn)知和思維方式工作并考慮到主觀概率和非邏輯思維技術(shù)，規(guī)劃統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)以實(shí)現(xiàn)圖像的處理、傳輸和存儲研究健康發(fā)展，以上幾點(diǎn)都是數(shù)字圖像處理技術(shù)合理發(fā)展的基本融匯技術(shù)基礎(chǔ)。
同時(shí)，信息數(shù)據(jù)量更大的三維數(shù)字圖像必將得到廣泛應(yīng)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(fā)展方向也正在眾多應(yīng)用中廣泛推進(jìn)。
5總結(jié)。
數(shù)字圖像處理技術(shù)在社會的每個(gè)行業(yè)、每個(gè)領(lǐng)域都得到廣泛的應(yīng)用，數(shù)字圖像處理的技術(shù)應(yīng)用隨時(shí)、隨處都可以見到，得到充分的研究發(fā)展和應(yīng)用推廣，還不能充分滿足日益增長的技術(shù)需求。數(shù)字圖像處理技術(shù)不斷地在自身發(fā)展和完善的同時(shí)，還與多個(gè)計(jì)算機(jī)分支學(xué)科的發(fā)展密不可分，有多個(gè)新的技術(shù)方向需要研究和創(chuàng)新，對數(shù)字圖像處理技術(shù)的發(fā)展方向進(jìn)行研究、探討的重要性就顯得尤為突出。
參考文獻(xiàn):。
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數(shù)字圖像處理課后（熱門19篇）篇三
學(xué)號：08370902。
班級：1310809。
在這一學(xué)期，我選修了《數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)》這門課程，同時(shí)，老師還講授了一些視頻處理的知識。在這里，梳理一下這學(xué)期學(xué)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(jìn)行加工，從而滿足人類的心理、視覺或者應(yīng)用的需求的一種行為。圖像處理方法一般有數(shù)字法和光學(xué)法兩種，其中數(shù)字法的優(yōu)勢很明顯，已經(jīng)被應(yīng)用到了很多領(lǐng)域中，相信隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,其應(yīng)用空間將會更加廣泛。數(shù)字圖像處理又稱為計(jì)算機(jī)圖像處理，它是指將圖像信號轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號并利用計(jì)算機(jī)對其進(jìn)行處理的過程。數(shù)字圖像處理是從20世紀(jì)60年代以來隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和vlsl的發(fā)展而產(chǎn)生、發(fā)展和不斷成熟起來的一個(gè)新興技術(shù)領(lǐng)域。數(shù)字圖像處理技術(shù)其實(shí)就是利用各種數(shù)字硬件與計(jì)算機(jī)，對圖像信息通過轉(zhuǎn)換而得到的電信號進(jìn)行相應(yīng)的數(shù)學(xué)運(yùn)算，例如圖像去噪、圖像分割、提取特征、圖像增強(qiáng)、圖像復(fù)原等，以便提高圖像的實(shí)用性。其特點(diǎn)是處理精度比較高，并且能夠?qū)μ幚碥浖M(jìn)行改進(jìn)來優(yōu)化處理效果，操作比較方便，但是由于數(shù)字圖像需要處理的數(shù)據(jù)量一般很大，因此處理速度有待提高。目前，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，計(jì)算機(jī)的運(yùn)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(yīng)用于幾乎所有與成像有關(guān)的領(lǐng)域，在理論上和實(shí)際應(yīng)用上都取得了巨大的成就。
由于數(shù)字圖像處理的方便性和靈活性，因此數(shù)字圖像處理技術(shù)已經(jīng)成為了圖像處理領(lǐng)域中的主流。數(shù)字圖像處理技術(shù)主要涉及到的關(guān)鍵技術(shù)有：圖像的采集與數(shù)字化、圖像的編碼、圖像的增強(qiáng)、圖像恢復(fù)、圖像分割、圖像分析等。
圖像的采集與數(shù)字化：就是通過量化和取樣將一個(gè)自然圖像轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)能夠處理的數(shù)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?shù)囊蟆?/p>
圖像的增強(qiáng)：圖像的增強(qiáng)其主要目的是使圖像變得清晰或者將其變換為機(jī)器能夠很容易分析的形式，圖像增強(qiáng)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(fù)：圖像恢復(fù)的目的是減少或除去在獲得圖像的過程中因?yàn)楦鞣N原因而產(chǎn)生的退化，可能是由于光學(xué)系統(tǒng)的離焦或像差、被攝物與攝像系統(tǒng)兩者之間的相對運(yùn)動、光學(xué)或電子系統(tǒng)的噪聲與介于被攝像物跟攝像系統(tǒng)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(qū)域，其中每一個(gè)區(qū)域都是像素的一個(gè)連續(xù)集，通常采用區(qū)域法或者尋求區(qū)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(shù)據(jù)或度量,其目的主要是想得到某種數(shù)值結(jié)果。圖像分析的內(nèi)容跟人工智能、模式識別的研究領(lǐng)域有一定的交叉。
1）數(shù)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(jì)算機(jī)的計(jì)算速度、存。
儲容量等要求較高。
2）數(shù)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(gè)數(shù)量級。所以在成像、傳輸、存儲、處理、顯示等各個(gè)環(huán)節(jié)的實(shí)現(xiàn)上技術(shù)難度較大，成本亦高。這就對頻帶壓縮技術(shù)提出了更高的要求。
3）數(shù)字圖像中各個(gè)像素不是獨(dú)立的，其相關(guān)性大。在圖像畫面上，經(jīng)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(shù)字圖像處理后的圖像受人的因素影響較大，因?yàn)閳D像一般是給人觀察和評價(jià)的。
1）再現(xiàn)性好。數(shù)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(fù)制等一系列變換操作而導(dǎo)致圖像質(zhì)量的退化。只要圖像在數(shù)字化時(shí)準(zhǔn)確地表現(xiàn)了原稿，那么數(shù)字圖像處理過程始終能保持圖像的再現(xiàn)。
2）處理精度高。將一幅模擬圖像數(shù)字化為任意大小的二維數(shù)組，主要取決于圖像數(shù)字化設(shè)。
備的能力。
像。只要針對不同的圖像信息源，采取相應(yīng)的圖像信息采集措施，圖像的數(shù)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(zhì)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(nèi)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(yīng)用領(lǐng)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(kuò)大,圖像處理的應(yīng)用領(lǐng)域也將隨之不斷擴(kuò)大。
航天和航空技術(shù)：在飛機(jī)遙感和衛(wèi)星遙感技術(shù)中用配備有高級計(jì)算機(jī)的圖像處理系統(tǒng)來判讀分析，既節(jié)省人力又加快了速度，還可以從照片中提取人工所不能發(fā)現(xiàn)的大量有用情報(bào)。生物醫(yī)學(xué)工程：除了ct技術(shù)之外，還有對醫(yī)用顯微圖像的處理分析，如紅細(xì)胞、白細(xì)胞分類，染色體分析，癌細(xì)胞識別等。
通信工程：當(dāng)前通信的主要發(fā)展方向是聲音、文字、圖像和數(shù)據(jù)結(jié)合的多媒體通信。在一定意義上講，編碼壓縮是這些技術(shù)成敗的關(guān)鍵。除了已應(yīng)用較廣泛的熵編碼、dpcm編碼、變換編碼外，目前國內(nèi)外正在大力開發(fā)研究新的編碼方法，如分行編碼、自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)編碼、小波變換圖像壓縮編碼等。
工業(yè)和工程領(lǐng)域：圖像處理技術(shù)有著廣泛的應(yīng)用，如自動裝配線中檢測零件的質(zhì)量并對零件進(jìn)行分類，印刷電路板疵病檢查，彈性力學(xué)照片的應(yīng)力分析，流體力學(xué)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(huán)境內(nèi)識別工件及物體的形狀和排列狀態(tài)，先進(jìn)的設(shè)計(jì)和制造技術(shù)中采用工業(yè)視覺等等。
軍事方面：圖像處理和識別主要用于導(dǎo)彈的精確末制導(dǎo),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(tǒng)，飛機(jī)、坦克和軍艦?zāi)M訓(xùn)練系統(tǒng)等；公安業(yè)務(wù)圖片的判讀分析，指紋識別，人臉鑒別，不完整圖片的復(fù)原，以及交通監(jiān)控、事故分析等。文化藝術(shù)：電視畫面的數(shù)字編輯、動畫的制作、電子圖像游戲、紡織工藝品設(shè)計(jì)、服裝設(shè)計(jì)與制作、發(fā)型設(shè)計(jì)、文物資料照片的復(fù)制和修復(fù)、運(yùn)動員動作分析和評分等等。
視頻和多媒體系統(tǒng)：電視制作系統(tǒng)廣泛使用的圖像處理、變換、合成，多媒體系統(tǒng)中靜止圖像和動態(tài)圖像的采集、壓縮、處理、存貯和傳輸?shù)取?/p>
電子商務(wù)：圖像處理技術(shù)在電子商務(wù)中也大有可為,如身份認(rèn)證、產(chǎn)品防偽、水印技術(shù)等。
在這門課程的最后，代課老師給我們講授了數(shù)字視頻處理，讓我們了解到數(shù)字視頻就是以數(shù)字形式記錄的視頻，和模擬視頻相對的。數(shù)字視頻有不同的產(chǎn)生方式，存儲方式和播出方式。比如通過數(shù)字?jǐn)z像機(jī)直接產(chǎn)生數(shù)字視頻信號，存儲在數(shù)字帶，p2卡，藍(lán)光盤或者磁盤上，從而得到不同格式的數(shù)字視頻。然后通過pc，特定的播放器等播放出來。了解了數(shù)字視頻發(fā)展過程和視頻壓縮的概念和分類等。
很具有教學(xué)性，這兩個(gè)軟件也運(yùn)用的很廣。
matlab全稱是matrixlaboratory(矩陣實(shí)驗(yàn)室)，一開始它是一種專門用于矩陣數(shù)值計(jì)算的軟件，從這一點(diǎn)上也可以看出，它在矩陣運(yùn)算上有自己獨(dú)特的特點(diǎn)。實(shí)際運(yùn)用中matlab中的絕大多數(shù)的運(yùn)算都是通過矩陣這一形式進(jìn)行的，這一特點(diǎn)決定了matlab在處理數(shù)字圖像上的獨(dú)特優(yōu)勢。理論上講，圖像是一種二維的連續(xù)函數(shù)，然而計(jì)算機(jī)對圖像進(jìn)行數(shù)字處理時(shí)，首先必須對其在空間和亮度上進(jìn)行數(shù)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(chuàng)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(shè)計(jì)人員和電腦美術(shù)愛好者的喜愛。
如果能理論和實(shí)踐相結(jié)合，相信我們會把數(shù)字圖像處理理解的跟透徹，同時(shí)也鍛煉了大家的動手能力。希望老師能考慮我的這點(diǎn)建議，多開設(shè)實(shí)際動手的課程。
數(shù)字圖像處理課后（熱門19篇）篇四
數(shù)字圖像處處理（digitalimageprocessing）是將圖像信號轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號并利用計(jì)算機(jī)對其進(jìn)行處理。早期的數(shù)字圖像處理的目的是提高圖像的視覺效果。目前已廣泛應(yīng)用于科學(xué)研究、工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、醫(yī)學(xué)工程、航空航天、軍事、文化產(chǎn)業(yè)等眾多領(lǐng)域。
在圖像處理技術(shù)中，低級處理涉及初級技術(shù)，如噪聲降低、對比度處理和銳化處理。中級處理涉及分割、縮減對目標(biāo)像素群的定義，以便于對不同像素或像素群的識別及計(jì)算機(jī)計(jì)算處理。高級處理是算法對圖像分析中被識別像素群的總體分析結(jié)果，以及運(yùn)算與視覺效果相關(guān)的分析函數(shù)等處理技術(shù)。
在應(yīng)用數(shù)學(xué)理論時(shí)，將圖像定義為二維函數(shù)f（x,y），x和y為空間坐標(biāo),在任意一組空間坐標(biāo)f（x,y）的幅值f稱為圖像在該坐標(biāo)位置的強(qiáng)度或灰度.
當(dāng)x,y和幅值f是離散的、有限的數(shù)值時(shí)，稱該坐標(biāo)位置是由有限的元素組成的，每一個(gè)像素都有一個(gè)特定的位置和幅值。
數(shù)字圖像處理技術(shù)最早出現(xiàn)于20世紀(jì)中期，圖像處理的目的是提高圖像的呈現(xiàn)質(zhì)量。圖像處理的是視效較低的圖像，要求輸出盡可能提高效果后的圖像。主要采用噪聲減弱、灰度變換、幾何校正等方法進(jìn)行處理，并考慮了明暗效果和對比度等諸多因素，由計(jì)算機(jī)進(jìn)行更為復(fù)雜的圖像處理。
20世紀(jì)初期，圖像處理技術(shù)首次應(yīng)用于提升通訊傳輸后的圖像質(zhì)量提升。到20世紀(jì)中期，計(jì)算機(jī)發(fā)展到了一定的技術(shù)水平后，數(shù)字圖像處理才廣泛應(yīng)用于各種高質(zhì)圖像需求的領(lǐng)域。計(jì)算機(jī)對飛行器發(fā)回的天體照片進(jìn)行圖像處理，收到明顯的效果。
進(jìn)而不斷地推廣和發(fā)展，數(shù)字圖像處理形成了較為完備的學(xué)科體系。目前，各個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域?qū)?shù)字圖像處理技術(shù)提出更高的需求，促進(jìn)了這一學(xué)科體系向更高的技術(shù)方向發(fā)展。特別是在像素群的理解與識別處理方面，已經(jīng)由二維圖像處理發(fā)展到三維模型化的定義方法。
數(shù)字圖像處理課后（熱門19篇）篇五
本人導(dǎo)師張崎，主要從事智能交通方面的研究。高年級學(xué)長曾做過車牌識別的研究。在學(xué)完數(shù)字圖像處理這門課后，于是有了這篇關(guān)于車牌識別系統(tǒng)的心得體會。
仔細(xì)翻閱了幾遍平時(shí)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(jié)合對實(shí)際車牌識別過程的了解，談?wù)勛约簩D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(shí)際上蘊(yùn)藏著深刻的道理。就像愛因斯坦證明布朗運(yùn)動是毫無規(guī)律的運(yùn)動一樣，你發(fā)現(xiàn)他是毫無規(guī)律的，這其實(shí)就是他最大的規(guī)律。我想，只有對圖像有了深刻的認(rèn)識，才能完成這種你也說不出道理的事。
好了，現(xiàn)在我想結(jié)合這門課和車牌識別展開說說。
有時(shí)候，計(jì)算機(jī)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(shù)字。而計(jì)算機(jī)呢?他要不停的運(yùn)算、識別，而你算法上的一個(gè)小小漏洞，更會導(dǎo)致識別的大大不同。通過數(shù)字圖像處理這門課的學(xué)習(xí)，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(shù)字。
首先，我覺得我們需要將彩色的圖片轉(zhuǎn)換為灰色圖像，這樣便于計(jì)算機(jī)分析，計(jì)算機(jī)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(jì)算機(jī)來處理。另一方面，將彩色圖像轉(zhuǎn)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(xù)處理的工作。
其次，我覺得我們需要根據(jù)實(shí)際需要，對圖像就行簡單的預(yù)處理。我們應(yīng)當(dāng)讓我們所關(guān)心的圖像內(nèi)容，顯現(xiàn)的更加突出。而弱化那些我們所不關(guān)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(xué)到的圖像增強(qiáng)的知識了。需要注意的是，圖像增強(qiáng)并不能增加原始圖像的信息，只是通過某些技術(shù)有選擇的突出對某一具體應(yīng)用有價(jià)值的信息，即圖像增強(qiáng)只通過突出某些信息，以增強(qiáng)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(qiáng)的理解，我認(rèn)為他是我們后期識別車牌的重要準(zhǔn)備，增強(qiáng)的好壞直接影響了后期識別的準(zhǔn)確度和速度。
然后，圖像增強(qiáng)后，我覺得我們就應(yīng)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(xué)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(gè)圖像場景的識別是非常重要的。而上一部的圖像強(qiáng)也增強(qiáng)了邊緣信息。
下一步，我認(rèn)為就應(yīng)該進(jìn)行圖像分割了，把各個(gè)字母數(shù)字單獨(dú)分割出來，便于后續(xù)的進(jìn)一步識別。
最后，就應(yīng)該開始識別這些分割出來的圖像，這一部分，我們課上內(nèi)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(yīng)該建立一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)模版庫，然后通過將提取出來的樣品與標(biāo)準(zhǔn)模版進(jìn)行比較，來識別他們。
這就是上完數(shù)字圖像處理課，我所能想到的車牌識別的整個(gè)過程，基本上需要用到我們所學(xué)的所有內(nèi)容，而且都是比較基礎(chǔ)的知識，我覺得，往往一個(gè)圖像處理的問題，就是應(yīng)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(guān)心的內(nèi)容提取出來。
畢竟沒有深入學(xué)習(xí)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(cuò)誤。懇請老師指出。
數(shù)字圖像處理課后（熱門19篇）篇六
數(shù)字圖像處理的信息源基本是二維數(shù)據(jù)，處理信息量較大。對計(jì)算機(jī)運(yùn)算速度、存儲空間等要求高。
數(shù)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(shù)形成了有效的研究需求。
數(shù)字圖像中每一個(gè)像素并非獨(dú)立的，相互關(guān)聯(lián)性較高。很多相鄰像素之間有相同或相近的數(shù)值。
所以，圖像處理技術(shù)中數(shù)據(jù)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(jì)算機(jī)要識別和處理三維形態(tài)就要進(jìn)行適當(dāng)?shù)哪：幚砘蚋郊恿康钠ヅ洹?/p>
處理后的數(shù)字圖像是形成人為視覺理解和應(yīng)用評估的依據(jù)，因此處理結(jié)果必然受到人為的意識形態(tài)的影響。所以，在計(jì)算機(jī)視覺研究中，人為的感知機(jī)理必然對計(jì)算機(jī)視覺的研究產(chǎn)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(jì)算量對計(jì)算機(jī)硬件的要求非常高，所以，必須引入圖像的函數(shù)變換進(jìn)行計(jì)算簡化。利用函數(shù)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(jì)算強(qiáng)度，而且可以得到高效的計(jì)算。
圖像的像素矩陣編碼壓縮技術(shù)可以降低定義圖像數(shù)據(jù)的比特?cái)?shù)量，并減少圖像處理和傳輸時(shí)間，進(jìn)而節(jié)省存儲空間。
圖像的增強(qiáng)處理過程中不涉及圖像質(zhì)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(fù)原處理需要對圖像質(zhì)量降低的主要成因進(jìn)行調(diào)查，進(jìn)而采取相應(yīng)濾波處理技術(shù)，復(fù)原和重構(gòu)原有的像素矩陣。
圖像分割處理是數(shù)字圖像處理中的關(guān)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(qū)域特征、邊緣特征等，是對敏感像素群進(jìn)行識別、理解和分析的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)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(qū)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(tǒng)的模式識別方式，有統(tǒng)計(jì)模式識別和結(jié)構(gòu)模式識別兩種，隨著研究廣泛進(jìn)行，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別和模糊模式識別也得到不同程度的重視，進(jìn)行廣泛研究。
數(shù)字圖像處理技術(shù)與模擬圖像處理技術(shù)在基本原理上的差異之處，是數(shù)字化處理技術(shù)不可能在圖像的傳輸、存儲或復(fù)制等操作處理過程中，使圖像質(zhì)量有所降低。圖像在數(shù)字化過程中精確地再現(xiàn)了原模擬圖像，則在數(shù)字圖像處理過程中就能夠確保無損于圖像的各項(xiàng)數(shù)字化指標(biāo)。
依據(jù)現(xiàn)有的數(shù)字化技術(shù)，在圖像數(shù)字化設(shè)備的性能滿足要求的情況下，完全可以數(shù)字化模擬圖像成為目標(biāo)精度的二維數(shù)組。目前的數(shù)字化掃描儀能夠?qū)⒏鱾€(gè)像素的灰度等級量化處理為48位甚至更高，這就說明數(shù)字化圖像的精度可以滿足幾乎所有的應(yīng)用需求。對于數(shù)字化處理設(shè)備來說，無論二位數(shù)組的規(guī)模，也不考慮像素的量化位數(shù)，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(dá)到什么程度，在技術(shù)上都是可以完成的，只需要在處理修改過程中的數(shù)組技術(shù)參數(shù)。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(shè)備或大規(guī)模提升處理裝置的技術(shù)參數(shù)等級，從技術(shù)經(jīng)濟(jì)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(guī)模空天望遠(yuǎn)鏡采集的圖像。
不同信息來源的圖像轉(zhuǎn)換為數(shù)字化編碼后，都可以表示為二維數(shù)組的灰度級圖像，進(jìn)而完成數(shù)字化處理過程。對于圖像的不同信息來源，使用對應(yīng)的圖像信息量化技術(shù)，圖像的數(shù)字化處理技術(shù)可以用于任何一類圖像。
圖像數(shù)字化處理技術(shù)基本上可以歸類為圖像的質(zhì)感提升、像素分析和區(qū)域重構(gòu)等手段。因?yàn)閳D像的模擬技術(shù)處理從數(shù)學(xué)上分析只可以進(jìn)行線性分析，就局限了模擬圖像處理技術(shù)可以完成的工作需求。
數(shù)字圖像處理課后（熱門19篇）篇七
近期，我通過教師發(fā)展在線學(xué)習(xí)了《數(shù)字圖像處理》這門課程，它是由天津理工大學(xué)楊淑瑩教授及其教學(xué)團(tuán)隊(duì)主持和主講的，是教育部“質(zhì)量工程”項(xiàng)目——“高等學(xué)校教師網(wǎng)絡(luò)培訓(xùn)系統(tǒng)”項(xiàng)目推出的數(shù)字化在線培訓(xùn)課程。
通過《數(shù)字圖像處理》課程的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，我覺得受益匪淺。首先，我們不應(yīng)再教學(xué)中盲目“灌輸”，主要還是激發(fā)學(xué)生對這門課的學(xué)習(xí)興趣，應(yīng)該讓學(xué)生有一個(gè)平臺可以看到圖像數(shù)字處理的效果，產(chǎn)生一個(gè)所見即所得的印象，這樣學(xué)生在學(xué)習(xí)中就有成就感，就會愿意動手去編程，在調(diào)試程序所面臨的挫折中也能有信心和勁頭去戰(zhàn)勝困難;最后，多找些相關(guān)的例題和實(shí)例，讓學(xué)生成立學(xué)習(xí)小組去完成一些學(xué)習(xí)任務(wù)，指導(dǎo)他們合理分工，從簡單實(shí)例入手，慢慢增加難度，讓學(xué)生以小組的形式獨(dú)立完成。這樣不僅提高了學(xué)生的編程能力，而且培養(yǎng)了他們的協(xié)作精神，增強(qiáng)了團(tuán)隊(duì)意識。以下是我對這門課程的認(rèn)識：
圖像處理是指對圖像信息進(jìn)行加工，從而滿足人類的心理、視覺或者應(yīng)用的需求的一種行為。圖像處理方法一般有數(shù)字法和光學(xué)法兩種，其中數(shù)字法的優(yōu)勢很明顯，已經(jīng)被應(yīng)用到了很多領(lǐng)域中，相信隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，其應(yīng)用空間將會更加廣泛。數(shù)字圖像處理又稱為計(jì)算機(jī)圖像處理，它是指將圖像信號轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號并利用計(jì)算機(jī)對其進(jìn)行處理的過程。數(shù)字圖像處理是從20世紀(jì)60年代以來隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和vlsl的發(fā)展而產(chǎn)生、發(fā)展和不斷成熟起來的一個(gè)新興技術(shù)領(lǐng)域。數(shù)字圖像處理技術(shù)其實(shí)就是利用各種數(shù)字硬件與計(jì)算機(jī)，對圖像信息通過轉(zhuǎn)換而得到的電信號進(jìn)行相應(yīng)的數(shù)學(xué)運(yùn)算，例如圖像去噪、圖像分割、提取特征、圖像增強(qiáng)、圖像復(fù)原等，以便提高圖像的實(shí)用性。其特點(diǎn)是處理精度比較高，并且能夠?qū)μ幚碥浖M(jìn)行改進(jìn)來優(yōu)化處理效果，操作比較方便，但是由于數(shù)字圖像需要處理的數(shù)據(jù)量一般很大，因此處理速度有待提高。目前，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，計(jì)算機(jī)的運(yùn)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(yīng)用于幾乎所有與成像有關(guān)的領(lǐng)域，在理論上和實(shí)際應(yīng)用上都取得了巨大的成就。
數(shù)字圖像處理需用到的關(guān)鍵技術(shù)主要有：圖像的采集與數(shù)字化、圖像的編碼、圖像的增強(qiáng)、圖像恢復(fù)、圖像分割、圖像分析等。
數(shù)字圖像處理的特點(diǎn)主要表現(xiàn)在數(shù)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(jì)算機(jī)的計(jì)算速度、存儲容量等要求較高;數(shù)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(gè)數(shù)量級。所以在成像、傳輸、存儲、處理、顯示等各個(gè)環(huán)節(jié)的實(shí)現(xiàn)上技術(shù)難度較大，成本亦高。這就對頻帶壓縮技術(shù)提出了更高的要求;數(shù)字圖像中各個(gè)像素不是獨(dú)立的，其相關(guān)性大。在圖像畫面上，經(jīng)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。數(shù)字圖像處理后的圖像受人的因素影響較大，因?yàn)閳D像一般是給人觀察和評價(jià)的。
數(shù)字圖像處理的優(yōu)點(diǎn)主要表現(xiàn)在再現(xiàn)性好、處理精度高、適用面寬、靈活性高等方面。圖像處理大體上可分為圖像的像質(zhì)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(nèi)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(yīng)用領(lǐng)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(kuò)大，圖像處理的應(yīng)用領(lǐng)域也將隨之不斷擴(kuò)大。航天和航空技術(shù)、生物醫(yī)學(xué)工程、通信工程、工業(yè)和工程領(lǐng)域、軍事方面、文化藝術(shù)、視頻和多媒體系統(tǒng)、電子商務(wù)都不同程度的應(yīng)用了數(shù)字圖像技術(shù)。
我們這門課程主要是理論課，其中有很復(fù)雜的數(shù)學(xué)原理，專業(yè)術(shù)語多，基礎(chǔ)知識要求高，如果能理論和實(shí)踐相結(jié)合，相信我們會把數(shù)字圖像處理理解的跟透徹，同時(shí)也鍛煉了大家的動手能力。希望老師能考慮我的這點(diǎn)建議，多開設(shè)實(shí)際動手的課程或引入教學(xué)實(shí)例引導(dǎo)同學(xué)們更好地理解、學(xué)習(xí)。
數(shù)字圖像處理課后（熱門19篇）篇八
學(xué)號：070212051。
班級：12級通信工程1班。
數(shù)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(xué)習(xí)、工作，并在軍事、工業(yè)和醫(yī)學(xué)方面發(fā)揮著極大地作用，可謂隨處可見，尤其在生活方面作為學(xué)生的我們，會在外出旅游，生活和工作中拆下許多數(shù)字照片，現(xiàn)在已進(jìn)入信息化時(shí)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(lǐng)域，數(shù)字圖像處理技術(shù)取得了飛速的發(fā)展，作為計(jì)算機(jī)類專業(yè)的大學(xué)生更加有必要對數(shù)字圖像處理技術(shù)有一定的掌握，而大多數(shù)人對于數(shù)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(diǎn)，不同的情況該用何種圖像格式，還有關(guān)于圖像的一些基本術(shù)語也不甚了解。尤為重要的是一些由于拍攝問題導(dǎo)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(jìn)行處理實(shí)現(xiàn)特殊的表現(xiàn)效果。所以對于數(shù)字圖像處理這門課大家有著極大地興趣。我們班有的同學(xué)學(xué)過photoshop軟件，因此對于數(shù)字圖像處理有了一些基礎(chǔ)，更加想利用這門課的學(xué)習(xí)加深自己數(shù)字圖像處理的理解并提高在數(shù)字圖像處理方面的能力。
通過這8周的學(xué)習(xí)，我們雖然還沒有完全掌握數(shù)字圖像處理技術(shù)，但是收獲不少，對于數(shù)字圖像方面的知識有了更深的了解。更加理解了數(shù)字圖像處理的本質(zhì)，即是一些數(shù)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?shù)臄?shù)字圖像相關(guān)的術(shù)語有了明確的認(rèn)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(jīng)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(shù)中一些常用處理技術(shù)的實(shí)質(zhì)，比如銳化處理是使模糊的圖像變清晰，增強(qiáng)圖片的邊緣等細(xì)節(jié)。而平滑處理的目的是消除噪聲、模糊圖像，在提取大目標(biāo)之前去除小的細(xì)節(jié)或彌合目標(biāo)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(yīng)用photoshop等圖像處理軟件對圖像進(jìn)行處理打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。更重要的是學(xué)習(xí)到了數(shù)字圖像處理的思想。通過學(xué)習(xí)也是對c++編程應(yīng)用的很好的實(shí)踐和復(fù)習(xí)。
當(dāng)然通過8周的學(xué)習(xí)還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，也有許多同學(xué)收獲甚微，我總結(jié)了下大家后期學(xué)習(xí)的態(tài)度與前期學(xué)習(xí)的熱情相差很大的原因。剛開始大家是有很高的熱情去學(xué)習(xí)這門課，可隨著這門課的更深入的學(xué)習(xí)，大家漸漸發(fā)現(xiàn)課程講授內(nèi)容與自己起初想學(xué)的實(shí)用圖像處理技術(shù)是有很大的差別的，大家更著眼于如何利用軟件、技術(shù)去處理圖像而得到滿意的效果，或者進(jìn)行一些圖像的創(chuàng)意設(shè)計(jì)，可是課程的內(nèi)容更偏向于如何通過編程實(shí)現(xiàn)如何多圖像進(jìn)行一些類似銳化、邊緣提取、模糊、去除噪聲等基礎(chǔ)功能的實(shí)現(xiàn)，這其中涉及很多算法、函數(shù)，需要扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和編程基礎(chǔ)，并且需要利用大量時(shí)間在課下編寫代碼，并用visualc++軟件實(shí)現(xiàn)并進(jìn)行調(diào)試，然而大部分人的c++實(shí)踐能力和編程能力還有待提高，尤其是對于矩陣進(jìn)行操作的編程尤為是個(gè)考驗(yàn)。
在老師授課方面的建議是可以再課上多進(jìn)行一些具體操作，這樣可以提起大家的學(xué)習(xí)興趣，也可以讓大家在課下積極準(zhǔn)備，然后在課上讓學(xué)生進(jìn)行演示，還可以加入一些圖像處理的經(jīng)典范例，加深同學(xué)們的學(xué)習(xí)熱情。
數(shù)字圖像處理課后（熱門19篇）篇九
實(shí)驗(yàn)?zāi)康模罕緦?shí)驗(yàn)內(nèi)容旨在讓學(xué)生通過用vc等高級語言編寫數(shù)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(shù)的基本技能，提高實(shí)際動手能力，并通過實(shí)際編程了解圖像處理軟件的實(shí)現(xiàn)的基本原理。為學(xué)生進(jìn)一步學(xué)習(xí)數(shù)字?jǐn)z影測量、遙感和地理信息系統(tǒng)等專業(yè)課程以及應(yīng)用圖像處理解決實(shí)際問題奠定基礎(chǔ)。
二、實(shí)驗(yàn)原理和方法。
(1)raw格式到bmp格式的轉(zhuǎn)換：
raw格式：raw格式文件是按照數(shù)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?cái)?shù)據(jù)，不含有信息頭，因此，在讀圖像時(shí)，需要根據(jù)文件大小，計(jì)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(shù)據(jù)區(qū)按圖像上下行到上行、左列列到右列順序存儲到數(shù)據(jù)區(qū)。bmp文件由文件頭、信息頭、顏色表、數(shù)據(jù)區(qū)四個(gè)部分組成。
做raw格式文件到bmp格式文件的轉(zhuǎn)化，先要為bmp格式文件申請四部分的內(nèi)存：文件頭，位圖信息頭，顏色表，圖象數(shù)據(jù)，然后根據(jù)輸入值以及raw文件信息，bmp格式文件信息計(jì)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(diǎn)運(yùn)算，將原圖象的每個(gè)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(diǎn)的灰度按照線性灰度變換函數(shù)進(jìn)行變換。灰度變換方程如下：
該方程為線性方程。式中參數(shù)為輸入圖像的像素的灰度值，參數(shù)為輸出圖像的。
灰度值。
設(shè)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(shí)，利用與該像素相鄰的一組像素，經(jīng)過某種變換得到處理后圖像中某一點(diǎn)的像素值。目標(biāo)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(shù)，目標(biāo)像素位于該矩陣的中央，即目標(biāo)像素就是區(qū)域的中心像素。經(jīng)過處理后，目標(biāo)像素的值為經(jīng)過特定算法計(jì)算后所得的結(jié)果。
實(shí)際上都是利用卷積來實(shí)現(xiàn)的，卷積往往用一個(gè)矩陣表示，將矩陣的中心對齊某個(gè)像素，矩陣中的值乘到相應(yīng)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(biāo)為(x0，y0)，則變化后的坐標(biāo)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(diào)色板內(nèi)容。
對于圖像縮放，假設(shè)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?yōu)樵瓉韺挾群透叨确謩e與水平垂直比例的乘積，圖像大小變?yōu)樾聦挾?變?yōu)?的整數(shù)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(gè)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(gè)數(shù)一般是基數(shù)。
我用的中值濾波窗口是十字絲的9個(gè)數(shù)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(gè)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(gè)閾值，則將其灰度值賦為255，否則賦為0。
(7)圖象旋轉(zhuǎn)：
圖像旋轉(zhuǎn)一般是以圖像中心為中心順時(shí)針旋轉(zhuǎn)，利用圖像的四個(gè)角點(diǎn)求出圖像旋轉(zhuǎn)后的大小。
先計(jì)算以圖像中心為原點(diǎn)坐標(biāo)系下原圖像四個(gè)角點(diǎn)的坐標(biāo)值，按照旋轉(zhuǎn)矩陣計(jì)算其旋轉(zhuǎn)之后的坐標(biāo)值，根據(jù)四個(gè)角點(diǎn)的新坐標(biāo)值計(jì)算出最大寬度和高度作為新圖像的寬度和高度值，按照計(jì)算值修改位圖信息頭，申請一塊新內(nèi)存，存儲旋轉(zhuǎn)后圖像的灰度值。
旋轉(zhuǎn)矩陣如下：
同樣要求各個(gè)像素在原圖像中的坐標(biāo)，先將新圖像的坐標(biāo)系平移到圖像中心，做逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)，然后再平移到屏幕左上角，然后將原圖像對應(yīng)坐標(biāo)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(qū)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(yīng)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(diào)色板，申請新內(nèi)存。
(9)圖象直方圖：
統(tǒng)計(jì)各灰度值出現(xiàn)的頻數(shù)，以及像素的總個(gè)數(shù)，用頻數(shù)除以總個(gè)數(shù)作為頻率，以灰度值作為橫坐標(biāo)，頻率作為縱坐標(biāo)繪圖。
三、實(shí)驗(yàn)過程和步驟。
首先要建立一個(gè)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(xué)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(shù)，有指向位圖信息頭的指針，指向圖象數(shù)據(jù)的指針，因此我在文檔類(doc類)里定義了一個(gè)cdib類的對象，打開以及保存文件的時(shí)候利用這個(gè)對象去調(diào)用cdib里讀取與存儲文件的函數(shù)，并且可以利用這個(gè)對象的兩個(gè)指針對打開的圖象進(jìn)行各種操作。
格式到bmp格式的轉(zhuǎn)換：
首先建立一個(gè)rawtobmp的對話框，在上面加上四個(gè)編輯框(一個(gè)輸入打開文件的路徑一個(gè)輸入保存文件的路徑，另兩個(gè))，兩個(gè)按鈕，以及默認(rèn)的確認(rèn)，取消按鈕。利用類向?qū)Р迦氪藢υ捒蝾悾⑶覟榍皟蓚€(gè)編輯框定義cstring的兩個(gè)變量，用來存儲打開與保存文件的路徑。同時(shí)為兩個(gè)瀏覽按鈕添加消息響應(yīng)函數(shù)，在消息函數(shù)里創(chuàng)建cfiledialog對象，利用此對象的函數(shù)將兩個(gè)路徑值賦給前兩個(gè)編輯框的成員變量。再為ok鍵添加消息響應(yīng)函數(shù)，分別定義bmp格式文件前三部分?jǐn)?shù)據(jù)變量，計(jì)算出各變量的值，并且利用一個(gè)cfile對象獲取raw圖象的數(shù)據(jù)，利用另一個(gè)cfile對象將數(shù)據(jù)存儲到所輸入的路徑的文件中去，cfile對象的read函數(shù)會自動創(chuàng)建一個(gè)文件。
然后在菜單上新建一個(gè)菜單，為菜單添加消息響應(yīng)函數(shù)，在其消息響應(yīng)函數(shù)里創(chuàng)建rowtobmp對話框。這樣點(diǎn)擊菜單后就會彈出一個(gè)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(gè)消息循環(huán)。
2.灰度圖象的線性拉伸：
數(shù)字圖像處理課后（熱門19篇）篇十
實(shí)驗(yàn)?zāi)康模罕緦?shí)驗(yàn)內(nèi)容旨在讓學(xué)生通過用vc等高級語言編寫數(shù)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(shù)的基本技能，提高實(shí)際動手能力，并通過實(shí)際編程了解圖像處理軟件的實(shí)現(xiàn)的基本原理。為學(xué)生進(jìn)一步學(xué)習(xí)數(shù)字?jǐn)z影測量、遙感和地理信息系統(tǒng)等專業(yè)課程以及應(yīng)用圖像處理解決實(shí)際問題奠定基礎(chǔ)。
二、實(shí)驗(yàn)原理和方法。
(1)raw格式到bmp格式的轉(zhuǎn)換：
raw格式：raw格式文件是按照數(shù)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?cái)?shù)據(jù)，不含有信息頭，因此，在讀圖像時(shí)，需要根據(jù)文件大小，計(jì)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(shù)據(jù)區(qū)按圖像上下行到上行、左列列到右列順序存儲到數(shù)據(jù)區(qū)。bmp文件由文件頭、信息頭、顏色表、數(shù)據(jù)區(qū)四個(gè)部分組成。
做raw格式文件到bmp格式文件的轉(zhuǎn)化，先要為bmp格式文件申請四部分的內(nèi)存：文件頭，位圖信息頭，顏色表，圖象數(shù)據(jù)，然后根據(jù)輸入值以及raw文件信息，bmp格式文件信息計(jì)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(diǎn)運(yùn)算，將原圖象的每個(gè)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(diǎn)的灰度按照線性灰度變換函數(shù)進(jìn)行變換。灰度變換方程如下：
該方程為線性方程。式中參數(shù)為輸入圖像的像素的灰度值，參數(shù)為輸出圖像的。
灰度值。
設(shè)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(shí)，利用與該像素相鄰的一組像素，經(jīng)過某種變換得到處理后圖像中某一點(diǎn)的像素值。目標(biāo)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(shù)，目標(biāo)像素位于該矩陣的中央，即目標(biāo)像素就是區(qū)域的中心像素。經(jīng)過處理后，目標(biāo)像素的值為經(jīng)過特定算法計(jì)算后所得的結(jié)果。
實(shí)際上都是利用卷積來實(shí)現(xiàn)的，卷積往往用一個(gè)矩陣表示，將矩陣的中心對齊某個(gè)像素，矩陣中的值乘到相應(yīng)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(biāo)為(x0，y0)，則變化后的坐標(biāo)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(diào)色板內(nèi)容。
對于圖像縮放，假設(shè)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?yōu)樵瓉韺挾群透叨确謩e與水平垂直比例的乘積，圖像大小變?yōu)樾聦挾?變?yōu)?的整數(shù)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(gè)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(gè)數(shù)一般是基數(shù)。
我用的中值濾波窗口是十字絲的9個(gè)數(shù)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(gè)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(gè)閾值，則將其灰度值賦為255，否則賦為0。
(7)圖象旋轉(zhuǎn)：
圖像旋轉(zhuǎn)一般是以圖像中心為中心順時(shí)針旋轉(zhuǎn)，利用圖像的四個(gè)角點(diǎn)求出圖像旋轉(zhuǎn)后的大小。
先計(jì)算以圖像中心為原點(diǎn)坐標(biāo)系下原圖像四個(gè)角點(diǎn)的坐標(biāo)值，按照旋轉(zhuǎn)矩陣計(jì)算其旋轉(zhuǎn)之后的坐標(biāo)值，根據(jù)四個(gè)角點(diǎn)的新坐標(biāo)值計(jì)算出最大寬度和高度作為新圖像的寬度和高度值，按照計(jì)算值修改位圖信息頭，申請一塊新內(nèi)存，存儲旋轉(zhuǎn)后圖像的灰度值。
旋轉(zhuǎn)矩陣如下：
同樣要求各個(gè)像素在原圖像中的坐標(biāo)，先將新圖像的坐標(biāo)系平移到圖像中心，做逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)，然后再平移到屏幕左上角，然后將原圖像對應(yīng)坐標(biāo)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(qū)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(yīng)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(diào)色板，申請新內(nèi)存。
(9)圖象直方圖：
統(tǒng)計(jì)各灰度值出現(xiàn)的頻數(shù)，以及像素的總個(gè)數(shù)，用頻數(shù)除以總個(gè)數(shù)作為頻率，以灰度值作為橫坐標(biāo)，頻率作為縱坐標(biāo)繪圖。
三、實(shí)驗(yàn)過程和步驟。
首先要建立一個(gè)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(xué)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(shù)，有指向位圖信息頭的指針，指向圖象數(shù)據(jù)的指針，因此我在文檔類(doc類)里定義了一個(gè)cdib類的對象，打開以及保存文件的時(shí)候利用這個(gè)對象去調(diào)用cdib里讀取與存儲文件的函數(shù)，并且可以利用這個(gè)對象的兩個(gè)指針對打開的圖象進(jìn)行各種操作。
格式到bmp格式的轉(zhuǎn)換：
首先建立一個(gè)rawtobmp的對話框，在上面加上四個(gè)編輯框(一個(gè)輸入打開文件的路徑一個(gè)輸入保存文件的路徑，另兩個(gè))，兩個(gè)按鈕，以及默認(rèn)的確認(rèn)，取消按鈕。利用類向?qū)Р迦氪藢υ捒蝾悾⑶覟榍皟蓚€(gè)編輯框定義cstring的兩個(gè)變量，用來存儲打開與保存文件的路徑。同時(shí)為兩個(gè)瀏覽按鈕添加消息響應(yīng)函數(shù)，在消息函數(shù)里創(chuàng)建cfiledialog對象，利用此對象的函數(shù)將兩個(gè)路徑值賦給前兩個(gè)編輯框的成員變量。再為ok鍵添加消息響應(yīng)函數(shù)，分別定義bmp格式文件前三部分?jǐn)?shù)據(jù)變量，計(jì)算出各變量的值，并且利用一個(gè)cfile對象獲取raw圖象的數(shù)據(jù)，利用另一個(gè)cfile對象將數(shù)據(jù)存儲到所輸入的路徑的文件中去，cfile對象的read函數(shù)會自動創(chuàng)建一個(gè)文件。
然后在菜單上新建一個(gè)菜單，為菜單添加消息響應(yīng)函數(shù)，在其消息響應(yīng)函數(shù)里創(chuàng)建rowtobmp對話框。這樣點(diǎn)擊菜單后就會彈出一個(gè)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(gè)消息循環(huán)。
2.灰度圖象的線性拉伸：
向圖像數(shù)據(jù)部分的指針m_dib.m_pbits，在數(shù)組中查出每個(gè)像素變化后的灰度值，并將此值賦給指針m_pbits指向的內(nèi)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(yīng)函數(shù)，在該函數(shù)中創(chuàng)建對話框，并調(diào)用文檔類線性拉伸的函數(shù)，將對話框的兩個(gè)成員變量傳給此函數(shù)。
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(shù)，在函數(shù)中使用m_dib對象中指向圖像數(shù)據(jù)部分的指針m_pbits，首先申請一個(gè)新內(nèi)存，將原來圖像的灰度值存儲起來，然后定義9個(gè)byte類型的指針，利用雙重嵌套循環(huán)，在循環(huán)中每次用這9個(gè)指針指向復(fù)制圖像對應(yīng)模板中的9個(gè)數(shù)，然后按照模板中的數(shù)值計(jì)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(yīng)的處理，否則將此值直接賦給m_pbits中對應(yīng)的中心像素。循環(huán)之后刷新視圖。
添加局部處理的菜單，為菜單設(shè)置消息響應(yīng)函數(shù)，在菜單消息響應(yīng)函數(shù)中調(diào)用文檔類的函數(shù)，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(gè)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(shù)，申請一塊新內(nèi)存復(fù)制原圖像的信息，在函數(shù)中將。
外層循環(huán)變量i視為縱坐標(biāo)，內(nèi)層循環(huán)變量j視為橫坐標(biāo)，通過雙重循環(huán)，對每個(gè)像素，求出其在原圖像中的坐標(biāo)(i0，j0)，將復(fù)制圖像中的對應(yīng)(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(yīng)函數(shù)，在此函數(shù)中創(chuàng)建平移對話框，調(diào)用文檔類的平移函數(shù)，將對話框的成員變量傳入該函數(shù)。
建立縮放對話框類，為此類定義兩個(gè)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(shù)，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(jì)算出新圖像的大小，申請一塊新內(nèi)存存儲新圖像，同平移函數(shù)一樣，計(jì)算出每個(gè)像素在原圖像中的坐標(biāo)，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(yīng)坐標(biāo)的灰度值賦給新內(nèi)存，然后將m_dib.m_pbit指向新內(nèi)存，刷新視圖。
5.中值濾波：
在文檔類中添加兩個(gè)成員函數(shù)。一個(gè)用來把傳入的指針里的內(nèi)容排序，一個(gè)用來做中值濾波。也要申請一塊新內(nèi)存來復(fù)制原圖像的信息，雙重嵌套循環(huán)，邊界像素不處理，對每個(gè)像素，使用一個(gè)大小為9個(gè)字節(jié)的數(shù)組來存放復(fù)制圖像窗口中各像素值，然后將數(shù)組首地址傳入排序的函數(shù)中，將中間的值賦給當(dāng)前圖像窗口中心的像素。排序函數(shù)我用的是快速排序法。
在菜單中添加中值濾波菜單項(xiàng)，為其添加消息響應(yīng)函數(shù)，調(diào)用文檔類的中值濾波函數(shù)。
6.邊緣檢測：
在文檔類中定義三個(gè)函數(shù)，分別為roberts，prewit，sobel算子處理函數(shù)，處理時(shí)，先申請新內(nèi)存復(fù)制原來圖像信息，邊界像素不作處理，對每個(gè)像素值，求出其在復(fù)制圖像中的梯度，判斷，若梯度值大于150(這個(gè)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(gè)下一級菜單，分別為roberts，prewit，sobel，各個(gè)菜單的消息響應(yīng)函數(shù)中調(diào)用文檔類中各自的處理函數(shù)。
7.圖像旋轉(zhuǎn)：
創(chuàng)建一個(gè)對話框輸入旋轉(zhuǎn)角度，在文檔類中添加成員函數(shù)。
先將角度化為弧度值。
計(jì)算原圖像四個(gè)角點(diǎn)的坐標(biāo)，以及新圖像四個(gè)角點(diǎn)的坐標(biāo)。
根據(jù)新圖像四個(gè)角點(diǎn)的坐標(biāo)，取對角線上兩個(gè)點(diǎn)橫坐標(biāo)差值較大值作為寬度，縱坐標(biāo)差值較大值作為高度。
根據(jù)計(jì)算出來的高度和寬度修改文件信息頭，并且申請內(nèi)存存儲新圖像。
計(jì)算每點(diǎn)的像素在原來圖像中的坐標(biāo)從而獲取其灰度值，寫入新內(nèi)存。
將m_dib.m_pbits指向該新內(nèi)存。刷新視圖。
添加圖像旋轉(zhuǎn)菜單，在菜單響應(yīng)函數(shù)中創(chuàng)建對話框，調(diào)用文檔類中旋轉(zhuǎn)函數(shù)，將對話框中獲取的角度傳給旋轉(zhuǎn)函數(shù)。
8.圖像二值化：
在文檔類添加一個(gè)成員函數(shù)，根據(jù)傳人的圖像和閾值返回組間方差和組內(nèi)方差的比值。
再添加一個(gè)成員函數(shù)，進(jìn)行二值化。
在函數(shù)中：
計(jì)算新bmp文件的大小，申請一塊新內(nèi)存，存儲新的整個(gè)bmp文件的信息，將位圖信息頭中bibitcount置為1，調(diào)色板數(shù)組只有兩個(gè)兩個(gè)元素，下標(biāo)為0的三個(gè)灰度值都為0，下標(biāo)為1的三個(gè)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(shù)返回值最大的值，作為閾值。
對每個(gè)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(nèi)存的圖像數(shù)據(jù)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(gè)int型指針成員變量m_pgray，在構(gòu)造函數(shù)中將該指針賦空，在文檔類中定義了一個(gè)函數(shù)，統(tǒng)計(jì)各個(gè)灰度值出現(xiàn)的頻數(shù)，申請一個(gè)內(nèi)存，存儲在這個(gè)內(nèi)存中，并將m_pgray指向它。
創(chuàng)建一個(gè)畫直方圖的對話框，添加picture控件，在控件里調(diào)用文檔類成員變量，畫直方圖。添加一個(gè)滾動條，用來確定閾值，為滾動條添加消息響應(yīng)函數(shù)，按照滾動條的值進(jìn)行二值化。
在菜單中添加直方圖菜單，添加消息響應(yīng)函數(shù)，在響應(yīng)函數(shù)中創(chuàng)建直方圖對話框?qū)ο蟆?/p>
最后，因?yàn)槲议_始做工程的時(shí)候沒有把菜單設(shè)計(jì)好，做得有點(diǎn)亂，所以，我又在view里添加wm_contextmenu消息響應(yīng)函數(shù)，在函數(shù)體內(nèi)用cmenu類來實(shí)現(xiàn)彈出菜單。
四、結(jié)果分析與評價(jià)。
(1)raw格式到bmp格式的轉(zhuǎn)換：效果見圖1。
圖表1。
老師說在轉(zhuǎn)化的時(shí)候后面用一個(gè)循環(huán)會降低效率，但是實(shí)際上只要寬度是4的整數(shù)倍，后面的循環(huán)就不會做了。所以這個(gè)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(gè)算法的效率應(yīng)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(shí)際上，如果圖片的灰度范圍小一些的話，做了很多無用的計(jì)算，而且前面已經(jīng)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(huán)可以只從最小灰度做到最大灰度。另外，我設(shè)計(jì)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(gè)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(nèi)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(gè)中值濾波的效果我還是比較滿意的，因?yàn)榕判蛩砸{(diào)用其他函數(shù)，我用了快速排序，而且用的是9個(gè)數(shù)的十字絲窗口，所以速度要比25個(gè)數(shù)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(gè)數(shù)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(yīng)該是對4鄰域賦予了更大權(quán)的緣故。但是后兩種算法計(jì)算量也要大一些。
(5)圖像平移：效果見圖9。
圖表9。
這個(gè)圖像平移量比較大，所以被裁切的也顯得不真實(shí)了。主要是因?yàn)槲业膱D像大小和坐標(biāo)都沒有變化，所以只在原來的圖像坐標(biāo)范圍內(nèi)顯示平移后的圖像，實(shí)際上，我既可以改變圖像的大小，并且為了節(jié)省計(jì)算，可以讓循環(huán)變量i和j從一個(gè)新的值開始做計(jì)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(chǔ)上旋轉(zhuǎn)：效果見圖11。
圖表11。
這幾種算法主要的計(jì)算量都在for循環(huán)內(nèi)，所以要想優(yōu)化算法的話，必須簡化循環(huán)里的計(jì)算。不過我的想法差不多跟書上的差不多，還沒有什么優(yōu)化。也許，這種優(yōu)化的算法需要看很多別人做的好程序才能慢慢自己學(xué)會吧。
(6)二值化(判斷分析法)：效果見圖12。
圖表12。
實(shí)際上，我用直方圖看的最佳閾值應(yīng)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(jì)算組間方差和組內(nèi)方差的時(shí)候調(diào)用了一個(gè)函數(shù)專門求閾值，可能這里的計(jì)算還是有一點(diǎn)問題。而且在我的函數(shù)里，要256次調(diào)用這個(gè)函數(shù)，又因?yàn)橛?jì)算機(jī)是按字節(jié)處理數(shù)據(jù)的，因此寫圖像數(shù)據(jù)的時(shí)候要用每8個(gè)寫到一個(gè)數(shù)組中，然后通過計(jì)算得到字節(jié)類型的值，這些都使得我的算法效率比較低，最后一個(gè)問題，我覺得如果使用位運(yùn)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(gè)圖像255的像素太多，如果我沒算錯(cuò)的話，量化應(yīng)該不是很好吧。
圖表13。
五、實(shí)驗(yàn)總結(jié)與體會。
這次實(shí)驗(yàn)學(xué)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?jǐn)?shù)還不錯(cuò)，但是里面的很多東西，不通過自己的編程時(shí)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(yīng)機(jī)制的，這就決定了，要利用鼠標(biāo)或者菜單響應(yīng)函數(shù)去實(shí)現(xiàn)功能，而用c語言編寫程序的時(shí)候，完全是按主函數(shù)的線程來的。
另外，我也學(xué)會了調(diào)試的真正含義。以前都只知道那幾個(gè)按鍵是做什么用的，調(diào)試的真正目的，是根據(jù)自己的算法來檢驗(yàn)程序計(jì)算的各個(gè)值是否符合，從而可以很快速方便地查到自己的錯(cuò)誤。
自學(xué)也是很重要的一方面。實(shí)際上，在現(xiàn)在來說，用msdn也不是很難的事了，我們不應(yīng)該被英文打到，而且現(xiàn)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(shù)，也可以利用網(wǎng)絡(luò)查到很多函數(shù)功能用法的解釋。
剛開始的時(shí)候做的是位圖的讀取和顯示，實(shí)在是不知從哪里做起，所以就照著實(shí)驗(yàn)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(shí)候還是有很多細(xì)節(jié)的部分沒有注意到，比如說，強(qiáng)制數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換，我自己編的時(shí)候沒有注意這個(gè)問題，結(jié)果出了很多錯(cuò)，有些事由于函數(shù)調(diào)用引起的，有些是由于不等號兩邊數(shù)據(jù)的匹配問題，還有的是由于指針的移動，直到這個(gè)時(shí)候，才真正明白實(shí)驗(yàn)書上程序?yàn)槭裁茨敲炊鄰?qiáng)制類型轉(zhuǎn)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(xué)會編程的人還是有很多可以學(xué)習(xí)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(gè)是要簡化計(jì)算(不得不說，這需要數(shù)學(xué)基礎(chǔ))，另外一個(gè)就是要避免許多重復(fù)的計(jì)算。在參考書上的程序里，很多時(shí)候，為了避免這種重復(fù)的計(jì)算(在循環(huán)中表現(xiàn)尤其明顯)，會把某些數(shù)當(dāng)常數(shù)算出來，只要后來加上這個(gè)常數(shù)就可以，這樣，效率高很多。
另外，對許多出錯(cuò)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(cuò)誤，正常結(jié)束，而可能做錯(cuò)，所以，這也是我應(yīng)該向別人程序?qū)W習(xí)的地方。
最后一個(gè)，自己菜單的布局也是很亂的。要從一開始就布局好。
數(shù)字圖像處理課后（熱門19篇）篇十一
在這一學(xué)期，我選修了《數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)》這門課程，同時(shí)，老師還講授了一些視頻處理的知識。在這里，梳理一下這學(xué)期學(xué)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(jìn)行加工，從而滿足人類的心理、視覺或者應(yīng)用的需求的一種行為。圖像處理方法一般有數(shù)字法和光學(xué)法兩種，其中數(shù)字法的優(yōu)勢很明顯，已經(jīng)被應(yīng)用到了很多領(lǐng)域中，相信隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,其應(yīng)用空間將會更加廣泛。數(shù)字圖像處理又稱為計(jì)算機(jī)圖像處理，它是指將圖像信號轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號并利用計(jì)算機(jī)對其進(jìn)行處理的過程.數(shù)字圖像處理是從20世紀(jì)60年代以來隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和vlsl的發(fā)展而產(chǎn)生、發(fā)展和不斷成熟起來的一個(gè)新興技術(shù)領(lǐng)域。數(shù)字圖像處理技術(shù)其實(shí)就是利用各種數(shù)字硬件與計(jì)算機(jī)，對圖像信息通過轉(zhuǎn)換而得到的電信號進(jìn)行相應(yīng)的數(shù)學(xué)運(yùn)算，例如圖像去噪、圖像分割、提取特征、圖像增強(qiáng)、圖像復(fù)原等，以便提高圖像的實(shí)用性。其特點(diǎn)是處理精度比較高，并且能夠?qū)μ幚碥浖M(jìn)行改進(jìn)來優(yōu)化處理效果,操作比較方便，但是由于數(shù)字圖像需要處理的數(shù)據(jù)量一般很大，因此處理速度有待提高。目前，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，計(jì)算機(jī)的運(yùn)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(yīng)用于幾乎所有與成像有關(guān)的領(lǐng)域，在理論上和實(shí)際應(yīng)用上都取得了巨大的成就。
由于數(shù)字圖像處理的方便性和靈活性，因此數(shù)字圖像處理技術(shù)已經(jīng)成為了圖像處理領(lǐng)域中的主流。數(shù)字圖像處理技術(shù)主要涉及到的關(guān)鍵技術(shù)有：圖像的采集與數(shù)字化、圖像的編碼、圖像的增強(qiáng)、圖像恢復(fù)、圖像分割、圖像分析等。
圖像的采集與數(shù)字化：就是通過量化和取樣將一個(gè)自然圖像轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)能夠處理的數(shù)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?shù)囊?/p>
求。
圖像的增強(qiáng)：圖像的增強(qiáng)其主要目的是使圖像變得清晰或者將其變換為機(jī)器能夠很容易。
分析的形式，圖像增強(qiáng)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(fù)：圖像恢復(fù)的目的是減少或除去在獲得圖像的過程中因?yàn)楦鞣N原因而產(chǎn)生的。
退化，可能是由于光學(xué)系統(tǒng)的離焦或像差、被攝物與攝像系統(tǒng)兩者之間的相對運(yùn)動、光學(xué)或電子系統(tǒng)的噪聲與介于被攝像物跟攝像系統(tǒng)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(qū)域，其中每一個(gè)區(qū)域都是像素的一個(gè)連續(xù)集，通常采用區(qū)域法或者尋求區(qū)域邊界的境界法。
1）數(shù)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(jì)算機(jī)的計(jì)算速度、存。
帶壓縮技術(shù)提出了更高的要求。
3）數(shù)字圖像中各個(gè)像素不是獨(dú)立的，其相關(guān)性大。在圖像畫面上，經(jīng)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(shù)字圖像處理后的圖像受人的因素影響較大，因?yàn)閳D像一般是給人觀察和評價(jià)的。
1）再現(xiàn)性好。數(shù)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(fù)制等一系列變換操作而導(dǎo)致圖像質(zhì)量的退化。只要圖像在數(shù)字化時(shí)準(zhǔn)確地表現(xiàn)了原稿,那么數(shù)字圖像處理過程始終能保持圖像的再現(xiàn)。
2）處理精度高。將一幅模擬圖像數(shù)字化為任意大小的二維數(shù)組，主要取決于圖像數(shù)字化設(shè)。
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(yīng)的圖像信息采集措施，圖像的數(shù)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(zhì)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(nèi)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(yīng)用領(lǐng)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(kuò)大,圖像處理的應(yīng)用領(lǐng)域也將隨之不斷擴(kuò)大。
航天和航空技術(shù)：在飛機(jī)遙感和衛(wèi)星遙感技術(shù)中用配備有高級計(jì)算機(jī)的圖像處理系統(tǒng)來判讀分析，既節(jié)省人力又加快了速度，還可以從照片中提取人工所不能發(fā)現(xiàn)的大量有用情報(bào)。生物醫(yī)學(xué)工程：除了ct技術(shù)之外，還有對醫(yī)用顯微圖像的處理分析，如紅細(xì)胞、白細(xì)胞分類，染色體分析，癌細(xì)胞識別等。
通信工程：當(dāng)前通信的主要發(fā)展方向是聲音、文字、圖像和數(shù)據(jù)結(jié)合的多媒體通信。在一定意義上講，編碼壓縮是這些技術(shù)成敗的關(guān)鍵。除了已應(yīng)用較廣泛的熵編碼、dpcm編碼、變換編碼外，目前國內(nèi)外正在大力開發(fā)研究新的編碼方法，如分行編碼、自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)編碼、小波變換圖像壓縮編碼等。
工業(yè)和工程領(lǐng)域：圖像處理技術(shù)有著廣泛的應(yīng)用，如自動裝配線中檢測零件的質(zhì)量并對零件進(jìn)行分類，印刷電路板疵病檢查，彈性力學(xué)照片的應(yīng)力分析，流體力學(xué)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(huán)境內(nèi)識別工件及物體的形狀和排列狀態(tài)，先進(jìn)的設(shè)計(jì)和制造技術(shù)中采用工業(yè)視覺等等。
軍事方面：圖像處理和識別主要用于導(dǎo)彈的精確末制導(dǎo)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(tǒng)，飛機(jī)、坦克和軍艦?zāi)M訓(xùn)練系統(tǒng)等；公安業(yè)務(wù)圖片的判讀分析，指紋識別，人臉鑒別，不完整圖片的復(fù)原，以及交通監(jiān)控、事故分析等。
文化藝術(shù)：電視畫面的數(shù)字編輯、動畫的制作、電子圖像游戲、紡織工藝品設(shè)計(jì)、服裝設(shè)計(jì)與制作、發(fā)型設(shè)計(jì)、文物資料照片的復(fù)制和修復(fù)、運(yùn)動員動作分析和評分等等。
視頻和多媒體系統(tǒng)：電視制作系統(tǒng)廣泛使用的圖像處理、變換、合成，多媒體系統(tǒng)中靜止圖像和動態(tài)圖像的采集、壓縮、處理、存貯和傳輸?shù)取?/p>
電子商務(wù)：圖像處理技術(shù)在電子商務(wù)中也大有可為,如身份認(rèn)證、產(chǎn)品防偽、水印技術(shù)等。
在這門課程的最后，代課老師給我們講授了數(shù)字視頻處理，讓我們了解到數(shù)字視頻就是以數(shù)字形式記錄的視頻，和模擬視頻相對的。數(shù)字視頻有不同的產(chǎn)生方式，存儲方式和播出方式。比如通過數(shù)字?jǐn)z像機(jī)直接產(chǎn)生數(shù)字視頻信號，存儲在數(shù)字帶，p2卡，藍(lán)光盤或者磁盤上，從而得到不同格式的數(shù)字視頻。然后通過pc，特定的播放器等播放出來。了解了數(shù)字視頻發(fā)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(fù)雜的數(shù)學(xué)原理，專業(yè)術(shù)語多，基礎(chǔ)知識要求高，理解起來有些困難。當(dāng)初選擇這門課是希望能有一些具體軟件的教學(xué)。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(shù)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(xué)性，這兩個(gè)軟件也運(yùn)用的很廣。
matlab全稱是matrixlaboratory(矩陣實(shí)驗(yàn)室)，一開始它是一種專門用于矩陣數(shù)值計(jì)算的軟件，從這一點(diǎn)上也可以看出，它在矩陣運(yùn)算上有自己獨(dú)特的特點(diǎn)。實(shí)際運(yùn)用matlab中的絕大多數(shù)的運(yùn)算都是通過矩陣這一形式進(jìn)行的，這一特點(diǎn)決定了matlab在處理數(shù)字圖像上的獨(dú)特優(yōu)勢。理論上講，圖像是一種二維的連續(xù)函數(shù)，然而計(jì)算機(jī)對圖像進(jìn)行數(shù)字處理時(shí)，首先必須對其在空間和亮度上進(jìn)行數(shù)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(chuàng)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(shè)計(jì)人員和電腦美術(shù)愛好者的喜愛。
如果能理論和實(shí)踐相結(jié)合，相信我們會把數(shù)字圖像處理理解的跟透徹，同時(shí)也鍛煉了大家的動手能力。希望老師能多開設(shè)實(shí)際動手的課程。
數(shù)字圖像處理課后（熱門19篇）篇十二
圖像處理方法一般有數(shù)字法和光學(xué)法兩種，其中數(shù)字法的優(yōu)勢很明顯，已經(jīng)被應(yīng)用到了很多領(lǐng)域中，相信隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，其應(yīng)用空間將會更加廣泛。數(shù)字圖像處理又稱為計(jì)算機(jī)圖像處理，它是指將圖像信號轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號并利用計(jì)算機(jī)對其進(jìn)行處理的過程。數(shù)字圖像處理是從20世紀(jì)60年代以來隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和vlsl的發(fā)展而產(chǎn)生、發(fā)展和不斷成熟起來的一個(gè)新興技術(shù)領(lǐng)域。數(shù)字圖像處理技術(shù)其實(shí)就是利用各種數(shù)字硬件與計(jì)算機(jī)，對圖像信息通過轉(zhuǎn)換而得到的電信號進(jìn)行相應(yīng)的數(shù)學(xué)運(yùn)算，例如圖像去噪、圖像分割、提取特征、圖像增強(qiáng)、圖像復(fù)原等，以便提高圖像的實(shí)用性。其特點(diǎn)是處理精度比較高，并且能夠?qū)μ幚碥浖M(jìn)行改進(jìn)來優(yōu)化處理效果，操作比較方便，但是由于數(shù)字圖像需要處理的數(shù)據(jù)量一般很大，因此處理速度有待提高。目前，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，計(jì)算機(jī)的運(yùn)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(yīng)用于幾乎所有與成像有關(guān)的領(lǐng)域，在理論上和實(shí)際應(yīng)用上都取得了巨大的成就。
由于數(shù)字圖像處理的方便性和靈活性，因此數(shù)字圖像處理技術(shù)已經(jīng)成為了圖像處理領(lǐng)域中的主流。數(shù)字圖像處理技術(shù)主要涉及到的關(guān)鍵技術(shù)有：圖像的采集與數(shù)字化、圖像的編碼、圖像的增強(qiáng)、圖像恢復(fù)、圖像分割、圖像分析等。
圖像的采集與數(shù)字化：就是通過量化和取樣將一個(gè)自然圖像轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)能夠處理的數(shù)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?shù)囊蟆?/p>
圖像的增強(qiáng)：圖像的增強(qiáng)其主要目的是使圖像變得清晰或者將其變換為機(jī)器能夠很容易分析的形式，圖像增強(qiáng)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(fù)：圖像恢復(fù)的目的是減少或除去在獲得圖像的過程中因?yàn)楦鞣N原因而產(chǎn)生的退化，可能是由于光學(xué)系統(tǒng)的離焦或像差、被攝物與攝像系統(tǒng)兩者之間的相對運(yùn)動、光學(xué)或電子系統(tǒng)的噪聲與介于被攝像物跟攝像系統(tǒng)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(qū)域，其中每一個(gè)區(qū)域都是像素的一個(gè)連續(xù)集，通常采用區(qū)域法或者尋求區(qū)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(shù)據(jù)或度量，其目的主要是想得到某種數(shù)值結(jié)果。圖像分析的內(nèi)容跟人工智能、模式識別的研究領(lǐng)域有一定的交叉。
1)數(shù)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(jì)算機(jī)的計(jì)算速度、存儲容量等要求較高。
2)數(shù)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(gè)數(shù)量級。所以在成像、傳輸、存儲、處理、顯示等各個(gè)環(huán)節(jié)的實(shí)現(xiàn)上技術(shù)難度較大，成本亦高。這就對頻帶壓縮技術(shù)提出了更高的要求。
3)數(shù)字圖像中各個(gè)像素不是獨(dú)立的，其相關(guān)性大。在圖像畫面上，經(jīng)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(shù)字圖像處理后的圖像受人的因素影響較大，因?yàn)閳D像一般是給人觀察和評價(jià)的。
數(shù)字圖像處理的優(yōu)點(diǎn)主要表現(xiàn)在4個(gè)方面。
1)再現(xiàn)性好。數(shù)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(fù)制等一系列變換操作而導(dǎo)致圖像質(zhì)量的退化。只要圖像在數(shù)字化時(shí)準(zhǔn)確地表現(xiàn)了原稿，那么數(shù)字圖像處理過程始終能保持圖像的再現(xiàn)。
2)處理精度高。將一幅模擬圖像數(shù)字化為任意大小的二維數(shù)組，主要取決于圖像數(shù)字化設(shè)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(yīng)的圖像信息采集措施，圖像的數(shù)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(zhì)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(nèi)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(yīng)用領(lǐng)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(kuò)大，圖像處理的應(yīng)用領(lǐng)域也將隨之不斷擴(kuò)大。
航天和航空技術(shù)：在飛機(jī)遙感和衛(wèi)星遙感技術(shù)中用配備有高級計(jì)算機(jī)的圖像處理系統(tǒng)來判讀分析，既節(jié)省人力又加快了速度，還可以從照片中提取人工所不能發(fā)現(xiàn)的大量有用情報(bào)。
生物醫(yī)學(xué)工程：除了ct技術(shù)之外，還有對醫(yī)用顯微圖像的處理分析，如紅細(xì)胞、白細(xì)胞分類，染色體分析，癌細(xì)胞識別等。
通信工程：當(dāng)前通信的主要發(fā)展方向是聲音、文字、圖像和數(shù)據(jù)結(jié)合的多媒體通信。在一定意義上講，編碼壓縮是這些技術(shù)成敗的關(guān)鍵。除了已應(yīng)用較廣泛的熵編碼、dpcm編碼、變換編碼外，目前國內(nèi)外正在大力開發(fā)研究新的編碼方法，如分行編碼、自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)編碼、小波變換圖像壓縮編碼等。
工業(yè)和工程領(lǐng)域：圖像處理技術(shù)有著廣泛的應(yīng)用，如自動裝配線中檢測零件的質(zhì)量并對零件進(jìn)行分類，印刷電路板疵病檢查，彈性力學(xué)照片的應(yīng)力分析，流體力學(xué)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(huán)境內(nèi)識別工件及物體的形狀和排列狀態(tài)，先進(jìn)的設(shè)計(jì)和制造技術(shù)中采用工業(yè)視覺等等。
軍事方面：圖像處理和識別主要用于導(dǎo)彈的精確末制導(dǎo)，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(tǒng)，飛機(jī)、坦克和軍艦?zāi)M訓(xùn)練系統(tǒng)等;公安業(yè)務(wù)圖片的判讀分析，指紋識別，人臉鑒別，不完整圖片的復(fù)原，以及交通監(jiān)控、事故分析等。
文化藝術(shù)：電視畫面的數(shù)字編輯、動畫的制作、電子圖像游戲、紡織工藝品設(shè)計(jì)、服裝設(shè)計(jì)與制作、發(fā)型設(shè)計(jì)、文物資料照片的復(fù)制和修復(fù)、運(yùn)動員動作分析和評分等等。
視頻和多媒體系統(tǒng)：電視制作系統(tǒng)廣泛使用的圖像處理、變換、合成，多媒體系統(tǒng)中靜止圖像和動態(tài)圖像的采集、壓縮、處理、存貯和傳輸?shù)取?/p>
電子商務(wù)：圖像處理技術(shù)在電子商務(wù)中也大有可為，如身份認(rèn)證、產(chǎn)品防偽、水印技術(shù)等。
在這門課程的最后，代課老師給我們講授了數(shù)字視頻處理，讓我們了解到數(shù)字視頻就是以數(shù)字形式記錄的視頻，和模擬視頻相對的。數(shù)字視頻有不同的產(chǎn)生方式，存儲方式和播出方式。比如通過數(shù)字?jǐn)z像機(jī)直接產(chǎn)生數(shù)字視頻信號，存儲在數(shù)字帶，p2卡，藍(lán)光盤或者磁盤上，從而得到不同格式的數(shù)字視頻。然后通過pc，特定的播放器等播放出來。了解了數(shù)字視頻發(fā)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(fù)雜的數(shù)學(xué)原理，專業(yè)術(shù)語多，基礎(chǔ)知識要求高，理解起來有些困難。當(dāng)初選擇這門課是希望能有一些具體軟件的教學(xué)。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(shù)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(xué)性，這兩個(gè)軟件也運(yùn)用的很廣。
matlab全稱是matrixlaboratory(矩陣實(shí)驗(yàn)室)，一開始它是一種專門用于矩陣數(shù)值計(jì)算的軟件，從這一點(diǎn)上也可以看出，它在矩陣運(yùn)算上有自己獨(dú)特的特點(diǎn)。實(shí)際運(yùn)用中matlab中的絕大多數(shù)的運(yùn)算都是通過矩陣這一形式進(jìn)行的，這一特點(diǎn)決定了matlab在處理數(shù)字圖像上的獨(dú)特優(yōu)勢。理論上講，圖像是一種二維的連續(xù)函數(shù)，然而計(jì)算機(jī)對圖像進(jìn)行數(shù)字處理時(shí)，首先必須對其在空間和亮度上進(jìn)行數(shù)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(chuàng)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(shè)計(jì)人員和電腦美術(shù)愛好者的喜愛。
如果能理論和實(shí)踐相結(jié)合，相信我們會把數(shù)字圖像處理理解的跟透徹，同時(shí)也鍛煉了大家的動手能力。希望老師能考慮我的這點(diǎn)建議，多開設(shè)實(shí)際動手的課程。
數(shù)字圖像處理課后（熱門19篇）篇十三
“智能科學(xué)與技術(shù)”專業(yè)從國內(nèi)開始招生至今,全國已有不少高校設(shè)立此專業(yè).我校開始招生,該專業(yè)的本科生將在下半年進(jìn)入專業(yè)課階段學(xué)習(xí).本文從社會需求的角度出發(fā),以提高學(xué)生就業(yè)實(shí)踐能力為切入點(diǎn),探討軟件實(shí)踐類課程的課程設(shè)計(jì)、教學(xué)方法、教材建設(shè)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(xué),信息工程學(xué)院,北京,100083刊名：計(jì)算機(jī)教育英文刊名：computereducation年，卷(期)：2009“”(11)分類號：g642關(guān)鍵詞：智能科學(xué)與技術(shù)軟件實(shí)踐性課程
數(shù)字圖像處理課后（熱門19篇）篇十四
課程英文譯名：digitalimageprocessing適用專業(yè)：空間信息工程、攝影測量與遙感全日制本科一、一、課程性質(zhì)、目的和任務(wù)：
本課程是空間信息工程系、攝影測量與遙感系開設(shè)的必修的專業(yè)基礎(chǔ)課之一。
通過本課程的學(xué)習(xí)，要求學(xué)生掌握有關(guān)數(shù)字圖像處理的基本概念、方法、原理及應(yīng)用，培養(yǎng)和增強(qiáng)學(xué)生數(shù)字圖像處理技能的創(chuàng)新意識和創(chuàng)新思維，提高實(shí)際動手能力和創(chuàng)新能力，為學(xué)生進(jìn)一步學(xué)習(xí)數(shù)字?jǐn)z影測量、遙感和地理信息系統(tǒng)等專業(yè)課程奠定基礎(chǔ)。二、二、課程教學(xué)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(nèi)插法等；
3.了解圖像復(fù)原與重建、數(shù)據(jù)壓縮、模板匹配、分類、圖像處理與分析的發(fā)展趨勢。
三、三、課程內(nèi)容的重點(diǎn)和難點(diǎn)。
1.重點(diǎn)內(nèi)容：
主要是數(shù)字圖像處理的基本概念和算法。具體包括：數(shù)字圖像與圖像數(shù)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(qiáng)；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(diǎn)。
傅立葉變換、頻率域圖像增強(qiáng)與恢復(fù)、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(lián)系與分工。
本課程的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)是建立在高等數(shù)學(xué)、離散數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)等課程之上；光學(xué)、攝影學(xué)與計(jì)算機(jī)應(yīng)用是學(xué)習(xí)和掌握該課程的重要基礎(chǔ)知識；該課程是為數(shù)字?jǐn)z影測量、遙感、地理信息系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)視覺等課程服務(wù)；模式識別、圖像理解是該課程內(nèi)容的深入發(fā)展；與計(jì)算機(jī)圖形學(xué)相互滲透、補(bǔ)充。在學(xué)習(xí)數(shù)字?jǐn)z影測量、遙感、模式識別、圖像理解和計(jì)算機(jī)視覺等課程之前，應(yīng)先修該基礎(chǔ)課程。
五、五、各教學(xué)實(shí)踐環(huán)節(jié)的主要內(nèi)容。
本課程教學(xué)時(shí)數(shù)為52學(xué)時(shí)，課堂教學(xué)52學(xué)時(shí)，課外實(shí)習(xí)3次共6學(xué)時(shí)。實(shí)習(xí)內(nèi)容如下：
實(shí)習(xí)一編寫統(tǒng)計(jì)影像灰度直方圖的程序。
2.容觀澳。
第三章圖像變換（4學(xué)時(shí)）。
3.1圖像變換的預(yù)備知識。
3.2付立葉變換及其性質(zhì)。
第六章圖像壓縮（3學(xué)時(shí)）6.1概述。
6.2圖像保真度準(zhǔn)則6.3統(tǒng)計(jì)編碼方法6.4圖像壓縮的標(biāo)準(zhǔn)。
第七章圖像分割（10學(xué)時(shí)）7.1邊緣檢測7.2邊緣跟蹤。
7.3hough變換檢測直線7.4區(qū)域分割7.5區(qū)域增長。
第八章二值圖像處理（7學(xué)時(shí)）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(xué)時(shí)）9.1概述。
第十章模板匹配（1學(xué)時(shí)）。
數(shù)字圖像處理課后（熱門19篇）篇十五
電子信息工程專業(yè)（本科）。
課程編號：（）。
課程名稱：數(shù)字圖像處理參考學(xué)時(shí)：42其中實(shí)驗(yàn)或上機(jī)學(xué)時(shí)：10說明部分。
1．課程的地位、性質(zhì)和任務(wù)。
數(shù)字圖像處理是一門迅速發(fā)展的新興學(xué)科，發(fā)展的歷史并不長。由于圖像是視覺的基礎(chǔ)，而視覺又是人類重要的感知手段，故數(shù)字圖像成為心理學(xué)、生理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等諸多方面學(xué)者研究視覺感知的有效工具。隨著計(jì)算機(jī)的發(fā)展，以及應(yīng)用領(lǐng)域的不斷加深和擴(kuò)展，數(shù)字圖像處理技術(shù)已取得長足的進(jìn)展，出現(xiàn)了許多有關(guān)的新理論、新方法、新算法、新手段和新設(shè)備，并在軍事公安、航空、航天、遙感、醫(yī)學(xué)、通信、自控、天氣預(yù)報(bào)以及教育、娛樂、管理等方面得到廣泛的應(yīng)用。所以，數(shù)字圖像處理是一門實(shí)用的學(xué)科，已成為電子信息、計(jì)算機(jī)科學(xué)及其相關(guān)專業(yè)的一個(gè)熱門研究課題，相應(yīng)《圖像處理技術(shù)》也是一門重要的課程，是一門多學(xué)科交叉、理論性和實(shí)踐性都很強(qiáng)的綜合性課程。本課程是電子信息工程專業(yè)的專業(yè)課。
教學(xué)內(nèi)容：數(shù)字圖像處理是計(jì)算機(jī)和電子學(xué)科的重要組成部分，是模式識別和人工智能理論的的中心研究內(nèi)容。主要教學(xué)內(nèi)容包括：（1）數(shù)字圖像處理的基本概念，包括數(shù)字圖像格式，數(shù)字圖像顯示，灰度直方圖，點(diǎn)運(yùn)算，代數(shù)運(yùn)算和幾何運(yùn)算等概念。（2）介紹二維富氏變換離散余弦變換，離散圖像變換和小波變換的基本原理與方法。（3）重點(diǎn)介紹圖像的增強(qiáng)方法，包括空間域方法和變換域方法。（4）圖像恢復(fù)和重建基本原理與方法。（5）圖像壓縮編碼的基本原理與方法以及一些國際標(biāo)準(zhǔn)。（6）圖像的分析和模式識別基本原理。
教學(xué)要求：本課程的目的是使學(xué)生掌握數(shù)字圖像處理的基本概念，熟練使用分析數(shù)字圖像處理編程的基本工具，了解數(shù)字圖像處理的發(fā)展和應(yīng)用以及當(dāng)前國際國內(nèi)研究的熱點(diǎn)和重要成果及其工程應(yīng)用前景。
1、了解圖像處理的概念及圖像處理系統(tǒng)組成。
2、理解視覺成像原理、視覺特性及彩色模型。
3、深刻理解圖像的采樣和量化方法。
4、掌握圖像變換，包括傅里葉變換、沃爾什變換、哈達(dá)碼變換、離散余弦變換及霍特林1變換等的原理及性質(zhì)。
5、理解各種圖像增加方法，特別是要求掌握空域圖像平滑及圖像銳化的各種方法。
6、深刻理解圖像退化的模型，理解常用的幾種圖像恢復(fù)的方法。
7、深刻理解編碼概念及其基本原理，掌握統(tǒng)計(jì)編碼、預(yù)測編碼、變換編碼的原理及方法，了解部份國際編碼標(biāo)準(zhǔn)。
8、了解圖像分割的概念，了解串并行邊界技術(shù)及串并行區(qū)域技術(shù)。
9、掌握數(shù)字圖像處理中最基本、最廣泛應(yīng)用的概念、原理、理論和算法以及基本技術(shù)和方法；著重培養(yǎng)學(xué)生對數(shù)字圖像處理的分析能力，能熟練用matlab編程，實(shí)現(xiàn)對圖像進(jìn)行處理。
4.教學(xué)重點(diǎn)、難點(diǎn)教學(xué)重點(diǎn)：
數(shù)字圖像增強(qiáng)，圖像復(fù)原和重建，圖像分析以及圖像編碼。教學(xué)難點(diǎn)：
圖像處理中涉及到的數(shù)學(xué)知識以及圖像處理的編程實(shí)現(xiàn)。5．教學(xué)方法及教學(xué)手段。
課堂講課為主，實(shí)驗(yàn)課和習(xí)題講解課為輔。6．教材及主要參考書教材：
章毓晉編著，圖象處理和分析，北京：清華大學(xué)出版社，1999參考書：
考核形式：考試（筆試）；教學(xué)環(huán)境：課堂總學(xué)時(shí)數(shù)：42其中實(shí)驗(yàn)或上機(jī)學(xué)時(shí)：10。
二、正文部分。
一、教學(xué)要求。
了解：數(shù)字圖像處理研究對象、目的、發(fā)展簡史與研究現(xiàn)狀；理解圖像系統(tǒng)和視覺系統(tǒng)的概念。
掌握：圖像的抽樣和量化基本理論。
二、教學(xué)內(nèi)容。
知識要點(diǎn)：數(shù)字圖像處理的主要應(yīng)用領(lǐng)域與發(fā)展動向第三節(jié)圖像系統(tǒng)和視覺系統(tǒng)。
知識要點(diǎn)：圖像處理系統(tǒng)常用的輸入設(shè)備，圖像處理系統(tǒng)輸出設(shè)備第五節(jié)圖像的抽樣和量化知識要點(diǎn)：圖像取樣，圖像量化。
三、本章學(xué)時(shí)數(shù)。
2學(xué)時(shí)。
第二章：圖像處理中的正交變換。
一、教學(xué)要求。
了解：小波變換及其概念；了解沃爾什變換及其概念；
掌握：傅立葉變換與二維離散傅立葉變換，快速傅立葉變換，離散余弦變換定義及特性。
二、教學(xué)內(nèi)容。
第一節(jié)傅立葉變換以及二維傅立葉變換。
知識要點(diǎn)：傅立葉變換以及二維離散傅立葉變換，快速傅立葉變換。第二節(jié)離散余弦變換。
知識要點(diǎn)：小波變換概述，時(shí)－頻分析，小波包。
三、本章學(xué)時(shí)數(shù)。
4學(xué)時(shí)。
第三章：圖像增強(qiáng)。
一、教學(xué)要求。
了解：偽色彩增強(qiáng)。
掌握：直方圖修正技術(shù)，圖像平滑，圖像銳化，頻率域增強(qiáng)處理。
二、教學(xué)內(nèi)容。
第一節(jié)直方圖修正技術(shù)。
知識要點(diǎn)：噪聲消除法，鄰域平均法，梯度倒數(shù)加權(quán)法，多圖像平均。第三節(jié)圖像銳化。
知識要點(diǎn)：梯度法，laplacian算子，掩模匹配法。第四節(jié)頻域增強(qiáng)。
知識要點(diǎn)：低通濾波法，高通濾波法，同態(tài)濾波。
三、本章學(xué)時(shí)數(shù)。
6學(xué)時(shí)。
第四章：圖像恢復(fù)。
一、教學(xué)要求。
了解：盲目圖像復(fù)原和遞歸圖像復(fù)原技術(shù)；最小二乘濾波原理。
掌握：圖像退化模型和恢復(fù)的代數(shù)方法，逆濾波的基本原理，中值濾波和加權(quán)中值濾波。
二、教學(xué)內(nèi)容。
第一節(jié)退化模型。
知識要點(diǎn)：非約束復(fù)原，約束復(fù)原，逆濾波基本原理。第三節(jié)最小二乘方濾波。
知識要點(diǎn)：中值濾波和，加權(quán)中值濾波。第五節(jié)其他空間復(fù)原技術(shù)。
知識要點(diǎn)：幾何畸變校正，盲目圖像復(fù)原，遞歸圖像復(fù)原技術(shù)。
三、本章學(xué)時(shí)數(shù)。
6學(xué)時(shí)。
第五章：圖像重建。
一、教學(xué)要求。
了解：代數(shù)方法重建；卷積方法重建；掌握：圖像傅立葉方法重建。
二、教學(xué)內(nèi)容。
第一節(jié)傅立葉方法重建知識要點(diǎn)：傅立葉方法重建。第二節(jié)卷積方法重建知識要點(diǎn)：卷積方法重建。第三節(jié)代數(shù)方法重建知識要點(diǎn)：代數(shù)方法重建。
三、本章學(xué)時(shí)數(shù)。
4學(xué)時(shí)。
第六章：圖像編碼。
一、教學(xué)要求。
了解圖像編碼的國際標(biāo)準(zhǔn)。理解利用信息理論編碼的基礎(chǔ)。
掌握pcm編碼，統(tǒng)計(jì)編碼和預(yù)測編碼的基本理論。
二、教學(xué)內(nèi)容。
知識要點(diǎn)：h.261編碼標(biāo)準(zhǔn)與解碼原理。
三、本章學(xué)時(shí)數(shù)。
6學(xué)時(shí)。
第七章：圖像分析。
一、教學(xué)要求。
了解：圖像獲取、處理、識別三大主干系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)原理和設(shè)計(jì)理論及方法，圖像的描繪。掌握：圖像的分割，圖像的特征提取。
二、教學(xué)內(nèi)容。
第一節(jié)圖像的分割。
知識要點(diǎn)：區(qū)域描繪，關(guān)系描繪，hough變換。第三節(jié)圖像處理與模式識別。
知識要點(diǎn)：模式識別概述，特征選擇，模式識別的幾種應(yīng)用。
三、本章學(xué)時(shí)數(shù)。
4學(xué)時(shí)。
執(zhí)筆人：
胡學(xué)友。
教研室：
電子信息教研室。
系主任審核簽名：
2005.7。
數(shù)字圖像處理課后（熱門19篇）篇十六
1.1研究背景及意義。
進(jìn)入二十一世紀(jì)以來，隨著時(shí)代的進(jìn)步，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展，尤其是數(shù)碼設(shè)備和多功能電子產(chǎn)品的大量普及，數(shù)字多媒體技術(shù)在人們的日常生活中扮演的角色越來越重要。相比于傳統(tǒng)的圖像制作技術(shù)，數(shù)字圖像技術(shù)在各方面都有很明顯的優(yōu)勢和發(fā)展空間：獲取圖像簡單，對環(huán)境無污染，傳輸速度快，多種存貯格式等，大大促進(jìn)了數(shù)字圖像技術(shù)對人們?nèi)粘Ｉ畹挠绊懀谷藗兏臃奖愕氖褂脭?shù)字圖像作為記錄信息的載體。
計(jì)算機(jī)時(shí)代和數(shù)字時(shí)代的來臨使人們對數(shù)字圖像處理的需求與日俱增，而不再是簡單的記錄工作、學(xué)習(xí)和生活。在市場需求和科學(xué)技術(shù)的雙重刺激下，大量的數(shù)字圖像編輯和處理軟件應(yīng)運(yùn)而生，以著名的adobephotoshop，acdsee為代表的圖像處理工具的出現(xiàn)，使得即使是非專業(yè)人士也能輕而易舉的修改圖像內(nèi)容，而且很難用肉眼識別圖片被修改的痕跡[1]。
然而，當(dāng)人們的視覺和聽覺在盡情的享受著現(xiàn)在多媒體技術(shù)及數(shù)字傳輸技術(shù)帶來的愉悅，當(dāng)人們肆無忌憚地編輯、修改、復(fù)制和散步數(shù)字音樂、圖像、視頻時(shí)，可曾想過這些數(shù)字媒體原創(chuàng)者的原始圖像的特征。
(3)圖像增強(qiáng)。通過一定手段對原圖像附加一些信息或變換數(shù)據(jù)，有選擇地突出圖像中感興趣的特征或者抑制(掩蓋)圖像中某些不需要的特征，使圖像與視覺響應(yīng)特性相匹配，加強(qiáng)圖像判讀和識別效果，滿足某些特殊分析的需要。
第二章基于光學(xué)特性的數(shù)字圖像分析。
基于光照不一致性的數(shù)字圖像取證技術(shù)(digitalimageforensics)是數(shù)字圖像取證技術(shù)的重要內(nèi)容，主要研究的對象是在有光照條件下產(chǎn)生的圖像，分析光源在物體上產(chǎn)生的陰影、紋理等光學(xué)特性是否一致。同時(shí)根據(jù)lambert光照模型，估計(jì)光源的位置，判斷光源的方向是否一致，本章將根據(jù)光照條件的各個(gè)影響因素做重點(diǎn)介紹。
數(shù)字圖像取證技術(shù)是通過對圖像中包含的統(tǒng)計(jì)特征的分析，來判斷數(shù)字圖像內(nèi)容的真實(shí)性、完整性和原始性，判斷并檢測數(shù)字圖像真假性的技術(shù)。數(shù)字圖像取證技術(shù)是計(jì)算機(jī)取證技術(shù)的一個(gè)分支，是對源于數(shù)字圖像資源的數(shù)字證據(jù)進(jìn)行確定、收集、識別、分析及出示法庭的過程，補(bǔ)充了傳統(tǒng)加密技術(shù)的性能，在保護(hù)多媒體信息的真實(shí)、完整性等方面得到了廣泛應(yīng)用。
雖然針對數(shù)字圖像篡改取證技術(shù)的研究起步相對較晚，但隨著網(wǎng)絡(luò)多媒體技術(shù)的普及，大量信息的存儲傳輸急需安全性保護(hù)，國內(nèi)外越來越多的科研工作者均致力于該領(lǐng)域的研究。
目前，基于數(shù)字圖像篡改檢測技術(shù)的算法種類較多，如果按照取證手段類型劃分，這些取證技術(shù)能夠分為三類，即主動取證，半主動取證和被動取證。
2.2圖像取證技術(shù)常用的光學(xué)特性。
在第一章我們提到，對于復(fù)制-粘貼等操作合成的圖片，將不同圖片的某些部位整合到一起以制造某些假象，這種篡改方式很簡單也很常見。但是，因?yàn)椴煌膱D像在獲取時(shí)的環(huán)境和光照條件都不完全相同，所以經(jīng)過上述的操作之后也很難將圖片中的光照效果修改得很吻合。
合成圖像中不同目標(biāo)所反映的光照強(qiáng)度、光源方向、物體陰影等光照條件都會有不一致的情況出現(xiàn)，此時(shí)在同一幅圖像中所包含的光照條件不一致性即可作為判斷圖像是否真實(shí)的依據(jù)。
光照強(qiáng)度是指示光照的強(qiáng)弱和物體表面積被照明程度的量，取決于光源所發(fā)出的光線中不同波長中所攜帶的能量和穿過大氣層過濾的情況。經(jīng)過篡改的圖片中不同物體在各自場景中的光照強(qiáng)度不可能完全一樣，即使在同一個(gè)場景在不同時(shí)刻拍攝的光照強(qiáng)度也會有不同，因此檢測圖像中不同目標(biāo)物體所反應(yīng)的光照強(qiáng)度是否一致作為判斷圖像真實(shí)性的依據(jù)。
圖像中目標(biāo)物體的光源反向即為光源照射拍攝場景目標(biāo)的方向，是產(chǎn)生光照條件不一致性的一個(gè)重要原因。由不同圖像中不同目標(biāo)物體合成的圖片，在原來各自場景中光源所在的方向和位置都不會完全相同，這也使得不同物體所反映的光照方向是不一致的，以此作為檢測圖像是否被篡改過的依據(jù)。提取圖像場景中目標(biāo)物體的光源方向，是光照條件不一致性盲取證技術(shù)的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。
圖像中目標(biāo)物體的陰影是由于光源產(chǎn)生的光線被其他物體遮擋而產(chǎn)生的，它的形狀、大小和明暗程度都可以反映光源的方向和光照的強(qiáng)度。
被篡改的圖像中拍攝場景的光照環(huán)境的一致性必然會被破壞，目標(biāo)物體所產(chǎn)生的陰影的形狀和大小也可能會被修改，那么可以反映光照強(qiáng)度和光源方向的陰影信息將是不一致的。因此，圖像陰影信息的一致性可以作為判斷圖像是否是真實(shí)的依據(jù)。
第三章圖像中陰影和紋理?xiàng)l件分析........23。
3.1基于陰影約束條件的分析..........23。
3.1.1陰影信息分析原理..........23。
3.1.2特征點(diǎn)的選取..........24。
3.1.3改進(jìn)基于陰影的分析方法......27。
3.2基于紋理約束條件的分析..........29。
3.2.1光照產(chǎn)生的紋理特性......29。
3.2.2紋理參數(shù)分析..........32。
3.3結(jié)合陰影與紋理的約束條件......33。
3.4本章小節(jié)......35。
第四章楔形參數(shù)優(yōu)化........36。
4.1楔形參數(shù)選擇......36。
4.2參數(shù)的優(yōu)化..........37。
4.3分析步驟及線性方程..........40。
4.4本章小結(jié)......44。
第五章實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析....45。
5.1建立圖像庫..........45。
5.2陰影算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果..........46。
5.3改進(jìn)算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果..........47。
5.4改進(jìn)算法的分析..........51。
5.5本章小結(jié)......52。
第五章實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析。
5.1建立圖像庫。
本文檢測算法的圖片都是通過同一個(gè)相機(jī)采集的，這樣能夠保證所有的圖片在相機(jī)參數(shù)上保持一致，相機(jī)在不同的場景中表現(xiàn)的畸變現(xiàn)象并不影響圖像中物體的光學(xué)特性，因此在分析圖像時(shí)不考慮相機(jī)的參數(shù)。通過該相機(jī)采集的圖片，選擇陰影、紋理等光學(xué)特性比較明顯的圖片建立圖片分析庫。‘選擇拍攝圖片的場景，主要分為五個(gè)方面：
1)自然光源對應(yīng)的場景：針對室外的場景，我們選擇天氣較好，太陽光線比較明朗、下午1~3點(diǎn)的時(shí)間。主要涉及的場景有操場、校園、人物、建筑等。
自然圖片的特點(diǎn)是無限遠(yuǎn)點(diǎn)光源，對應(yīng)的楔形分析界面需要延伸到無限遠(yuǎn)處，才能看到期望的楔形交集。
2)室內(nèi)光源對應(yīng)的場景：針對室內(nèi)場景，選擇比較空曠的教室，在教室中搭建合適的`平臺包含桌布背景、作為點(diǎn)光源的局部光源、圖片中投影的物體等。按照相應(yīng)的順序?qū)⑽锲窋[放整齊，選擇盡量沒有遮擋的一個(gè)角度放置點(diǎn)光源。注意在拍攝時(shí)應(yīng)關(guān)閉閃光燈。局部點(diǎn)光源的成像特點(diǎn)是局部紋理特性比較明顯，形成的楔形在有限的界面上就能獲得很好的交集。
3)計(jì)算機(jī)合成的圖片：這類圖片按照真實(shí)圖像中光源產(chǎn)生陰影和紋理的特性進(jìn)行模仿，合成的圖像中光學(xué)特性比較明顯。圖像物體上的邊界、顏色、對比度等特性明顯與自然圖像不同，基本沒有物體之間的干擾，而且用肉眼很明顯的識別出這類圖片。這類圖像有兩種作用：
一種是作為被篡改的圖像放入到圖片庫中進(jìn)行檢測，驗(yàn)證算法的正確性;另一種是用來描述算法的分析過程，因?yàn)樵诤铣傻倪^程中需要按照已知的光學(xué)特性進(jìn)行操作，基本符合算法的分析需求。
4)互聯(lián)網(wǎng)搜索：網(wǎng)絡(luò)上存在很多有用的信息，特別是作為信息載體的數(shù)字圖像。‘通過有效的檢索方式，從互聯(lián)網(wǎng)上篩選出帶有明顯光照信息的數(shù)字圖像，同時(shí)，這些數(shù)字圖像帶有共同的特征：明顯的局部光源或者無限光源的光照信息;包含較為規(guī)則的物體，方便提供明顯的特征點(diǎn);數(shù)字圖像包含的場景信息比較豐富，對應(yīng)物體的陰影和紋理信息比較復(fù)雜。這類數(shù)字圖像的有優(yōu)點(diǎn)是豐富多樣，主要用來驗(yàn)證本文算法的檢測率和穩(wěn)定性。
總結(jié)。
本文以光照條件為出發(fā)點(diǎn)，對具有較好光照環(huán)境下的圖片進(jìn)行了圖像的真?zhèn)舞b別研究，主要研究對象是基于單光源照射的圖像。在無限遠(yuǎn)點(diǎn)光源和局部點(diǎn)光源照射下形成的圖像，其光學(xué)特性比較明顯，在分析圖像的過程中沒有明顯的噪聲干擾(噪聲來源于拍攝場景中其他光源產(chǎn)生的光線在物體上產(chǎn)生的干擾)。
主要工作為：
(1)總結(jié)數(shù)字圖像取證技術(shù)的研究背景和國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，以及今后發(fā)展的方向。闡述了目前比較常見的圖像篡改方法，以及用于鑒別圖像真實(shí)性的圖像檢測技術(shù)。詳細(xì)介紹了基于光學(xué)特性的數(shù)字圖像取證技術(shù)的研究內(nèi)容，著重分析了紋理信息在特征提取中的理論基礎(chǔ)和采集方法。
(2)對光照條件所涉及的光照方向、陰影信息、紋理特性進(jìn)行了闡述并分別對現(xiàn)有光照方向和陰影分析的估計(jì)方法進(jìn)行了說明。著重陰影信息的分析原理，引入了特征點(diǎn)的選取流程，使得改進(jìn)的算法具有更高的適用性。
(3)在獨(dú)立分析各個(gè)影響因素之后，通過隨機(jī)獲取圖像中相應(yīng)參數(shù)的數(shù)據(jù)，導(dǎo)入到數(shù)據(jù)分析軟件，獲得各個(gè)影響因子的相互關(guān)系，從中選擇影響系數(shù)最大的幾個(gè)參數(shù)。引入紋理的參數(shù)，對楔形參數(shù)的取值范圍加以限制，使得改進(jìn)的算法具有更高的正確檢測率。
(4)在圖像庫中選擇若干圖像，通過matlaba對圖像進(jìn)行軟件仿真，按照文章中給出的分析步驟進(jìn)行分析，得到判斷結(jié)果，并與之前的算法分析結(jié)果進(jìn)行比較，算法的正確檢測率已經(jīng)穩(wěn)定在85.6%。
參考文獻(xiàn)(略)。
數(shù)字圖像處理課后（熱門19篇）篇十七
試題生涯規(guī)劃宣言寫景實(shí)施的概述批復(fù)的同義詞工作經(jīng)歷自我介紹，愛國文言文員工申請職業(yè)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(xué)第一課，諺語三角形摘抄的文化建設(shè)材料！研修安全答辯狀，簡報(bào)創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目。
數(shù)字圖像處理課后（熱門19篇）篇十八
數(shù)字圖像處理技術(shù)發(fā)展迅速，且應(yīng)用范圍極其廣泛，在軍事航天、遙感醫(yī)學(xué)、通訊工業(yè)等等領(lǐng)域都有極其深遠(yuǎn)的影響。數(shù)字圖像處理課程的開設(shè)，目的是使電子、通信、計(jì)算機(jī)專業(yè)等理工科的學(xué)生能夠掌握數(shù)字圖像的基本概念、理論及處理方法，能切實(shí)將生活中的數(shù)字圖像處理問題進(jìn)行抽象建模并動手編程解決，為其今后的科研、研發(fā)工作鋪好堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。但也正因?yàn)樵撜n的應(yīng)用范圍廣，其涉及的基礎(chǔ)理論知識、算法眾多，屬于一門典型的交叉的學(xué)科，因此在教學(xué)中存在著需要教授的內(nèi)容章節(jié)多、難度跨度大(本科、碩士、博士均有數(shù)字圖像處理課)、理論算法抽象且復(fù)雜等難點(diǎn)，學(xué)生不容易找著重點(diǎn)，或者很容易出現(xiàn)畏難情緒，對知識的掌握吸收不利，更談不上進(jìn)一步的創(chuàng)新。
以電子、通信專業(yè)大三學(xué)生為授課主體，筆者針對以上問題，提出了以主題方式開展數(shù)字圖像課程教學(xué)，通過形象感官地處理實(shí)例深入淺出解析課程中的理論算法，并進(jìn)一步結(jié)合一系列不同性質(zhì)的實(shí)驗(yàn)，讓學(xué)生從知道應(yīng)該怎么做，到為什么這樣做，最終到我要怎么做，培養(yǎng)起學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和創(chuàng)新能力。通過幾個(gè)學(xué)期的實(shí)踐證明，這種方法在教學(xué)中具有明顯的預(yù)期效果，很好地彌補(bǔ)了傳統(tǒng)的數(shù)字圖像處理教學(xué)方法的不足。
數(shù)字圖像處理課程屬于信息類專業(yè)必修課，在大學(xué)開設(shè)多年，傳統(tǒng)的數(shù)字圖像處理教學(xué)以教為主，學(xué)生學(xué)習(xí)起來枯燥、知識掌握困難。隨著該門課程越來越廣泛的應(yīng)用，其地位與日俱增，各個(gè)高校都予以了高度重視，對實(shí)踐也逐漸重視，提出了實(shí)踐教學(xué)改革、實(shí)例教學(xué)等嘗試，取得了一系列的教學(xué)成果，通過實(shí)踐也使學(xué)生更易掌握重要知識點(diǎn)，加強(qiáng)動手能力。但是該門課程仍存在兩個(gè)較難克服的教學(xué)難點(diǎn)。
第一，數(shù)字圖像處理涵蓋的章節(jié)內(nèi)容非常多，學(xué)生容易混淆，學(xué)習(xí)易產(chǎn)生疲勞情緒，而在本科有限的學(xué)時(shí)數(shù)中也難以兼顧。內(nèi)容包括圖像采集、圖像變換、圖像增強(qiáng)、圖像復(fù)原、圖像壓縮編碼、圖像分割、圖像描述、圖像識別、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理、彩色圖像處理等等，跨度很大，這與該課的應(yīng)用領(lǐng)域廣泛是息息相關(guān)的。
第二，課程牽涉的需要前期先修的基礎(chǔ)知識多，比如需要先修復(fù)變函數(shù)與積分變換、線性代數(shù)、信號與系統(tǒng)、數(shù)字信號處理、數(shù)字電路、專業(yè)英語等等。涉及的數(shù)學(xué)知識內(nèi)容多，理論公式推導(dǎo)多，導(dǎo)致學(xué)生聽課熱情降低。如在圖像的頻域變換一章中涉及了離散余弦變換、k—l變換、離散沃爾什一哈達(dá)瑪變換、小波變換等。
如果只是片面依靠講授理論公式的推導(dǎo)，把大量的教學(xué)課時(shí)用在理論性較深的章節(jié)中，而忽略了這些理論知識與實(shí)際應(yīng)用的緊密結(jié)合，會導(dǎo)致學(xué)生興趣低落，不利于學(xué)生應(yīng)用能力的培養(yǎng)。以上兩個(gè)難點(diǎn)的克服以及其克服程度，是關(guān)乎“數(shù)字圖像處理”課程能否為學(xué)生們接受，取得較好的教學(xué)效果，并調(diào)動學(xué)生學(xué)習(xí)積極性、創(chuàng)新性的關(guān)鍵。本文提出了主題式教學(xué)方法，結(jié)合實(shí)例演示、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證、啟發(fā)的方法克服以上難點(diǎn)。
3主題式教學(xué)模式探索。
主題式教學(xué)模式，是指按教學(xué)內(nèi)容相關(guān)性和難易程度，對圖像處理教學(xué)內(nèi)容進(jìn)行分類，并采用主題式教學(xué)方法開展課堂教學(xué)。每個(gè)主題可以各成一個(gè)相對獨(dú)立的體系，但又具有一定的前后相關(guān)性和相輔相成性。這部分工作將數(shù)字圖像處理教學(xué)內(nèi)容分為本科、研究生兩種難度。
本科的教學(xué)內(nèi)容相對基礎(chǔ)、容易理解，而研究生階段的教學(xué)主要是高層次的圖像理解。兩者劃分還要考慮到前后關(guān)聯(lián)性，內(nèi)容相對獨(dú)立完整性，以及教學(xué)時(shí)數(shù)的限教改教法72制等因素。對本校36學(xué)時(shí)的本科教學(xué)，作者選取了圖像處理的基礎(chǔ)入門內(nèi)容———數(shù)字圖像的基本處理方法進(jìn)行主題分割。將總體教學(xué)內(nèi)容分成緒論、圖像及其數(shù)字化、圖像變換、圖像增強(qiáng)、圖像分割、圖像編碼與壓縮六個(gè)主題，并循序漸進(jìn)。
緒論對數(shù)字圖像處理技術(shù)的由來、當(dāng)今的廣泛應(yīng)用以及未來的發(fā)展趨勢進(jìn)行介紹，用過去、現(xiàn)在、未來這樣清晰的時(shí)間發(fā)展線索，用講故事的方式，讓學(xué)生迅速了解該技術(shù)的歷史、重點(diǎn)、重要性，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。圖像及其數(shù)字化涵括像素、數(shù)字圖像的概念，圖像的數(shù)字化方法，以及整個(gè)數(shù)字圖像處理系統(tǒng)的組成。讓學(xué)生對什么是數(shù)字圖像，它是怎么構(gòu)成的，怎么得到、處理數(shù)字圖像有一個(gè)系統(tǒng)的了解。為后續(xù)的各章節(jié)做了一個(gè)很好的鋪墊。在圖像的變換主題中講述為何要將圖像從我們已了解的時(shí)域、空間域變換到別的域來對圖像進(jìn)行新的表示和處理，通過對fft、dct、小波等基本變換的方法和應(yīng)用的介紹，讓學(xué)生充分了解變換到非時(shí)空域處理問題的好處與前提，如何做這種變換，以及這種變換的用途。有了前面幾個(gè)主題的鋪墊，圖像增強(qiáng)主題自然引出，該主題內(nèi)容較多，包括點(diǎn)運(yùn)算中的灰度變換和直方圖修正法，區(qū)域運(yùn)算中的平滑和銳化。目的是讓學(xué)生對空間域的圖像增強(qiáng)處理的必要性、效果與處理的具體方法有感性的了解。
圖像分割主題緊跟圖像增強(qiáng)主題中的銳化問題引出，既然邊緣和輪廓已被增強(qiáng)，那檢測邊緣并將目標(biāo)分割出來就成了順理成章的事。該主題除了介紹分割的兩類方法———區(qū)域分割和邊界分割外，主要讓學(xué)生理解分割的目的和要達(dá)到的效果。還介紹了最后一個(gè)主題———圖像壓縮，從壓縮的重要性，壓縮要達(dá)到的標(biāo)準(zhǔn)，以及壓縮的具體方法三方面闡述，使學(xué)生不僅會壓縮，而且知道什么樣的才是一個(gè)好的壓縮。為今后的相關(guān)工作打好堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
除了將教學(xué)內(nèi)容以循序漸進(jìn)主題模式進(jìn)行合理劃分，為每個(gè)主題定下明確的學(xué)生學(xué)習(xí)目標(biāo)外，在每個(gè)主題的講授中還要結(jié)合一些技巧，讓學(xué)生在思路清晰、目標(biāo)明確的前提下，進(jìn)一步對知識的理解、運(yùn)用了然于胸，并進(jìn)一步激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)新意識。這方面需要做的工作包括：針對教學(xué)中理論性較強(qiáng)、公式推導(dǎo)過多的內(nèi)容，在講解的過程中，盡量將理論知識與實(shí)驗(yàn)實(shí)踐結(jié)合，使復(fù)雜的問題簡單化，將理論化為容易理解接受的形象圖像展示。通過驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)、設(shè)計(jì)性實(shí)驗(yàn)、課程設(shè)計(jì)不同的實(shí)踐方式讓學(xué)生從逐漸理解、嘗試運(yùn)用，到能產(chǎn)生自己的創(chuàng)新想法并實(shí)現(xiàn)，逐步培養(yǎng)、激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)新思維能力。
針對復(fù)雜理論的講解，一定要形象化。比如圖像變換中對圖像與其頻域顯示相關(guān)性的闡述。采用公式算法或抽象語言很難讓學(xué)生理解與消化。可以采用簡單圖像的變換結(jié)果的比較形象的展示。如圖1中，通過對簡單黑底中白條的旋轉(zhuǎn)了解頻率高低與原圖的`關(guān)系，通過細(xì)節(jié)稍有不同的兩幅簡單的十字圖，了解細(xì)節(jié)對頻譜的影響，從而可推斷出“高頻反應(yīng)細(xì)節(jié)，低頻反映輪廓”的結(jié)論。又比如在講解圖像增強(qiáng)中直方圖均衡理論時(shí)，如果從直方圖均衡化前后的對比效果圖人手，讓學(xué)生先直觀地了解直方圖均衡化的作用和應(yīng)用，再來講均衡化處理的原理和步驟，并且讓學(xué)生思考直方圖均衡化在實(shí)際生活中的應(yīng)用，更能夠帶動學(xué)生的聽課積極性。在學(xué)生創(chuàng)新思維培養(yǎng)方面，針對每個(gè)主題設(shè)計(jì)配套的驗(yàn)證性、設(shè)計(jì)型實(shí)驗(yàn)，在收到較好的效果時(shí)，進(jìn)一步提出課程設(shè)計(jì)內(nèi)容。讓學(xué)生由簡到難，從初步理解到懂得怎么做，再到我想怎么做，一步步把學(xué)生的創(chuàng)新能動性調(diào)動出來。
比如，在講圖像分割專題時(shí)，首先請大家參考教材資料，用roberts算子、sobel算子、prewitt算子、log算子進(jìn)行圖像分割的算法驗(yàn)證，了解不同算子進(jìn)行圖像分割的效果和原理。通過不同算子之間的比較更進(jìn)一步了解分割效果與算子模板的關(guān)系。然后請大家設(shè)計(jì)一個(gè)對顯微鏡下細(xì)胞圖像進(jìn)行分割的實(shí)驗(yàn)，要求尋找或自己設(shè)計(jì)一個(gè)適合細(xì)胞圖像的邊緣檢測算子。最后，對學(xué)有余力的同學(xué)可以讓其完成一個(gè)完整的細(xì)胞統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)的課程設(shè)計(jì)，從算法的編寫、gui界面的設(shè)計(jì)等方面發(fā)揮自己的主觀能動性，設(shè)計(jì)一個(gè)體現(xiàn)自己鮮明個(gè)性與選擇性功能的細(xì)胞統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)，例如可選擇是否進(jìn)行圖像文件的打開挑選、保存、退出，還是直接采用默認(rèn)圖像，手動或自動進(jìn)行細(xì)胞分割等等。這樣，一方面，學(xué)生通過驗(yàn)證型實(shí)驗(yàn)可鞏固每個(gè)主題的理論知識，并總結(jié)各個(gè)實(shí)驗(yàn)，進(jìn)一步進(jìn)行比較全面的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)更綜合的圖像處理的功能;另一方面，學(xué)生通過代碼的改寫或調(diào)試，在已有知識的基礎(chǔ)上能培養(yǎng)自己的創(chuàng)新思維，發(fā)揮自己的創(chuàng)新能力，達(dá)到將數(shù)字圖像處理技術(shù)靈活應(yīng)用的程度。
5總結(jié)。
本文提出了采用主題式教學(xué)和分層遞進(jìn)式實(shí)驗(yàn)設(shè)置改革數(shù)字圖像處理的教學(xué)方式。詳細(xì)闡述如何對主題進(jìn)行劃分，以及確定每個(gè)主題的內(nèi)容、目標(biāo)及重點(diǎn)。用頻譜圖的具體比對例子，對復(fù)雜理論講解難點(diǎn)的解決方法進(jìn)行說明。又采用圖像分割主題中，不同難易程度及性質(zhì)的實(shí)驗(yàn)安排對如何激化學(xué)生的學(xué)習(xí)熱情與創(chuàng)新能力進(jìn)行舉例解釋。清晰闡述了一個(gè)新的教改觀點(diǎn)。實(shí)踐結(jié)果也表明，本文所提的方法是切實(shí)可行的，在本校本科專業(yè)的學(xué)生教學(xué)中取得了良好的效果，對數(shù)字圖像處理教學(xué)的進(jìn)一步改進(jìn)具有一定的參考意義.
數(shù)字圖像處理課后（熱門19篇）篇十九
隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，特別是四清在教學(xué)設(shè)計(jì)中的運(yùn)用，要求教師必須掌握一定的結(jié)構(gòu)圖制作方法為自己的教學(xué)服務(wù)。通過學(xué)習(xí)，我對知識結(jié)構(gòu)圖有了進(jìn)一步的認(rèn)識，知道了好多以前根本沒有接觸過的東西，收獲很大，下面我就談?wù)勛约旱捏w會。
運(yùn)用知識結(jié)構(gòu)圖可以將我們用語言難以表達(dá)清楚的問題直觀、形象地展現(xiàn)給學(xué)生，有助于教學(xué)重點(diǎn)和難點(diǎn)的突破；在教學(xué)過程中把豐富多彩的圖片資料展示給學(xué)生，可以引起學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣；通過某些問題的設(shè)置，可以培養(yǎng)學(xué)生對教學(xué)過程的參與意識，加深他們對問題的認(rèn)識和理解程度；選擇合適的媒體進(jìn)行教學(xué)，可以增大我們的課容量，節(jié)約時(shí)間。
要讓四清知識結(jié)構(gòu)圖在教學(xué)中發(fā)揮出應(yīng)有的作用，它必須具備以下幾個(gè)特點(diǎn)：
1、教學(xué)性
這是結(jié)構(gòu)圖最重要的一個(gè)特點(diǎn)。課件必須為教學(xué)服務(wù)，必須符合學(xué)科的教學(xué)規(guī)律，反映學(xué)科的教學(xué)過程和教學(xué)策略。在課件制作中，結(jié)構(gòu)圖的選擇與組織、問題的設(shè)置等方面都必須體現(xiàn)這一特性。同時(shí)應(yīng)深入淺出、注意啟發(fā)。
2、科學(xué)性
“科學(xué)性”是知識結(jié)構(gòu)圖最基本的特點(diǎn)。結(jié)構(gòu)圖所涉及的內(nèi)容必須科學(xué)、準(zhǔn)確、健康、符合邏輯、層次清楚、合情合理，同時(shí)還要符合學(xué)生的年齡特點(diǎn)與知識水平。
3、美觀性
結(jié)構(gòu)圖還包含各種類型的圖標(biāo)、樹形等，讓教師在課堂上更有靈活性，根據(jù)實(shí)際選擇不同的學(xué)習(xí)路徑。
1、結(jié)構(gòu)圖制作要簡潔實(shí)用
知識結(jié)構(gòu)圖畢竟是一種輔助手段，它是用來輔助我們的教學(xué)的。一個(gè)好的課件關(guān)鍵在于它的實(shí)用性，應(yīng)該說只要是有助于突破重點(diǎn)難點(diǎn)、有助于引起學(xué)生的深刻思考、有助于加深學(xué)生對問題的認(rèn)識的課件就是好的知識結(jié)構(gòu)圖。
2、注意色彩的合理應(yīng)用
色彩的應(yīng)用可以給結(jié)構(gòu)圖增加感染力，但運(yùn)用要適度，以不分散學(xué)生的注意力為原則。
3、注意字、圖的混合
對于一些重點(diǎn)的字、詞、句，除了采用不同的字號、字體和字形加以強(qiáng)調(diào)。