2024年数字图像处理（模板19篇）

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数字图像处理心得体会

图像处理方法一般有数字法和光学法两种，其中数字法的优势很明显，已经被应用到了很多领域中，相信随着科学技术的发展，其应用空间将会更加广泛。数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。数字图像处理是从20世纪60年代以来随着计算机技术和vlsl的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新兴技术领域。数字图像处理技术其实就是利用各种数字硬件与计算机，对图像信息通过转换而得到的电信号进行相应的数学运算，例如图像去噪、图像分割、提取特征、图像增强、图像复原等，以便提高图像的实用性。其特点是处理精度比较高，并且能够对处理软件进行改进来优化处理效果，操作比较方便，但是由于数字图像需要处理的数据量一般很大，因此处理速度有待提高。目前，随着计算机技术的不断发展，计算机的运算速度得到了很大程度的提高。在短短的历史中，它却广泛应用于几乎所有与成像有关的领域，在理论上和实际应用上都取得了巨大的成就。

由于数字图像处理的方便性和灵活性，因此数字图像处理技术已经成为了图像处理领域中的主流。数字图像处理技术主要涉及到的关键技术有：图像的采集与数字化、图像的编码、图像的增强、图像恢复、图像分割、图像分析等。

图像的采集与数字化：就是通过量化和取样将一个自然图像转换为计算机能够处理的数字形式。

图像编码：图像编码的目的主要是来压缩图像的信息量，以便能够满足存储和传输的要求。

图像的增强：图像的增强其主要目的是使图像变得清晰或者将其变换为机器能够很容易分析的形式，图像增强方法一般有：直方图处理、灰度等级、伪彩色处理、边缘锐化、干扰抵制。

图像的恢复：图像恢复的目的是减少或除去在获得图像的过程中因为各种原因而产生的退化，可能是由于光学系统的离焦或像差、被摄物与摄像系统两者之间的相对运动、光学或电子系统的噪声与介于被摄像物跟摄像系统之间的大气湍流等等。

图像的分割：图像分割是将图像划分为一些互相不重叠的区域，其中每一个区域都是像素的一个连续集，通常采用区域法或者寻求区域边界的境界法。

图像分析：图像分析是指从图像中抽取某些有用的信息、数据或度量，其目的主要是想得到某种数值结果。图像分析的内容跟人工智能、模式识别的研究领域有一定的交叉。

1)数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大。因此对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。

2)数字图像处理占用的频带较宽。与语言信息相比，占用的.频带要大几个数量级。所以在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上技术难度较大，成本亦高。这就对频带压缩技术提出了更高的要求。

3)数字图像中各个像素不是独立的，其相关性大。在图像画面上，经常有很多像素有相同或接近的灰度。所以，图像处理中信息压缩的潜力很大。

4)数字图像处理后的图像受人的因素影响较大，因为图像一般是给人观察和评价的。

数字图像处理的优点主要表现在4个方面。

1)再现性好。数字图像处理与模拟图像处理的根本不同在于它不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化。只要图像在数字化时准确地表现了原稿，那么数字图像处理过程始终能保持图像的再现。

2)处理精度高。将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，主要取决于图像数字化设备的能力。

3)适用面宽。图像可以来自多种信息源，它们可以是可见光图像，也可以是不可见的波谱图像。只要针对不同的图像信息源，采取相应的图像信息采集措施，图像的数字处理方法适用于任何一种图像。

4)灵活性高。图像处理大体上可分为图像的像质改善、图像分析和图像重建三大部分，每一部分均包含丰富的内容。

图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面，随着人类活动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随之不断扩大。

航天和航空技术：在飞机遥感和卫星遥感技术中用配备有高级计算机的图像处理系统来判读分析，既节省人力又加快了速度，还可以从照片中提取人工所不能发现的大量有用情报。

生物医学工程：除了ct技术之外，还有对医用显微图像的处理分析，如红细胞、白细胞分类，染色体分析，癌细胞识别等。

通信工程：当前通信的主要发展方向是声音、文字、图像和数据结合的多媒体通信。在一定意义上讲，编码压缩是这些技术成败的关键。除了已应用较广泛的熵编码、dpcm编码、变换编码外，目前国内外正在大力开发研究新的编码方法，如分行编码、自适应网络编码、小波变换图像压缩编码等。

工业和工程领域：图像处理技术有着广泛的应用，如自动装配线中检测零件的质量并对零件进行分类，印刷电路板疵病检查，弹性力学照片的应力分析，流体力学图片的阻力和升力分析，邮政信件的自动分拣，在一些有毒、放射性环境内识别工件及物体的形状和排列状态，先进的设计和制造技术中采用工业视觉等等。

军事方面：图像处理和识别主要用于导弹的精确末制导，各种侦察照片的判读，具有图像传输、存储和显示的军事自动化指挥系统，飞机、坦克和军舰模拟训练系统等;公安业务图片的判读分析，指纹识别，人脸鉴别，不完整图片的复原，以及交通监控、事故分析等。

文化艺术：电视画面的数字编辑、动画的制作、电子图像游戏、纺织工艺品设计、服装设计与制作、发型设计、文物资料照片的复制和修复、运动员动作分析和评分等等。

视频和多媒体系统：电视制作系统广泛使用的图像处理、变换、合成，多媒体系统中静止图像和动态图像的采集、压缩、处理、存贮和传输等。

电子商务：图像处理技术在电子商务中也大有可为，如身份认证、产品防伪、水印技术等。

在这门课程的最后，代课老师给我们讲授了数字视频处理，让我们了解到数字视频就是以数字形式记录的视频，和模拟视频相对的。数字视频有不同的产生方式，存储方式和播出方式。比如通过数字摄像机直接产生数字视频信号，存储在数字带，p2卡，蓝光盘或者磁盘上，从而得到不同格式的数字视频。然后通过pc，特定的播放器等播放出来。了解了数字视频发展过程和视频压缩的概念和分类等。

我们这门课程主要是上理论课，其中有很复杂的数学原理，专业术语多，基础知识要求高，理解起来有些困难。当初选择这门课是希望能有一些具体软件的教学。就我了解，视频处理的软件有maya、premiere、绘声绘影、windows自带的movemaker;处理数字图像的软件主要有matlab、photoshop、imagej(java图像处理程序)。其中，matlab和ps很具有教学性，这两个软件也运用的很广。

matlab全称是matrixlaboratory(矩阵实验室)，一开始它是一种专门用于矩阵数值计算的软件，从这一点上也可以看出，它在矩阵运算上有自己独特的特点。实际运用中matlab中的绝大多数的运算都是通过矩阵这一形式进行的，这一特点决定了matlab在处理数字图像上的独特优势。理论上讲，图像是一种二维的连续函数，然而计算机对图像进行数字处理时，首先必须对其在空间和亮度上进行数字化，这就是图像的采样和量化的过程。

photoshop是adobe公司旗下最为出名的图像处理软件之一，集图像扫描、编辑修改、图像制作、广告创意，图像输入与输出于一体的图形图像处理软件，深受广大平面设计人员和电脑美术爱好者的喜爱。

如果能理论和实践相结合，相信我们会把数字图像处理理解的跟透彻，同时也锻炼了大家的动手能力。希望老师能考虑我的这点建议，多开设实际动手的课程。

《数字图像处理》课程学习心得

近期，我通过教师发展在线学习了《数字图像处理》这门课程，它是由天津理工大学杨淑莹教授及其教学团队主持和主讲的，是教育部“质量工程”项目——“高等学校教师网络培训系统”项目推出的数字化在线培训课程。

通过《数字图像处理》课程的网络学习，我觉得受益匪浅。首先，我们不应再教学中盲目“灌输”，主要还是激发学生对这门课的学习兴趣，应该让学生有一个平台可以看到图像数字处理的效果，产生一个所见即所得的印象，这样学生在学习中就有成就感，就会愿意动手去编程，在调试程序所面临的挫折中也能有信心和劲头去战胜困难;最后，多找些相关的例题和实例，让学生成立学习小组去完成一些学习任务，指导他们合理分工，从简单实例入手，慢慢增加难度，让学生以小组的形式独立完成。这样不仅提高了学生的编程能力，而且培养了他们的协作精神，增强了团队意识。以下是我对这门课程的认识：

图像处理是指对图像信息进行加工，从而满足人类的心理、视觉或者应用的需求的一种行为。图像处理方法一般有数字法和光学法两种，其中数字法的优势很明显，已经被应用到了很多领域中，相信随着科学技术的发展，其应用空间将会更加广泛。数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。数字图像处理是从20世纪60年代以来随着计算机技术和vlsl的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新兴技术领域。数字图像处理技术其实就是利用各种数字硬件与计算机，对图像信息通过转换而得到的电信号进行相应的数学运算，例如图像去噪、图像分割、提取特征、图像增强、图像复原等，以便提高图像的实用性。其特点是处理精度比较高，并且能够对处理软件进行改进来优化处理效果，操作比较方便，但是由于数字图像需要处理的数据量一般很大，因此处理速度有待提高。目前，随着计算机技术的不断发展，计算机的运算速度得到了很大程度的提高。在短短的历史中，它却广泛应用于几乎所有与成像有关的领域，在理论上和实际应用上都取得了巨大的成就。

数字图像处理需用到的关键技术主要有：图像的采集与数字化、图像的编码、图像的增强、图像恢复、图像分割、图像分析等。

数字图像处理的特点主要表现在数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大。因此对计算机的计算速度、存储容量等要求较高;数字图像处理占用的频带较宽。与语言信息相比，占用的频带要大几个数量级。所以在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上技术难度较大，成本亦高。这就对频带压缩技术提出了更高的要求;数字图像中各个像素不是独立的，其相关性大。在图像画面上，经常有很多像素有相同或接近的灰度。所以，图像处理中信息压缩的潜力很大。数字图像处理后的图像受人的因素影响较大，因为图像一般是给人观察和评价的。

数字图像处理的优点主要表现在再现性好、处理精度高、适用面宽、灵活性高等方面。图像处理大体上可分为图像的像质改善、图像分析和图像重建三大部分，每一部分均包含丰富的内容。

图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面，随着人类活动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随之不断扩大。航天和航空技术、生物医学工程、通信工程、工业和工程领域、军事方面、文化艺术、视频和多媒体系统、电子商务都不同程度的应用了数字图像技术。

我们这门课程主要是理论课，其中有很复杂的数学原理，专业术语多，基础知识要求高，如果能理论和实践相结合，相信我们会把数字图像处理理解的跟透彻，同时也锻炼了大家的动手能力。希望老师能考虑我的这点建议，多开设实际动手的课程或引入教学实例引导同学们更好地理解、学习。

数字图像处理技术的方法及发展方向论文

1.1研究背景及意义。

进入二十一世纪以来，随着时代的进步，互联网技术的迅速发展，尤其是数码设备和多功能电子产品的大量普及，数字多媒体技术在人们的日常生活中扮演的角色越来越重要。相比于传统的图像制作技术，数字图像技术在各方面都有很明显的优势和发展空间：获取图像简单，对环境无污染，传输速度快，多种存贮格式等，大大促进了数字图像技术对人们日常生活的影响，使人们更加方便的使用数字图像作为记录信息的载体。

计算机时代和数字时代的来临使人们对数字图像处理的需求与日俱增，而不再是简单的记录工作、学习和生活。在市场需求和科学技术的双重刺激下，大量的数字图像编辑和处理软件应运而生，以著名的adobephotoshop，acdsee为代表的图像处理工具的出现，使得即使是非专业人士也能轻而易举的修改图像内容，而且很难用肉眼识别图片被修改的痕迹[1]。

然而，当人们的视觉和听觉在尽情的享受着现在多媒体技术及数字传输技术带来的愉悦，当人们肆无忌惮地编辑、修改、复制和散步数字音乐、图像、视频时，可曾想过这些数字媒体原创者的原始图像的特征。

(3)图像增强。通过一定手段对原图像附加一些信息或变换数据，有选择地突出图像中感兴趣的特征或者抑制(掩盖)图像中某些不需要的特征，使图像与视觉响应特性相匹配，加强图像判读和识别效果，满足某些特殊分析的需要。

第二章基于光学特性的数字图像分析。

基于光照不一致性的数字图像取证技术(digitalimageforensics)是数字图像取证技术的重要内容，主要研究的对象是在有光照条件下产生的图像，分析光源在物体上产生的阴影、纹理等光学特性是否一致。同时根据lambert光照模型，估计光源的位置，判断光源的方向是否一致，本章将根据光照条件的各个影响因素做重点介绍。

数字图像取证技术是通过对图像中包含的统计特征的分析，来判断数字图像内容的真实性、完整性和原始性，判断并检测数字图像真假性的技术。数字图像取证技术是计算机取证技术的一个分支，是对源于数字图像资源的数字证据进行确定、收集、识别、分析及出示法庭的过程，补充了传统加密技术的性能，在保护多媒体信息的真实、完整性等方面得到了广泛应用。

虽然针对数字图像篡改取证技术的研究起步相对较晚，但随着网络多媒体技术的普及，大量信息的存储传输急需安全性保护，国内外越来越多的科研工作者均致力于该领域的研究。

目前，基于数字图像篡改检测技术的算法种类较多，如果按照取证手段类型划分，这些取证技术能够分为三类，即主动取证，半主动取证和被动取证。

2.2图像取证技术常用的光学特性。

在第一章我们提到，对于复制-粘贴等操作合成的图片，将不同图片的某些部位整合到一起以制造某些假象，这种篡改方式很简单也很常见。但是，因为不同的图像在获取时的环境和光照条件都不完全相同，所以经过上述的操作之后也很难将图片中的光照效果修改得很吻合。

合成图像中不同目标所反映的光照强度、光源方向、物体阴影等光照条件都会有不一致的情况出现，此时在同一幅图像中所包含的光照条件不一致性即可作为判断图像是否真实的依据。

光照强度是指示光照的强弱和物体表面积被照明程度的量，取决于光源所发出的光线中不同波长中所携带的能量和穿过大气层过滤的情况。经过篡改的图片中不同物体在各自场景中的光照强度不可能完全一样，即使在同一个场景在不同时刻拍摄的光照强度也会有不同，因此检测图像中不同目标物体所反应的光照强度是否一致作为判断图像真实性的依据。

图像中目标物体的光源反向即为光源照射拍摄场景目标的方向，是产生光照条件不一致性的一个重要原因。由不同图像中不同目标物体合成的图片，在原来各自场景中光源所在的方向和位置都不会完全相同，这也使得不同物体所反映的光照方向是不一致的，以此作为检测图像是否被篡改过的依据。提取图像场景中目标物体的光源方向，是光照条件不一致性盲取证技术的一项关键技术。

图像中目标物体的阴影是由于光源产生的光线被其他物体遮挡而产生的，它的形状、大小和明暗程度都可以反映光源的方向和光照的强度。

被篡改的图像中拍摄场景的光照环境的一致性必然会被破坏，目标物体所产生的阴影的形状和大小也可能会被修改，那么可以反映光照强度和光源方向的阴影信息将是不一致的。因此，图像阴影信息的一致性可以作为判断图像是否是真实的依据。

第三章图像中阴影和纹理条件分析........23。

3.1基于阴影约束条件的分析..........23。

3.1.1阴影信息分析原理..........23。

3.1.2特征点的选取..........24。

3.1.3改进基于阴影的分析方法......27。

3.2基于纹理约束条件的分析..........29。

3.2.1光照产生的纹理特性......29。

3.2.2纹理参数分析..........32。

3.3结合阴影与纹理的约束条件......33。

3.4本章小节......35。

第四章楔形参数优化........36。

4.1楔形参数选择......36。

4.2参数的优化..........37。

4.3分析步骤及线性方程..........40。

4.4本章小结......44。

第五章实验结果与分析....45。

5.1建立图像库..........45。

5.2阴影算法的实验结果..........46。

5.3改进算法的实验结果..........47。

5.4改进算法的分析..........51。

5.5本章小结......52。

第五章实验结果与分析。

5.1建立图像库。

本文检测算法的图片都是通过同一个相机采集的，这样能够保证所有的图片在相机参数上保持一致，相机在不同的场景中表现的畸变现象并不影响图像中物体的光学特性，因此在分析图像时不考虑相机的参数。通过该相机采集的图片，选择阴影、纹理等光学特性比较明显的图片建立图片分析库。‘选择拍摄图片的场景，主要分为五个方面：

1)自然光源对应的场景：针对室外的场景，我们选择天气较好，太阳光线比较明朗、下午1~3点的时间。主要涉及的场景有操场、校园、人物、建筑等。

自然图片的特点是无限远点光源，对应的楔形分析界面需要延伸到无限远处，才能看到期望的楔形交集。

2)室内光源对应的场景：针对室内场景，选择比较空旷的教室，在教室中搭建合适的`平台包含桌布背景、作为点光源的局部光源、图片中投影的物体等。按照相应的顺序将物品摆放整齐，选择尽量没有遮挡的一个角度放置点光源。注意在拍摄时应关闭闪光灯。局部点光源的成像特点是局部纹理特性比较明显，形成的楔形在有限的界面上就能获得很好的交集。

3)计算机合成的图片：这类图片按照真实图像中光源产生阴影和纹理的特性进行模仿，合成的图像中光学特性比较明显。图像物体上的边界、颜色、对比度等特性明显与自然图像不同，基本没有物体之间的干扰，而且用肉眼很明显的识别出这类图片。这类图像有两种作用：

一种是作为被篡改的图像放入到图片库中进行检测，验证算法的正确性;另一种是用来描述算法的分析过程，因为在合成的过程中需要按照已知的光学特性进行操作，基本符合算法的分析需求。

4)互联网搜索：网络上存在很多有用的信息，特别是作为信息载体的数字图像。‘通过有效的检索方式，从互联网上筛选出带有明显光照信息的数字图像，同时，这些数字图像带有共同的特征：明显的局部光源或者无限光源的光照信息;包含较为规则的物体，方便提供明显的特征点;数字图像包含的场景信息比较丰富，对应物体的阴影和纹理信息比较复杂。这类数字图像的有优点是丰富多样，主要用来验证本文算法的检测率和稳定性。

总结。

本文以光照条件为出发点，对具有较好光照环境下的图片进行了图像的真伪鉴别研究，主要研究对象是基于单光源照射的图像。在无限远点光源和局部点光源照射下形成的图像，其光学特性比较明显，在分析图像的过程中没有明显的噪声干扰(噪声来源于拍摄场景中其他光源产生的光线在物体上产生的干扰)。

主要工作为：

(1)总结数字图像取证技术的研究背景和国内外研究现状，以及今后发展的方向。阐述了目前比较常见的图像篡改方法，以及用于鉴别图像真实性的图像检测技术。详细介绍了基于光学特性的数字图像取证技术的研究内容，着重分析了纹理信息在特征提取中的理论基础和采集方法。

(2)对光照条件所涉及的光照方向、阴影信息、纹理特性进行了阐述并分别对现有光照方向和阴影分析的估计方法进行了说明。着重阴影信息的分析原理，引入了特征点的选取流程，使得改进的算法具有更高的适用性。

(3)在独立分析各个影响因素之后，通过随机获取图像中相应参数的数据，导入到数据分析软件，获得各个影响因子的相互关系，从中选择影响系数最大的几个参数。引入纹理的参数，对楔形参数的取值范围加以限制，使得改进的算法具有更高的正确检测率。

(4)在图像库中选择若干图像，通过matlaba对图像进行软件仿真，按照文章中给出的分析步骤进行分析，得到判断结果，并与之前的算法分析结果进行比较，算法的正确检测率已经稳定在85.6%。

参考文献(略)。

《数字图像处理》教学大纲最终定稿

电子信息工程专业（本科）。

课程编号：（）。

课程名称：数字图像处理参考学时：42其中实验或上机学时：10说明部分。

1．课程的地位、性质和任务。

数字图像处理是一门迅速发展的新兴学科，发展的历史并不长。由于图像是视觉的基础，而视觉又是人类重要的感知手段，故数字图像成为心理学、生理学、计算机科学等诸多方面学者研究视觉感知的有效工具。随着计算机的发展，以及应用领域的不断加深和扩展，数字图像处理技术已取得长足的进展，出现了许多有关的新理论、新方法、新算法、新手段和新设备，并在军事公安、航空、航天、遥感、医学、通信、自控、天气预报以及教育、娱乐、管理等方面得到广泛的应用。所以，数字图像处理是一门实用的学科，已成为电子信息、计算机科学及其相关专业的一个热门研究课题，相应《图像处理技术》也是一门重要的课程，是一门多学科交叉、理论性和实践性都很强的综合性课程。本课程是电子信息工程专业的专业课。

教学内容：数字图像处理是计算机和电子学科的重要组成部分，是模式识别和人工智能理论的的中心研究内容。主要教学内容包括：（1）数字图像处理的基本概念，包括数字图像格式，数字图像显示，灰度直方图，点运算，代数运算和几何运算等概念。（2）介绍二维富氏变换离散余弦变换，离散图像变换和小波变换的基本原理与方法。（3）重点介绍图像的增强方法，包括空间域方法和变换域方法。（4）图像恢复和重建基本原理与方法。（5）图像压缩编码的基本原理与方法以及一些国际标准。（6）图像的分析和模式识别基本原理。

教学要求：本课程的目的是使学生掌握数字图像处理的基本概念，熟练使用分析数字图像处理编程的基本工具，了解数字图像处理的发展和应用以及当前国际国内研究的热点和重要成果及其工程应用前景。

1、了解图像处理的概念及图像处理系统组成。

2、理解视觉成像原理、视觉特性及彩色模型。

3、深刻理解图像的采样和量化方法。

4、掌握图像变换，包括傅里叶变换、沃尔什变换、哈达码变换、离散余弦变换及霍特林1变换等的原理及性质。

5、理解各种图像增加方法，特别是要求掌握空域图像平滑及图像锐化的各种方法。

6、深刻理解图像退化的模型，理解常用的几种图像恢复的方法。

7、深刻理解编码概念及其基本原理，掌握统计编码、预测编码、变换编码的原理及方法，了解部份国际编码标准。

8、了解图像分割的概念，了解串并行边界技术及串并行区域技术。

9、掌握数字图像处理中最基本、最广泛应用的概念、原理、理论和算法以及基本技术和方法；着重培养学生对数字图像处理的分析能力，能熟练用matlab编程，实现对图像进行处理。

4.教学重点、难点教学重点：

数字图像增强，图像复原和重建，图像分析以及图像编码。教学难点：

图像处理中涉及到的数学知识以及图像处理的编程实现。5．教学方法及教学手段。

课堂讲课为主，实验课和习题讲解课为辅。6．教材及主要参考书教材：

章毓晋编著，图象处理和分析，北京：清华大学出版社，1999参考书：

考核形式：考试（笔试）；教学环境：课堂总学时数：42其中实验或上机学时：10。

二、正文部分。

一、教学要求。

了解：数字图像处理研究对象、目的、发展简史与研究现状；理解图像系统和视觉系统的概念。

掌握：图像的抽样和量化基本理论。

二、教学内容。

知识要点：数字图像处理的主要应用领域与发展动向第三节图像系统和视觉系统。

知识要点：图像处理系统常用的输入设备，图像处理系统输出设备第五节图像的抽样和量化知识要点：图像取样，图像量化。

三、本章学时数。

2学时。

第二章：图像处理中的正交变换。

一、教学要求。

了解：小波变换及其概念；了解沃尔什变换及其概念；

掌握：傅立叶变换与二维离散傅立叶变换，快速傅立叶变换，离散余弦变换定义及特性。

二、教学内容。

第一节傅立叶变换以及二维傅立叶变换。

知识要点：傅立叶变换以及二维离散傅立叶变换，快速傅立叶变换。第二节离散余弦变换。

知识要点：小波变换概述，时－频分析，小波包。

三、本章学时数。

4学时。

第三章：图像增强。

一、教学要求。

了解：伪色彩增强。

掌握：直方图修正技术，图像平滑，图像锐化，频率域增强处理。

二、教学内容。

第一节直方图修正技术。

知识要点：噪声消除法，邻域平均法，梯度倒数加权法，多图像平均。第三节图像锐化。

知识要点：梯度法，laplacian算子，掩模匹配法。第四节频域增强。

知识要点：低通滤波法，高通滤波法，同态滤波。

三、本章学时数。

6学时。

第四章：图像恢复。

一、教学要求。

了解：盲目图像复原和递归图像复原技术；最小二乘滤波原理。

掌握：图像退化模型和恢复的代数方法，逆滤波的基本原理，中值滤波和加权中值滤波。

二、教学内容。

第一节退化模型。

知识要点：非约束复原，约束复原，逆滤波基本原理。第三节最小二乘方滤波。

知识要点：中值滤波和，加权中值滤波。第五节其他空间复原技术。

知识要点：几何畸变校正，盲目图像复原，递归图像复原技术。

三、本章学时数。

6学时。

第五章：图像重建。

一、教学要求。

了解：代数方法重建；卷积方法重建；掌握：图像傅立叶方法重建。

二、教学内容。

第一节傅立叶方法重建知识要点：傅立叶方法重建。第二节卷积方法重建知识要点：卷积方法重建。第三节代数方法重建知识要点：代数方法重建。

三、本章学时数。

4学时。

第六章：图像编码。

一、教学要求。

了解图像编码的国际标准。理解利用信息理论编码的基础。

掌握pcm编码，统计编码和预测编码的基本理论。

二、教学内容。

知识要点：h.261编码标准与解码原理。

三、本章学时数。

6学时。

第七章：图像分析。

一、教学要求。

了解：图像获取、处理、识别三大主干系统的结构原理和设计理论及方法，图像的描绘。掌握：图像的分割，图像的特征提取。

二、教学内容。

第一节图像的分割。

知识要点：区域描绘，关系描绘，hough变换。第三节图像处理与模式识别。

知识要点：模式识别概述，特征选择，模式识别的几种应用。

三、本章学时数。

4学时。

执笔人：

胡学友。

教研室：

电子信息教研室。

系主任审核签名：

2005.7。

数字图像处理实验报告

实验目的：本实验内容旨在让学生通过用vc等高级语言编写数字图像处理的一些基本算法程序，来巩固和掌握图像处理技术的基本技能，提高实际动手能力，并通过实际编程了解图像处理软件的实现的基本原理。为学生进一步学习数字摄影测量、遥感和地理信息系统等专业课程以及应用图像处理解决实际问题奠定基础。

二、实验原理和方法。

(1)raw格式到bmp格式的转换：

raw格式：raw格式文件是按照数字图像组成的二维矩阵，将像素按行列号顺序存储在文件中。这种文件只含有图像像素数据，不含有信息头，因此，在读图像时，需要根据文件大小，计算图像所包含的行列号，或者需要事先知道图像大小(矩阵大小)。raw文件按图像上行到下行、左列到右列顺序存储。

bmp格式：bmp文件数据区按图像上下行到上行、左列列到右列顺序存储到数据区。bmp文件由文件头、信息头、颜色表、数据区四个部分组成。

做raw格式文件到bmp格式文件的转化，先要为bmp格式文件申请四部分的内存：文件头，位图信息头，颜色表，图象数据，然后根据输入值以及raw文件信息，bmp格式文件信息计算出这几部分的值，赋给他们，写到bmp文件中去。

(2)灰度图象的线性拉伸：

灰度变化是点运算，将原图象的每个像素的灰度值改成线性变化之后的灰度即可。

灰度的线性变换就是指图像的中所有点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换。灰度变换方程如下：

该方程为线性方程。式中参数为输入图像的像素的灰度值，参数为输出图像的。

灰度值。

设原图象的灰度范围为[a,b],变化之后的范围为[a’,b’]，则：

fa=(b’-a’)/(b-a)。

fb=-(b’-a’)/(b-a)*a+a’。

如果算出来的值大于255，则让它等于255，小于0则让其等于0。

(3)局部处理(3*3高通滤波，3*3低通滤波)：

局部处理在处理某一像素时，利用与该像素相邻的一组像素，经过某种变换得到处理后图像中某一点的像素值。目标像素的邻域一般是由像素组成的二维矩阵，该矩阵的大小为奇数，目标像素位于该矩阵的中央，即目标像素就是区域的中心像素。经过处理后，目标像素的值为经过特定算法计算后所得的结果。

实际上都是利用卷积来实现的，卷积往往用一个矩阵表示，将矩阵的中心对齐某个像素，矩阵中的值乘到相应的像素中去，然后将所有乘积加起来就得到中心像素的灰度值。边界像素不做处理，仍为原来的灰度值。求出的像素灰度值若超过[0~255]，则向离其最近的属于该范围的像素值靠拢。

3*3低通滤波的算子见表1。

3*3高通滤波的算子见表2。

表格1。

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表格2。

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(4)图象几何处理(图象平移，图象缩放)：

对于图像平移来说，若平移量是(tx，ty)，像素在原图像中的坐标为(x0，y0)，则变化后的坐标为(x1，y1)，x1=x0+tx，y1=y0+ty。平移只需改变像素的灰度值，不必改变位图信息头和调色板内容。

对于图像缩放，假设放大因子为ratio，缩放的变换矩阵为：

图像信息头中新图像的宽度和高度都变为原来宽度和高度分别与水平垂直比例的乘积，图像大小变为新宽度(变为4的整数倍)与新高度的乘积。

(5)灰度图象中值滤波：

中值滤波也属于局部处理的一种，将窗口中的各个像素排序之后排序，取中值赋给模板中心的像素，所以窗口中个数一般是基数。

我用的中值滤波窗口是十字丝的9个数的窗口。

(6)灰度图象边缘检测：

边缘检测有三种算子：roberts，prewit，sobel。三种算子都是做一阶差分的，通过算子算出各个像素的梯度值，将水平梯度的绝对值和垂直梯度的绝对值相加，若此梯度值大于某个阈值，则将其灰度值赋为255，否则赋为0。

(7)图象旋转：

图像旋转一般是以图像中心为中心顺时针旋转，利用图像的四个角点求出图像旋转后的大小。

先计算以图像中心为原点坐标系下原图像四个角点的坐标值，按照旋转矩阵计算其旋转之后的坐标值，根据四个角点的新坐标值计算出最大宽度和高度作为新图像的宽度和高度值，按照计算值修改位图信息头，申请一块新内存，存储旋转后图像的灰度值。

旋转矩阵如下：

同样要求各个像素在原图像中的坐标，先将新图像的坐标系平移到图像中心，做逆时针旋转，然后再平移到屏幕左上角，然后将原图像对应坐标的值赋给新图像。

(8)图象二值化：

判断分析法：假定图像的灰度区间为[0，l-1]，则选择一阈值t将图像的像素分为两组。

为最大值所对应的t，就是所求判断分析法的分割阈值。

搜寻到阈值之后，灰度值小于阈值的像素赋0，其他的赋1，修改文件信息头，调色板，申请新内存。

(9)图象直方图：

统计各灰度值出现的频数，以及像素的总个数，用频数除以总个数作为频率，以灰度值作为横坐标，频率作为纵坐标绘图。

三、实验过程和步骤。

首先要建立一个基于mfc的多文档工程，将视图基类改为滚动视图，以自己的学号命名。

我用的是书上给的cdib类，类里面有获取bmp宽度，高度的函数，有指向位图信息头的指针，指向图象数据的指针，因此我在文档类(doc类)里定义了一个cdib类的对象，打开以及保存文件的时候利用这个对象去调用cdib里读取与存储文件的函数，并且可以利用这个对象的两个指针对打开的图象进行各种操作。

格式到bmp格式的转换：

首先建立一个rawtobmp的对话框，在上面加上四个编辑框(一个输入打开文件的路径一个输入保存文件的路径，另两个)，两个按钮，以及默认的确认，取消按钮。利用类向导插入此对话框类，并且为前两个编辑框定义cstring的两个变量，用来存储打开与保存文件的路径。同时为两个浏览按钮添加消息响应函数，在消息函数里创建cfiledialog对象，利用此对象的函数将两个路径值赋给前两个编辑框的成员变量。再为ok键添加消息响应函数，分别定义bmp格式文件前三部分数据变量，计算出各变量的值，并且利用一个cfile对象获取raw图象的数据，利用另一个cfile对象将数据存储到所输入的路径的文件中去，cfile对象的read函数会自动创建一个文件。

然后在菜单上新建一个菜单，为菜单添加消息响应函数，在其消息响应函数里创建rowtobmp对话框。这样点击菜单后就会弹出一个对话框，按确定键之后就可以读取raw文件并且存储bmp文件，完成整个消息循环。

2.灰度图象的线性拉伸：

向图像数据部分的指针m_dib.m_pbits，在数组中查出每个像素变化后的灰度值，并将此值赋给指针m_pbits指向的内存。刷新视图。

然后在菜单中加上线性拉伸的菜单，为该菜单的id添加消息响应函数，在该函数中创建对话框，并调用文档类线性拉伸的函数，将对话框的两个成员变量传给此函数。

3.局部处理：

在文档类里添加低通滤波和高通滤波的成员函数，在函数中使用m_dib对象中指向图像数据部分的指针m_pbits，首先申请一个新内存，将原来图像的灰度值存储起来，然后定义9个byte类型的指针，利用双重嵌套循环，在循环中每次用这9个指针指向复制图像对应模板中的9个数，然后按照模板中的数值计算出中心像素的灰度值，判断是否超过范围，如果超过范围则做相应的处理，否则将此值直接赋给m_pbits中对应的中心像素。循环之后刷新视图。

添加局部处理的菜单，为菜单设置消息响应函数，在菜单消息响应函数中调用文档类的函数，完成对m_dib的处理。

4.图像几何变换：

建立平移对话框，定义两个成员变量，分别存储输入的水平位移和垂直位移。

在文档类里添加平移函数，申请一块新内存复制原图像的信息，在函数中将。

外层循环变量i视为纵坐标，内层循环变量j视为横坐标，通过双重循环，对每个像素，求出其在原图像中的坐标(i0，j0)，将复制图像中的对应(i0，j0)的像素灰度值赋给m_dib.m_pbits指针中的图像。如果在原图像中找不到该像素，置为背景色。刷新视图。

在菜单中添加图像平移菜单，并为该菜单添加消息响应函数，在此函数中创建平移对话框，调用文档类的平移函数，将对话框的成员变量传入该函数。

建立缩放对话框类，为此类定义两个成员变量，存储输入的水平缩放因子和垂直缩放因子。

再在文档类中添加缩放函数，利用m_dib.m_pbmi(指向位图信息头的指针)，修改位图信息头中的宽度，高度，图像大小。计算出新图像的大小，申请一块新内存存储新图像，同平移函数一样，计算出每个像素在原图像中的坐标，i0=i/pratio,j0=j/vratio,pratio与vratio分别为水平缩放因子和垂直缩放因子。将原图像中对应坐标的灰度值赋给新内存，然后将m_dib.m_pbit指向新内存，刷新视图。

5.中值滤波：

在文档类中添加两个成员函数。一个用来把传入的指针里的内容排序，一个用来做中值滤波。也要申请一块新内存来复制原图像的信息，双重嵌套循环，边界像素不处理，对每个像素，使用一个大小为9个字节的数组来存放复制图像窗口中各像素值，然后将数组首地址传入排序的函数中，将中间的值赋给当前图像窗口中心的像素。排序函数我用的是快速排序法。

在菜单中添加中值滤波菜单项，为其添加消息响应函数，调用文档类的中值滤波函数。

6.边缘检测：

在文档类中定义三个函数，分别为roberts，prewit，sobel算子处理函数，处理时，先申请新内存复制原来图像信息，边界像素不作处理，对每个像素值，求出其在复制图像中的梯度，判断，若梯度值大于150(这个是我自己定的)，则将灰度值赋为255，否则置零。

菜单中添加边缘检测菜单，置属性为pop—up，添加三个下一级菜单，分别为roberts，prewit，sobel，各个菜单的消息响应函数中调用文档类中各自的处理函数。

7.图像旋转：

创建一个对话框输入旋转角度，在文档类中添加成员函数。

先将角度化为弧度值。

计算原图像四个角点的坐标，以及新图像四个角点的坐标。

根据新图像四个角点的坐标，取对角线上两个点横坐标差值较大值作为宽度，纵坐标差值较大值作为高度。

根据计算出来的高度和宽度修改文件信息头，并且申请内存存储新图像。

计算每点的像素在原来图像中的坐标从而获取其灰度值，写入新内存。

将m_dib.m_pbits指向该新内存。刷新视图。

添加图像旋转菜单，在菜单响应函数中创建对话框，调用文档类中旋转函数，将对话框中获取的角度传给旋转函数。

8.图像二值化：

在文档类添加一个成员函数，根据传人的图像和阈值返回组间方差和组内方差的比值。

再添加一个成员函数，进行二值化。

在函数中：

计算新bmp文件的大小，申请一块新内存，存储新的整个bmp文件的信息，将位图信息头中bibitcount置为1，调色板数组只有两个两个元素，下标为0的三个灰度值都为0，下标为1的三个灰度值为255。

从最大灰度值到最小灰度值之间搜寻上述函数返回值最大的值，作为阈值。

对每个像素，若其原来灰度值小于阈值，赋1，否则赋0。

将m_dib,m_pbits指向新内存的图像数据部分，m_dib.m_pbmi指向位图信息头。

9.图像直方图：

为文档类添加一个int型指针成员变量m_pgray，在构造函数中将该指针赋空，在文档类中定义了一个函数，统计各个灰度值出现的频数，申请一个内存，存储在这个内存中，并将m_pgray指向它。

创建一个画直方图的对话框，添加picture控件，在控件里调用文档类成员变量，画直方图。添加一个滚动条，用来确定阈值，为滚动条添加消息响应函数，按照滚动条的值进行二值化。

在菜单中添加直方图菜单，添加消息响应函数，在响应函数中创建直方图对话框对象。

最后，因为我开始做工程的时候没有把菜单设计好，做得有点乱，所以，我又在view里添加wm_contextmenu消息响应函数，在函数体内用cmenu类来实现弹出菜单。

四、结果分析与评价。

(1)raw格式到bmp格式的转换：效果见图1。

图表1。

老师说在转化的时候后面用一个循环会降低效率，但是实际上只要宽度是4的整数倍，后面的循环就不会做了。所以这个算法效率我觉得还行吧。

(2)线性变化：输入线性变化范围10~20，效果见图2。

图表2。

用了线性查找表之后，这个算法的效率应该会高很多，但是我的算法里是线性表从0~255都有变化之后的值，实际上，如果图片的灰度范围小一些的话，做了很多无用的计算，而且前面已经搜寻过原图像的最大最小灰度值了，所以线性表的生成循环可以只从最小灰度做到最大灰度。另外，我设计的算法里，如果最大值和最小值输反了的话，程序会自动交换他们的值，做这个可能就会多算一些东西了。

(3)低通滤波：效果见图3。

图表3。

取的是8邻域内的平均值，效果不是很好。

高通滤波：效果见图4。

图表4。

基本上我觉得边缘还是有突出了吧。

中值滤波：效果见图5。

图表5。

这个中值滤波的效果我还是比较满意的，因为排序所以要调用其他函数，我用了快速排序，而且用的是9个数的十字丝窗口，所以速度要比25个数的窗口快一些。平滑的效果出来还可以。

(4)边缘检测：

roberts算子：效果见图6。

图表6。

prewit算子：效果见图7。

图表7。

sobel算子：效果见图8。

图表8。

由于prewit算子和sobel算子都用了8个数去做，所以效果要好一些，相比之下，sobel算子对这幅图又要效果好些，应该是对4邻域赋予了更大权的缘故。但是后两种算法计算量也要大一些。

(5)图像平移：效果见图9。

图表9。

这个图像平移量比较大，所以被裁切的也显得不真实了。主要是因为我的图像大小和坐标都没有变化，所以只在原来的图像坐标范围内显示平移后的图像，实际上，我既可以改变图像的大小，并且为了节省计算，可以让循环变量i和j从一个新的值开始做计算，前面的全都赋背景色。

图像缩放：水平比例0.4，垂直比例0.5，效果见图10。

图表10。

在此基础上旋转：效果见图11。

图表11。

这几种算法主要的计算量都在for循环内，所以要想优化算法的话，必须简化循环里的计算。不过我的想法差不多跟书上的差不多，还没有什么优化。也许，这种优化的算法需要看很多别人做的好程序才能慢慢自己学会吧。

(6)二值化(判断分析法)：效果见图12。

图表12。

实际上，我用直方图看的最佳阈值应该在100多左右，而我做的程序阈值好像偏小一些，所以效果不太好，我计算组间方差和组内方差的时候调用了一个函数专门求阈值，可能这里的计算还是有一点问题。而且在我的函数里，要256次调用这个函数，又因为计算机是按字节处理数据的，因此写图像数据的时候要用每8个写到一个数组中，然后通过计算得到字节类型的值，这些都使得我的算法效率比较低，最后一个问题，我觉得如果使用位运算会快一些，但是前面的问题还没有想到比较好的解决方法。

(7)直方图：效果见图13。

这个图像255的像素太多，如果我没算错的话，量化应该不是很好吧。

图表13。

五、实验总结与体会。

这次实验学到最大的东西，是自己总算有mfc编程的概念了，虽然自己vc++考试的分数还不错，但是里面的很多东西，不通过自己的编程时绝对不能真正理解。比如说封装性，这次用cdib的方便，很好地利用了类的封装性。另外，比如mfc是基于消息响应机制的，这就决定了，要利用鼠标或者菜单响应函数去实现功能，而用c语言编写程序的时候，完全是按主函数的线程来的。

另外，我也学会了调试的真正含义。以前都只知道那几个按键是做什么用的，调试的真正目的，是根据自己的算法来检验程序计算的各个值是否符合，从而可以很快速方便地查到自己的错误。

自学也是很重要的一方面。实际上，在现在来说，用msdn也不是很难的事了，我们不应该被英文打到，而且现在，随着对一些专有名词熟悉了之后，看msdn也容易一些了，万一不懂的函数，也可以利用网络查到很多函数功能用法的解释。

刚开始的时候做的是位图的读取和显示，实在是不知从哪里做起，所以就照着实验书上敲了前面的部分，但是慢慢地也看懂了代码的意思。所以后来的基本上都是自己做的了，但是算法还是基本上和书上差不多。不过自己编的时候还是有很多细节的部分没有注意到，比如说，强制数据类型转换，我自己编的时候没有注意这个问题，结果出了很多错，有些事由于函数调用引起的，有些是由于不等号两边数据的匹配问题，还有的是由于指针的移动，直到这个时候，才真正明白实验书上程序为什么那么多强制类型转换，虽然书上很多东西不是尽善尽美，但是对于我这种刚开始学会编程的人还是有很多可以学习的地方的。

如老师所说，算法的效率是很重要的。要提高算法的效率，一个是要简化计算(不得不说，这需要数学基础)，另外一个就是要避免许多重复的计算。在参考书上的程序里，很多时候，为了避免这种重复的计算(在循环中表现尤其明显)，会把某些数当常数算出来，只要后来加上这个常数就可以，这样，效率高很多。

另外，对许多出错的情况，我的程序里也没有做好。比如，如果打开的不是8位图像，我的程序不会提示错误，正常结束，而可能做错，所以，这也是我应该向别人程序学习的地方。

最后一个，自己菜单的布局也是很乱的。要从一开始就布局好。

《数字图像处理》课程学习心得

在这一学期，我选修了《数字图像处理基础》这门课程，同时，老师还讲授了一些视频处理的知识。在这里，梳理一下这学期学到的知识，并提出一些我对这门课程的建议。

图像处理是指对图像信息进行加工，从而满足人类的心理、视觉或者应用的需求的一种行为。图像处理方法一般有数字法和光学法两种，其中数字法的优势很明显，已经被应用到了很多领域中，相信随着科学技术的发展，其应用空间将会更加广泛。数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。数字图像处理是从20世纪60年代以来随着计算机技术和vlsl的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新兴技术领域。数字图像处理技术其实就是利用各种数字硬件与计算机，对图像信息通过转换而得到的电信号进行相应的数学运算，例如图像去噪、图像分割、提取特征、图像增强、图像复原等，以便提高图像的实用性。其特点是处理精度比较高，并且能够对处理软件进行改进来优化处理效果，操作比较方便，但是由于数字图像需要处理的数据量一般很大，因此处理速度有待提高。目前，随着计算机技术的不断发展，计算机的运算速度得到了很大程度的提高。在短短的历史中，它却广泛应用于几乎所有与成像有关的领域，在理论上和实际应用上都取得了巨大的成就。

由于数字图像处理的方便性和灵活性，因此数字图像处理技术已经成为了图像处理领域中的主流。数字图像处理技术主要涉及到的关键技术有：图像的采集与数字化、图像的编码、图像的增强、图像恢复、图像分割、图像分析等。

图像的采集与数字化：就是通过量化和取样将一个自然图像转换为计算机能够处理的数字形式。

图像编码：图像编码的目的主要是来压缩图像的信息量，以便能够满足存储和传输的要求。

图像的增强：图像的增强其主要目的是使图像变得清晰或者将其变换为机器能够很容易分析的形式，图像增强方法一般有：直方图处理、灰度等级、伪彩色处理、边缘锐化、干扰抵制。

图像的恢复：图像恢复的目的是减少或除去在获得图像的过程中因为各种原因而产生的退化，可能是由于光学系统的离焦或像差、被摄物与摄像系统两者之间的相对运动、光学或电子系统的噪声与介于被摄像物跟摄像系统之间的大气湍流等等。

图像的分割：图像分割是将图像划分为一些互相不重叠的区域，其中每一个区域都是像素的一个连续集，通常采用区域法或者寻求区域边界的境界法。

图像分析：图像分析是指从图像中抽取某些有用的信息、数据或度量，其目的主要是想得到某种数值结果。图像分析的内容跟人工智能、模式识别的研究领域有一定的交叉。

2、数字图像处理的特点数字图像处理的特点主要表现在以下几个方面：

1)数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大。因此对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。

2)数字图像处理占用的频带较宽。与语言信息相比，占用的频带要大几个数量级。所以在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上技术难度较大，成本亦高。这就对频带压缩技术提出了更高的要求。

3)数字图像中各个像素不是独立的，其相关性大。在图像画面上，经常有很多像素有相同或接近的灰度。所以，图像处理中信息压缩的潜力很大。

4)数字图像处理后的图像受人的因素影响较大，因为图像一般是给人观察和评价的。

1)再现性好。数字图像处理与模拟图像处理的根本不同在于它不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化。只要图像在数字化时准确地表现了原稿，那么数字图像处理过程始终能保持图像的再现。

2)处理精度高。将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，主要取决于图像数字化设备的能力。

3)适用面宽。图像可以来自多种信息源，它们可以是可见光图像，也可以是不可见的波谱图像。只要针对不同的图像信息源，采取相应的图像信息采集措施，图像的数字处理方法适用于任何一种图像。

4)灵活性高。图像处理大体上可分为图像的像质改善、图像分析和图像重建三大部分，每一部分均包含丰富的内容。

图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面，随着人类活动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随之不断扩大。

航天和航空技术：在飞机遥感和卫星遥感技术中用配备有高级计算机的图像处理系统来判读分析，既节省人力又加快了速度，还可以从照片中提取人工所不能发现的大量有用情报。

生物医学工程：除了ct技术之外，还有对医用显微图像的处理分析，如红细胞、白细胞分类，染色体分析，癌细胞识别等。

通信工程：当前通信的主要发展方向是声音、文字、图像和数据结合的多媒体通信。在一定意义上讲，编码压缩是这些技术成败的关键。除了已应用较广泛的熵编码、dpcm编码、变换编码外，目前国内外正在大力开发研究新的编码方法，如分行编码、自适应网络编码、小波变换图像压缩编码等。

工业和工程领域：图像处理技术有着广泛的应用，如自动装配线中检测零件的质量并对零件进行分类，印刷电路板疵病检查，弹性力学照片的应力分析，流体力学图片的阻力和升力分析，邮政信件的自动分拣，在一些有毒、放射性环境内识别工件及物体的形状和排列状态，先进的设计和制造技术中采用工业视觉等等。

军事方面：图像处理和识别主要用于导弹的精确末制导，各种侦察照片的判读，具有图像传输、存储和显示的军事自动化指挥系统，飞机、坦克和军舰模拟训练系统等;公安业务图片的判读分析，指纹识别，人脸鉴别，不完整图片的复原，以及交通监控、事故分析等。

文化艺术：电视画面的数字编辑、动画的制作、电子图像游戏、纺织工艺品设计、服装设计与制作、发型设计、文物资料照片的复制和修复、运动员动作分析和评分等等。

视频和多媒体系统：电视制作系统广泛使用的图像处理、变换、合成，多媒体系统中静止图像和动态图像的采集、压缩、处理、存贮和传输等。

电子商务：图像处理技术在电子商务中也大有可为，如身份认证、产品防伪、水印技术等。

在这门课程的最后，代课老师给我们讲授了数字视频处理，让我们了解到数字视频就是以数字形式记录的视频，和模拟视频相对的。数字视频有不同的产生方式，存储方式和播出方式。比如通过数字摄像机直接产生数字视频信号，存储在数字带，p2卡，蓝光盘或者磁盘上，从而得到不同格式的数字视频。然后通过pc，特定的播放器等播放出来。了解了数字视频发展过程和视频压缩的概念和分类等。

我们这门课程主要是上理论课，其中有很复杂的数学原理，专业术语多，基础知识要求高，理解起来有些困难。当初选择这门课是希望能有一些具体软件的教学。就我了解，视频处理的软件有maya、premiere、绘声绘影、windows自带的movemaker;处理数字图像的软件主要有matlab、photoshop、imagej(java图像处理程序)。其中，matlab和ps很具有教学性，这两个软件也运用的很广。

matlab全称是matrixlaboratory(矩阵实验室)，一开始它是一种专门用于矩阵数值计算的软件，从这一点上也可以看出，它在矩阵运算上有自己独特的特点。实际运用中matlab中的绝大多数的运算都是通过矩阵这一形式进行的，这一特点决定了matlab在处理数字图像上的独特优势。理论上讲，图像是一种二维的连续函数，然而计算机对图像进行数字处理时，首先必须对其在空间和亮度上进行数字化，这就是图像的采样和量化的过程。

photoshop是adobe公司旗下最为出名的图像处理软件之一，集图像扫描、编辑修改、图像制作、广告创意，图像输入与输出于一体的图形图像处理软件，深受广大平面设计人员和电脑美术爱好者的喜爱。

如果能理论和实践相结合，相信我们会把数字图像处理理解的跟透彻，同时也锻炼了大家的动手能力。希望老师能考虑我的这点建议，多开设实际动手的课程。

智能科学与技术专业数字图像处理课程教学实践的探讨

“智能科学与技术”是一个多学科交叉的工科专业,而南开大学则是一所以文理为主的'综合性大学.本文根据“智能科学与技术”专业本身的特点以及南开大学自身的具体情况,来探索该专业的课程设置和教学计划,提出了一种能够充分发挥南开大学理科优势和在机器人等智能系统上的研究经验,并且带有显著工程科学特色的学科建设方法和本科培养模式.在此基础上,还重点控讨了南开大学“智能科学与技术”实验环境的建设方案.

作者：方勇纯刘景泰作者单位：南开大学,信息学院,天津,300071刊名：计算机教育英文刊名：computereducation年，卷(期)：“”(11)分类号：g642关键词：智能科学与技术综合性大学机器人

数字图像处理实验报告

数字图像处理的信息源基本是二维数据，处理信息量较大。对计算机运算速度、存储空间等要求高。

数字图像处理的传输频带要求高。与语音信息相比，传输占用的频带要高几千倍。所以，就对图像压缩技术形成了有效的研究需求。

数字图像中每一个像素并非独立的，相互关联性较高。很多相邻像素之间有相同或相近的数值。

所以，图像处理技术中数据压缩的可能性较高。

由于图像是视觉三维意识的二维映射。因此，计算机要识别和处理三维形态就要进行适当的模糊处理或附加量的匹配。

处理后的数字图像是形成人为视觉理解和应用评估的依据，因此处理结果必然受到人为的意识形态的影响。所以，在计算机视觉研究中，人为的感知机理必然对计算机视觉的研究产生影响。

由于在图像处理中，像素阵列很大，在空间域中涉及计算量对计算机硬件的要求非常高，所以，必须引入图像的函数变换进行计算简化。利用函数变换的间接处理方法，如傅里叶变换、离散余弦变换、walsh变换等，不但可以降低计算强度，而且可以得到高效的计算。

图像的像素矩阵编码压缩技术可以降低定义图像数据的比特数量，并减少图像处理和传输时间，进而节省存储空间。

图像的增强处理过程中不涉及图像质量降低的主要成因，目的是要突出图像矩阵中敏感的像素群。图像的复原处理需要对图像质量降低的主要成因进行调查，进而采取相应滤波处理技术，复原和重构原有的像素矩阵。

图像分割处理是数字图像处理中的关键处理手段之一。是将图像中敏感的主要像素群作为主要处理对象，包括区域特征、边缘特征等，是对敏感像素群进行识别、理解和分析的基础数据特征。

作为最简单的.二值图像可采用其几何特性识别物体的特性，一般图像的理解方法采用二维形状理解，它有边界理解和区域理解两类方法。对于三维物体理解，有体积理解、表面理解、圆柱体的广义理解等。

图像识别处理基本采用传统的模式识别方式，有统计模式识别和结构模式识别两种，随着研究广泛进行，人工神经网络模式识别和模糊模式识别也得到不同程度的重视，进行广泛研究。

数字图像处理技术与模拟图像处理技术在基本原理上的差异之处，是数字化处理技术不可能在图像的传输、存储或复制等操作处理过程中，使图像质量有所降低。图像在数字化过程中精确地再现了原模拟图像，则在数字图像处理过程中就能够确保无损于图像的各项数字化指标。

依据现有的数字化技术，在图像数字化设备的性能满足要求的情况下，完全可以数字化模拟图像成为目标精度的二维数组。目前的数字化扫描仪能够将各个像素的灰度等级量化处理为48位甚至更高，这就说明数字化图像的精度可以满足几乎所有的应用需求。对于数字化处理设备来说，无论二位数组的规模，也不考虑像素的量化位数，处理过程基本是相同的。从原理的角度来看，无论图像的量化精度达到什么程度，在技术上都是可以完成的，只需要在处理修改过程中的数组技术参数。而在图像的模拟量化处理过程中，要想把量化处理精度提升，就需要采用非常高等级的硬件设备或大规模提升处理装置的技术参数等级，从技术经济方面考虑，是非常不合理的。

图像的信息来源是多样化的，一般情况下是可见光的感光图像，也可以是不可见光的波谱图形图像。从图像映射物体感官的角度，微观至电子显微镜采集的图像，宏观至大规模空天望远镜采集的图像。

不同信息来源的图像转换为数字化编码后，都可以表示为二维数组的灰度级图像，进而完成数字化处理过程。对于图像的不同信息来源，使用对应的图像信息量化技术，图像的数字化处理技术可以用于任何一类图像。

图像数字化处理技术基本上可以归类为图像的质感提升、像素分析和区域重构等手段。因为图像的模拟技术处理从数学上分析只可以进行线性分析，就局限了模拟图像处理技术可以完成的工作需求。

数字图像处理技术的方法及发展方向论文

在水利水电工程施工中，如何有效且科学的对不良地基进行处理，加强工程施工质量管理与控制，是水利水电工程建设相关人员所面临的一项重要问题。当前我国水利水电工程中常见的不良地基主要包括淤泥质软土、深覆盖层、强透水层等，大多通过改善地基应力和变形条件、增大接触面积等方式，对不良地基进行处理，并对软弱夹层基础地质进行科学化调整，以加强水利水电工程施工质量管理与控制。

1水利水电工程施工中不良地基处理方法。

1.1排水固结法。在水利水电工程施工中，排水系统和加压系统是排水固结法的主要两种组成方式，在饱和软粘土地基中具有良好的适应性。应当注意的是此种方法在实际应用之前，应当充分做好预压工作，运用真空预压法和井点降水法等进行加固处理，保证不良地基处理效果满足水利水电工程建设的基本要求。1.2置换法。所谓置换法，就是在短时间内清除表层不良地基，将具有良好压密特性的土壤进行回填压实，促进持力层的形成，从而改变地基的特性，确保不良地基得到有效处理。水利水电工程建设施工的具体实践表明，置换法在软弱粘土地基中具有良好的应用价值。水利水电工程施工人员大多以碎石桩法、石灰桩法和水泥粉煤灰碎石桩法等作为常见的加固方式，以改善不良地基处理效果。1.3改善地基应力和变形条件。改方法在水利水电工程施工中不良地基处理技术中占据着重要地位，主要是通过外力荷载来改善地基强度，实现均匀受力。但应当注意的是，此种方式在水利水电工程施工不良地基处理的过程中往往存在一定局限性，其价值在浅层软土和湿陷性换土中具有充分体现。1.4化学加固法。化学加固法是不良地基处理技术中的主要方式，通过化学浆液实现土颗粒胶结，在化学反应的作用下改善不良地基土体承载能力，促进砂性土粘性土和湿陷性黄土不良地基得到处善处理。一般情况下，水利水电工程施工中，施工人员大多采用深层搅拌法、注浆法等对地基进行处理，促进不良地基问题得到解决，切实加强水利水电工程施工质量控制。1.5增大接触面法。在水利水电工程施工中，增大接触面法也是改善不良地基的一种有效方式。通过浇筑混凝土桩来提高地基的加载能力，最大程度上避免土方位移，满足水利水电工程施工的具体要求，加强施工质量控制，切实降低了水利水电工程施工的安全隐患。1.6振密、挤密法。主要是采取振动、挤压等手段，减小地基土体孔隙，提高地基强度，促进水利水电工程施工中不良地基得到妥善处理。此种方式在砂性土、粉土和部分粘性土中具有良好的适应性。实际施工中，相关技术人员主要通过表层压实法、振动挤密法、砂桩法和爆破法等开展操作。

2我国水利水电工程中常见的不良地基。

2.1淤泥质软土的处理。淤泥质软土包括多个方面，主要有淤泥质土、腐泥、承载力低，还有其他相关天然含水量特备高，多呈现软塑以及流塑形态。土坝坝基的淤泥质软土长期难于稳定，但排水困难。常采取的处理办法是：其一，置换砂层，或砂垫层排水；其二，开挖清除；其三，抛石挤淤；其四，砂并排水；其五，扩大建筑物基础或采用桩基。2.2深覆盖层处理。地基处于形态不同阶需要的方法不同，如果地基处河流的冲积层、碎石层等相关或其他相关原因导致形成的对基层比较大时，因这样的地基十分松散、孔隙大，不利于全部开挖消除，这时常常采用的处理办法有：其一，对地基进行固结灌浆和帷幕灌浆；其二，用强夯法或振动夯实或压实土体表层；其三，坝前铺盖防渗等等。2.3坝基涌泉处理方法。坝基涌泉经常会出现土层松散、基岩裂隙等情况，导致坝身不稳固或土坝涌流破坏，一旦出现这些情况则会给混凝土的浇筑带来诸多困难，严重者会出现漏水通道。对涌泉进行处理一般会采用以下办法：首先，对基岩涌泉只有能堵的地方就用混凝土进行封堵，引水入集水坑。对涌水量大的`地方，预埋灌浆管，并回填砾石。回填混凝土封堵在抽水以后进行，回填灌浆再后期也需进行。对混凝土盖顶上再铺筑粘土，安装活动制止阀门在涌泉出口，使其可向库内涌水，但不能使库水漏失。2.4强透水层的防渗处理。以大坝为例，都属于强透水层的刚性坝基砂、卵、砾石，一般都加以开挖清除，土坝坝基砂、卵、砾石层因透水强烈，不仅增大扬压力，影响建筑物的稳定，损失水量，且易产生管涌，一般都加以防渗处理。处理的方法是回填粘土或混凝土，将透水层砂、卵、砾石开挖清除，构筑截水墙。回填混凝土或粘土形成防渗墙，利用冲击钻作大口径造孔，修筑水泥防渗墙利用高压喷射灌浆方法。

3水利水电工程中软弱夹层基础地质的处理。

就水利水电工程施工的具体情况来看，往往需需要对地基的软弱地带进行妥善处理，这就要求相关技术人员对缓倾角软弱带和高倾角软弱带进行科学分类处理，以加强水利水电工程施工质量控制。在缓倾角软弱带的处理中，施工人员应当率先清除软弱带，之后结合上层岩体的具体情况以及坚硬程度加以综合分析，对混凝土进行妥善填充处理，做好回填固结灌浆操作，从而保证回填质量满足水利水电工程施工中软弱夹层基础地质的处理要求。在高倾角软弱带的处理方面，施工人员应当将软弱带填充混凝土挖出，控制好软弱带开挖的深度和宽度，找好开挖两侧坡比，以保证混凝土塞施工的规范性。在此基础上，结合软弱带地质特点和宽度值，选取适宜的混凝土结构，及时清除部分软弱带。之后以粘土或混凝土加以填充，通过阻水盖板的建立来减少渗流，保证高倾角软弱带处理的安全性和准确性。

总而言之，现在社会不断发展进步，水利水电工程施工技术也不断完善，在实际施工过程中，能够依据不良地基的具体情况，选取科学且有效的不良地基处理技术，全面提高地基质量，从而保证水利水电工程建设的科学性和可靠性。

参考文献。

[1]张晓明,邱文钰,宋林中.水利水电工程施工中有关不良地基处理技术[j].

[2]王金龙.试析水利水电工程施工中有关不良地基处理技术[j].中国科技投资,2016(27).

[3]韦敏.水利水电工程施工中有关不良地基处理技术[j].城市建设理论研究:电子版,2015(1).

数字图像处理实验报告

仿写概述绝句的主要自我评价学习计划自查报告：人生哲理拟人句三角形感谢信孟浩然了教学法典礼条例成语我寄语工作思路考察暑假作业的朗诵稿体会庆典致辞了说说具体内容期中了杜甫思想汇报工作影评感言的体积好段自荐信感恩信，说课稿对照考试答辩状。

图像处理技术论文

摘要：随着现代化医学影像技术的快速性发展,在医学影像技术应用中,已经实现了现代化图像处理技术整合,通过现代化图像处理技术的应用有效的实现了医学影像发展技术的创新性应用,保障了现代医学影像技术应用中的计算机应用技术能力提升。鉴于此,本文针对现代医学影像技术中计算机图像处理技术的应用进行了专门的分析,希望通过本文的分析能够为现代医学发展中的影像技术应用提供技术发展支持,以便于在技术应用支持下,实现技术发展的创新性转变。

在现代化医学发展中,由于科学技术的发展和融入,使得很多的医学技术在处理过程中,需要借助影像进行患者的病情分析,比如ct影像以及x射片影像处理等,这些影像处理需要借助计算机图像处理技术进行专门的影像还原分析,将影像中表现的病变位置在计算机图像处理技术的应用下,实现图像的高清化处理,进而为患者的治疗提供参考性建议。本文通过对现代医学影像技术中计算机图像处理技术的应用研究,能够在研究过程中,找到适合医学影像和计算机图像处理技术结合的关键点,这对于提升医学影像图片处理能力而言,具有重要性研究意义。

医学影像技术是现代化医学发展中,经常运用到的一项技术,在该技术的应用下,注重的是对应用中的图像成像分析,通过对图像成像分析,进而找到适合诊断患者的治疗方式。就目前我国医学发展现状来看,很多医学在患者的治疗过程中,都已经实现了患者治疗中的医学影像技术应用。比如,ct片、x射线拍摄已经彩超和b超的处理等,都需要借助在医学影像技术上进行应用,通过医学影像技术的应用能够实现患者病变部位的清晰化成像反馈,但是要想做到患者诊断的医学影像成像技术清晰化反馈,就应该注重对影像技术应用的自身性因素管理控制,通过管理控制,从而实现医学影像技术发展的效率提升和呈像清晰度提升。这种情况下,计算机图像处理技术中的ps技术、maya技术以及一些其他的计算机图像处理技术在医学影像发展中的应用也就越来越广泛。

2.1图像去噪。

医学影像在传输过程中,一直受到声音噪点干扰,这种情况下,就会造成传输的影像图片出现了明显的噪点,影像诊治医生对患者病情的判断,因此,在这种情况下,需要运用计算机图像处理技术进行医学影像技术应用的噪点处理,通过对医学影像技术应用中的`图像技术处理,能够实现影像自身的噪点下降,并且保障了影像噪点的处理,能够满足基本的影像应用需求。所以在现实影像技术的处理中,为了保障影像处理效果,所以需要对影像处理中的噪点清除,通过对电子元件的干扰分析,明确在医学影像应用中,其噪点出现的根源,按照其根源进行影像处理实施,保障在影像处理根源的实施中,能够实现图像的高清化成像。例如,通过均值滤波、中值滤波等多种形式,将医学影像中的噪点清除。

图像增强是现代医学影像技术发展中,较为常见的一种图像处理技术,在该图像处理技术的应用中,注重的是对图像的清晰度以及图像的分辨率提升。按照现代医学影像技术应用的要求,在现实图像的处理中,需要对医学影像自身呈现的图像进行还原,只有还原医学影像本身,相关的患者诊断病症,才能够在医学影像中,及时的被分析出来。所以在这种情况下,很多学者在进行医学影像处理中,需要将影像自身的色彩以及影响自身的饱和度和其他一些与影像相关的因素,全部的排除好,这样才能保障最终的影像应用效果,实现医学影像应用和现代化医疗技术发展的双向性整合,同时在现代化医学影像技术的应用和发展中,由于图像增强技术的应用和实施,能够保障医学影像技术在发展中,能够借助计算机图像处理技术,将其应用中的图像显示效果增强,保障最终的应用效果。

图像分割是现代化医学影像技术发展中经常运用到的一种技术,在该技术的应用下,注重的是对技术应用中的图像分割处理,确保在图像分割处理中,能够实现计算机处理技术应用的图像差异化处理,保障了在现实医学影像技术应用中,能够通过分割将医学影像技术应用中的图像进行分解,同时在图像分解过程中,还能够运用计算机图像处理技术,将医学影像技术应用中对于患者诊断的区域性诊断因素进行详细的分析和。

总结。

便于医生在针对患者的诊断中能够将分割图像作为诊断技术处理的依据进行分析和应用实现了患者治疗中的影像技术应用需求满足了患者治疗的影像条件应用需求。

3结语。

综上所述,在现代化科学技术发展应用下,我国的计算机图像处理技术发展已经相当成熟,作为医学诊断中常用的技术之一,医学影像技术在整个医学患者临床诊断中,占据着重要的位置,要想保障医学临床诊断效果的准确性,就应该注重对临床医学影像研究中的影像处理技术进行专门的分析,确保在临床影像技术的应用处理中,能够实现影像技术应用的效率性提升。通过本文的研究将现代医学影像技术中计算机图像处理技术应用研究归纳为以下几点:。

(1)图像去噪;。

(2)图像增强;。

只有处理好以上几点技术应用,才能够实现现代医学影像技术应用的快速性提升。

参考文献。

[1]孙云,金家贵,曹东亮等.现代医学影像技术在冠心病诊断中的应用[j].成都医学院学报,20xx,10(04):483-486.[2]龙然.数字化影像技术在现代医学中的应用分析[j].中外医学研究,20xx,36(06):149-151.[3]唐辉,俞璐,王嵇等.现代医学影像技术放射技师具备的综合素质探讨[j].继续医学教育,20xx,25(02):3-4.[4]李越.计算机图像处理技术在医学影像中的进展与应用[j].电脑知识与技术,20xx,12(30):238-240.

学习数字图像处理心得范文

在这一学期，我选修了《数字图像处理基础》这门课程，同时，老师还讲授了一些视频处理的知识。在这里，梳理一下这学期学到的知识，并提出一些我对这门课程的建议。

图像处理是指对图像信息进行加工，从而满足人类的心理、视觉或者应用的需求的一种行为。图像处理方法一般有数字法和光学法两种，其中数字法的优势很明显，已经被应用到了很多领域中，相信随着科学技术的发展,其应用空间将会更加广泛。数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程.数字图像处理是从20世纪60年代以来随着计算机技术和vlsl的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新兴技术领域。数字图像处理技术其实就是利用各种数字硬件与计算机，对图像信息通过转换而得到的电信号进行相应的数学运算，例如图像去噪、图像分割、提取特征、图像增强、图像复原等，以便提高图像的实用性。其特点是处理精度比较高，并且能够对处理软件进行改进来优化处理效果,操作比较方便，但是由于数字图像需要处理的数据量一般很大，因此处理速度有待提高。目前，随着计算机技术的不断发展，计算机的运算速度得到了很大程度的提高。在短短的历史中，它却广泛应用于几乎所有与成像有关的领域，在理论上和实际应用上都取得了巨大的成就。

由于数字图像处理的方便性和灵活性，因此数字图像处理技术已经成为了图像处理领域中的主流。数字图像处理技术主要涉及到的关键技术有：图像的采集与数字化、图像的编码、图像的增强、图像恢复、图像分割、图像分析等。

图像的采集与数字化：就是通过量化和取样将一个自然图像转换为计算机能够处理的数字形式。

图像编码：图像编码的目的主要是来压缩图像的信息量，以便能够满足存储和传输的要。

求。

图像的增强：图像的增强其主要目的是使图像变得清晰或者将其变换为机器能够很容易。

分析的形式，图像增强方法一般有：直方图处理、灰度等级、伪彩色处理、边缘锐化、干扰抵制。

图像的恢复：图像恢复的目的是减少或除去在获得图像的过程中因为各种原因而产生的。

退化，可能是由于光学系统的离焦或像差、被摄物与摄像系统两者之间的相对运动、光学或电子系统的噪声与介于被摄像物跟摄像系统之间的大气湍流等等。

图像的分割：图像分割是将图像划分为一些互相不重叠的区域，其中每一个区域都是像素的一个连续集，通常采用区域法或者寻求区域边界的境界法。

1）数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大。因此对计算机的计算速度、存。

带压缩技术提出了更高的要求。

3）数字图像中各个像素不是独立的，其相关性大。在图像画面上，经常有很多像素有相同。

或接近的灰度。所以，图像处理中信息压缩的潜力很大。

4）数字图像处理后的图像受人的因素影响较大，因为图像一般是给人观察和评价的。

1）再现性好。数字图像处理与模拟图像处理的根本不同在于它不会因图像的存储、传输或。

复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化。只要图像在数字化时准确地表现了原稿,那么数字图像处理过程始终能保持图像的再现。

2）处理精度高。将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，主要取决于图像数字化设。

备的能力.3）适用面宽。图像可以来自多种信息源,它们可以是可见光图像，也可以是不可见的波谱图像。只要针对不同的图像信息源，采取相应的图像信息采集措施，图像的数字处理方法适用于任何一种图像。

4）灵活性高。图像处理大体上可分为图像的像质改善、图像分析和图像重建三大部分，每。

一部分均包含丰富的内容。

图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生。

活和工作的方方面面，随着人类活动范围的不断扩大,图像处理的应用领域也将随之不断扩大。

航天和航空技术：在飞机遥感和卫星遥感技术中用配备有高级计算机的图像处理系统来判读分析，既节省人力又加快了速度，还可以从照片中提取人工所不能发现的大量有用情报。生物医学工程：除了ct技术之外，还有对医用显微图像的处理分析，如红细胞、白细胞分类，染色体分析，癌细胞识别等。

通信工程：当前通信的主要发展方向是声音、文字、图像和数据结合的多媒体通信。在一定意义上讲，编码压缩是这些技术成败的关键。除了已应用较广泛的熵编码、dpcm编码、变换编码外，目前国内外正在大力开发研究新的编码方法，如分行编码、自适应网络编码、小波变换图像压缩编码等。

工业和工程领域：图像处理技术有着广泛的应用，如自动装配线中检测零件的质量并对零件进行分类，印刷电路板疵病检查，弹性力学照片的应力分析，流体力学图片的阻力和升力分析,邮政信件的自动分拣，在一些有毒、放射性环境内识别工件及物体的形状和排列状态，先进的设计和制造技术中采用工业视觉等等。

军事方面：图像处理和识别主要用于导弹的精确末制导各种侦察照片的判读，具有图像传输、存储和显示的军事自动化指挥系统，飞机、坦克和军舰模拟训练系统等；公安业务图片的判读分析，指纹识别，人脸鉴别，不完整图片的复原，以及交通监控、事故分析等。

文化艺术：电视画面的数字编辑、动画的制作、电子图像游戏、纺织工艺品设计、服装设计与制作、发型设计、文物资料照片的复制和修复、运动员动作分析和评分等等。

视频和多媒体系统：电视制作系统广泛使用的图像处理、变换、合成，多媒体系统中静止图像和动态图像的采集、压缩、处理、存贮和传输等。

电子商务：图像处理技术在电子商务中也大有可为,如身份认证、产品防伪、水印技术等。

在这门课程的最后，代课老师给我们讲授了数字视频处理，让我们了解到数字视频就是以数字形式记录的视频，和模拟视频相对的。数字视频有不同的产生方式，存储方式和播出方式。比如通过数字摄像机直接产生数字视频信号，存储在数字带，p2卡，蓝光盘或者磁盘上，从而得到不同格式的数字视频。然后通过pc，特定的播放器等播放出来。了解了数字视频发展过程和视频压缩的概念和分类等。

我们这门课程主要是上理论课，其中有很复杂的数学原理，专业术语多，基础知识要求高，理解起来有些困难。当初选择这门课是希望能有一些具体软件的教学。就我了解，视频处理的软件有maya、premiere、绘声绘影、windows自带的movemaker；处理数字图像的软件主要有matlab、photoshop、imagej（java图像处理程序）。其中，matlab和ps很具有教学性，这两个软件也运用的很广。

matlab全称是matrixlaboratory(矩阵实验室)，一开始它是一种专门用于矩阵数值计算的软件，从这一点上也可以看出，它在矩阵运算上有自己独特的特点。实际运用matlab中的绝大多数的运算都是通过矩阵这一形式进行的，这一特点决定了matlab在处理数字图像上的独特优势。理论上讲，图像是一种二维的连续函数，然而计算机对图像进行数字处理时，首先必须对其在空间和亮度上进行数字化，这就是图像的采样和量化的过程。

photoshop是adobe公司旗下最为出名的图像处理软件之一，集图像扫描、编辑修改、图像制作、广告创意，图像输入与输出于一体的图形图像处理软件,深受广大平面设计人员和电脑美术爱好者的喜爱。

如果能理论和实践相结合，相信我们会把数字图像处理理解的跟透彻，同时也锻炼了大家的动手能力。希望老师能多开设实际动手的课程。

《Photoshop图像处理》教案

这样的处理可以线稿层单独脱离出来，而不影响色层。

2）单击键盘组合键【ctrl】+【a】全选画面，并且接着单击键盘组合键【ctrl】+【c】复制（不要忘了哦！要不就出错了）(如图02所示)。

图02全选画面。

3）单击键盘【q】或单击如图2-19所示的蒙板安纽，鼠标位置的按钮，进入蒙板模式，整个画面将边成淡红色（04所示）。

图03蒙板。

图04进入快速蒙板模式。

4）“什么，你的画面没有变化？”那请你进行以下的步骤：

在工具面板中双击之前进入快速蒙板模式的按钮，弹出窗口，选取【seiectedareas】选项，照着改过来吧！（如图2-21所示）。之后就会看到被选择的区域变为淡红色了（如图05所示）。

图05修改蒙板选项。

5）接下来单击键盘组合键【ctrl】+【v】粘贴（记得自己按过【ctrl】+【c】了吧！），线条被红色覆盖（即被选取区域）（如图06所示）。

图06粘贴后的画面。

6）然后返回标准模式（单击键盘【q】），这个时候线条周围有一圈虚线，表示线条被选取（如图07所示）。

图07被选取的画面。

7）新建一个层（如图08所示）。

图08新建一个层。

8）使用【edit】菜单里的【fill】（填充）（如图09所示）。

图09填充。

9）使用black（黑色）（如图10所示），

说明：也可以使用别的颜色，即处理后的线条为选择的颜色。

图10选取黑色。

10）删除最先的那个图层,我们就可以看到现在只剩线条图层的文件了，原来白色的地方变为透明（如图11所示）。

图11删除图层。

图12线条图层。

11）记住要保存为psd文件格式。

12）让我们在painter里打开它，在【layer】层面板看到什么？有两个层！对了，下边的还是空白的画布层，上边那一层就是你的线稿（如图12所示）。

图12有两个层的线稿。

14）用这种方法处理出来的线稿，在painter里打开的是时候就会直接出现两个图层，对以后上色非常的方便。

数字图像处理实验报告

提高计算机对数字图像处理的速度，提高采集分辨率和显示分辨率，提高多媒体技术关键中图像数据的压缩，进行计算机识别和理解研究中按照人类的认知和思维方式工作并考虑到主观概率和非逻辑思维技术，规划统一的标准以实现图像的处理、传输和存储研究健康发展，以上几点都是数字图像处理技术合理发展的基本融汇技术基础。

同时，信息数据量更大的三维数字图像必将得到广泛应用研究，图像与图形相互融合后形成三维成像或多维成像的发展方向也正在众多应用中广泛推进。

5总结。

数字图像处理技术在社会的每个行业、每个领域都得到广泛的应用，数字图像处理的技术应用随时、随处都可以见到，得到充分的研究发展和应用推广，还不能充分满足日益增长的技术需求。数字图像处理技术不断地在自身发展和完善的同时，还与多个计算机分支学科的发展密不可分，有多个新的技术方向需要研究和创新，对数字图像处理技术的发展方向进行研究、探讨的重要性就显得尤为突出。

参考文献:。

[1]朱睿。数字图像处理技术现状与展望[j].中国科技博览,（14）：7-28.

[4]谭海艳。数字图像压缩综述[j].科技经济市场，2011（8）。

计算机图像处理人员的简历计算机图像处理技术

姓名xxx性别男照片。

出生年月1985.08政治面貌中共预备党员。

籍贯江西省进贤县民族汉。

专业计算机科学与技术学历本科。

联系电话025-xxxxxxxx。

邮箱河海大学校本部118#求职主页。

主要技能英语通过cet—6,具备较高的英语水平;。

精通windows、网页三剑客，html语言;。

熟练掌握pascal、delphi、asp编程;。

熟悉sqlserver2000数据库技术;。

了解java、jsp、oracle技术。

担任职务2005.4~至今担任体委，协助班长组织策划了多次班级聚餐及外出游玩活动，在锻炼自己办事能力的同时活跃了班级气氛，增强了班级的凝聚力。

2004.10加入校宣传部思源网工作室，现任工作室总负责人，负责思源网的改版工作、宣传部网站的页面美化及思源网工作室接班同学的招纳培养工作。

工作经验从大三开始,与同学合作成立了网站开发团队，并加入校宣传部思源网工作室，前后总共开发了五个网站项目,受到学校各部门领导的一致好评。

在开发设计的过程中不仅锻炼了自己对项目需求的分析理解能力、提升了专业素质和动手能力，还练就了较强的交流沟通能力，与学校各相关单位领导负责人保持相当好的合作关系。

获奖情况高中时获南昌市三好学生。

获校级二等奖学金。

1月、6月连续通过大学英语四、六级等级考试。

20获河海大学第四届大学生电脑网络大赛三等奖。

求职信。

尊敬的先生/小姐：

您好！

非常感谢您在百忙之中翻阅我的自荐材料！希望这份材料能成为我们之间沟通的桥梁。

我是一名即将于6月毕业的河海大学应届本科毕业生，主修的是计算机科学与技术，已获得大学英语六级证书。

在四年的大学生活中,我努力学习各项专业基础知识,并在相关的核心课程中取得了非常好的成绩。同时,不拘泥于课内的所学知识,课余时大量涉足课外书本,自学asp、jsp等web编程技术及各种开发环境，能够熟练使用网页三剑客进行网站开发。

大三时和同学成立网站开发团队并加入校宣传部思源网工作室，工作期间，从接业务,和单位负责人交流沟通，分配任务，到完工交付使用并培训相关人员。不论是技术上、团队合作上,还是业务方面、管理方面，都得到非常大的锻炼，个人综合素质有了很大的进步。

除此之外，作为班委，多次协助班长组织形式多样的.班级活动，例如南京将军山、玄武湖等地游玩、中秋晚会、聚餐等，在丰富课余生活的同时也锻炼了自己的组织和交际能力,曾被选入“河海大学学生党员培训班”学习，并担任学习小组组长，大一做的暑期社会实践论文被评为校级优秀论文。

我平时非常注重锻炼身体,从大二下开始坚持每周锻炼两次,具备较好的身体素质,保持充足的体力应对更高强度的工作。

非常感谢您的赏识，热切期待您的回音!

最后，祝您工作顺利，万事如意！

此致

敬礼

求职人:xxx。

图像处理求职信

《Photoshop图像处理》教案

摘要：图像加密处理技术是各种鱼图像相关技术的总称。

对于大多数图像技术处理工作者来说，他们在处理图像信息中都是通过数字图像处理技术和和电子辅助设备相互结合运行来完成的。

在很多领域都在利用图像处理技术来变换，增强或者表达描述目标的提取和测量。

随着计算机科学技术的不断发展，3d场景建模，数据库建立以及相关图像分割技术都在不断的飞速发展，除此之外，图像加密处理技术还可以完成上述的制作和硬件设计。

关键词：图像技术;图像加密;偏微分方程。

1图像加密处理技术的基本知识。

1.1图像机密处理技术的发展现状。

图像机密处理技术也是计算机图像处理技术，主要是利用计算机对所输出图像信号进行有效技术处理的过程，该技术在20世纪50年代出现至今，取得了飞速的发展，现今已经达到相当的技术规模和水平。

在最早期该技术出现时，人们主要是领用它来处理图像的画面质量，目的比较单纯，只是为了改善图片的视觉效果，把低质量的图像输入到计算机当中，利用各种图像的计算方法来处理图像信息。

图像处理技术作为一门学科出现在20世纪60年代，主要是图像的输入信号转化为数字化信号输出的都是经过计算及处理改善后的图像，我们平常所用的计算机图像处理方式包括图像增强、复原、编码、压缩等。

通过上面的描述我们不难看出，图像的处理结果利用计算机作为辅助的手段，同事数字图像处理技术也需要各种机器感来完成，这一种计算机分割计算的处理模式，该技术随着发展已经在字符识别，军事指挥和指纹处理等多方面都得到了广泛的应用，除此之外，在我们日常生活中的天气预报和航空定位等领域也有所发展。

图像加密处理技术是涉及方方面的一种技术，包括图像分析、图像理解和计算机视觉，目前在这些技术领域还没有一个统计的界定标准。

由于近几年图像技术得到了极大的发展，有很多新的计算方法核心的计算理论应运而生，伴随着也出现了一大批新的技术装备。

这些成果都是在原有的技术成果上发展起来的，与原来的技术协同发展，相互交叉，目前在图像技术处理领域较为流行的就是如图1所示的技术框架，这种技术将数学、光学、通信等基础科学的原理有机的结合在一起。

图像加密处理技术是一个内容丰富的过程，在一般的计算过程中都是兼顾抽象程度和研究方法等三个层次的内容。

包括图像分析，处理和最后的生成。

这样的运行模式计算机的参与工作很大，在很多的图像处理中都没有一个混淆的图像处理计算过程，换而言之，图像处理技术是一种和中间层技术又有联系又有区别的技术类型，同时还没有一个明确的界限。

从图1的表述中，在图像机密处理过程中，抽象的程度越高，数据量也随着减少，具体而言，所有的图像都要经过一系列的技术处理才能生成为有用的信息内容，在这样一个复杂的计算过程中，操作对象和数据量都在随时发生着变化和压缩，所以说，高质量的图像技术处理对底层的操作要求必须有指导的内容，同时在高低层相互转换的变换过程中也需要很好地操作能效。

2图像加密处理技术的实例—图像的加密。

图像加密是图像编码的一种形式。

很多情况下图像技术在传输的过程中都进行隐藏，这就是所谓的图像加密处理技术。

下面我们通过一个具体的计算实例来看深入理解，在离散模型下的图像处理一般情况下我们的分辨率都用n*n来表示，对应的坐标一次为x=(x1，x2)，x1，x2属于{0，1，2，..，n-1}。

加密的过程用算子t实现。

tu(x)=u(arn(x))。

其中arn表示arnold变换，是对像素的一个坐标变换，

程序运行结果如图2所示。

3图像变换的不变性与偏微分方程与计算机图像加密处理结束的结合。

数学模型技术的应用使得计算机图像积木处理技术得到了飞速的发展。

在数学模型的支撑下很多时候都不需要对图像的每个点进行局部的有效处理。

这样的处理模式不但简单，而且迅速有效。

在膨胀计算和腐蚀计算当中，我们一般情况下都以膨胀算子的伪代码为主要内容，一般情况下我们设定图像的分辨率为mxn，u[i，j](i=1…m，j=1，…n)表示图像在[i，j]位置的灰度值。

经过数学模型的有效计算分析运行结果如图3所示：

从上述的图片中不难看出黑色区域和白色区域的明显差别，这就是膨胀和腐蚀计算运行的结果呈现。

4总结。

通过上述的描述我们不难发现，图像加密处理技术是一个技术性强，运算复杂的计算机应用技术，在对其研究的过程中，不但要求我们有丰富的实践知识，还需要有细致深入的全方位理解和掌握，在我们所列举的实例中，计算过程是一个把任务分开在组合的计算过程中，只有通过不断的摸索和实验，才可以在每次图像处理中得到经验，从而更好地掌握这么科学技术知识。

参考文献：

[1]张亶，陈刚.基于偏微分方程的图像处理[j].北京：高等教育出版社，2004，1.

[4]神经网络与应用[j].北京：国防工业出版社，2005，1.

学习数字图像处理心得范文

学号：08370902。

班级：1310809。

在这一学期，我选修了《数字图像处理基础》这门课程，同时，老师还讲授了一些视频处理的知识。在这里，梳理一下这学期学到的知识，并提出一些我对这门课程的建议。

图像处理是指对图像信息进行加工，从而满足人类的心理、视觉或者应用的需求的一种行为。图像处理方法一般有数字法和光学法两种，其中数字法的优势很明显，已经被应用到了很多领域中，相信随着科学技术的发展,其应用空间将会更加广泛。数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。数字图像处理是从20世纪60年代以来随着计算机技术和vlsl的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新兴技术领域。数字图像处理技术其实就是利用各种数字硬件与计算机，对图像信息通过转换而得到的电信号进行相应的数学运算，例如图像去噪、图像分割、提取特征、图像增强、图像复原等，以便提高图像的实用性。其特点是处理精度比较高，并且能够对处理软件进行改进来优化处理效果，操作比较方便，但是由于数字图像需要处理的数据量一般很大，因此处理速度有待提高。目前，随着计算机技术的不断发展，计算机的运算速度得到了很大程度的提高。在短短的历史中，它却广泛应用于几乎所有与成像有关的领域，在理论上和实际应用上都取得了巨大的成就。

由于数字图像处理的方便性和灵活性，因此数字图像处理技术已经成为了图像处理领域中的主流。数字图像处理技术主要涉及到的关键技术有：图像的采集与数字化、图像的编码、图像的增强、图像恢复、图像分割、图像分析等。

图像的采集与数字化：就是通过量化和取样将一个自然图像转换为计算机能够处理的数字形式。

图像编码：图像编码的目的主要是来压缩图像的信息量，以便能够满足存储和传输的要求。

图像的增强：图像的增强其主要目的是使图像变得清晰或者将其变换为机器能够很容易分析的形式，图像增强方法一般有：直方图处理、灰度等级、伪彩色处理、边缘锐化、干扰抵制。

图像的恢复：图像恢复的目的是减少或除去在获得图像的过程中因为各种原因而产生的退化，可能是由于光学系统的离焦或像差、被摄物与摄像系统两者之间的相对运动、光学或电子系统的噪声与介于被摄像物跟摄像系统之间的大气湍流等等。

图像的分割：图像分割是将图像划分为一些互相不重叠的区域，其中每一个区域都是像素的一个连续集，通常采用区域法或者寻求区域边界的境界法。

图像分析：图像分析是指从图像中抽取某些有用的信息、数据或度量,其目的主要是想得到某种数值结果。图像分析的内容跟人工智能、模式识别的研究领域有一定的交叉。

1）数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大。因此对计算机的计算速度、存。

储容量等要求较高。

2）数字图像处理占用的频带较宽。与语言信息相比,占用的频带要大几个数量级。所以在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上技术难度较大，成本亦高。这就对频带压缩技术提出了更高的要求。

3）数字图像中各个像素不是独立的，其相关性大。在图像画面上，经常有很多像素有相同。

或接近的灰度。所以，图像处理中信息压缩的潜力很大。

4）数字图像处理后的图像受人的因素影响较大，因为图像一般是给人观察和评价的。

1）再现性好。数字图像处理与模拟图像处理的根本不同在于它不会因图像的存储、传输或。

复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化。只要图像在数字化时准确地表现了原稿，那么数字图像处理过程始终能保持图像的再现。

2）处理精度高。将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，主要取决于图像数字化设。

备的能力。

像。只要针对不同的图像信息源，采取相应的图像信息采集措施，图像的数字处理方法适用于任何一种图像。

4）灵活性高。图像处理大体上可分为图像的像质改善、图像分析和图像重建三大部分，每一部分均包含丰富的内容。

图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面，随着人类活动范围的不断扩大,图像处理的应用领域也将随之不断扩大。

航天和航空技术：在飞机遥感和卫星遥感技术中用配备有高级计算机的图像处理系统来判读分析，既节省人力又加快了速度，还可以从照片中提取人工所不能发现的大量有用情报。生物医学工程：除了ct技术之外，还有对医用显微图像的处理分析，如红细胞、白细胞分类，染色体分析，癌细胞识别等。

通信工程：当前通信的主要发展方向是声音、文字、图像和数据结合的多媒体通信。在一定意义上讲，编码压缩是这些技术成败的关键。除了已应用较广泛的熵编码、dpcm编码、变换编码外，目前国内外正在大力开发研究新的编码方法，如分行编码、自适应网络编码、小波变换图像压缩编码等。

工业和工程领域：图像处理技术有着广泛的应用，如自动装配线中检测零件的质量并对零件进行分类，印刷电路板疵病检查，弹性力学照片的应力分析，流体力学图片的阻力和升力分析,邮政信件的自动分拣，在一些有毒、放射性环境内识别工件及物体的形状和排列状态，先进的设计和制造技术中采用工业视觉等等。

军事方面：图像处理和识别主要用于导弹的精确末制导,各种侦察照片的判读，具有图像传输、存储和显示的军事自动化指挥系统，飞机、坦克和军舰模拟训练系统等；公安业务图片的判读分析，指纹识别，人脸鉴别，不完整图片的复原，以及交通监控、事故分析等。文化艺术：电视画面的数字编辑、动画的制作、电子图像游戏、纺织工艺品设计、服装设计与制作、发型设计、文物资料照片的复制和修复、运动员动作分析和评分等等。

视频和多媒体系统：电视制作系统广泛使用的图像处理、变换、合成，多媒体系统中静止图像和动态图像的采集、压缩、处理、存贮和传输等。

电子商务：图像处理技术在电子商务中也大有可为,如身份认证、产品防伪、水印技术等。

在这门课程的最后，代课老师给我们讲授了数字视频处理，让我们了解到数字视频就是以数字形式记录的视频，和模拟视频相对的。数字视频有不同的产生方式，存储方式和播出方式。比如通过数字摄像机直接产生数字视频信号，存储在数字带，p2卡，蓝光盘或者磁盘上，从而得到不同格式的数字视频。然后通过pc，特定的播放器等播放出来。了解了数字视频发展过程和视频压缩的概念和分类等。

很具有教学性，这两个软件也运用的很广。

matlab全称是matrixlaboratory(矩阵实验室)，一开始它是一种专门用于矩阵数值计算的软件，从这一点上也可以看出，它在矩阵运算上有自己独特的特点。实际运用中matlab中的绝大多数的运算都是通过矩阵这一形式进行的，这一特点决定了matlab在处理数字图像上的独特优势。理论上讲，图像是一种二维的连续函数，然而计算机对图像进行数字处理时，首先必须对其在空间和亮度上进行数字化，这就是图像的采样和量化的过程。

photoshop是adobe公司旗下最为出名的图像处理软件之一，集图像扫描、编辑修改、图像制作、广告创意，图像输入与输出于一体的图形图像处理软件，深受广大平面设计人员和电脑美术爱好者的喜爱。

如果能理论和实践相结合，相信我们会把数字图像处理理解的跟透彻，同时也锻炼了大家的动手能力。希望老师能考虑我的这点建议，多开设实际动手的课程。

图像处理技术论文

摘要：数字图像处理在汽车涂装领域的应用,本文介绍了数字图像处理基础和数字图像处理在自动车型识别,易磨损部位检测和预警以及车身表面质量检测的应用。

关键词：汽车涂装;数字图像处理;。

1、引言。

汽车行业本就是自动化程度较高的产业,但是目前的工业4.0和日益上涨的人力成本给汽车企业提出了更高的要求,数字图像处理在快速、高效的完成汽车涂装生产和涂装生产过程中的缺陷检测方面有显着优势。另外为实现高节奏的生产过程中,高速运转的设备故障预警,数字图像处理也提供了可行的解决方案。

提到数字图像处理,首先要明确什么是数字图像。一幅图像可以定义为一个二维函数(x,y),其中x和y是空间(平面)坐标,而任何一对空间坐标(x,y)处的幅值f称为图像在该点的强度或灰度。当x,y和灰度值f是有限的离散数值时,我们称该图像为数字图像。有了数字图像,我们可以对数字图像进行处理,对数字图像处理可以分为初级处理、中级处理、高级处理三种方式,初级处理就是对图像进行简单的处理,例如我们平时用的ps和相机美颜功能,都可以理解为对数字图像进行了初级处理,这种处理输入的是图像(原图),输出是处理过的图像(例如ps过的图像)。中级处理,在初级处理的基础上,输入的是图像,输出的则是从图像处理中得到的信息,例如小区停车场的摄像头,拍摄车牌号的图像,在图像中提取出车牌号信息,与数据库中的信息进行比对,从而实现身份进入、停车计时等功能。最后,高级处理就涉及到计算机自主学习的功能,例如对车身表面喷涂质量的检测,就属于对数字图像的高级处理。详细应用将在下文阐述。

3、数字图像处理在汽车涂装领域的应用。

3.1、自动车型的识别。

在汽车涂装工艺中,针对不同的车型,设备需要设定不同的工艺参数,例如前处理自动加药的加药量,电泳的电压,喷涂机器人的轨迹等等。针对这一应用,目前汽车厂大部分使用光电开关,针对不同车型的特征点进行检测,这种方式的有点在于成本低,一般一到两个光电开关就可以检测2-3种车型,但是这种检测方式的缺点在于它检测的车型必须有明显的特征点或者尺寸差别,这样才能完成车型的识别。而针对尺寸差别不大或者没有明显特征点的车型,光电开关就无能为力了。这时就该数字图像处理出马了。我们在固定位置拍照,我们把目标也就是车身标为1,把背景标为0,我们设定每个车型的1和0边界,通过计算机内部算法对图像进行边界判定,这样就可以根据1和0的边界样式识别出是哪种车型。以上的方法是界定边界法。或者,我们可以使用另一种方法——骨架法。骨架法是界定边界法的简化形式,我们在边界选取一些特征点,然后把特征点按一定顺序连接起来,这样构成的图形,就是这个图形的边界骨架,只要选取的骨架点能反应出不同的车型,这种方法的计算量会小很多,适合运算资源不够的情况。选取的点的数量不同,识别的精度也不相同。

3.2、易磨损部位的检测及预警。

汽车工厂里面的设备需要长时间高负荷运行,有些易磨损部位的检测就成了难题,我们无法经常性的停机检查,那样会严重影响生产,另外我们也很不容易凭借肉眼来观察出细微的磨损,因此在线实时检测易磨损部位的磨损情况就显得十分重要。

首先一般我们需要观察的易磨损部位周边情况都比较复杂,或者光线条件不好,无法得到十分清晰的照片,这样就需要我们先对数字图像进行一定程度的变换。首先要对图像进行最简单的灰度变换,例如我们可以把过亮的图像通过把整个图像灰度变小实现图像的变暗,或者把过暗的图像的整个灰度变大实现图像的变量,或者通过函数,把在一个很大范围灰度的图像的大范围灰度映射到一个比较小的灰度范围,这样可以在图像中凸显出目标物体。另外常用的变换还有对数变换、伽马变换、分段线性变换、平滑空间滤波变换、锐化空间滤波变换、混合空间变换等,这些变换都是对图像的灰度进行针对性的处理,以达到预期的效果。

我们对灰度变换后的图像,获取他的边界,与正常无磨损的部件边界进行对比,实时进行检测。这样我们还可以根据磨损的程度,设定一个预警机制,可以根据磨损速度,预测该易磨损件的寿命,制定维修计划。在达到预测的寿命时可以直接更换该易损件,或者增加关注度,实时观测磨损程度,在磨损程度达到临界值时再进行更换,这样可以大大节约成本。

3.3、车身表面质量检测。

质量是产品的生命,对于汽车产品来说,好的涂装表面是车质量最直接最外在的体现,所以,每个汽车厂都对汽车车身表面质量检测十分严格,目前大部分汽车厂都采用人工检测,通过在线人员的眼看、手摸来发现汽车车身表面存在的质量问题。但是首先这种传统的方式对在线的工人要求很高,工人必须有丰富的经验才能应对形形色色的车身质量问题,培养一个经验丰富的工人需要很长的时间,由经验不丰富的工人进行检查可能造成错检。其次,工人很难在高负荷的连续生产下保持长时间的专注度,往往可能在连续工作一段时间后由于注意力下降,可能造成漏检。另外,这种检测往往很难形成统一的技术规范、技术标准,例如工人觉得车身车门有色差,这就是一个完全主观的判断,没有任何数据做支撑,每个人对色彩的敏感程度不同就会做出不同的判断。针对这些问题,在车身表面质量检测过程中引入数字图像处理技术的优势明显。首先,机器通过学习后学习的经验完全可复制到其他的机器中,这样就解决的经验丰富的问题,机器可以通过不断的学习,不断的完善自己的知识库,同时把这些经验实时共享给其他的机器。其次,机器是不知疲倦的,也不会出现注意力不集中的问题,无论工作多久都会保质保量的完成工作。最后,通过数字图像处理,完全可实现不同质量缺陷的标准化,例如计算机通过对图片的数字化处理,完全把车身的颜色数字化,颜色在什么范围认为是没有问题的,超出范围就认为有色差,这样所有的车身都是一个标准,避免了主观意识对质量的影响。

为了实现车身表面质量的检测,首先要对车身表面的照片进行处理。这些处理包括:图像降噪处理、图像色彩分层、图像的点线边缘检测。处理过的图像我们还需要对图像进行压缩,因为图像中包含了很多我们不需要的信息,而计算机的存储和运算速度有限,我们要把资源用在刀刃上,所以对数字图像进行压缩也是必须的。最后我们需要对图像进行频率域变换,这是数字处理的重中之重,数字计算和快速傅里叶变换算法(fft)是人们对数字图像处理的关键技术。之后我们需要对数字图像进行全局阈值处理,这种处理的目的在于突出我们的目标区域,而使其他的“背景”完全“消失”,这样我们可以更清楚的实现对图像的处理。

在我们收集了足够多的处理过的数字图像后,我们可以开始进行机器学习了,我们设定不同的分类器,每个分类器对应一种缺陷,然后我们把收集的数字图像随机分为三个集合:训练集、验证集、测试集。然后我们用训练集训练一个分类器,然后再用验证集和测试集来测试分类器的准确性。在训练过程中,可能会出现欠拟合或者过拟合,欠拟合就是模型拟定的太严谨,不符合现实情况。过拟合就是算法不但学习了数据,还把噪声学习了这样的算法无法推广。我们需要寻找到一个平衡点,既能完成对缺陷的处理又能保证正常合格车身的通过率。

4、结语。

数字图像处理技术在汽车涂装自动化领域的运用,必将对改善车身质量,降低人力成本起到积极作用。并且,随着数字图像处理技术的进一步发展,和数字处理算法的进一步优化,数字图像处理将更快更准确的寻找和发现汽车涂装表面缺陷。随着数字图像处理在汽车涂装领域的应用进一步深入,通过数字图像处理来指导生产,发现生产中存在的问题的水平将近一步的提高,同时随着计算机硬件成本的降低和技术的发展,数字图像处理在汽车涂装领域的应用将会持续增长。

参考文献。

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