图像处理技术原理及其在生活中的应用探讨

摘要在社会生活实践中，图像处理技术获得了广泛的应用。这种技术之所以可以得到广泛应用，与其极强的功能所分不开的。在计算机算法不断改善的过程中，图像处理技术的发展前景是非常广阔的。笔者对图像处理技术的原理进行了分析，并其对在生活中的应用进行了探究[1]。

关键词图像处理技术原理；生活；应用

1 图像处理技术的原理分析

所谓的图像处理技术，就是通过计算机技术以及相关的技术来对图像进行处理，从而使图像更好地为我们所利用的一种技术。在这个过程中，需要运用到几个技术要点。第一个就是使图像进行转换，从而得到计算机容易识别的矩阵，这种矩阵被称为是“数字矩阵”。这样得到的矩阵更容易被计算机所存储。第二就是通过多种算法来实现对计算机所存储的图像进行有关处理，其中用到的常用算法就有基于人眼视觉特性的阈值算法、具有去噪功能的图像增强算法等。第三就是在进行了一些技术性的处理，然后获取图像信息。通过中国知网、万方数据库等平台所查阅到的图像类型相关资料可知，图像的类型主要可以分为两大类，一类是数字化图像，另一类是模拟图像。前者不仅处理便捷，而且精度较高，能够适应现代社会的发展要求，后者在现实生活中的应用更为常见，比如在相机图片中的应用。模拟图像输出较为简单，灵活性和精度不太高，因此其使用的限制性较大[2]。

2 图像处理技术原理在生活中的应用探讨

2.1 图像处理技术原理在安全防范中的应用

在安全防范监控系统不断发展的过程中，系统从模拟向数字的方向发展，这跟人们要求图像的精准度越来越高有关。在安防领域，图像处理技术如果能够得到很好的利用，那么就可以实现对图像的去噪声处理，对失真的图像进行矫正处理。在公安部门破案的过程中，有时会根据犯罪现场的指纹特征来对视频采集参数进行调节，比如色彩补偿就是一种很好的调節方法，这样方便公安部门更快地破案。尽管现在的监控系统越来越完善，但是如果遇到暴风暴雨和雾霾或者光线较弱的天气，那么监控得到的视频图像往往还是比较模糊的，对于这些模糊的图像，可以通过图像增强技术进行一些处理，从而为后续的公安部门调查和取证提供便利，模糊图像处理技术这时就排上了用场[3]。

2.2 图像处理技术原理在娱乐休闲领域的应用

在娱乐休闲领域，图像处理技术原理主要的应用场合就是平时我们利用手机或数码相机摄影以及电影特效制作等场合。在数码相机出现以前，图像只能使用传统相机通过胶片的形式保存。在数码相机出现之后，人们就可以短时间内对相

数字图像处理实验指导书-河北工业大学2014实验一

数字图像处理实验指导书河北工业大学计算机科学与软件学院

实验一 MATLAB数字图像处理初步一、实验目的与要求 1．熟悉及掌握在MATLAB中能够处理哪些格式图像。 2．熟练掌握在MATLAB中如何读取图像。 3．掌握如何利用MATLAB来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。 4．掌握如何在MATLAB中按照指定要求存储一幅图像的方法。 5．图像类型转换。二、实验原理及知识点 1、数字图像的表示和类别一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间(平面)坐标，f 在任何坐标处(x,y)处的振幅称为图像在该点的亮度。灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语，而彩色图像是由单个二维图像组合形成的。例如，在RGB彩色系统中，一幅彩色图像是由三幅独立的分量图像(红、绿、蓝)组成的。因此，许多为黑白图像处理开发的技术适用于彩色图像处理，方法是分别处理三副独立的分量图像即可。图像关于x和y坐标以及振幅连续。要将这样的一幅图像转化为数字形式，就要求数字化坐标和振幅。将坐标值数字化称为采样；将振幅数字化成为量化。采样和量化的过程如图1所示。因此，当f的x、y分量和振幅都是有限且离散的量时，称该图像为数字图像。作为MATLAB基本数据类型的数值数组本身十分适于表达图像，矩阵的元素和图像的像素之间有着十分自然的对应关系。

图1 图像的采样和量化根据图像数据矩阵解释方法的不同，MA TLAB把其处理为4类：亮度图像(Intensity images) 二值图像(Binary images) 索引图像(Indexed images) RGB图像(RGB images) (1) 亮度图像一幅亮度图像是一个数据矩阵，其归一化的取值表示亮度。若亮度图像的像素都是uint8类或uint16类，则它们的整数值范围分别是[0，255]和[0，65536]。若图像是double类，则像素取值就是浮点数。规定双精度型归一化亮度图像的取值范围是[0，1] (2) 二值图像一幅二值图像是一个取值只有0和1的逻辑数组。 (3) 索引图像索引颜色通常也称为映射颜色，在这种模式下，颜色都是预先定义的，并且可供选用的一组颜色也很有限，索引颜色的图像最多只能显示256种颜色。一幅索引颜色图像在图像文件里定义，当打开该文件时，构成该图像具体颜色的索引值就被读入程序里，然后根据索引值找到最终的颜色。(4) RGB图像一幅RGB图像就是彩色像素的一个M×N×3数组，其中每一个彩色相

非常全非常详细的MATLAB数字图像处理技术

MATLAB数字图像处理 1 概述 BW=dither(I)灰度转成二值图； X=dither(RGB,map)RGB转成灰度图，用户需要提供一个Colormap； [X,map]=gray2ind(I,n)灰度到索引； [X,map]=gray2ind(BW,n)二值图到索引，map可由gray(n)产生。灰度图n默认64，二值图默认2； X=graylice(I,n)灰度图到索引图，门限1/n,2/n,…,(n-1)/n，X=graylice(I,v)给定门限向量v； BW=im2bw(I,level)灰度图I到二值图； BW=im2bw(X,map,level)索引图X到二值图；level是阈值门限，超过像素为1，其余置0，level在[0,1]之间。 BW=im2bw(RGB,level)RGB到二值图； I=ind2gray(X,map)索引图到灰度图； RGB=ind2rgb(X,map)索引图到RGB； I=rgb2gray(RGB)RGB到灰度图。 2 图像运算 2.1 图像的读写 MATLAB支持的图像格式有bmp,gif,ico,jpg,png,cur，pcx,xwd和tif。读取（imread）： [1] A=imread(filename,fmt) [2] [X,map]=imread(filename,fmt) [3] […]=imread(filename) [4] […]=imread(URL,…) 说明：filename是图像文件名，如果不在搜索路径下应是图像的全路径，fmt是图像文件扩展名字符串。前者可读入二值图、灰度图、彩图(主要是RGB)；第二个读入索引图，map 为索引图对应的Colormap,即其相关联的颜色映射表，若不是索引图则map为空。URL表示引自Internet URL中的图像。写入（imwrite）： [1] R=imwrite(A,filename,fmt); [2] R=imwrite(X,map,filename,fmt); [3] R=imwrite(…,filename); [4] R=imwrite(…,Param1,V al1,Param2,Val2) 说明：针对第四个，该语句用于指定HDF,JPEG,PBM,PGM,PNG,PPM,TIFF等类型输出文件的不同参数。例如HDF的Quality,Compression,WriteMode;JPEG的BitDepth，Comment:Empty or not，Mode:lossy or lossless，Quality等。 2.2 图像的显示方法1：使用Image Viewer(图像浏览器)，即运用imview函数。同时显示多帧图像的所有帧，可用到montage函数。

数字图像处理实验指导书

实验一 Matlab图像处理工具箱的初步练习一、实验目的和任务 1、初步了解与掌握MA TLAB语言的基本用法； 2、掌握MA TLAB语言中图象数据与信息的读取方法； 3、掌握在MA TLAB语言中图像类型的转换。二、实验仪器、设备及材料 1、计算机 2、MatLab软件/语言包括图像处理工具箱(Image Processing Toolbox) 3、实验所需要的图片三、实验原理将数字图像的RGB表示转换为YUV表示； Y=0.30R+0.59G+0.11B U=0.70R-0.59G-0.11B V=-0.30R-0.59G+0.89B 四、实验步骤 1、阅读资料并熟悉MatLab的基本操作 2、读取MATLAB中的图象数据 3、显示MATLAB中的图象文件。用MATLAB在自建的文件夹中建立m文件，在这个文件的程序中，将MA TLAB目录下work文件夹中的tree.tif 图象文件读出，用到imread，imfinfo等命令，观察一下图象数据，了解一下数字图象在MA TLAB中的处理就是处理一个矩阵的本质。 4、将3中的图象显示出来（用imshow）。 5、对MA TLAB目录下work文件夹中的flowers.tif进行真彩色图像、索引色图像、灰度图像、二值图像之间的相互变换，并显示。 6、进行真彩色图像RGB（lenacolor.jpg）、YIQ图像、HSV图像、YcbCr图像的相互转换，并显示。五、实验报告要求 1、描述实验的基本步骤； 2、用图片给出步骤4、5、6中取得的实验结果；六、实验所需图片

lenacolor.jpg 七、实验注意事项 1、学生应提前预习 2、请大家在E盘建一个目录（matlab），在每次启动时都要将这个目录加入到MATLAB的搜索路径中，添加的方法为File----Set Path----Tool---Add Path 八、思考题 1、图像之间转换的基础是什么，为什么可以实现相互的转换九、附录 MATLAB简介 (1) MATLAB全称是Matrix Laboratory（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。实际上MATLAB中的绝大多数的运算都是通过矩阵这一形式进行的。这一特点也就决定了MA TLAB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，然而在计算机上对图像进行数字处理的时候，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。二维图像进行均匀采样，就可以得到一幅离散化成M×N样本的数字图像，该数字图像是一个整数阵列，因而用矩阵来描述该数字图像是最直观最简便的了。而MATLAB的长处就是处理矩阵运算，因此用MA TLAB处理数字图像非常的方便。MATLAB支持五种图像类型，即索引图像、灰度图像、二值图像、RGB图像和多帧图像阵列；支持BMP、GIF、HDF、JPEG、PCX、PNG、TIFF、XWD、CUR、ICO等图像文件格式的读，写和显示。MATLAB对图像的处理功能主要集中在它的图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）中。图像处理工具箱是由一系列支持图像处理操作的函数组成，可以进行诸如几何操作、线性滤波和滤波器设计、图像变换、图像分析与图像增强、二值图像操作以及形态学处理等图像处理操作。 1、MATLAB中图象数据的读取 A、imread imread函数用于读入各种图象文件，其一般的用法为 [X，MAP]=imread(‘filename’,‘fmt’) 其中，X，MAP分别为读出的图象数据和颜色表数据，fmt为图象的格式，filename为读取的图象文件（可以加上文件的路径）。例：[X，MAP]=imread（’flowers.tif’,’tif’）;

数字图像处理中的边缘检测技术

课程设计报告设计题目：数字图像处理中的边缘检测技术学院：专业：班级：学号：学生姓名：电子邮件：时间：年月成绩：指导教师：

数字图像处理中的边缘检测技术课程设计报告I 目录 1 前言:查阅相关文献资料，了解和掌握基本原理、方法和研究现状，以及实际应用的背景意义 (1) 1.1理论背景 (1) 1.2图像边缘检测技术研究的目的和意义 (1) 1.3国内外研究现状分析 (2) 1.4常用边缘检测方法的基本原理 (3) 2 小波变换和小波包的边缘检测、基于数学形态学的边缘检测法算法原理 (7) 2.1 小波边缘检测的原理 (7) 2.2 数学形态学的边缘检测方法的原理 (7) 3 算法实现部分：程序设计的流程图及其描述 (9) 3.1 小波变换的多尺度边缘检测程序设计算法流程图 (9) 3.2 数学形态学的边缘检测方法程序设计算法描述 (10) 4实验部分：对所给的原始图像进行对比实验，给出相应的实验数据和处理结果 (11) 5分析及结论：对实验结果进行分析比较，最后得出相应的结论 (15) 参考文献 (17) 附录：代码 (18)

1前言查阅相关文献资料，了解和掌握基本原理、方法和研究现状，以及实际应用的背景意义 1.1 理论背景图像处理就是对图像信息加工以满足人的视觉心理或应用需求的方法。图像处理方法有光学方法和电子学方法。从20世纪60年代起随着电子计算机和计算技术的不断提高和普及，数字图像处理进入了高速发展时期，而数字图像处理就是利用数字计算机或其它的硬件设备对图像信息转换而得到的电信号进行某些数学处理以提高图像的实用性。图像处理在遥感技术，医学领域，安全领域，工业生产中有着广泛的应用，其中在医学应用中的超声、核磁共振和CT等技术，安全领域的模式识别技术，工业中的无损检测技术尤其引人注目。计算机进行图像处理一般有两个目的：(1)产生更适合人观察和识别的图像。 (2)希望能由计算机自动识别和理解图像。数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域的重要基础，图像处理和分析的第一步往往就是边缘检测。物体的边缘是以图像的局部特征不连续的形式出现的，也就是指图像局部亮度变化最显著的部分，例如灰度值的突变、颜色的突变、纹理结构的突变等，同时物体的边缘也是不同区域的分界处。图像边缘有方向和幅度两个特性，通常沿边缘的走向灰度变化平缓，垂直于边缘走向的像素灰度变化剧烈。根据灰度变化的特点，图像边缘可分为阶跃型、房顶型和凸缘型。 1.2 图像边缘检测技术研究的目的和意义数字图像处理是伴随着计算机发展起来的一门新兴学科，随着计算机硬件、软件的高度发展，数字图像处理也在生活中的各个领域得到了广泛的应用。边缘检测技术是图像处理和计算机视觉等领域最基本的技术，如何快速、精确的提取图像边缘信息一直是国内外研究的热点，然而边缘检测也是图像处理中的一个难题。首先要研究图像边缘检测，就要先研究图像去噪和图像锐化。前者是为了得到飞更真实的图像，排除外界的干扰，后者则是为我们的边缘检测提供图像特征更加明显的图片，即加大图像特征。两者虽然在图像处理中都有重要地位，但本次研究主要是针对图像边缘检测的研究，我们最终所要达到的目的是为了处理速

图像处理在航天航空中的应用-结业论文

论文题目：图像处理在航天和航空技术方面的运用学院：机械电气工程学院班级： 2012级机制3班姓名：张娜学号： 20125009077

摘要：图像处理技术的研究和应用越来越受到社会发展的影响，并以自身的技术特点反过来影响整个社会技术的进步。本文主要简单概括了数字图像处理技术的特点、优势，列举了数字图像处理技术的应用领域并详细介绍了其在航天航空领域中的发展。关键字：图像处理简介技术的优点发展技术应用一、引言数字图像处理是通过计算机采用一定的算法对图像图形进行处理的技术，它已经在各个领域上都有了较广泛的应用。图像处理的信息量很大，对处理速度要求也很高。本文就简单的介绍图像处理技术及其在各个领域的应用，详细说明图像处理在航天航空技术方面的应用。二、数字图像处理简介（一）图像的概念图像包含了它所表达的物体的描述信息。我们生活在一个信息时代，科学研究和统计表明，人类从外界获得的信息约有百分之七十来自视觉系统，也就是从图像中获得，即我们平常所熟知的照片，绘画，动画。视像等。（二）数字图像处理技术数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。图像处理技术着重强调在图像之间进行的变换，主要目标是要对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果并为其后的目标自动识别打基础，或对图像进行压缩编码以减少图像存储所需要的空间或图像传输所需的时间。图像处理是比较低层的操作，它主要在图像像素级上进行处理，处理的数据量非常大。数字图像处理的早期应用是对宇宙飞船发回的图像所进行的

图像处理技术原理及其在生活中的应用探讨

图像处理技术原理及其在生活中的应用探讨摘要在社会生活实践中，图像处理技术获得了广泛的应用。这种技术之所以可以得到广泛应用，与其极强的功能所分不开的。在计算机算法不断改善的过程中，图像处理技术的发展前景是非常广阔的。笔者对图像处理技术的原理进行了分析，并其对在生活中的应用进行了探究[1]。关键词图像处理技术原理；生活；应用 1 图像处理技术的原理分析所谓的图像处理技术，就是通过计算机技术以及相关的技术来对图像进行处理，从而使图像更好地为我们所利用的一种技术。在这个过程中，需要运用到几个技术要点。第一个就是使图像进行转换，从而得到计算机容易识别的矩阵，这种矩阵被称为是“数字矩阵”。这样得到的矩阵更容易被计算机所存储。第二就是通过多种算法来实现对计算机所存储的图像进行有关处理，其中用到的常用算法就有基于人眼视觉特性的阈值算法、具有去噪功能的图像增强算法等。第三就是在进行了一些技术性的处理，然后获取图像信息。通过中国知网、万方数据库等平台所查阅到的图像类型相关资料可知，图像的类型主要可以分为两大类，一类是数字化图像，另一类是模拟图像。前者不仅处理便捷，而且精度较高，能够适应现代社会的发展要求，后者在现实生活中的应用更为常见，比如在相机图片中的应用。模拟图像输出较为简单，灵活性和精度不太高，因此其使用的限制性较大[2]。 2 图像处理技术原理在生活中的应用探讨 2.1 图像处理技术原理在安全防范中的应用在安全防范监控系统不断发展的过程中，系统从模拟向数字的方向发展，这跟人们要求图像的精准度越来越高有关。在安防领域，图像处理技术如果能够得到很好的利用，那么就可以实现对图像的去噪声处理，对失真的图像进行矫正处理。在公安部门破案的过程中，有时会根据犯罪现场的指纹特征来对视频采集参数进行调节，比如色彩补偿就是一种很好的调節方法，这样方便公安部门更快地破案。尽管现在的监控系统越来越完善，但是如果遇到暴风暴雨和雾霾或者光线较弱的天气，那么监控得到的视频图像往往还是比较模糊的，对于这些模糊的图像，可以通过图像增强技术进行一些处理，从而为后续的公安部门调查和取证提供便利，模糊图像处理技术这时就排上了用场[3]。 2.2 图像处理技术原理在娱乐休闲领域的应用在娱乐休闲领域，图像处理技术原理主要的应用场合就是平时我们利用手机或数码相机摄影以及电影特效制作等场合。在数码相机出现以前，图像只能使用传统相机通过胶片的形式保存。在数码相机出现之后，人们就可以短时间内对相

数字图像处理应用论文数字图像处理技术论文

数字图像处理应用论文数字图像处理技术论文关于数字图像处理及其应用的研究摘要：首先对数字图像处理的关键技术以及相应的处理设备进行详细的探讨，然后对数字图像处理的应用领域以及发展趋势进行详尽论述。关键词：数字图像处理：关键技术；应用领域 0 引言人类通过眼、耳、鼻、舌、身接受信息，感知世界。约有75％的信息是通过视觉系统获取的。数字图象处理是用数字计算机处理所获取视觉信息的技术，上世纪20年代Bartlane电缆图片传输系统(纽约和伦敦之间海底电缆)传输一幅图片所需的时间由一周多减少到小于3个小时；上世纪50年代，计算机的发展，数字图像处理才真正地引起人们的巨大兴趣；1964年，数字图像处理有效地应用于美国喷气推进实验室(J.P.L)对“徘徊者七号”太空船发回的大批月球照片的处理；但是直到上世纪六十年代末至七十年代扔，由于离散数学理论的创立和完善，使之形成了比较完整的理论体系，成为一门新兴的学科。数字图像处理的两个主要任务：如何利用计算机来改进图像的品质以便于人类视觉分析；对图像数据进行存储、传输和表示，便于计算机自动化处理。图像处理的范畴是一个受争论的话题，因此也产生了其他的领域比如图像分析和计算机视觉等等。

1 数字图像处理主要技术概述不论图像处理是基于什么样的目的，一般都需要通过利用计算机图像处理对输入的图像数据进行相关的处理，如加工以及输出，所以关于数字图像处理的研究，其主要内容可以分为以下几个过程。图像获取：这个过程基本上就是把模拟图像通过转换转变为计算机真正可以接受的数字图像，同时，将数字图像显示并且体现出来(例如彩色打印)。数据压缩和转换技术：通过数据压缩和数据转换技术的研究，减少数据载体空间，节省运算时间，实现不同星系遥感数据应用的一体化。图像分割：虽然国内外学者已提出很多种图像分割算法，但由于背景的多变性和复杂性，至今为止还没有一种能适用于各种背景的图像分割算法。当前提出的小波分析、模糊集、分形等新的智能信息处理方法有可能找到新的图像分割方法。图像校正：在理想情况下，卫星图像上的像素值只依赖于进入传感器的辐射强度；而辐射强度又只与太阳照射到地面的辐射强度和地物的辐射特性(反射率和发射率)有关，使图像上灰度值的差异直接反映了地物目标光谱辐射特性的差异，从而区分地物目标。图像复原，以图像退化的数学模型为基础，来改善图像质量表达与描述，图像分割后，输出分割标记或目标特征参数；特征提取：计算描述目标的特征，如目标的几何形状特征、统计特征、矩特征、纹理特征等。图像增强：显示图像中被模糊的细节。或是突出图像中感兴趣的特征。图像识别：统计模式识别、模糊模式识别、人工神经网络等。

Camera 图像处理原理分析- 亮度及曝光控制

Camera 图像处理原理分析- 亮度及曝光控制 1.1亮度感应及曝光 1.1.1感光宽容度从最明亮到最黑暗，假设人眼能够看到一定的范围，那么胶片（或CCD等电子感光器件）所能表现的远比人眼看到的范围小的多，而这个有限的范围就是感光宽容度。人眼的感光宽容度比胶片要高很多，而胶片的感光宽容度要比数码相机的ccd高出很多！了解这个概念之后，我们就不难了解，为什么在逆光的条件下，人眼能看清背光的建筑物以及耀眼的天空云彩。而一旦拍摄出来，要么就是云彩颜色绚烂而建筑物变成了黑糊糊的剪影，要么就是建筑物色彩细节清楚而原本美丽的云彩却成了白色的一片再看人眼的结构，有瞳孔可以控制通光量，有杆状感光细胞和椎状感光细胞以适应不同的光强，可见即使人眼有着很高的感光宽容度，依然有亮度调节系统，以适应光强变化。那么对于camera sensor来说，正确的曝光就更为重要了！ 1.1.2自动曝光和18%灰对于sensor来说，又是如何来判断曝光是否正确呢？很标准的做法就是在YUV空间计算当前图像的Y值的均值。调节各种曝光参数设定（自动或手动），使得该均值落在一个目标值附近的时候，就认为得到了正确的曝光。那么如何确定这个Y的均值，以及如何调整参数使得sensor能够将当前图像的亮度调整到这个范围呢？这就涉及到一个概念18%灰，一般认为室内室外的景物，在通常的情况下，其平均的反光系数大约为18%，而色彩均值，如前所述，可以认为是一种中灰的色调。这样，可以通过对反光率为18%的灰板拍摄，调整曝光参数，使其颜色接近为中等亮度的灰色（Y值为128）。然后，对于通常的景物，就能自动的得到正确的曝光了。当然这种自动判断曝光参数的AE功能不是万能的，对于反光率偏离通常均值的场景，比如雪景，夜景等，用这种方法就无法得到正确的曝光量了。所以在sensor的软件处理模块中，通常还会提供曝光级别的设定功能，强制改变自动曝光的判断标准。比如改变预期的亮度均值等。 1.1.3曝光级别设定在多数数码相机和拍照手机上都可以看到曝光级别设定的功能，如前所述，这种设定实际上是在自动曝光的基础上给用户提供一定的曝光控制能力，强制改变camera sensor的曝光判断标准，获得用户想要的效果。

数字图像处理实验指导书

实验一数字图像处理编程基础一、实验目的 1. 了解MATLAB图像处理工具箱； 2. 掌握MATLAB的基本应用方法； 3. 掌握MATLAB图像存储/图像数据类型/图像类型； 4. 掌握图像文件的读/写/信息查询； 5. 掌握图像显示--显示多幅图像、4种图像类型的显示方法； 6. 编程实现图像类型间的转换。二、实验原理略。三、实验内容 1. 实现对图像文件的读/写/信息查询，图像显示--显示多幅图像、4种图像类型的显示方法、图像类型间的转换。 2. 运行图像处理程序，并保存处理结果图像。四、分析思考归纳总结Matlab各个基本指令。 Dither 采用“抖动”方法从RGB 图像创建索引图像 grayslice 从灰度图像通过阈值处理创建索引图像 gray2ind 从灰度图像创建索引图像 ind2gray 从索引图像创建灰度图像 rgb2ind 从RGB 图像创建索引图像 ind2rgb 从索引图像创建RGB 图像 rgb2gray 从RGB 图像创建灰度图像

实验二图像几何变换实验一、实验目的 1．学习几种常见的图像几何变换，并通过实验体会几何变换的效果； 2．掌握图像平移、剪切、缩放、旋转、镜像等几何变换的算法原理及编程实现； 3．掌握matlab 编程环境中基本的图像处理函数。二、实验原理 1. 初始坐标为(,)x y 的点经过平移00(,)x y ，坐标变为(',')x y ，两点之间的关系为：00 ''x x x y y y =+??=+?，以矩阵形式表示为： 00'10'01100 11x x x y y y ????????????=?????????????????? 2. 图像的镜像变换是以图象垂直中轴线或水平中轴线交换图像的变换，分为垂直镜像变换和水平镜像变换，两者的矩阵形式分别为： '100'01010011x x y y -????????????=?????????????????? '100'01010011x x y y ????????????=-?????????????????? 3. 图像缩小和放大变换矩阵相同： '00'0010011X y x S x y S y ????????????=?????????????????? 当1x S ≤，1y S ≤时，图像缩小；当1x S ≥，1y S ≥时，图像放大。 4. 图像旋转定义为以图像中某一点为原点以逆时针或顺时针方

图像拼接原理及方法

第一章绪论 1.1 图像拼接技术的研究背景及研究意义图像拼接(image mosaic)是一个日益流行的研究领域，他已经成为照相绘图学、计算机视觉、图像处理和计算机图形学研究中的热点。图像拼接解决的问题一般式，通过对齐一系列空间重叠的图像，构成一个无缝的、高清晰的图像，它具有比单个图像更高的分辨率和更大的视野。早期的图像拼接研究一直用于照相绘图学，主要是对大量航拍或卫星的图像的整合。近年来随着图像拼接技术的研究和发展，它使基于图像的绘制（IBR）成为结合两个互补领域——计算机视觉和计算机图形学的坚决焦点，在计算机视觉领域中，图像拼接成为对可视化场景描述（Visual Scene Representaions）的主要研究方法：在计算机形学中，现实世界的图像过去一直用于环境贴图，即合成静态的背景和增加合成物体真实感的贴图，图像拼接可以使IBR从一系列真是图像中快速绘制具有真实感的新视图。在军事领域网的夜视成像技术中，无论夜视微光还是红外成像设备都会由于摄像器材的限制而无法拍摄视野宽阔的图片，更不用说360 度的环形图片了。但是在实际应用中，很多时候需要将360 度所拍摄的很多张图片合成一张图片，从而可以使观察者可以观察到周围的全部情况。使用图像拼接技术，在根据拍摄设备和周围景物的情况进行分析后，就可以将通过转动的拍摄器材拍摄的涵盖周围360 度景物的多幅图像进行拼接，从而实时地得到超大视角甚至是360 度角的全景图像。这在红外预警中起到了很大的作用。微小型履带式移动机器人项目中，单目视觉不能满足机器人的视觉导航需要，并且单目视觉机器人的视野范围明显小于双目视觉机器人的视野。利用图像拼接技术，拼接机器人双目采集的图像，可以增大机器人的视野，给机器人的视觉导航提供方便。在虚拟现实领域中，人们可以利用图像拼接技术来得到宽视角的图像或360 度全景图像，用来虚拟实际场景。这种基于全景图的虚拟现实系统，通过全景图的深度信息抽取，恢复场景的三维信息，进而建立三维模型。这个系统允许用户在虚拟环境中的一点作水平环视以及一定范围内的俯视和仰视，同时允许在环视的过程中动态地改变焦距。这样的全景图像相当于人站在原地环顾四周时看到的情形。在医学图像处理方面，显微镜或超声波的视野较小，医师无法通过一幅图像进行诊视，同时对于大目标图像的数据测量也需要把不完整的图像拼接为一个整体。所以把相邻的各幅图像拼接起来是实现远程数据测量和远程会诊的关键环节圆。在遥感技术领域中，利用图像拼接技术中的图像配准技术可以对来自同一区域的两幅或多幅图像进行比较，也可以利用图像拼接技术将遥感卫星拍摄到的有失真地面图像拼接成比较准确的完整图像，作为进一步研究的依据。从以上方面可以看出，图像拼接技术的应用前景十分广阔，深入研究图像拼接技术有着很重要的意义 1.2图像拼接算法的分类图像拼接作为这些年来图像研究方面的重点之一，国内外研究人员也提出了很多拼接算法。图像拼接的质量，主要依赖图像的配准程度，因此图像的配准是拼接算法的核心和关键。根据图像匹配方法的不同仁阔，一般可以将图像拼接算法分为以下两个类型：（1) 基于区域相关的拼接算法。这是最为传统和最普遍的算法。基于区域的配准方法是从待拼接图像的灰度值出发，对

图像处理技术及其应用

图像处理技术及其应用姓名：（班级：学号：）【摘要】图像处理技术的研究和应用越来越收到社会发展的影响，并以自身的技术特点反过来影响整个社会技术的进步。本文主要简单概括了数字图像处理技术近期的发展及应用现状，列举了数字图像处理技术的主要优点和制约其发展的因素，同时设想了图像处理技术在未来的应用和发展。【关键字】图像处理；发展；技术应用 1 引言计算机图像处理技术是在20世纪80年代后期，随着计算机技术的发展应运而生的一门综合技术。图像处理就是利用计算机、摄像机及其它有关数字技术，对图像施加某种运算和处理，使图像更加清晰，以提取某些特定的信息，从而达到特定目的的技术。随着多媒体技术和网络技术的快速发展，数字图像处理已经广泛应用到了人类社会生活的各个方面，如：遥感，工业检测，医学，气象，通信，侦查，智能机器人等。无论在哪个领域中，人们喜欢采用图像的方式来描述和表达事物的特性与逻辑关系，因此，数字图像处理技术的发展及对其的要求就越来显得重要。 2 图像处理技术发展现况进入21世纪，随着计算机技术的迅猛发展和相关理论的不断完善，数字图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就。随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理向更高、更深层次发展。人们已开始研究如何用计算机系统解释图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界，这被称为图像理解或计算机视觉。从图像变换方面来讲，目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用；而图像增强和复原图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等，目前主要在指纹图像增强处理技术，医学影像学方面有显著的成果。这项技术使得各自图像的空间分辨率和对比度有了更大的提高，而最新的医学图像融合则是指对医学影像信息如CT、MRI、SPECT和PET所得的图像,利用计算机技术将它们综合在一起,实现多信息的同步可视化,对多种医学影像起到互补的作用。图像分割图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。图像描述图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法；图像分类（识别）图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。 3 图像处理技术应用现状图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着人类活动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随之不断扩大。 3.1航天和航空技术方面的应用数字图像处理技术在航天和航空技术方面的应用，许多国家每天派出很多侦察飞

数字图像处理参考教材

数字图像处理参考教材（Digital Image Processing ，Computer Image Processing）I.通用教材 I.1 容观澳，清华讲义，计算机图像处理， 2000年版， Pages 351 这是清华一本较早的教材，针对基本概念和方法，系统知识。特点：1）着重本领域的基本概念、基本方法和系统知识。 2）理论结合实验，避开过多数学推导， 3) 重点介绍算法，免编程。这也是我们本科采取的策略。内容：1）基本内容（有关图像数学、视觉、光学以及二维变换的基本理论2）图像改善：重点介绍图像增强，图像复原，还有图像重建 3）图像的上网、传输、压缩 4）图像的理解、分割、描述 5）图像的硬件系统设计 I.2 李介谷等，上海交大版，88年版，数字图像处理Pages 278 较早。全面介绍了图像处理的一些模型和算法，主要内容；数字图像的特征、品质及视觉；图像的增强处理；图像修复；图像重建；图像分析和理解；图像信息的编码和压缩。对基本理论和基本技术介绍全面。 I.3 阮秋琦，电子工业版，01年版，数字图像处理学 Pages 562 主要内容：图像处理中的正交变换、图像增强、图像编码、图像复原、图像重建、图像分析、模式识别等。偏重于基本理论和方法。这本书强调了编码的内容。全书强调基本理论和基本技术，有较多习题，附一套实验演示软件。北方交大教材。 I.4 黄贤武等，电子科技大学版，2000年，数字图像处理与压缩编码技术， Pages538 主要加重了图像数据压缩技术的份量-这是多媒体处理技术的关键技术之一。对图形模式识别技术、无损压缩编码技术、预测编码、图像的变换编码、神

用matlab数字图像处理四个实验

数字图像处理实验指导书

目录实验一MATLAB数字图像处理初步实验二图像的代数运算实验三图像增强-空间滤波实验四图像分割 3

实验一 MATLAB数字图像处理初步一、实验目的与要求 1．熟悉及掌握在MATLAB中能够处理哪些格式图像。 2．熟练掌握在MATLAB中如何读取图像。 3．掌握如何利用MATLAB来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。 4．掌握如何在MATLAB中按照指定要求存储一幅图像的方法。 5．图像间如何转化。二、实验原理及知识点 1、数字图像的表示和类别一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间(平面)坐标，f 在任何坐标处(x,y)处的振幅称为图像在该点的亮度。灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语，而彩色图像是由单个二维图像组合形成的。例如，在RGB彩色系统中，一幅彩色图像是由三幅独立的分量图像(红、绿、蓝)组成的。因此，许多为黑白图像处理开发的技术适用于彩色图像处理，方法是分别处理三副独立的分量图像即可。图像关于x和y坐标以及振幅连续。要将这样的一幅图像转化为数字形式，就要求数字化坐标和振幅。将坐标值数字化成为取样；将振幅数字化成为量化。采样和量化的过程如图1所示。因此，当f的x、y分量和振幅都是有限且离散的量时，称该图像为数字图像。作为MATLAB基本数据类型的数值数组本身十分适于表达图像，矩阵的元素和图像的像素之间有着十分自然的对应关系。图1 图像的采样和量化根据图像数据矩阵解释方法的不同，MA TLAB把其处理为4类： ?亮度图像(Intensity images)

数字图像处理技术及其应用_李红俊

·620· 计算机测量与控制.2002.10(9)　 Computer Measurement &Control 设计与应用收稿日期:2001-12-04。作者简介:李红俊(1974-),男,山西省平遥县人,硕士研究生,主要从事机械电子方向的研究。文章编号:1671-4598(2002)09-0620-03 中图分类号:T P391.41 文献标识码:B 数字图像处理技术及其应用李红俊,韩冀皖 (太原理工大学机械工程学院,山西太原　030024) 摘要:介绍了数字图像处理的基本概念、基本原理,对其中一些算法进行了详细的说明,对不同算法进行了比较。同时,在对现有图像处理方法进行应用的同时,对滤波做了一些新的尝试。最后,将像素细分算法应用于实际生产中, 获得了较好的效果。关键词:数字图像处理;边缘检测;滤波;像素细分算法 Digital Image Processing and Its Application LI Hong -jun ,HAN Ji -w an (Taiy uan University of T echnolo gy ,T aiyuan 030024,China ) Abstract :T he basic co ncepts and basic principals of digital imag e processing are introduced .Some arithmetics and compari -so n between different arithme tics are expounded .New methods of sieve are adopted when existing image processing methods is being applied .A t last ,the arithmetic of subpixel is applied into practice and obtains effect preferably . Key words :digital image processing ;edge detecting ;sieve ;arithmetic of subpixel 1　序言图像处理技术基本可以分成两大类:模拟图像处理(Analog Image Processing )和数字图像处理(Dig -ital Image Processing )。数字图像处理,通俗地讲就是利用计算机对图像进行处理。因此也称之为计算机图像处理(Computer Image Processing )。其优点是处理精度高,处理内容丰富,可进行复杂的非线性处理,有灵活的变通能力,一般来说只要改变软件就可以改变处理内容。存在的问题主要在于处理速度,特别是进行复杂的处理更是如此。数字图像处理概括地说主要包括如下几项内容:几何处理(Geometrical Pro -cessing )、算术处理(Arithmetic Processing )、图像增强(Image Enhancement )、图像复原(Image Restora -tion )、图像重建(Image Reconstruction )、图像编码(Image Encoding )、图像识别(Im age Recognition )、图像理解(Image Understanding )。图像处理技术的发展涉及越来越多的基础理论知识,雄厚的数理基础及相关的边缘学科知识对图像处理科学的发展有越来越大的影响。总之,图像处理科学是一项涉及多学科的综合性科学。 2　边缘检测所谓边缘应是物体的轮廓或物体不同表面之间的交界在图像中的反映。它的形成是由于物体的材料不同或表面的朝向不同,引起在图像中的边缘处存在明暗、色彩、纹理的变化。因此反过来在图像中检查不同灰度、色彩等特性区域的交界处就可得到边缘。边缘轮廓是人类识别物体形状的重要因素,也是图像处理中重要的处理对象。图1　边缘和灰度值模型示意图如上所述,边缘常常发生在灰度突然变化的部位,如图1(a )所示,两边为不同的灰度级g 1、g 2,则x 0处为边缘。但实际上由于物体表面交界处灰度常常缓慢变化,在图像中表现为边缘是有一定宽度的,如图1(b )所示,而且由于物体表面的曲折变化加上噪声干扰,边缘时常显得模糊不清,这给边缘的检测带来一定的困难。另外,有的物体本身为条状的区域,例如河流、道路或物体表面的裂缝,它们的边缘表现为狭长的平行线(1～2个像元宽度),如图1(c )所示,而且两边灰度相同或相近,因此检查的方法也有所不同。边缘检测主要采用各种算法来发现、强化图像中那些可能存在边缘的像素点。边缘检测算子可分为微分(梯度)法、模板匹配法和区域拟合法3种基本方法。对于边缘检测影响较大的是图像中的噪声、退化、模糊等因素,这些都需要特殊的算法来解决。 3　滤波当图像输入到计算机的时候,由于输入转换器件(如光敏器件、A /D 转换器等性质的差别)及周围环 DOI :10.16526/j .cn ki .11-4762/tp .2002.09.022

数字图像处理实验教学大纲

《数字图像处理》课程实验教学大纲电子信息工程教研室编信息与电子工程学院 2013 年 8 月

课程名称：数字图像处理课程编号：056123 英文名称： Digital Image Processing 课程负责人：马加庆课程性质：非独立设课课程属性：专业应开实验学期：第6学期学时学分：课程总学时---48 实验学时---16 课程总学分---3 实验学分---0 实验者类别：本科生适用专业：电子信息工程、电子信息科学与技术先修课程：线性代数，信号与系统，数字信号处理，计算机仿真及应用一、课程简介数字图像处理是研究数字图像处理的基本理论、方法及其在智能化检测中应用的学科，本课程侧重于数字图像的基本处理理论和方法，并对图像分析的基本理论和实际应用进行系统介绍。目的是使学生系统掌握数字图像处理的基本概念、基本原理、实现方法和实用技术，了解数字图像处理基本应用和当前国内外的发展方向。要求学生通过该课程学习，具备解决智能化检测与控制中应用问题的初步能力，为在计算机视觉、模式识别等领域从事研究与开发打下扎实的理论基础。二、课程实验教学的目的、任务与要求通过实验使学生加深对课堂上所学专业知识的认识，通过理论与实践相结合提高学生的动手能力。要求学生利用所学知识完成对图像的锐化、模糊、加噪声、读取、变换等处理。三、实验方式与基本要求实验方式：学生一人一机，独立实验，注意记录实验数据与结果分析。基本要求：实验前，学生要认真预习实验任务，了解实验目的和实验内容；实验时，要认真上机，做好观察分析和记录；实验后，按要求编写实验报告。四、实验项目设置注：实验类型：1.演示/2.验证/3.综合/4.设计研究/5.其他；实验类别：1.基础/2.专业基础/3.专业/4.其它；实验要求：1.必修/2.选修/3.其它

数字图像处理简答题及答案..

数字图像处理简答题及答案简答题 1、数字图像处理的主要研究内容包含很多方面，请列出并简述其中的4种。 2、什么是图像识别与理解？ 3、简述数字图像处理的至少3种主要研究内容。 4、简述数字图像处理的至少4种应用。 5、简述图像几何变换与图像变换的区别。 6、图像的数字化包含哪些步骤？简述这些步骤。 7、图像量化时，如果量化级比较小会出现什么现象？为什么？ 8、简述二值图像与彩色图像的区别。 9、简述二值图像与灰度图像的区别。 10、简述灰度图像与彩色图像的区别。 11、简述直角坐标系中图像旋转的过程。 12、如何解决直角坐标系中图像旋转过程中产生的图像空穴问题？ 13、举例说明使用邻近行插值法进行空穴填充的过程。 14、举例说明使用均值插值法进行空穴填充的过程。 15、均值滤波器对高斯噪声的滤波效果如何？试分析其中的原因。 16、简述均值滤波器对椒盐噪声的滤波原理，并进行效果分析。 17、中值滤波器对椒盐噪声的滤波效果如何？试分析其中的原因。 18、使用中值滤波器对高斯噪声和椒盐噪声的滤波结果相同吗？为什么会出现这种现象？

19、使用均值滤波器对高斯噪声和椒盐噪声的滤波结果相同吗？为什么会出现这种现象？ 20、写出腐蚀运算的处理过程。 21、写出膨胀运算的处理过程。 22、为什么YUV表色系适用于彩色电视的颜色表示？ 23、简述白平衡方法的主要原理。 24、YUV表色系的优点是什么？ 25、请简述快速傅里叶变换的原理。 26、傅里叶变换在图像处理中有着广泛的应用，请简述其在图像的高通滤波中的应用原理。 27、傅里叶变换在图像处理中有着广泛的应用，请简述其在图像的低通滤波中的应用原理。 28、小波变换在图像处理中有着广泛的应用，请简述其在图像的压缩中的应用原理。 29、什么是图像的无损压缩？给出2种无损压缩算法。 2、对于扫描结果：aaaabbbccdeeeeefffffff，若对其进行霍夫曼编码之后的结果是：f=01 e=11 a=10 b=001 c=0001 d=0000。若使用行程编码和霍夫曼编码的混合编码，压缩率是否能够比单纯使用霍夫曼编码有所提高？ 31、DCT变换编码的主要思想是什么？ 32、简述DCT变换编码的主要过程。 33、什么是一维行程编码？简述其与二维行程编码的主要区别。 34、什么是二维行程编码？简述其与一维行程编码的主要区别。 35、简述一维行程编码和二维行程编码的异同。 36、压缩编码算法很多，为什么还要采用混合压缩编码？请举例说明。 37、对于扫描结果：aaaabbbccdeeeeefffffff，若对其进行霍夫曼编码之后的结果是：f=01 e=11 a=10 b=001 c=0001 d=0000。若使用行程编码和霍夫曼编码的混合编码，压缩率是否能够比单纯使用行程编码有所提高？ 38、连续图像和数字图像如何相互转换？