图像处理技术在农业系统中的应用

华明亚

（大学机电工程与自动化学院，200072）

摘要：目前社会的发展已经步入了高速信息化时期，而计算机技术也已经成为了各个行业的领头羊之一随着计算机技术在我们生活中的普及，我们对图像处理技术的要求也愈来愈高，同时计算机图像处理技术也为我们带来了更好的需求及应用，计算机图像处理技术的应用围的确十分广泛.那么本篇文章主要具体介绍分析一下图像处理技术在农业系统上的研究应用状况。

关键词：图像处理；农业系统；MATLAB；检测；

Application of image processing technology

Hua Mingya

(School of mechanical engineering and automation, Shanghai University, Shanghai 200072, China) Abstract:: At present,the development of the society has entered the high-speed information age,computer technology has also become one of each industry leader with the popularization of computer technology in our lives,we also more and more higher requirements of image processing technology,and computer image processing technology is also the demand and application of better for us,application the range of computer image processing technology is indeed very widely.So the analysis of this article mainly introduce the image processing technology in agricultural systems research and application status.

Key words: Image processing;agricultural system;MATLAB;detection;

1.引言

图像处理技术是用数字信号代替图像信号，然后用计算机进行处理。它已在人们生活的各个方面受到广泛的重视和应用，并且有了巨大的成果。

图像处理的过程有:图像采集、图像分析和图像输出三部分。图像采集用特定的采集系统抓取图像，然后把模拟的图像转化为数字图像，便于计算机对其进行处理。图像处理分析是整个图像处理技术最关键的部分，其目的在于通过边缘检测、物体定位等，了解图像。

用计算机进行数字图像处理的目的有两个，一是产生更适合人类视觉观察和识别的图

像，二是希望计算机能够自动进行识别和理解图像。不管用户出于何种目的进行图像处理，都需要由计算机和图像专用设备组成的系统进行图像数据的采集、输入、加工和输出，因此数字图像处理研究的容主要有：图像的获取、表示和表现；图像增强；图像复原；图像分割；图像分析；图像压缩编码。

在农业领域中，大围、实时、高效地获取农情信息是现代化农业生产和管理的一个重要环节。传统的依靠人工采集和有线测量的数据获取方式在实时性、精准性和便捷性等方面均无法满足精准农业的要求]1[。因此将图像处理技术应用于农业中，对实时的监测农作物的长势，农作物灾害的防治以及农作物果实检测分级中有着至关重要的作用。从而保证农业的丰收。

2.农业系统中的图像处理

计算机图像处理技术就是把一些需要处理的图像或信息做一个转化，把它们换成某一种高速运算的功能，最后以一种最佳的结果表示出来的处理过程。它主要把图像信息进行数字化，或者把图像进行修复、加强、分析计算编码化等，通常被应用在计算机教育及计算机动画制作等方面。如今，随着信息领域的高速发展，计算机图像处理技术己经在农业方面都得到了高度的发展与应用。动态图像处理技术在农业工程应用中涉及的领域已包括视觉模拟，农业作业过程在线检测、害虫监控、农产品分级等诸多方面。以下将农业工程应用中的研究进展做一介绍。

2.1 农作物生长中的图像处理

农业的生产已由传统的农业生产方式发展成为精细农业作业，根据作业处方图或动态图像处理技术来进行变量施肥和农药喷洒。自动喷洒农药或施肥机械必须在作业过程中动态地对农作物和杂草进行识别]2[，然后对杂草定量喷洒农药或对作物植株定量施肥从而达到农药和化肥使用的高效无污染要求]3[。

农业的大面积高效作业往往需要采用农用无人驾驶飞机对农产品的长势进行动态监测，目前动态图像处理技术在无人驾驶飞机中的应用主要是靠动态图像处理系统通过CCD摄像机或红外成像仪来获取飞机当前所处位置的地面图像，然后再调用事先输人的图像数据库进行模式匹配，动态地检测飞机当前位置并完成飞机飞行轨迹的跟踪。利用动态图像处理和图

像数据库检索技术进行模式匹配对运动目标动态定位技术在西方发达国家的军事中已经得到了广泛的应用，但在精确农业中，利用全球定位系统(GPS )来对农用无人驾驶飞机进行定位与轨迹跟踪仍占主导地位。但由于GPS的成本较高和图像检索技术的不断成熟，这就决定了动态图像处理技术在今后的大面积农业作业中更为经济实用。

动态图像处理系统主要有辅助光源、带有专用镜头的高速摄像机、图像采集卡、计算机系统和图像输出存储设备5个部分，其相互之间的关系如图1所示。

图1动态图像处理系统的组成

2.2 农作物病虫害图像识别技术

农作物病虫害的爆发往往意味着大规模的减产减质，造成不可挽回的经济损失。传统的病虫害识别方法速度慢、主观性强、误判率高，己不能满足农业生产的需要。基于图像处理技术的农作物病虫害识别具有快速、精确、实时等特点，能够协助农耕人员及时采取有效的防治措施。图像处理是将图像信号转换成相应的数字信号，并利用计算机对其进行加工

处理的过程。农作物病虫害图像识别技术则是图像处理技术在农作物病虫害识别上的应用，成为替代传统人工识别的技术手段，其对农作物病虫害识别具有传统方法所不具备的快速性、准确性、实时性}等特点，能够在疾病暴发前及时、准确地识别出病虫害的种类，为农耕人员及时采取措施防治病虫害的传播发展提供必要信息]4[。

害虫图像处理中图像的特征提取是关键性步骤，它关系到分类器设计的效率和分类的精确度，甚至直接决定了分类算法是否可行。特征提取一般包括特征描述和提取两个过程。特征描述指的是给从图像中分割出来的某种图像属性予以量性的描述或表示，提取指的是计算

这些特征的子集，通过数学变换使样本空间降维，以便于目标识别。专家学者们在农作物病虫害图像特征提取上做了大量的研究工作，主要的提取方法按特征属性来分有形态特征提取、颜色特征提取和纹理特征提取等。

其次是图像的分类识别，它是指以提取的图像特征为对象，构建分类器，以达到目标识别的过程。分类识别是图像处理的后处理步骤，也是整个图像处理过程所要达到的目的，分类的精确度是所有分类算法所追求的结果。高精度、稳定、快速的农作物病虫害图像分类识别算法一直以来都是国外相关领域专家学者所不懈追求的目标。根据分类判别规则的不同，有基于形状的分类、基于纹理的分类、统计分类等;根据分类结果的数量，有两类分类器和多类分类器之分，多类分类器某种意义下是两类分类器和策略的组合，经典的多类分类器有支持向量机法、神经网络法和模糊聚类法等]5[。

总而言之，如何利用农作物病虫害图像识别技术来更好地解决农作物病虫害问题，保障农业生产具有重要意义和远大的前景。

2.3 农产品产后品质分级

随着数字信号处理技术和高速摄像机技术的快速发展，人们开始将动态图像处理技术应用于农产品的产后处理及包装等领域。其中最为典型的例子就是水果品质智能化检测和分级生产线]6[。该系统主要分为:水果输送系统、图像采集系统、计算机视觉系统、水果分级系统。由于水果品质智能化检测和分级系统需要实时、快速、准确等性能要求，所以在计算机视觉识别系统部分可以采用高速摄像机动态地监控水果输送系统，同时对输送系统上的水果图像进行动态实时采集、识别与检测。例如龙满生、何东健等利用计算机视觉技术和人工神经网络技术，建立了以果实形状、颜色和缺陷为判别依据的苹果外观品质综合分级系统，该系统试验结果表明，能够实现对苹果综合外观品质的正确检测与分级，准确率90.8％。下面以红枣检测为例，简要介绍一下图像技术在农产品品质分级上的应用。

目前，红枣外观的检测大多采用原始的人工分级方法，该方法容易受到检测人员身体素质和精神状态影响，主观因素较大、效率低、漏检率高、劳动强度大，因而影响红枣品质指标的评价。例如，对于红枣果形、颜色、缺陷，仅仅依靠传统人工方法很难做到精确评价。现代图像处理技术]7[和软件工程的快速发展，使红枣品质可视化自动检测成为可能。同时，红枣品质分级是进行红枣自动化分级的关键环节。

从红枣的形状、大小、颜色入手，选出符合红枣外观品质检测的3个特征参数，分别是红枣果形指数、色泽、有无缺陷。大小特征提取中，红枣的果形指数采用最小外接矩形法获得；对于颜色特征，将RGB模型转化成HSI模型，然后进行提取颜色特征参数；缺陷特征的提取，先进行缺陷部位轮廓的提取，然后填充求缺陷部分的而积，根据该而积在图片小比例作为判断的依据。

图像采集：采集图像时采用白色的背景，是为了更好地凸显目标的颜色。在运用Matlab 进行尺寸提取中不允许背景中出现与试验红枣颜色相同或相近的其他干扰。在试验中进行了测试，在灯光为单一光源下获取图片时有阴影，生成图像的二值图时样品轮廓不清与阴影重叠，影响提取效果，如图1所示：

图2 单光源图像及其二值图

图像处理：图像处理包括图像的获取、图像灰度变换、图像二值化、图像大小尺寸、缺陷和颜色提取。图像灰度化是图像增强的另一种手段，可使图像动态围加大，使图像对比度扩展，图像更加清晰，特征更加明显]6[。灰度化图像二值化处理，要提取图像中的特征信息，需要把红枣灰度图片进一步进行二值化处理，Matlab数字图像处理工具箱中自带函数im2bw可以完成二值图像转化，其调用格式为BW = im2bw (I) LEVED。“LEVEL”的取值围是0-1，其取值的大小直接影响二值图的效果，灰度直方图中两个波峰之间的波谷对应的横坐标为“LEV-EL”的最佳值，如图3所示。灰度直方图波谷对应的横坐标为140，归一化后的值为0. 55，所以该二值图的"LEVEL”值为0.55，从图3中可以看出该二值图轮廓清晰。

特征提取，提取图像中红枣的大小尺寸、有无缺陷和颜色特征信息。用最小矩形法，

就是通过不断旋转来寻找图像轮廓的最小外接矩形，提取红枣大小尺寸，如图4所示。在

处理中采用特制提取红枣缺陷信息，红枣表面的破损、黑斑等缺陷，先进行缺陷部位轮廓的

提取，然后填充求缺陷部分的面积，根据该面积在图片小比例作为判断。

采集的红枣图片是RGB 颜色模型，首先要将RBG 颜色模型转换成HSI 模型，再计算色

度直方图，色度分布围就是该红枣的颜色参数。根据红枣色度围可以实现对红枣颜色分级处

理。表1是实验测得的红枣色度，并按色度进行分级。图3

灰度图像二值化处理

图4 特征尺寸提取图像

表1红枣颜色分级

3.结语

近几年来图像处理技术在国外农业工程中得到了一定的应用，相应地出现了许多新的方法和理论与之相融合，为图像处理技术应用的进一步发展奠定了基础，也取得了一些成果。如水果品质动态检测系统。但由于我国在这方面起步比较晚，与国外起步较早的国家相比较仍存在着很多明显的不足。

首先，在动态图像处理系统中，由于动态图像处理需要很高的帧速，这势必减少摄像机在拍摄每帧图像时的进光量，导致图像质量降低。在试图采用提高镜头折射率和增大辅助光源强度的方法解决这一问题的同时，还可以考虑结合其他硬件或图像增强软件等方法以弥补进光量的不足。在运动背景下如何做到多目标动态图像处理仍旧停留在实验阶段。

其次，图像处理在农业工程中的适用性问题:农业工程中的图像与工业图像有着明显的差异，农业工程中的图像由于受生物多样性、气候和环境等因素的影响，相对于工业图像要复杂的多，如何将相对成熟的工业动态图像处理技术应用于农业工程，许多关键技术有待解决。处于实验阶段的动态图像处理系统往往采用了价位很高的国外摄像机和图像采集卡等相关硬件，能够达到很高的精度和实时性要求。但在农业工程应用中速度和精度要求相对较低，如何提高系统的性能价格比，使之真正实用于农业，是动态图像处理系统研究人员的努力方向。

总之，动态图像处理技术为农业工程的发展开掘了新的发展道路，我国的农业也开始步人精确农业的道路，相信在今后，不断完善的动态图像处理技术将会在农业工程中得到更广泛的应用。

致：感在这次工作中给予我支持和鼓励的所有人。

参考文献：

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[7] 罗雪宁，云发，代希君，胡晓男，罗华平，基于1VIATLAB的红枣图像处理研究[J] 农机化研究，2015 (3):

数字图像处理知

数字图像处理知识点总结

数字图像处理知识点总结第一章导论 1.图像：对客观对象的一种相似性的生动性的描述或写真。 2.图像分类：按可见性（可见图像、不可见图像），按波段数（单波段、多波段、超波段），按空间坐标和亮度的连续性（模拟和数字）。3.图像处理：对图像进行一系列操作，以到达预期目的的技术。 4.图像处理三个层次：狭义图像处理、图像分析和图像理解。 5.图像处理五个模块：采集、显示、存储、通信、处理和分析。第二章数字图像处理的基本概念 6.模拟图像的表示：f(x，y)＝i(x，y)×r(x，y)，照度分量0

称为采样。采样间隔和采样孔径的大小是两个很重要的参数。采样方式:有缝、无缝和重叠。 9.将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化。 10.表示像素明暗程度的整数称为像素的灰度级（或灰度值或灰度）。 11.数字图像根据灰度级数的差异可分为：黑白图像、灰度图像和彩色图像。 12.采样间隔对图像质量的影响：一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差，严重时出现像素呈块状的国际棋盘效应；采样间隔越小，所得图像像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但数据量大。13.量化等级对图像质量的影响：量化等级越多，所得图像层次越丰富，灰度分辨率高，图像质量好，但数据量大；量化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，会出现假轮廓现象，图像质量变差，但数据量小。但在极少数情况下对固定图像大小时，减少灰度级能改善质量，产生这种情况的最可能原因是减少灰度级一般会增加图像的对比度。例如对细节比较丰富的图像数字化。

数字图像处理实验实验二

实验二MATLAB图像运算一、实验目的 1．了解图像的算术运算在数字图像处理中的初步应用。 2．体会图像算术运算处理的过程和处理前后图像的变化。二、实验步骤 1．图像的加法运算-imadd 对于两个图像f x,y和 (x,y)的均值有： g x,y=1 f x,y+ 1 (x,y) 推广这个公式为： g x,y=αf x,y+β (x,y) 其中，α+β=1。这样就可以得到各种图像合成的效果，也可以用于两张图像的衔接。说明：两个示例图像保存在默认路径下，文件名分别为'rice.png'和'cameraman.tif'，要求实现下图所示结果。代码： I1 = imread('rice.png'); I2 = imread('cameraman.tif'); I3 = imadd(I1, I2,'uint8'); I4 = imadd(I1, I2,'uint16'); subplot(2, 2, 1), imshow(I1), title('?-ê?í???1'); subplot(2, 2, 2), imshow(I2), title('?-ê?í???2'); subplot(2, 2, 3), imshow(I3), title('8??í?????ê?'); subplot(2, 2, 4), imshow(I4), title('16??í?????ê?'); 结果截图：

2．图像的减法运算-imsubtract 说明：背景图像可通过膨胀算法得到background = imopen(I,strel('disk',15));，要求实现下图所示结果。示例代码如下： I1 = imread('rice.png'); background = imerode(I1, strel('disk', 15)); rice2 = imsubtract(I1, background); subplot(2, 2, 1), imshow(I1), title('?-ê?í???'); subplot(2, 2, 2), imshow(background), title('±3?°í???'); subplot(2, 2, 3), imshow(rice2), title('′|àíoóμ?í???'); 结果截图： 3.图像的乘法运算-immultiply

数字图像处理第二章课后习题及中文版解答

数字图像处理(冈萨雷斯版，第二版)课后习题及解答(部分) Ch 2 2.1使用2.1节提供的背景信息，并采用纯几何方法，如果纸上的打印点离眼睛0.2m 远，估计眼睛能辨别的最小打印点的直径。为了简明起见，假定当在黄斑处的像点变得远比视网膜区域的接收器（锥状体）直径小的时候，视觉系统已经不能检测到该点。进一步假定黄斑可用1.5mm × 1.5mm 的方阵模型化，并且杆状体和锥状体间的空间在该阵列上的均匀分布。解：对应点的视网膜图像的直径x 可通过如下图题2.1所示的相似三角形几何关系得到，即 ()()220.20.014 d x = 解得x =0.07d 。根据2.1节内容，我们知道：如果把黄斑想象为一个有337000个成像单元的正方形传感器阵列，它转换成一个大小580×580成像单元的阵列。假设成像单元之间的间距相等，这表明在总长为1.5 mm 的一条线上有580个成像单元和579个成像单元间隔。则每个成像单元和成像单元间隔的大小为s =[(1.5 mm)/1159]=1.3×10-6 m 。如果在黄斑上的成像点的大小是小于一个可分辨的成像单元，在我们可以认为改点对于眼睛来说不可见。换句话说，眼睛不能检测到以下直径的点：x =0.07d<1.3×10-6m ，即d <18.6×10-6 m 。下图附带解释：因为眼睛对近处的物体聚焦时，肌肉会使晶状体变得较厚，折射能力也相对提高，此时物体离眼睛距离0.2 m ，相对较近。而当晶状体的折射能力由最小变到最大时，晶状体的聚焦中心与视网膜的距离由17 mm 缩小到14 mm ，所以此图中选取14mm(原书图2.3选取的是17 mm)。图题2.1 2.2 当在白天进入一个黑暗的剧场时，在能看清并找到空座位时要用一段时间适应，2.1节(视觉感知要素)描述的视觉过程在这种情况下起什么作用？解：根据人眼的亮度适应性，1）由于户外与剧场亮度差异很大，因此当人进入一个黑暗的剧场时，无法适应如此大的亮度差异，在剧场中什么也看不见；2）人眼不断调节亮度适应范围，逐渐的将视觉亮度中心调整到剧场的亮度范围，因此又可以看见、分清场景中的物体了。

第二章数字图像处理的基本概念_数字图像处理.

第二章数字图像处理的基本概念 2.3 图像数字化图像数字化是将一幅画面转化成计算机能处理的形式——数字图像的过程。模拟图像数字图像正方形点阵具体来说，就是把一幅图画分割成如上图所示的一个个小区域（像元或像素），并将各小区域灰度用整数来表示，形成一幅数字图像。它包括采样和量化两个过程。小区域的位置和灰度就是像素的属性。单波段、多波段和超波段图像 2.3.1 采样将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样。采样间隔和采样孔径的大小是两个很重要的参数。当对图像进行实际的抽样时，怎样选择各抽样点的间隔是个非常重要的问题。关于这一点，图像包含何种程度的细微的浓淡变化，取决于希望忠实反映图像的程度。 2.3.2 量化经采样图像被分割成空间上离散的像素，但其灰度是连续的，还不能用计算机进行处理。将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化。一幅数字图像中不同灰度值的个数称为灰度级数，用G表示。一般来说，G=2∧g,g就是表示图像像素灰度值所需的比特位数。一幅大小为M×N、灰度级数为G的图像所需的存储空间，即图像的数据量，大小为M×N×g（bit）

黑白图像:是指图像的每个像素只能是黑或白，没有中间的过渡，故又称为二值图像。二值图像的像素值为0或1。例如灰度图像:灰度图像是指每个像素由一个量化的灰度值来描述的图像。它不包含彩色信息。彩色图像:彩色图像是指每个像素由R、G、B三原色像素构成的图像，其中R、B、G是由不同的灰度级来描述的。 2.3.3 量化参数与数字化图像间的关系数字化方式可分为均匀采样、量化和非均匀采样、量化。所谓“均匀”,指的是采样、量化为等间隔。图像数字化一般采用均匀采样和均匀量化方式。非均匀采样是根据图象细节的丰富程度改变采样间距。细节丰富的地方，采样间距小，否则间距大。非均匀量化是对像素出现频度少的间隔大，而频度大的间隔小。采用非均匀采样与量化，会使问题复杂化，因此很少采用。一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少,空间分辨率低,质量差，严重时出现像素呈块状的国际棋盘效应；采样间隔越小，所得图像像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但数据量大。

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

数字图像处理实验2

Exercise 3 https://www.360docs.net/doc/b34913391.html,e picture “Fig0401.tif” to do the following questions: ①Read the picture, and write down the Fourier transform program of it. >> f=imread('Fig0401.tif'); >> g=fft2(f); Warning: FFTN on values of class UINT8 is obsolete. Use FFTN(DOUBLE(X)) or FFTN(SINGLE(X)) instead. > In uint8.fftn at 10 In fft2 at 19 >> s=abs(g); >> imshow(s,[])

②Use the function fftshift to center the spectrum. >> fc=fftshift(g); >> imshow(abs(fc),[]) ③Use logarithmic transformation to enhance the centered spectrum. >> s2=log(1+abs(fc)); >> imshow(s2,[])

④Visualize the dealing results of step②and step③. 结果如上 2.Generate a filter function H ①Use function fspecial to generate a ‘laplacian’ spatial domain filter h >> h=fspecial('laplacian',0.5) h= 0.3333 0.3333 0.3333 0.3333 -2.6667 0.3333 0.3333 0.3333 0.3333 ②Use function freqz2 to convert the spatial domain filter h to frequency domain filter H. >>h= freqz2(h);

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

数字图像处理实验

研究性实验五一、实验说明：一个用瓶子装各种工业化学品的装瓶公司听说你成功解决了成像问题，并雇佣你设计一种检测瓶子未装满的方法。当瓶子在传送带上运动，并通过自动装填机和封盖机进行包装时有如下图所示的情景。当液体平面低于瓶颈底部和瓶子肩部的中间点时，认为瓶子未装满。瓶子的横断面上的倾斜部分及侧面定义为瓶子的肩部。瓶子在不断移动，但公司有一个图像系统，装备了有效捕捉静止图像的前端闪光照明设备。所以你可以得到非常清晰的图像。基于以上你得到的资料，提出一个检测未完全装满的瓶子的解决方案。清楚地表述你做的所有设想和很可能对你提出的解决方案产生影响的假设。二、实验思路分析：三、实验步骤步骤一：读入原始图像

步骤二：将图像进行二值化处理 BW = im2bw(I,0.7); 由于原始图像中白色比较明显，瓶身的颜色和背景比较相近，所以直接进行二值化处理，将未装满液体的信息提取出来。步骤三：将图像聚类后进行连通域的膨胀。将图像二值化后发现图中存在噪声，选择将图像进行模糊膨胀后再二值化处理，从而去掉小连通域的干扰。步骤四：重新二值化膨胀后的图像

步骤五：标记连通域，并统计每个连通域的面积。经统计得到从左到右的连通域面积分别为3495 4398 11212 4398 2573，限定范围，可知11212对应的连通域所对应的瓶子是不符合要求的。四、实验代码功能：找出图像中灌装不合格的瓶子。说明：（1）输入的图像必须是灰度图，否则需要将之格式转换。（2）图像处理的步骤是：①对灰度图像glass.jpg进行二值化，②进行形态学处理， ③计算白色连通区域的面积和质心等，④通过判断质心的坐标和未装灌的面积得出是否合格。图像处理后五个白色区域面积为： [2374, 2739, 8381, 2739, 1660;] 五个质心的坐标数据： [20.6251,48.0434,138.6046,46.6575,256.2667,84.9748,376.6046,46.6575,484.6181,47.9084;] 通过没有装灌部分的面积大于2900来判定装灌不合格，两个合格的值为2739，其余未照全的部分判断还可以根据其质心判断，合格的瓶子为46.6575,坐标过大也不合格，这里取50。源代码： clear all; close all; T = 200; % 全局阈值200时效果要好一些，手动选出的值 %step1 读取和显示原始图像，显示原始图像的直方图 picOP = imread('glass.jpg'); % 读入图像 figure,imshow(picOP),title('原始灰度图像'); % 显示图像 figure, imhist(picOP), title('原始灰度图像直方图'); % 显示原始图像的直方图 % step2 转化为二值图像 picB = picOP; % 复制灰度图像到picB picBW = im2bw(picB,T/255); % 采用全局阈值进行灰度图像转变为二值图像 figure,imshow(picBW),title('全局阈值下二值图像'); % 显示二值图像 % step3 进行形态学操作，转化为有利于处理的图像 picMORPHOLOGY = picBW ; % 复制准备形态学处理 se = strel('square',10); % 结构化元素 fo = imopen(picMORPHOLOGY,se); % 开操作 figure,imshow(fo),title('开运算之后图像'); % 输出开运算之后图像 % step4 计算出各个白色连通区域（未装灌区域）面积和质心坐标

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

数字图像处理实验2冈萨雷斯.

实验二灰度直方图及直方图均衡化一、实验目的： 1、直方图显示 2、计算并绘制图像直方图 3、直方图均衡化二、实验内容学习使用函数 imhist(, histeq(, bar(, stem(, plot(, imadjust(，及 title, axis, set 等描述图像工具。 1、直方图显示显示图 Fig0354(a(einstein_orig.tif，标注图的题目为：EINSTEIN ，作出其直方图，调整参数如下图所示： EINSTEIN

4 2、分别用 bar 和 stem 函数显示直方图由 h=imhist( 获得直方图；分别用 bar 和 stem 显示直方图 h ，并通过参数调整，改变直方图的显示方式。用 axis 设置轴的最大、最小值（例如：axis([0 255 0 15000];），用 set 设置显示坐标的间隔（例如：set(gca,’xtick ’, 0:50:255）。作出如下的直方图： 00 50

100 150 200 250 3、用 plot 函数显示直方图要求同 2. 12000 1000080006000400020000 0 50 100 150 200 250 300 4、用 imadjust( 函数调整图像对比度，并用 imhist( 查看调整前后直方图的变化。 3 . 2 . 1 . 0 . 4

5、用 histeq( 进行直方图均衡化，并用 imhist( 查看均衡化前后直方图的变化。

4 三、实验要求将本实验的 10 个图用 MATLAB 显示到屏幕上。程序： i=imread('Fig0354(a(einstein_orig.tif'; imshow(i; title('EINSTEIN'; figure; imhist(i; title('直方图';

数字图像处理基础知识总结

第一章数字图像处理概论 *图像是对客观存在对象的一种相似性的、生动性的描述或写真。 *模拟图像空间坐标和明暗程度都是连续变化的、计算机无法直接处理的图像 *数字图像空间坐标和灰度均不连续的、用离散的数字（一般整数）表示的图像（计算机能处理）。是图像的数字表示，像素是其最小的单位。 *数字图像处理（Digital Image Processing）利用计算机对数字图像进行（去除噪声、增强、复原、分割、特征提取、识别等）系列操作，从而获得某种预期的结果的技术。（计算机图像处理） *数字图像处理的特点（优势）（1）处理精度高，再现性好。（2）易于控制处理效果。（3）处理的多样性。（4）图像数据量庞大。（5）图像处理技术综合性强。 *数字图像处理的目的（1）提高图像的视感质量，以达到赏心悦目的目的 a.去除图像中的噪声； b.改变图像的亮度、颜色； c.增强图像中的某些成份、抑制某些成份； d.对图像进行几何变换等，达到艺术效果；（2）提取图像中所包含的某些特征或特殊信息。 a.模式识别、计算机视觉的预处理（3）对图像数据进行变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输。 **数字图像处理的主要研究内容（1）图像的数字化 a.如何将一幅光学图像表示成一组数字，既不失真又便于计算机分析处理 b.主要包括的是图像的采样与量化（2*）图像的增强 a.加强图像的有用信息，消弱干扰和噪声（3）图像的恢复 a.把退化、模糊了的图像复原。模糊的原因有许多种，最常见的有运动模糊，散焦模糊等（4*）图像的编码 a.简化图像的表示，压缩表示图像的数据，以便于存储和传输。（5）图像的重建 a.由二维图像重建三维图像（如CT）（6）图像的分析 a.对图像中的不同对象进行分割、分类、识别和描述、解释。（7）图像分割与特征提取 a.图像分割是指将一幅图像的区域根据分析对象进行分割。 b.图像的特征提取包括了形状特征、纹理特征、颜色特征等。（8）图像隐藏 a.是指媒体信息的相互隐藏。 b.数字水印。 c.图像的信息伪装。（9）图像通信

数字图像处理实验报告

目录实验一：数字图像的基本处理操作....................................................................... 错误!未定义书签。：实验目的 .............................................................................................................. 错误!未定义书签。：实验任务和要求..................................................................................................... 错误!未定义书签。：实验步骤和结果..................................................................................................... 错误!未定义书签。：结果分析................................................................................................................. 错误!未定义书签。实验二：图像的灰度变换和直方图变换............................................................... 错误!未定义书签。：实验目的 .............................................................................................................. 错误!未定义书签。：实验任务和要求..................................................................................................... 错误!未定义书签。：实验步骤和结果..................................................................................................... 错误!未定义书签。：结果分析................................................................................................................. 错误!未定义书签。实验三：图像的平滑处理....................................................................................... 错误!未定义书签。：实验目的 .............................................................................................................. 错误!未定义书签。：实验任务和要求..................................................................................................... 错误!未定义书签。：实验步骤和结果..................................................................................................... 错误!未定义书签。：结果分析................................................................................................................. 错误!未定义书签。实验四：图像的锐化处理......................................................................................... 错误!未定义书签。：实验目的 .............................................................................................................. 错误!未定义书签。：实验任务和要求..................................................................................................... 错误!未定义书签。：实验步骤和结果..................................................................................................... 错误!未定义书签。：结果分析................................................................................................................. 错误!未定义书签。

数字图像处理试题及答案

一、填空题（每题1分，共15分） 1、列举数字图像处理的三个应用领域医学、天文学、军事 2、存储一幅大小为10241024?，256个灰度级的图像，需要 8M bit 。 3、亮度鉴别实验表明，韦伯比越大，则亮度鉴别能力越差。 4、直方图均衡化适用于增强直方图呈尖峰分布的图像。 5、依据图像的保真度，图像压缩可分为无损压缩和有损压缩 6、图像压缩是建立在图像存在编码冗余、像素间冗余、心理视觉冗余三种冗余基础上。 7、对于彩色图像，通常用以区别颜色的特性是色调、饱和度亮度。 8、对于拉普拉斯算子运算过程中图像出现负值的情况，写出一种标定方法： m i n m a x m i ((,))*255/()g x y g g g -- 二、选择题（每题2分，共20分） 1、采用幂次变换进行灰度变换时，当幂次取大于1时，该变换是针对如下哪一类图像进行增强。（ B ） A 图像整体偏暗 B 图像整体偏亮 C 图像细节淹没在暗背景中 D 图像同时存在过亮和过暗背景 2、图像灰度方差说明了图像哪一个属性。（ B ） A 平均灰度 B 图像对比度 C 图像整体亮度 D 图像细节 3、计算机显示器主要采用哪一种彩色模型（ A ） A 、RG B B 、CMY 或CMYK C 、HSI D 、HSV 4、采用模板［-1 1］T 主要检测（ A ）方向的边缘。 A.水平 B.45? C.垂直 D.135? 5、下列算法中属于图象锐化处理的是：( C ) A.低通滤波 B.加权平均法 C.高通滤波 D. 中值滤波 6、维纳滤波器通常用于（ C ） A 、去噪 B 、减小图像动态范围 C 、复原图像 D 、平滑图像 7、彩色图像增强时， C 处理可以采用RGB 彩色模型。 A. 直方图均衡化 B. 同态滤波 C. 加权均值滤波 D. 中值滤波 8、__B__滤波器在对图像复原过程中需要计算噪声功率谱和图像功率谱。 A. 逆滤波 B. 维纳滤波 C. 约束最小二乘滤波 D. 同态滤波 9、高通滤波后的图像通常较暗，为改善这种情况，将高通滤波器的转移函数加上一常数量以便引入一些低频分量。这样的滤波器叫 B 。 A. 巴特沃斯高通滤波器 B. 高频提升滤波器 C. 高频加强滤波器 D. 理想高通滤波器 10、图象与灰度直方图间的对应关系是 B __ A.一一对应 B.多对一 C.一对多 D.都不三、判断题（每题1分，共10分）

(完整word版)数字图像处理试题集2(精减版)

第一章概述一.填空题 1. 数字图像是用一个数字阵列来表示的图像。数字阵列中的每个数字，表示数字图像的一个最小单位，称为__________。 5. 数字图像处理包含很多方面的研究内容。其中，________________的目的是根据二维平面图像数据构造出三维物体的图像。解答:1. 像素5. 图像重建第二章数字图像处理的基础一.填空题 1. 量化可以分为均匀量化和________________两大类。 3. 图像因其表现方式的不同，可以分为连续图像和________________两大类。 5. 对应于不同的场景内容，一般数字图像可以分为________________、灰度图像和彩色图像三类。解答: 1. 非均匀量化 3. 离散图像 5. 二值图像二.选择题 1. 一幅数字图像是：( ) A、一个观测系统。 B、一个有许多像素排列而成的实体。 C、一个2-D数组中的元素。 D、一个3-D空间的场景。 3. 图像与灰度直方图间的对应关系是：（） A、一一对应 B、多对一 C、一对多 D、都不对 4. 下列算法中属于局部处理的是：（） A、灰度线性变换 B、二值化 C、傅立叶变换 D、中值滤波 5. 一幅256*256的图像，若灰度级数为16，则该图像的大小是：（） A、128KB B、32KB C、1MB C、2MB 6. 一幅512*512的图像，若灰度级数为16，则该图像的大小是：（） A、128KB B、32KB C、1MB C、2MB 解答:1. B 3. B 4. D 5. B 6. A 三.判断题 1. 可以用f(x,y)来表示一幅2-D数字图像。（） 3. 数字图像坐标系与直角坐标系一致。（） 4. 矩阵坐标系与直角坐标系一致。（） 5. 数字图像坐标系可以定义为矩阵坐标系。（） 6. 图像中虚假轮廓的出现就其本质而言是由于图像的灰度级数不够多造成的。（） 10. 采样是空间离散化的过程。（）解答:1. T 3. F 4. F 5. T 6. T 10. T 1、马赫带效应是指图像不同灰度级条带之间在灰度交界处存在的毛边现象（√）第三章图像几何变换一.填空题 1. 图像的基本位置变换包括了图像的________________、镜像及旋转。 7. 图像经过平移处理后，图像的内容________________变化。（填“发生”或“不发生”） 8. 图像放大是从小数据量到大数据量的处理过程，________________对许多未知的数据的估计。（填“需要”或“不需要”） 9. 图像缩小是从大数据量到小数据量的处理过程，________________对许多未知的数据的估计。（填“需要”

图像处理技术的应用论文

图像处理技术的应用先展示一下自己用Photoshop处理的图片（做的不好望见谅）

摘要：图像处理技术的研究和应用越来越收到社会发展的影响，并以自身的技术特点反过来影响整个社会技术的进步。本文主要简单概括了数字图像处理技术近期的发展及应用现状，列举了数字图像处理技术的主要优点和制约其发展的因素，同时设想了图像处理技术在未来的应用和发展。关键字：图像处理发展技术应用 1.概述 1.1图像的概念图像包含了它所表达的物体的描述信息。我们生活在一个信息时代，科学研究和统计表明，人类从外界获得的信息约有百分之七十来自视觉系统，也就是从图像中获得，即我们平常所熟知的照片，绘画，动画。视像等。 1.2图像处理技术图像处理技术着重强调在图像之间进行的变换，主要目标是要对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果并为其后的目标自动识别打基础，或对图像进行压缩编码以减少图像存储所需要的空间或图像传输所需的时间。图像处理是比较低层的操作，它主要在图像像素级上进行处理，处理的数据量非常大。 1.3优点分析 1．再现性好。数字图像处理与模拟图像处理的根本不同在于，它不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化。 2．处理精度高。按目前的技术，几乎可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，这主要取决于图像数字化设备的能力。现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16位甚至更高，这意味着图像的数字化精度可以达到满足任一应用需求。 3．适用面宽。图像可以来自多种信息源，它们可以是可见光图像，也可以是不可见的波谱图像（例如X射线图像、射线图像、超声波图像或红外图像等）。从图像反映的客观实体尺度看，可以小到电子显微镜图像，大到航空照片、遥感图像甚至天文望远镜图像。即只要针对不同的图像信息源，采取相应的图像信息采集措施，图像的数字处理方法适用于任何一种图像。 4．灵活性高。图像处理大体上可分为图像的像质改善、图像分析和图像重建三大部分，每一部分均包含丰富的内容。而数字图像处理不仅能完成线性运算，而且能实现非线性处理，即凡是可以用数学公式或逻辑关系来表达的一切运算均可用数字图像处理实现。 2.应用领域 2.1图像技术应用领域

数字图像处理实验报告 (2)

数字图像处理试验报告实验二:数字图像得空间滤波与频域滤波姓名：XＸ学号：2XXXXXXX 实验日期:2017 年4 月2６日 1、实验目得１、掌握图像滤波得基本定义及目得. 2、?理解空间域滤波得基本原理及方法。 3、掌握进行图像得空域滤波得方法。 4、?掌握傅立叶变换及逆变换得基本原理方法。５、?理解频域滤波得基本原理及方法。６、掌握进行图像得频域滤波得方法。２、实验内容与要求 1、?平滑空间滤波: 1) 读出一幅图像，给这幅图像分别加入椒盐噪声与高斯噪声后并与前一张图显示在同一图像窗口中。２）?对加入噪声图像选用不同得平滑(低通）模板做运算,对比不同模板所形成得效果, 要求在同一窗口中显示。 3) 使用函数 iｍfiltｅｒ时，分别采用不同得填充方法（或边界选项，如零填充、’repliｃaｔe'、'ｓymmetric’、’ｃirｃulａr')进行低通滤波，显示处理后得图像. 4）运用ｆoｒ循环，将加有椒盐噪声得图像进行10 次,２0 次均值滤波，查瞧其特点，显示均值处理后得图像（提示：利用fspｅｃiaｌ函数得’averagｅ’ 类型生成均值滤波器）。 5)?对加入椒盐噪声得图像分别采用均值滤波法，与中值滤波法对有噪声得图像做处理，要求在同一窗口中显示结果。６) 自己设计平滑空间滤波器，并将其对噪声图像进行处理,显示处理后得图像。２、锐化空间滤波１)?读出一幅图像,采用３×３得拉普拉斯算子 w = [ 1, 1， 1；１– 8 1； 1, 1, 1］对其进行滤波。 2) 编写函数w = genｌaplacｉaｎ（n)，自动产生任一奇数尺寸n 得拉普拉斯算子，如 5 ×5得拉普拉斯算子 w ＝［ 1 1 1 1 １１ 1 1 １ 1 1 1 —24 １１ 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1] ３)?分别采用５×5,９×9，15×15与２5×25大小得拉普拉斯算子对blurry_moon、tｉf

数字图像处理之彩色图像的处理

实验六彩色图像的处理一、实验目的 1、掌握matlab中RGB图像与索引图像、灰度级图像之间转换函数。 2、了解RGB图像与不同颜色空间之间的转换。 3、掌握彩色图像的直方图处理方法。二、实验内容及步骤 1、RGB图像与索引图像、灰度级图像的转换。 close all RGB=imread('flowers.tif'); [R_i,map]=rgb2ind(RGB,8);%RGB图像转换为8色的索引图像 figure imshow(R_i,map) [R_g]=rgb2gray(RGB);%RGB图像转换为灰度级图像 figure imshow(R_g)

思考：将RGB 图像’flowers.tif ’分别转换为32色、256色、1024色索引图像，是否调色板所表示的颜色值越多图像越好？ close all

RGB=imread('flowers.tif'); [R_i1,map]=rgb2ind(RGB,8);%RGB图像转换为8色的索引图像 [R_i2,map]=rgb2ind(RGB,32);%RGB图像转换为32色的索引图像 [R_i3,map]=rgb2ind(RGB,256);%RGB图像转换为256色的索引图像 [R_i4,map]=rgb2ind(RGB,1024);%RGB图像转换为1024色的索引图像 Subplot(221);imshow(R_i1,map);title('8色的索引图像'); Subplot(222);imshow(R_i2,map);title('32色的索引图像'); Subplot(223);imshow(R_i3,map);title('256色的索引图像'); Subplot(224);imshow(R_i4,map);title('1024色的索引图像'); 结论：随着索引值的增加图像的质量也有增加，更加清晰，色彩也更加鲜明。但不是不是颜色值越多越好。当索引值过高时，会出现无法识别而致模糊的情况出现。 2、RGB图像与不同颜色空间的转换。 (1) RGB与HSI颜色空间的转换 HSI应用于彩色图像处理。实验六文件夹中rgb2hsi( )函数将RGB颜色空间转换为HSI 空间并显示各分量，hsi2rgb( )函数是将HSI颜色空间转换为RGB颜色空间。 close all