数字图像处理相关论文

数字图像处理相关论文

“数字图像处理”是一门利用计算机解决图像处理的学科。并且,现代多媒体计算机中又广泛采用了数字图像处理技术。下面是店铺给大家推荐的数字图像处理相关论文,希望大家喜欢!

数字图像处理相关论文篇一

浅谈“数字图像处理”课程教学改革实践

摘要:数字图像处理技术是一种发展迅速且应用广泛的新兴技术,就“数字图像处理”课程的特点,从教学内容、教学手段和方法、教学理论和实践等方面进行改革与实践,增强了学生的实践创新能力,提高了教学质量,收到良好的教学效果。

关键词:数字图像处理;教学手段;实践

作者简介:刘忠艳(1975-),女,黑龙江依安人,黑龙江科技学院计算机与信息工程学院,副教授;周波(1963-),男,黑龙江绥化人,黑龙江科技学院计算机与信息工程学院,教授。(黑龙江哈尔滨 150027)

一、“数字图像处理”概述

数字图像处理技术是集微电子学、光学、应用数学和计算机科学等学科的一门综合性边缘技术。[1,2]是当今信息社会中发展迅速且应用广泛的新兴科学技术。数字图像处理技术广泛应用到通信、计算机、交通运输、军事、医学和经济等各个领域,在各个领域发挥着越来越重要的作用。

随着计算机技术的迅速发展,图像处理的技术和理论不断完善和丰富,新的理论、技术也不断涌现,并逐渐进行应用。面对这样一门理论与实际紧密结合的课程,在学习过程中,学生常常会遇到很多问题,既为数字图像处理技术应用的广泛前景所吸引,也时常对课程的抽象理论感到苦恼,渐渐失去学习兴趣。为了激发学生的学习兴趣,提高教学质量,对该课程进行教学改革,势在必行。经过两年半的教学改革与实践,取得了一定的教学效果。

二、教学改革措施

为了提高“数字图像处理”课程的教学质量,激发学生学习本课

程的兴趣,对本门课程进行改革,采取以下措施:

1.整合教学内容

随着计算机技术的迅速发展,数字图像处理技术也得到快速发展。近几年来,有很多新的应用点和研究涌现出来,在“数字图像处理”课程中加入新技术的介绍,对于学生了解国际的研究和应用热点,尽快地投入相应的研究与应用中去大有益处。许多新的技术和算法层出不穷,如小波变换技术、神经网络技术、三维测量和重建等新技术,而且这些新技术应用非常广泛。所以,在教学中既要向学生讲述基本原理和方法,也要把这些新技术和新算法传授给学生,教学内容应紧跟科学发展的脚步。由于图像处理已在生物医学工程、航空和航天、通信工程和军事安全等方面获得了越来越广泛的应用,因此争取在课程结束时,大家对遥感图像压缩、生物特征识别等应用系统进行课外深入,并撰写技术报告一篇,锻炼学生书写总结报告的能力。

2.改革教学手段和方法,提高教学质量

“数字图像处理”是一门利用计算机解决图像处理的学科。然而,现代多媒体计算机中又广泛采用了数字图像处理技术。并且,随着计算机软硬件的发展和教学条件的提高,改革传统的教学方法和手段,借助计算机辅助教学势在必行。在课堂教学中使用多媒体课件,为形象生动的实例演示提供了必要的保证,因此开发了CAI课件,同时也可以借助一些图像处理软件在课堂演示,使学生对数字图像处理的基本理论和方法更好地理解,学习兴趣更高。通过课件直观、生动的演示,把复杂问题变简单、抽象问题变具体,大大地提高了课堂教学质量。

同时,为了使学生更好地理解理论知识和扩展思路,在每次课的教学中留出15分钟左右的时间让学生针对所讲的图像处理技术自由分组讨论,发挥自己的想象力和创造力,增强对每一次讲课内容的理解。还可以针对某一个主题,学生提前预习该主题所涉及的内容,然后进行课堂讨论。如针对“图像增强”这一主题,学生提前预习,在课堂上对常用的增强的方法进行讨论,并由老师及时总结,使学生深入理解图像增强的实质。

3.将科研成果引入教学中,拓宽视野

在“数字图像处理”教学中,除了围绕基本理论和概念讲解外,更注重将科研成果及图像处理技术的最新发展动态渗透到教学中,使学生拓宽视野,激起兴趣,并能主动学习。

教师将自己的科研成果和相关的新技术引入课堂向学生讲授,这不仅丰富了课程内容,还有利于提高学生兴趣,增强教学效果。[3]同时,也有助于拓展本门课程学习的深度与广度,提高教学质量。例如在讲授“图像复原”这一章时,将科研项目“基于多视几何的三维数字扫描关键技术研究”、“基于多视几何的三维重建系统研究”等结合起来,让学生到实验室观看“三维测量机”实验仪器以及演示三维重建系统,做到理论与实践相结合,拓展理论知识和视野。

4.理论与实践相结合,提高创新能力

在教学过程中,不但把“数字图像处理”课程的基本理论、基本概念讲清楚外,更注重理论的应用,可以结合该学科领域的最新热点问题和应用问题,提高学生的创新思维能力和实践能力,同时也拓宽知识面。在课堂上采用启发式教学,对新理论、新算法产生的原因、过程重点讲述,也就是将科学家的思维过程传输给学生,培养学生的科学思维能力。[4-7]对一些典型算法,先介绍这些算法的原理,掌握这个算法的原理后,学生可以充分发挥自己的编程能力和创新能力,可以利用Matlab和VC++开发工具实现这个算法,并应用来处理图像,重视理论和实践的结合,培养学生把所学的知识运用于实践的能力。如:可以用该算法来提取图像的边缘,利用小波变换重建物体等,将理论与实践相结合,在实际问题的解决中培养学生的创新意识和创新能力。同时,除了理论教学外,更注重实验课程的教学。在实验课的教学中,除了围绕课程理论而设计的、以验证理论为主要目的的基础性实验外,还开设了综合性的实验和创新性的实验。综合性的实验可以训练学生的综合能力;创新性实验可以提高学生的创新意识和能力,符合学校的“实基础、强实践、高能力”的人才培养战略。

5.开发课程网站,方便学生

当今时代是网络的时代,而且为了方便学生的学习,学校建设了

“数字图像处理”网站。该课程网站的内容十分丰富,有教学课件、教材与参考书、习题及答案、实验指导书、教学录像、教学改革报告、师资队伍介绍、聊天等,并根据需要适时更新网站内容。学生可以通过网站进行学习、预习、复习,通过聊天可以与老师、同学交流问题等。网站的建设有助于加强师生之间的信息交流。响应了学校大学建设中,教师由“教学型”向“教学服务型”转型的要求。同时,该网站也对外开放,其他高校的师生也可以浏览该网站,实现了高校之间的资源共享。

6.强化师资队伍,提高能力

当今社会信息与计算科学专业提倡应用型人才培养模式,强调知识传授和实践能力相结合。因此,要求教师应该具有深厚的专业知识和高深的职业技能。学校加强现有教师的培训,让他们积极参加工程实践方面的培训,参加技术创新方面的研究以及到企业进行培训等。如定期派教师到企业里进行3~6个月的培训、派教师去参加一些学术交流和研讨会等,来扩充知识面和提高实战能力。

三、结束语

“数字图像处理”课程在教学中起着承上启下的作用,与其他专业课程之间存在着密切的内在联系。因此针对本门课程的重要作用,在教学过程中,提出了改进的方法,激发学生的学习兴趣,提高创新能力,这在信息与计算科学的专业“重基础、强实践、高素质”的人才培养模式中显得尤为重要。本文根据信息与计算科学专业的人才培养模式,集合“数字图像处理”课程的具体特点,提出了一系列教学改革的内容和方法。经过两年半教学实践的检验,取得了阶段性的教学效果。以后会继续随着技术的发展,改革各项内容。

参考文献:

[1]冈萨雷斯.数字图像处理(第二版)[M].北京:电子工业出版社,2005.

[2]孙景荣,许录平,等.数字图像处理精品课程建设与实践[J].中国电子教育,2009,(4):54-55.

[3]张文,吴磊.略谈科研成果引入教学的途径与机制——以课程建

设为例[J].江西理工大学学报,2008,29(2):69-71.

[4]吴锴,葛海鲜,等.《数字图像处理》课程教学改革的研究[J].山西农业大学学报,2007,(S2):160-161.

[5]吕朝辉.“数字图像处理”课程教学改革与实践[J].高教论坛,2010,

(11):58-60.

[6]魏广芬,王永强,等.“数字图像处理”课程教学改革的尝试[J].电气电子教学学报,2009,31(6):24-25.

[7]韩智,张振虹.“数字图像处理”实验课教学改革与实践[J].实验室研究与探索,2008,27(9):102-104.

数字图像处理相关论文篇二

试谈现代数字信号处理课程的教学改革与实践

摘要:针对现代数字信号处理的课程特点,开展课程的教学改革与实践,建立基于MATLAB实现的教学示例,并应用于课堂与实践教学,有助于提高教学质量,培养学生的研究能力和创新能力,且促进课程由传统课堂教学向研究型教学转化。

关键词:现代数字信号处理;教学;MATLAB;教学示例

随着计算机和微处理器技术的迅速发展,学科间的交叉与融合,数字信号处理技术得到了飞速发展,出现了以现代滤波器技术、现代谱分析理论、智能信息处理方法等为标志的现代数字信号处理理论及技术,并广泛应用于现代通信、新型雷达、精确遥测、医疗等众多领域。目前,现代数字信号处理课程主要面向研究生层次学生开设。由于该课程的理论性和实践性都很强,且其基本原理和方法已广泛应用于各领域,因此教师教好和学生学好该课程都很重要。

一、课程特点及传统教学中存在的困难

现代数字信号处理课程具有数学理论推导较多、内容广泛、概念抽象等特点。由于工科研究生的数学理论水平普遍不高,同时课程的学时有限,若教学方法不当,学生一方面在学习过程中常感到枯燥乏味,难以理解和掌握;另一方面易造成学生畏惧学习的心理,失去学习兴趣。现代数字信号处理同时是一门以算法为核心,实践性很强的课

程,其算法的应用实现主要基于计算机的数值计算。如果教师采用传统的教学方式,主要讲授基础理论和算法的推导,学生则主要利用大量的公式、算法及推导进行学习和解题,而忽视让学生采用计算机动手设计、调试和分析课程中大量的、应用性较强的内容,会使得学生感觉该课程是一门数学理论课,不利于他们深层次理解数学概念中所蕴含的物理和工程意义,从而造成课后实践受到很大限制,不利于学生以后从事有关信号处理领域的研究工作。因此,如何提高学生学习的兴趣和主动性,增强他们对知识的理解和掌握,培养学生综合应用所学知识解决实际问题的实践能力是本课程教学所要解决的关键问题。

二、课程的教学改革与实践

我校的控制理论与控制工程专业(以下简称双控专业)硕士研究生开设了现代数字信号处理课程,该课程是学位专业课,共32个学时。目前,针对该门课程教学中所遇到的问题,我们以提高教学质量为目的,加强课程建设,从课堂教学和实践环节入手,精选和强化与学科方向有关的教学内容,建设MATLAB实现的教学示例,并将教学示例引入到课堂教学和实践教学当中,改进教学方法,积极开展教学探索与实践;在教学过程中注重学生“知识-能力-素质”的全面发展,以及注重培养学生的研究能力与创新能力,通过近两年的教学改革与尝试,取得了一定成效。

(一)精选教学内容

目前经典的数字信号处理具有比较完善的课程体系,而现代信号处理的课程体系呈多样化特点,不同的教材在主体内容上相差很大。在选择教学内容时,结合控制科学与工程学科的实际需求,并考虑我校双控专业生源大都来自地方性院校,学生的专业背景,知识结构、理论基础、理解能力、实践能力等方面存在较大差异。选择的课程内容一方面侧重基础性、完整性、系统性和应用性,另一方面体现双控专业研究生的培养目标,具有确保后续课程(如《系统辨识》、《数字图像处理》、《DSP技术原理及开发应用》)学习所具备的理论知识基础。因此,本课程选择的教学内容包括基础知识简介、最佳线性滤波理论(维纳滤波和卡尔曼滤波)、自适应信号处理和现代谱估计理论等部

分。

(二)选择恰当的教材

教材是一门课程的基础,我们根据教学需求,通过调研及教材对比,并结合双控专业学生的使用效果反馈,主要采用姚天任教授主编的《现代数字信号处理》作为课程教材。该教材一直是华中科技大学、武汉理工大学等重点高校硕士或博士研究生教材用书,教材的系统性、知识性特点适于双控专业研究生教学。在教学过程中推荐张贤达教授的《现代信号处理(第二版)》、高西全等著的《数字信号处理——原理实现及应用》、郭仕剑等编著的《MATLAB7.X数字信号处理》作为知识补充和利用MATLAB开展实践学习的参考用书。

(三)建设MALAB实现的教学示例用于课堂教学

现代数字信号处理课程内容抽象、较难理解,同时作业也具有较多计算量,单纯的笔算较为繁琐,因此仿真教学环节非常重要。同时,该课程的实践性强,因此将实际工程问题以教学示例的形式引入到授课过程也很有必要。MATLAB软件具有强大的计算分析和绘图能力,可以将繁琐的推导过程形象化,用仿真手段直接得出重要结论,可大幅度降低理解问题的难度,提高学习效率。因此,笔者把知识内容进行学科方向强化,将理论知识与具体工程问题相结合,建立了“信号有效记录长度对信号频谱分析的影响”、“维纳滤波器对检测信号的降噪应用”、“卡尔曼滤波器在直流伺服电机系统位置控制中的应用”、“卡尔曼滤波器在雷达目标跟踪中的应用”、“IP电话回声自适应抵消器的设计”、“自适应工频陷波器的设计”,“现代谱分析理论在系统辨识中的应用”等十余个教学示例。示例的知识点较为全面,涵盖教学大纲的所有教学内容部分。在教学中结合专业特点,选择恰当的工程问题建立教学示例,并在课堂中讲授工程问题的解决过程和演示MATLAB仿真结果,有助于学生理解数学概念中的物理及工程意义,使得复杂问题简单化,抽象问题可视化、生动化,让学生理解和掌握知识更为直观和轻松,从而达到提高课堂教学质量,扩展学生知识面,培养起学生学习兴趣的目的。同时,教学示例的引入有助于促使学生初步掌握科研实践规律,增加理解知识的深度和广度,增

强学生的工程实践意识,从而达到“为我所学”和“学以致用”的目的。

(四)改进教学方法和手段

《现代信号处理》内容抽象,数学含量较大且学时较少。我们在教学中充分利用板书教学和幻灯片教学的各自优势。板书教学用于相对简单、逻辑严密的推导证明过程,可以给学生相对充足的思考时间。幻灯片教学主要用于非重点内容、拓展知识部分或直接展示部分,它利用形象思维方式提高授课效率。这两种教学方法相互补充,有效地解决了学时不多的问题,提高了教师教与学生学的效率。在教学过程中,将教学课件、习题集及解答、教学实例的设计过程和MATLAB实现的程序源代码与学生共享,这不仅便于学生课后的教学内容重现,提高学习效率,又可为科研工作扩展思路。

(五)精心设计基于MATLAB实现的课程作业,实施实践教学

基于掌握重点、突破难点、解决疑点、结合实际的原则设计MATLAB实现的课程作业。作业题涵盖常用数字滤波器、维纳滤波器、卡尔曼滤波器、自适应信号处理和现代谱估计等内容。布置的作业均给出具体任务要求,学生通过查阅相关参考文献,并利用MATLAB编程语言实现。实验性的课程作业已在2009~2010级双控专业学生中,以小组合作学习方式实施。为了检查学生的实践性作业的完成情况,我们在课程教学的结束阶段,各小组选出代表,进行求解过程讲解、程序演示和问题答辩,小组的参与所有成员均参与答辩环节。这种实践教学方式作为学生成绩的考核依据之一。从实践效果看,设计性的课程作业不仅可以弥补课程内容概念抽象、难以理解的不足,充分发挥学生的主动性和创造性,使学生得到良好训练的同时,理论知识得以深化和巩固,提高学生发现问题、分析问题和解决问题的能力,而且培养了学生的创新意识,以及严谨、有序、科学的工作作风,团结协作的科研精神,为学生进入研究阶段的学习打下基础。

提高教学质量是高校教育教学改革的永恒主题。结合现代数字信号处理的课程特点和学生的专业特点,精选教学内容和教材,建立与实际工程问题相关的、MATLAB程序实现的教学示例,并将示例用于

课堂教学,同时开展设计性课程作业的实践教学,这不仅起到了克服传统教学困难、丰富教学内容、提高教学效果的作用,另一方面有助于充分发挥学生的主动性和创造性,使学生的理论知识得到深化和巩固,实践能力、创新意识得以培养和提高。

参考文献:

[1]姚天任,孙洪.现代数字信号处理[M].武汉:华中科技大学出版社,1999.

[2]张贤达.现代信号处理(第二版)[M].北京:清华大学出版社,2002.

[3]高西全,丁玉美,阔永红.数字信号处理——原理、实现及应用[M].北京:电子工业出版社,2009.

[4]郭仕剑,等.MATLAB7.X数字信号处理[M].北京:人民邮电出版社,2006.

数字图像处理相关论文篇三

浅谈数字图像处理技术

摘要:本文针对目前广泛应用数字图像识别处理技术国内外研究现状进行了分析,阐述了数字图像处理技术的应用前景。

关键词:数字图像图像处理数字技术应用

一、数字图像处理综述

数字图像处理(Digital Image Processing)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。

数字图像处理最早出现于20世纪50年代,当时的电子计算机已经发展到一定水平,人们开始利用计算机来处理图形和图像信息,数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期,早期的图像处理的目的是改善图像的质量,它以人为对象,以改善人的视觉效果为目的。图像处理中,输入的是质量低的图像,输出的是改善质量后的图像,常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。

首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室(JPL),他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术,如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理,并考虑了

太阳位置和月球环境的影响,由计算机成功地绘制出月球表面地图,获得了巨大的成功。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理,以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图,获得了非凡的成果,为人类登月创举奠定了坚实的基础,也推动了数字图像处理这门学科的诞生。在以后的宇航空间技术,医学技术中数字图像处理技术都发挥了巨大的作用。

从70年代中期开始,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。很多国家,特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究,取得了不少重要的研究成果。其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论,这个理论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想。图像理解虽然在理论方法研究上已取得不小的进展,但它本身是一个比较难的研究领域,存在不少困难,因人类本身对自己的视觉过程还了解甚少,因此计算机视觉是一个有待人们进一步探索的新领域。

二、国内外研究现状

目前,国内图像识别的算法研究多是关于数字、文字、人脸、以及医用病理方面的较多,对产品内表图像进行分析识别、分类的还很少。国内已研制出了具有先进水平的高精度内表检测系统和装置,如何对产品零部件的外形,尺寸进行较高精度测量的激光在线检测系统等,但迄今为止,尚无能对生产出的产品内表面进行自动检测和识别的系统。应用CCD、电子、计算机技术检测内表面的实时自动检测技术在国内正处于刚刚起步的阶段,对内表面图像进行分析识别、分类的软件系统还没有十分完善,现在的识别算法对图像中的疵病部分定位不是很准确,对疵病的范围、大小、方位不能做定量分析,只能作定性分析,精度低,采用的传统的最小距离等分类器在图像复杂且类别多时,很难表示和提取特征,进行图像识别十分困难。

国外关于图像识别中的图像分割,特征信号提取,边缘检测,纹理识别等的算法已经取得了一定的成果,提出了一些新方法,如利用

直线分割来识别三维人脸,通过子图匹配法在相邻区域间识别不同目标,用双值微波仿射不变函数识别二维形形状等等,近年来,国外基于图像识别与分类技术的图像检索,人脸识别,字体识别发展十分迅速。

在国外,为提高自动目标识别能力而开发的算法现在正被引入许多侦测和成像系统之中,图像分割、特征信号探测和析取、静止目标的模式识别等方面已取得了很大进步,这一自动目标识别能力大大减轻了操作人员的工作负担。如美国正在加紧自动检测能力与自动目标识别的研究工作,并在硬件能力的基础上开发多种用于信号图像处理的算法和开展各种算法软件的研制,包括相关法(匹配滤波器技术)、自适应多维处理法、基于模型的方法等。

三、数字图像处理的应用

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。

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,除了JPL对月球、火星照片的处理之外,另一方面的应用是在飞机遥感和卫星遥感技术中。现在世界各国都在利用陆地卫星所获取的图像进行资源调查,灾害检测,资源勘察,农业规划,城市规划,我国也陆续开展了以上诸方面的一些实际应用,并获得了良好的效果。在气象预报和对太空其它星球研究方面,数字图像处理技术也发挥了相当大的作用。

2、生物医学工程方面的应用

数字图像处理在生物医学工程方面的应用十分广泛,而且很有成效。除了一般的CT技术之外,还有一类是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,此外,在X光肺部图像增晰、超声波图像处理、心电图分析、立体定向放射治疗等医学诊断方面都广泛地应用图像处理技术。

3、通信工程方面的应用

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。具体地讲是将电话、电视和计算机以三网合一的方式在数字通信网上传输。其中以图像通信最为复杂和困难,因图像的数据量十分巨大,如传送彩色电视信号的速率达100Mbit/s以上,要将这样高速率的数据实时传送出去,必须采用编码技术来压缩信息的比特量。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。

4、工业和工程方面的应用

在工业和工程领域中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。其中值得一提的是研制具备视觉、听觉和触觉功能的智能机器人,将会给工农业生产带来新的激励,目前已在工业生产中的喷漆、焊接、装配中得到有效的利用。

5、军事公安方面的应用

在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。目前已投入运行的高速公路不停车自动收费系统中的车辆和车牌的自动识别都是图像处理技术成功应用的例子。

6、文化艺术方面的应用

目前这类应用有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,现在已逐渐形成一门新的艺术——计算机美术。

数字图像处理系统毕业论文

数字图像处理系统毕业论文基于ARM的嵌入式数字图像处理系统设计

摘要 简述了数字图像处理的应用以及一些基本原理。使用S3C2440处理器芯片,linux内核来构建一个简易的嵌入式图像处理系统。该系统使用u-boot作为启动引导程序来引导linux内核以及加载跟文件系统,其中linux内核与跟文件系统均采用菜单配置方式来进行相应配置。应用界面使用QT制作,系统主要实现了一些简单的图像处理功能,比如灰度话、增强、边缘检测等。整个程序是基于C++编写的,因此有些图像变换的算法可能并不是最优化的,但基本可以满足要求。在此基础上还会对系统进行不断地完善。 关键词:linnux 嵌入式图像处理边缘检测 Abstract This paper expounds the application of digital image processing and some basic principles. The use of S3C2440 processor chip, the Linux kernel to construct a simple embedded image processing system. The system uses u-boot as the bootloader to boot the Linux kernel and loaded with file system, Linux kernel and file system are used to menu configuration to make corresponding configuration. The application interface is made using QT, system is mainly to achieve some simple image processing functions, such as gray, enhancement, edge detection. The whole procedure is prepared based on the C++, so some image transform algorithm may not be optimal, but it can meet the basic requirements. On this basis, but also on the system constantly improve. Keywords:linux embedded system image processing edge detection

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。

数字图像处理相关论文

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数字图像处理毕业论文

数字图像处理毕业论文 数字图像处理是计算机科学和工程领域的一个重要研究方向。随着数字技术的 飞速发展,图像处理技术在各个领域都得到了广泛应用,包括医学影像、机器 视觉、图像识别等。因此,数字图像处理成为了许多计算机科学和工程专业的 研究方向,也是许多毕业生选择的课题之一。 在数字图像处理的研究中,毕业论文是一个重要的环节。一篇优秀的数字图像 处理毕业论文不仅需要有扎实的理论基础,还需要具备创新的思维和实践能力。本文将从几个方面探讨如何写好一篇数字图像处理毕业论文。 首先,选择合适的研究课题是非常重要的。在选择课题时,可以从当前热点问 题出发,也可以从自己的兴趣和实际应用需求考虑。例如,可以选择研究基于 深度学习的图像分类算法,或者研究基于图像处理的医学影像分析方法。无论 选择何种课题,都需要对该领域的研究现状有一定的了解,并能够找到自己的 研究切入点。 其次,论文的结构和内容也是需要注意的。一般来说,数字图像处理的毕业论 文可以分为引言、相关工作、方法与实验、结果与分析、结论与展望几个部分。在引言中,可以介绍数字图像处理的背景和意义,以及自己研究课题的重要性。相关工作部分可以对前人的研究成果进行综述和分析,找到自己的研究切入点。方法与实验部分是论文的核心内容,需要详细介绍自己的研究方法和实验设计,并进行实验结果的展示和分析。在结果与分析部分,可以对实验结果进行定量 或定性的分析,并与前人的研究成果进行比较。最后,在结论与展望部分,可 以对自己的研究成果进行总结,并对未来的研究方向进行展望。 此外,论文的写作风格也是需要注意的。一篇好的论文应该具备逻辑性强、表

达清晰、语言简练等特点。在写作过程中,可以使用一些图表和实验结果来辅助论述,使得论文更加直观和易懂。同时,还需要注意文献引用的准确性和规范性,避免出现抄袭和剽窃的情况。 最后,论文的撰写还需要注重细节。例如,论文的格式要符合学校或期刊的要求,包括字体、字号、行间距等。同时,还需要注意论文的排版和印刷质量,以保证论文的整体质量。 总之,写好一篇数字图像处理毕业论文需要具备扎实的理论基础和创新的思维能力。选择合适的研究课题,合理组织论文的结构和内容,注意写作风格和细节,都是写好论文的关键。希望本文的介绍能够对即将撰写数字图像处理毕业论文的同学们提供一些帮助。

数字图像处理技术论文

数字图像处理技术论文 数字图像处理技术是研究采用计算机和其他数字化技术对图像信息进行处理的新技术。下面是店铺整理的数字图像处理技术论文,希望你能从中得到感悟! 数字图像处理技术论文篇一 数字图像处理技术研究 [摘要]数字图像处理技术是研究采用计算机和其他数字化技术对图像信息进行处理的新技术。图像处理科学与技术已经成了工程学、计算机科学、通信科学、信息科学、军事、公安、医学等众多学科学习和研究的对象。本文从数字图像处理的基本概念,研究内容为出发点,重点探讨了数字图像复原技术,最后介绍了数字图像处理系统,但由于数字图像处理技术领域内容极其广泛,与其他很多学科都有着千丝万缕的联系,所以对这项技术的研究还需要人类的进一步努力。 [关键词]数字图像处理技术数字图像处理主要研究 中图分类号:IP391.41 文献标识码:A 文章编号:1009-914X(2015)05-0280-01 1 引言 “图”是物体透射光或反射光的分布,“像”是人的视觉系统对图的接收在大脑中形成的印象或认识。前者是客观存在的,而后者为人的感觉,图像应是两者的结合。图像处理就是对图像信息进行加工处理,以满足人的视觉心理和实际应用的要求。人类获取外界信息有视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉等多种方法,但绝大部分(约80%)是来自视觉所接受的图像信息,即所谓“百闻不如一见”。因此,图像处理技术的广泛研究和应用是必然的趋势。 2 图像数字化 2.1 基本概念 一幅黑白静止平面图像(如照片)中各点的灰度值可用其位置坐标(x,y)的函数f(x,y)来描述。显然f(x,y)是二维连续函数,有无穷多个取值。这种用连续函数表示的图像无法用计算机进行处理,也无法在各

图像处理论文

图像处理论文

数字图像处理论文 在彩色电视中,利用三基色(红R、绿G、蓝B)原理将彩色分解和重现,最终使三基色光同时作用于人眼中,视觉相加混合获得不同的彩色感觉。在兼容制彩色电视中为了做到彩色、黑白相互兼容,只占有6MHz的带宽。彩电不直接传送三个基色信号,必须先对它们进行编码,由亮度方程Y=0.3R+0.59G+0.11B,可知,亮度信号可由R、G、B三基色信号合成。由亮度方程可得出三种色差信号的幅值:R-Y=R-(0.3R+0.59G+0.11B)=0.7R-0.59G-0.11B B-Y=B-(0.3R+0.59G+0.11B)=-0.3R-0.59G+0.89B G-Y=G-(0.3R+0.59G+0.11B)=-0.3R+0.41G-0.11B 由于G-Y信号幅值较小,对改善信噪比不利,所以电视系统通常只传送Y、R -Y和B-Y这三种信号。其中,Y仅包含亮度信息,而R-Y,B-Y含有色度信息。 一、电视标准及信号 标准:EIA-170,(EIA,Electronic Industries Alliance,电子工业联合会,美国电子行业标准制定者之一)对应彩色电视制式 NTSC(正交平衡调幅制,National Television Systems Committee,国家电视系统委员会)。 视频图像信号:

CCIR (Consultative Committee of International Radio),国际无线电咨询委员会,成立于1927年,从1993年3月1日与国际频率登记委员会(IFRB)合并,成为现今国际电信联盟(ITU)无线电通信部门的常设机构之一,简称ITU-R, 主要职责是研究无线电通信和技术业务问题)对应彩色电视制式 ⇒ PAL(Phase Alternating Line ,逐行倒相正交平衡调幅制)。 彩色电视根据相加混色法中一定比例的三基色光能混合成包括白光在内的各种色光的原理,同时为了兼容和压缩传输频带,一般将红(R)、绿(G)、蓝 (B)三个基色信号组成亮度信号(Y)和蓝、红两个色差信号(B-Y)、(R-Y),其中亮度信号可用来传送黑白图像,色差信号和亮度信号相组合可还原出红、绿、蓝三个基色信号。因此,兼容制彩色电视除传送相同于黑白电视的亮度信号和伴音信号外,还在同一视频频带内同时传送色度信号。色度信号是由两个色差信号对视频频带高频端的色副载波进行调制而成的。为防止色差信号的调制过载,将蓝、红色差信号(B-Y)、(R-Y)进行压缩,经压缩后的蓝、红色差信号用U 、V 表示。 黑白电视的信号: 亮度信号:亮度信号与黑白电视兼容。 色差信号,基色信号与亮度信号之差:R-Y 、B-Y 、G-Y 在接收端 黑白图像信号频谱: 0.30.590.11Y R G B =++B G R Y B B G R Y R 89.059.030.011.059.070.0+--=---=-⎪⎩ ⎪⎨⎧=--=+-=+-B Y Y B G Y Y G R Y Y R )()()() (19.0)(51.0Y B Y R Y G ----=-

图像处理技术论文

图像处理技术及其应用 摘要:数字图像处理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。在当今,数字图像处理正与当今社会的各个方面紧紧相连,密不可分。本文针对其发展应用进行了系统的论述。 关键字:数字图像处理;计算机技术;检测;应用 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。 1数字图像处理技术概述及发展 20世纪20年代,图像处理首次应用于改善伦敦和纽约之间海底电缆发送的图片质量。到20世纪50年代,数字计算机发展到一定的水平后,数字图像处理才真正引起人们的兴趣。1964年美国喷气推进实验室用计算机对“徘徊者七号”太空船发回的大批月球照片进行处理,收到明显的效果。20世纪60年代末,数字图像处理具备了比较完整的体系,形成了一门新兴的学科。20世纪70年代,数字图像处理技术得到迅猛的发展。理论和方法进一步完善,应用范围更加广泛。在这一时期,图像处理主要和模式识别及图像理解系统的研究相联系,如文字识别、医学图像处理、遥感图像的处理等。20世纪70年代后期到现在,各个应用领域对数字图像处理提出越来越高的要求.促进了这门学科向更高级的方向发展。特别是在景物理解和计算机视觉(即机器视觉)方面,图像处理已由二维处理发展到三维理解或解释。近年来,随着计算机和其它各有关领域的迅速发展,例如在图像表现、科学计算可视化、多媒体计算技术等方面的发展,数字图像处理已从一个专门的研究领域变成了科学研究和人机界面中的一种普遍应用的工具。它也促进了图像处理技术的教学。数字图像处理常用方法包括:图像变换、图像编码压缩、图像增强和复原、图像分割、图像描述、图像分类(识别)。 计算机的特点是能处理各种数据,图像经过采样、量化后变为数字存储在计算机中,使用计算机对数字图像进行去噪、增强、复原、分割、特征提取等处理,就称为数字图像处理。数字图像处理既涉及到计算机软件,也和硬件相关。计算机的发展、数学的发展以及各个行业的应用需求的增长与图像处理技术的发展密切相关。上个世纪60年代,计算机图像处理的技术发展迅速,应用也逐渐增多,人们使用计算机数字图像处理技术完成对图像的预期处理。 随着计算机周边技术的发展,现在的数字图像处理技术已具有了以下特点:

数字图像处理相关论文(2)

数字图像处理相关论文(2) 数字图像处理相关论文篇二 《现代数字信号处理课程的教学改革与实践》 摘要:针对现代数字信号处理的课程特点,开展课程的教学改革与实践,建立基于MATLAB实现的教学示例,并应用于课堂与实践教学,有助于提高教学质量,培养学生的研究能力和创新能力,且促进课程由传统课堂教学向研究型教学转化。 关键词:现代数字信号处理;教学;MATLAB;教学示例 中图分类号:G642.0 文献标志码:A 文章编号:1674-9324(2012)06-0093-02 随着计算机和微处理器技术的迅速发展,学科间的交叉与融合,数字信号处理技术得到了飞速发展,出现了以现代滤波器技术、现代谱分析理论、智能信息处理方法等为标志的现代数字信号处理理论及技术,并广泛应用于现代通信、新型雷达、精确遥测、医疗等众多领域。目前,现代数字信号处理课程主要面向研究生层次学生开设。由于该课程的理论性和实践性都很强,且其基本原理和方法已广泛应用于各领域,因此教师教好和学生学好该课程都很重要。 一、课程特点及传统教学中存在的困难 现代数字信号处理课程具有数学理论推导较多、内容广泛、概念抽象等特点。由于工科研究生的数学理论水平普遍不高,同时课程的学时有限,若教学方法不当,学生一方面在学习过程中常感到枯燥乏味,难以理解和掌握;另一方面易造成学生畏惧学习的心理,失去学习兴趣。现代数字信号处理同时是一门以算法为核心,实践性很强的课程,其算法的应用实现主要基于计算机的数值计算。如果教师采用传统的教学方式,主要讲授基础理论和算法的推导,学生则主要利用大量的公式、算法及推导进行学习和解题,而忽视让学生采用计算机动手设计、调试和分析课程中大量的、应用性较强的内容,会使得学生感觉该课程是一门数学理论课,不利于他们深层次理解数学概念中所蕴含的物理和工程意义,从而造成课后实践受到很大限制,不利于学

数字图像处理论文

数字图像处理在医学上的应用 摘要: 数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技术,随着计算机技术的发展越来越广泛的应用于各个领域,在医学领域也不例外,无论是在临床诊断还是病理研究都大量采用了图像处理技术。在数字图像处理中通过各种运算变换,可以突出强化出图像特征中需要的部分,使医学诊断和治疗技术取得了很大的进展,同时将各种成像技术得到的信息进行互补,也为临床诊断及生物医学研究提供了有力的科学依据。 关键字:数字图像处理,医学 一、医学图像处理技术发展现状 数字图像处理在医学上有着广泛的应用。在医学影像方面,各种先进医用成 像设备使临床医生对人体内部病变部位的观察更直接、更清晰,确诊率也更高。 20 世纪70 年代,数字图像处理在医学上的应用有了重大突破,1972 年X 射线断层扫描CT 得到实际应用;1977 年白血病自动分类仪问世;1980 年实现了CT 的立体重建。近年来,随着电脑彩色数字打印技术的进步,在临床病理彩色报告保存打印等方面得到飞速发展,改进了原来的胃肠镜、胆道镜技术,增加数字图像保存功能。随着技术的进步,数字x光技术将逐步应用于临床。这种在医学领域利用图像处理技术可以实现对疾病的直观诊断和无痛、安全、快速方便的诊断和治疗,受到了广大患者的欢迎。 二、医学图像处理与分析 所谓医学图像处理与分析就是借助计算机这一工具,根据临床特定的需要利

用数学的方法对医学图像进行各种加工和处理,以便为临床提供更多的诊断信息 或数据。例如,对于对比度不理想和信噪比不高的图像,利用图像增强和滤波的 方法改变图像的对比度,提高图像的信噪比,从而提供给放射科医生较高质量的 图像,以便于放射科医生对图像的判读。另外,医学图像处理与分析技术在外科 手术术前计划的制订,神经外科导航,虚拟内窥镜以及放射治疗计划的制订等方 面都具有重要的应用价值。 三、医学中用到的数字图像处理技术 在医学领域中,为了诊断、教学、科研等目的,常常要对医学影像进行一些处理操作,包括:图像分割、图像增强、图像配准、图像纹理、图像平滑处理等。 1、图像分割 图像分割就是把图像中具有特殊涵义的不同区域分开来,这些区域使互不相交的每一个区域都满足特定区域的一致性。它是图像处理与图像分析中的一个经典问题。 图像分割技术发展至今,已在灰度阈值分割法、边缘检测分割法、区域跟踪分割法的基础上结合特定的理论工具有了更进一步的发展。分割可以帮助医生将感兴

数字图像处理技术的探究论文_数字图像处理课程论文

数字图像处理技术的探究论文_数字图像处理课程论文 数字图像处理技术的探究论文篇一 《数字图像处理技术的探究》 【摘要】目前,图像处理技术得到较好的发展,本文以数字图像处理 技术为研究对象,对其发展与应用现状进行简述,并对此技术的优缺点以 及制约因素进行系统的分析,概述了此项技术在日后发展中的应用范围。 通过对数字图像处理技术的分析,让我们更深入的了解此项技术,为日后 的研究提供一定的理论基础。 【关键词】数字图像处理技术发展 就图像处理技术而言,可分为模拟图像与数字图像处理两大类。数字 图像处理技术在发展的过程中,涉及多门学科,其中包括生物学、计算机、信息科学等。因此,数理与边缘学科与图像处理技术的关系越来越密切。 在最近几年中,数字图像处理技术逐步趋于完善,在遥感、人工智能等多 个领域中被广泛使用,并促进相关学科得到较好的发展。 1数字图像处理技术的发展与应用 在上世纪六十年代,随着VLS与计算机的发展产生了数字图像处理技术,并不断完善、成熟的一项新技术。不管是在理论还是实际方面,都取 得了较好的进步。在早期,图像处理主要是为了使图片的质量更加完善。 输入图像的质量较低,而输出图片的质量较高,通常采用复原、压缩等方 式进行处理。此项技术首次应用成功是在美国的喷气推进实验室中。此后,在航空领域中得到很好的应用,促进了此门学科的发展。除此之外,数字 图像处理技术在医学上也得到了很好的应用。自上世纪七十年代中期之后,计算机与智能化得到很好的发展,也促进了图像处理技术的进步。人们开

始研究怎样通过计算机,对图像进行系统的解释,这被称作计算机视觉或 图像理解。上世纪几十年代,数字图像处理技术得到大力发展。截止目前,此项技术在医疗设备、地理信息系统等多个领域中被广泛使用。 2数字图像处理技术的特点 2.1优点 (1)再现性较好。数字图像处理技术不会因为各种变换操作而造成图 片出现质量退化的现象,始终确保图像可以真实的再现。 (2)处理精度高。根据当前技术,基本上能够把一副模拟的图像通过 数字化做各种二维数组,与图像数字化设备能力有直接的关系。从理论上 来讲,不管图像拥有多高的精度,总可以完成实现,只要在处理的过程中,将程序的数组参数改变就可以了。 (4)灵活性高。就图像光学处理而言,在原理上来说其只能线性运算,对处理目标产生一定的约束。但是对于数字图像处理而言,它不仅可以很 好的进行线性运算,而且可以进行非线性处理。 (5)信息压缩具有较大的潜力。在数字图像中,像素并不是独立的, 他们之间存在很大的相关性。在图像画面中,常常会出现像素接近或者相 同的灰度。对于电视画面来讲,在同一行中,相邻两行或者两个像素,他 们的关系系数超过0.9以上。所以,在图像处理的过程中,其信息压缩具 有很大的潜力。 2.2制约发展的因素 截至目前,数字图像处理信息基本上都是二维信息,信息的处理量很大。所以对计算的存储容量、计算的速度有较高的要求。对于数字图像处 理而言,其占用的频带比较宽,和音频信息进行对比,前者要大于后者几

2024年数字图像处理论文doc

2024年数字图像处理论文doc 标题:2024年数字图像处理论文doc 一、引言 随着技术的不断发展,数字图像处理在各个领域中的应用越来越广泛。本文旨在探讨2024年数字图像处理领域的发展趋势,以及相关算法 和技术的应用。通过对数字图像处理的研究,希望能够为相关领域的发展提供一定的参考和帮助。 二、数字图像处理的基本原理 数字图像处理是一种利用计算机对图像进行加工、处理和分析的技术。数字图像处理的基本原理是将图像转换为数字信号,然后利用计算机对数字信号进行处理和分析。数字图像处理技术包括图像增强、图像变换、图像滤波、图像恢复、图像分析等。 三、数字图像处理的应用范围 数字图像处理技术的应用范围非常广泛,包括医学影像、安防监控、智能交通、工业生产、环境监测等领域。随着技术的不断发展,数字图像处理的应用范围将会更加广泛。 四、数字图像处理的热点问题和研究方向 目前,数字图像处理的热点问题和研究方向包括深度学习、人工智能、

虚拟现实等。其中,深度学习在数字图像处理中的应用已经得到了广泛的认可,其在图像识别、目标检测、人脸识别等方面的应用已经取得了显著的成果。此外,人工智能在数字图像处理中的应用也在不断发展,包括机器学习、神经网络等。虚拟现实技术在数字图像处理中的应用也在逐渐增加,其在虚拟现实游戏、电影制作等方面的应用已经得到了广泛的应用。 五、数字图像处理的发展趋势和未来前景 随着技术的不断发展,数字图像处理的应用范围将会更加广泛。未来,数字图像处理技术将会更加智能化、自动化和人性化,其在各个领域中的应用将会更加深入。同时,数字图像处理技术也将会面临更多的挑战和机遇,包括如何提高图像处理的精度和速度、如何解决图像处理中的隐私和安全问题等。 六、总结 本文对2024年数字图像处理领域的发展趋势进行了探讨,并介绍了相关算法和技术的应用。数字图像处理技术已经成为各个领域中不可或缺的一部分,其未来的发展前景非常广阔。希望本文能够对相关领域的发展提供一定的参考和帮助。

数字图像处理课堂小论文

电视信号中的频谱向量原理 NTSC 制式,又简称为N 制,是1952年12月由美国国家电视标准委员会(National Television System Committee ,缩写为NTSC )制定的彩色电视广播标准,两大主要分支是NTSC-J 与NTSC-US (又名NTSC-U/C )。 它属于同时制,每秒60/1.001场,扫描线为525,隔行扫描,水平分辨率相当于330,画面比例为4:3。 这种制式的色度信号调制包括了平衡调制和正交调制两种,解决了彩色黑白电视广播兼容问题,但存在相位容易失真、色彩不太稳定的缺点。 接下来针对如下四个方面从傅立叶变换、正交调制、电视信号及间置原理四点来解释说明: 1.γ、u 、v 信号的组成; 2.γ、u 、v 信号的频谱分布特点; 3.u 、v 信号的正交调制; 4.u 、v 正交信号的频谱搬移与γ信号重合。 一、傅立叶变换 一维:单变量连续函数f (x )的傅立叶变换F (u )定义为等式 ⎰ ∞ ∞ --= dx e x f u F ux j π2)()( 其中j=1- 。相反,给定F (u ),通过傅立叶反变换可以获得f (x ),即 ⎰∞ ∞ -= du u F x f e ux j π2) ()( 则二维中,两个变量u 、v ⎰⎰ ∞ ∞ -∞ ∞ -+-= dxdy e y x f v u F vy ux j ) (2),(),(π 类似的,反变换 ⎰⎰ ∞ ∞ -∞ ∞ -+= dudv e v u F y x f vy ux j ) (2),(),(π

若输入变为离散的,则(*M,N 分别为整数) 一维中:...3,2,1,0,)(1)(/21 == --=∑ u e x f M u F M ux j M x π 又θθθsin cos j e j += ∑ -=-= 1 ]/2sin /2)[cos (1)(M x M ux j M ux x f M u F ππ 即)()(u u F u F ∆∆ x M u ∆= ∆1 二维中:∑∑ -=-=+-= 101 ) //(2),(1),(M x N y N vy M ux j e y x f M v u F π ),(),(* v u F v u F --= 空间域及频域抽样点 x M u ∆= ∆1 y N v ∆= ∆1 二、正交调制 正交幅度调制(QAM ,Quadrature Amplitude Modulation )是一种在两个正交载波上进行幅度调制的调制方式。这两个载波通常是相位差为90度(π/2)的正弦波,因此被称作正交载波。这种调制方式因此而得名。 同其它调制方式类似,QAM 通过载波某些参数的变化传输信息。在QAM 中,数据信号由相互正交的两个载波的幅度变化表示。 模拟信号的相位调制和数字信号的PSK 可以被认为是幅度不变、仅有相位变化的特殊的正交幅度调制。由此,模拟信号频率调制和数字信号FSK 也可以被认为是QAM 的特例,

信号与系统教学中数字图像处理的运用实践的论文

信号与系统教学中数字图像处理的运用理论的 论文 信号与系统教学中数字图像处理的运用理论的论文 1、数字图像处理的概念 数字图像处理〔Digital Image Processing〕是将自然界的场景转换为数字信号并利用计算机技术对其进展处理的一门学科,在工农业消费、航空航天、平安检测等领域有着较为广泛的应用。研究说明,外界信息的80%都是通过人眼传到大脑中[7]。 因此,利用数字图像处理视觉直观性的特点,理解信号与系统中的相关概念具有重要的现实意义。在数字图像的成像过程中,相机捕获自然界场景,并将其转换为数字图像,容易受到各种随机噪声的干扰。常见的噪声干扰有椒盐噪声和高斯噪声,图像平滑处理可以去除噪声以保证图像的质量[8],在此过程中需要利用图像与模板〔算子〕的卷积机理。 2、数字图像处理分析^p 卷积实例 2.1卷积的定义 针对信号与系统中的线性系统,系统的输出是输入与系统的冲激响应的卷积。如公式〔1〕所示:y〔t〕=f〔t〕*h

〔t〕〔1〕假设系统为离散系统,那么相应的输入输出及冲激响应信号与系统是电子、通信等相关专业本科生的专业根底课程,在本课程中,学生主要对连续、离散时间系统进展分析^p ,需要掌握信号的卷积机理,利用傅里叶变换、拉普拉斯变换和Z变换实现时域到频域〔复频域〕的变换,对后续的数字信号处理、通信原理、信息论与编码等专业课程的学习具有重要的启发作用。在该课程中,大量的公式推导使讲解过程枯燥、繁琐,如何在有限的课时内将该课程形象地讲解,是目前指导该课程的老师所面临的挑战之一。 对此,很多教育工作者对该课程的教学进展了一系列的改革。诸葛霞等老师将数字图像处理用于该课程的教学过程中,对二维图像分别进展高通、低通滤波,使学生完成从时域到频域的思维形式的转变[1]。李蕴华等老师通过MATLAB软件编程仿真,加深了学生对频域变换的理解[2-5].向倩等老师从音乐的角度分析^p 周期信号的.傅里叶级数,增强学生对信号频域分析^p 的学习兴趣[6]。 本文结合数字图像的视觉直观性,分析^p 信号与系统中卷积的概念,帮助学生理解卷积的定义及应用,增强了教学效果,加快了教学进度。 2.2图像平滑中的卷积过程

数字图像处理技术发展的现状及发展方向 毕业论文

数字图像处理技术发展的现状及发展方向 ——以其在地球遥感领域的应用为例 摘要:随着计算机技术的不断发展,数字图像处理技术的应用领域越来越广泛,现在世界各国都在利用各类卫星所获取的图像进行资源调查、灾害检测、资源勘察、农业规划、城市规划。在气象预报和对太空其它星球研究方面,数字图像处理技术也发挥了相当大的作用。本文综述了数字图像处理在地球遥感领域的发展历程及其主要应用手段,介绍数字图像处理的特点、优点,提出其发展过程所存在的一些问题,最后展望了数字图像未来的发展方向。 关键词:数字图像处理;发展及现状;地球遥感 Digital image processing technology development status and development direction -- its application in remote sensing of the earth as an example Abstract:with the continuous development of computer technology, digital image processing technology is used more and more widely, the image now countries in the world to use all kinds of satellite acquired resource survey, disaster detection, resource survey, agricultural planning, city planning. In weather forecasting and Research on space to other planets, the digital image processing technology has also played a considerable role. This paper reviews the development course of digital image processing in remote sensing of the earth and its main application method, introduced the characteristics, advantages of digital image processing, and puts forward some problems in its development process, and finally prospects the future development direction of digital image. Keywords: digital image processing; the development and present situation of remote sensing of the earth 1前言 数字图像处理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。图像处理最早出现于20世纪50年代,当时的电子计算机已经发展到一定水平,人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。正是基于它对图像处理的技术,使得它在地球遥感领域得到广泛应用。许多国家每天派出很多侦察飞机对地球上有兴趣的地区进行大量的空中摄影。对由此得来的照片进行处理分析,以前需要雇用几千人,而现在改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。从60年代末以来,美国及一些国际组织发射了资源遥感卫星(如LANDSAT 系列)和天空实验室(如SKYLAB),由于成像条件受飞行器位置、姿态、环境条件等影响,图像质量总不是很高。因此,以如此昂贵的代价进行简单直观的判读来获取图像是不合算的,而必须采用数字图像处理技术。如LANDSAT系列陆地卫星,采用多波段扫描器(MSS),在900km高空对地球每一个地区以18天为一周期进行扫描成像,其图像分辨率大致相当于地面上十几米或100米左右(如1983年发射的LANDSAT-4,分辨率为30m)。这些图像在空中先处理(数字化,编码)成数字信号存入磁带中,在卫星经过地面站上空时,再高速传送下来,然后由处理中心分析判读。这些图像无论是在成像、存储、传输过程中,还是在判读分析中,都必须采用很多数字图像处理方法。

数字图像处理技术的发展历程、现在及趋势-数字图像处理论文-计算机论文

数字图像处理技术的发展历程、现在及趋势-数字图像处理论文-计算机论文 ——文章均为WORD文档,下载后可直接编辑使用亦可打印—— 数字图像处理技术是将图像信号转变成为数字信号并借助计算机以便达到某种目的的一种处理方式[1].这项起源于上个世纪50 年代的技术借助了计算机的发展,同时数学的发展更是推动了数字图像处理技术理论与实践两个方面的完善。 目前这类技术已经广泛应用于航天工程、生物医药工程、工农业、科学研究等方面。作为一项发展前景良好的新型学科,深入研究数字图像处理技术的发展历程对数字图像处理技术的未来发展趋势也有一定积极意义。 1 数字图像处理技术的发展

1.1 数字图像处理技术的发展历程 (1)上个世纪20 年代,数字图像处理最早应用于报纸行业。由于报纸行业信息传输的需要,一根海底电缆从英国伦敦连输到美国纽约,实现了第一幅数组照片的传送。在当时那个年代如果不采用数字图像处理,一张图像传达的时间需要7 天,而借助数字图像处理技术仅耗费 3 小时。随着计算机技术的发展,计算机技术与数字图像处理两者之间结合得越来越紧密,从而促进了数字图像处理技术的发展。 (2)上个世纪60 年代,一台关于能够实现图像处理任务的计算机诞生,作为第一台图像处理的计算机标志着数字图像处理技术开始进入快速发展阶段。利用计算机实现了更加高级的图像处理。在上个世纪60 年代末至70 年代初,最开始数字图像处理技术仅作用于空间开发等,之后慢慢进入医学图像、天文学等领域。其中最值得一提的就是计算机断层(CT)的出现,它是整个医学诊断领域最重要的应用[2].CT 根据人头部界面的投影将数据传输至计算机获得截面重建。

数字图像处理论文--图像分割

数字图像处理 论文题目:图像分割 学院: 专业班级: 学号: 姓名: 日期: 2014年 6 月 成绩: 任课教师:

目录 一.摘要 (2) 二.正文内容 (2) 2.1图像和数字图像 (2) 2.2图像分割的研究意义 (2) 2.3图像分割的发展现状及趋势 (3) 2.4分割方法与比较 (4) 三.总结及展望 (10) 四.参考文献 (10) 图像分割 一.摘要: 图像分割是进行图像理解的基础,是图像工程技术中的一个重要问题。近年来,人们越来越重视图像的分割算法,并期望寻求一种实时性、鲁棒性较好的算法。图像分割技术在 当今信息社会中具有极其广泛的用途,特别是在医学图像诊断、卫星遥感图像识别、交通 车牌信息识别等等方面尤其有现实意义。目前机器学习技术正越来越多地引领图像分割领 域的研究发展,支持向量机正是其中一种较为先进的研究方法。 二.正文内容: 2.1图像和数字图像:

图像是能为人类视觉所感知的信息形式或人们心目中的有形想象。据统计,在人类接受的信息中,视觉信息约占80%,俗语“百闻不如一见”就反映了图像在信息感知中的独到之处。目前,图像处理技术发展迅速,应用领域也越来越广。 图像可以通过各种各样的形式存在,例如:静止图像于运动图像;灰度图像和彩色图像;平面图像与立体图像等等,但是就其本质而言,我们可将图像分为连续图像和离散图像。 对于图像信号,为了描述的方便和不失一般性,假定图像的指标空间为时间(t)和几何空间(x,y,z)构成,其值空间为U,其元素u={uR,uG,uB}。如果指标空间D中的所有元素d=(d1,d2,.....dn)=(x,y,z,t)均可取连续值,则称此信号为连续图像。相反的,如果d只能取离散值的图像为离散图像。习惯上,把空间连续(或离散)的图像称为连续(或离散)图像。数字图像指幅度和空间同时离散(或同时连续的图像)。 与模拟图像相比,数字图像具有以下显著特点: 1)精度高:目前的计算机技术可以将一幅模拟图像化为任意的二维数组,即数字图像可以由无限个像素组成,每个像素的亮度可以量化为12位(即4096个灰度级),这样的精度使数字图像与彩色图像的效果相差无几; 2)处理方便:由于数字图像本质上是一组数据,所以可以使用计算机对它进行任意方式的修改,例如,放大、缩小、改变颜色、幅值和删除某一部分等; 3)重复性好:模拟图像(例如,照片)即便使用非常好的底片和相纸,也会随着时间的流逝而褪色、发黄,而数字图像可以储存在光盘中,上百年后再用计算机重现也不会有丝毫的改变。 2.2图像分割的研究意义: 图像分割是计算机图像处理的一个基本问题,是进行许多后续图像分析任务的先行步骤。图像识别、图像可视化和基于目标的图像压缩都高度依赖图像分割的结果。因此,图像分割一直得到人们的高度重视,提出了很多分割法。图像分割时一种重要的图像技术,在不同领域中也具有不同的名称:如目标轮廓技术,阈值化技术,图像差分技术,目标检测技术,目标识别技术,标跟踪技术等,这些技术本身或其核心实际上也就是图像分割技术,图像分技术是图像处理、分析的一项基本内容。 图像分割的应用非常广泛,几乎出现在有关图像处理的所有领域,并涉及各种类型的图像。图像分割在工业自动化、在线产品检验、生产控制、文件图像处理、保安监视、以及军事、体育、农业工程方面都有广泛的应用。例如在医学中将核磁共振图像中特定的器官分割出来,用于疾病的诊断;在遥感图像中将农田分割出来用于估计农产品的产量;图像分割在地质、环保、气象等一系列领域也 有着广泛的应用。MPEG-4的一个重要思想就是基于对象的编码,在编码之前首先将对象分割出来等。在各种图像应用中,只要需对图像目标进行提取、

数字图像处理毕业论文

数字图像处理毕业论文 目录 第一章绪论 (3) 1.1论文研究的背景与意义 (3) 1.2数字图像评价研究现状及关键技 (3) 第二章基本原理 (4) 2.1 直方图均衡化 (4) 2.2 小波变换 (4) 第三章数字图像评价的原理 (5) 3.1主观评价方法 (5) 3.2客观评价方法 (6) 3.3本章小结 (7) 第四章数字图像处 (8) 4.1数字图像处理系统基本组成 (8) 4.2图像变换 (8) 4.2.1:傅立叶变换 (8) 4.2.2、其他常见变换概述 (9) 4.3 数字图像处理容 (9) 4.3.1、图像增强 (9) 4.3.2、图像恢复 (10) 4.3.3、图像压缩 (10) 4.3.4、图像分割 (11) 第五章总结和展望 (11) 5.1总结 (11) 5.2对未来的展望 (11) 致谢 (13)

参考文献 (14) 第一章绪论 1.1论文研究的背景与意义 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。作为数字图像处理重要环节的图像评价技术的研究也受到广泛关注,在图像处理各项技术,如图像采集,图像压缩,图像增强与复原,以及图像去模糊等算法中,图像质量评价都起到了非常重要的作用。总的来说,图像质量评价的主要应用有以下几方面:运用于图像或视频系统,使其能够获得最佳图像;作为图像系统的一项基准指标,用以评价图像或视频质量;作为反馈量,优化算法中的各项参量,改善系统性能等[1]。由此可见,数字图像评价的研究具有重要意义。 数字图像评价是图像处理的重要技术,随着研究的不断深入,视频监控成为了现在数字图像处理很重要的一个研究方向,而且在实际的应用当中非常有实用价值。如在由于车辆的牌照在交通道口经常会受到对面车灯强光等或外部光源的照射,使得摄像机拍摄出来的车牌照片反光,人眼根本无法识别的情况下,通过进行处理而不断改善图像质量,提取有效信息,从而分辨汽车牌照;又如通过数字图像评价系统的研究,改善摄像机对于一些由于逆光、弱光、暗光、偏色或综合因素影响的监控质量等等。另外,数字图像评价在数字在影像压缩方面,解决影像测量中分辨率与数据量之间矛盾也有重要应用[2]。随着图像压缩技术的迅速发展,压缩算法的一个重要指标就是有损压缩造成图像退化的程度,因而可以大大促进图像评价的发展与完善。 1.2数字图像评价研究现状及关键技术 人类视觉特性主要有:幅度非线性特性,视觉敏感度带通和多通道,掩盖效应。幅度非线性特性是指视觉系统分辨细节的能力与亮度的关系取决于相对亮度的变化,而不是整幅图像的基底亮度。视觉敏感度带通表示人眼视觉系统(HVS)的对比敏感度是是时间频率的函数,且具有带通滤波器特性,对高低频端敏感度下降。掩盖效应是指由于另一个激励的存在导致一个激励不能或不容易被检测到的现象,而当它单独存在时,是很容易识别的。掩盖效应导致视觉系统的探测阈值改变,可能会增大或减小。

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