基于数字图像处理
(完整版)基于数字图像处理的车牌识别本科毕业论文
本科生毕业论文（设计）题目:基于数字图像处理的车牌识别设计**: ***学院: 数理与信息工程学院专业: 电子信息工程班级: 111学号:指导教师:刘纯利职称: 教授2014 年12 月24 日安徽科技学院教务处制目录摘要 ....................................................................关键词 ..................................................................1、设计目的 .............................................................2、设计原理: ............................................................3、设计步骤: ............................................................4、实行方案 .............................................................4.1. 总体实行方案:...................................................4.2. 各模块的实现:...................................................4.2.1输入待处理的原始图像: .......................................4.2.2图像的灰度化并绘制直方图: ...................................4.2.3 边缘检测....................................................4.2.4图像的腐蚀操作：............................................4.2.5平滑图像....................................................4.2.6除去二值图像的小对象 ........................................4.3车牌定位 .........................................................4.4字符的分割与识别..................................................4.4.1.车牌的再处理................................................4.4.2字符分割....................................................4.5车牌识别：........................................................5、总结: ................................................................6、致谢 .................................................................7、参考文献: ............................................................基于数字图像处理的车牌识别设计电子信息工程专业学生周金鑫指导教师刘纯利摘要：车牌识别在人类社会交通系统中担当重要角色，一个设计优良的车牌识别系统会给人们生活带来极大的方便，本文通过运用matlab和数字图像处理的一些知识简单通过图像预处理，车牌定位，字符分割，采用模板匹配法实现车牌字符的识别。
基于fpga的数字图像处理原理及应用
基于FPGA的数字图像处理原理及应用1. 引言数字图像处理作为一项重要的技术，已经被广泛应用于多个领域，例如医疗影像、机器视觉和图像识别等。
而基于FPGA（Field-Programmable Gate Array）的图像处理系统已经成为研究的热点。
本文将介绍基于FPGA的数字图像处理原理及其应用。
2. FPGA的基本原理和特点FPGA是一种可重构的硬件设备，具有可在现场编程的特点，使其适用于不同应用的实时高性能图像处理。
FPGA拥有可配置的逻辑单元和内部存储器，可用于实现各种数字图像处理算法。
3. FPGA在数字图像处理中的应用3.1 图像滤波•FPGA可以实现图像滤波算法，例如均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
•FPGA的并行计算能力使得图像滤波可以以实时高性能的方式进行。
3.2 图像边缘检测•基于FPGA的图像边缘检测算法可以有效地提取图像的边缘信息，用于目标识别和图像分割等应用。
•FPGA的并行处理能力和灵活的逻辑结构使得边缘检测算法可以以高效的方式实现。
3.3 图像增强•FPGA可以用于实现图像增强算法，例如直方图均衡化和灰度级调整等。
•FPGA的硬件并行性使得图像增强算法可以在实时性要求较高的应用中得到广泛应用。
3.4 图像压缩•FPGA可以实现图像压缩算法，例如JPEG压缩算法。
•FPGA的高速并行处理能力使得图像压缩可以以实时高效的方式进行。
4. FPGA在数字图像处理中的优势•FPGA具有硬件并行处理能力，可以实现高效的图像处理算法。
•FPGA具有灵活性，可以根据不同的应用需求进行编程和配置。
•FPGA具有低功耗和低延迟的特点，适用于实时性要求较高的图像处理应用。
•FPGA具有较高的计算性能和吞吐量，可以满足高帧率的图像处理需求。
5. FPGA在数字图像处理中的应用案例5.1 医疗影像处理•基于FPGA的医疗影像处理系统可以用于实时的医学图像分析和诊断。
•FPGA的硬件并行处理能力可以提高医疗图像处理系统的性能和效率。
毕业论文-基于MATLAB的数字图像处理
摘要数字图像处理是一门新兴技术，随着计算机硬件的发展，数字图像的实时处理已经成为可能，由于数字图像处理的各种算法的出现,使得其处理速度越来越快，能更好的为人们服务。
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.数字图像处理技术已经在各个领域上都有了比较广泛的应用。
图像处理的信息量很大，对处理速度的要求也比较高。
MATLAB强大的运算和图形展示功能,使图像处理变得更加的简单和直观。
本文介绍了MATLAB 语言的特点，基于MATLAB 的数字图像处理环境，介绍了如何利用MATLAB及其图像处理工具箱进行数字图像处理，并通过一些例子来说明利用MATLAB图像处理工具箱进行图像处理的方法.主要论述了利用MATLAB实现图像增强、二值图像分析等图像处理。
关键词：MATLAB，数字图像处理,图像增强，二值图像AbstractDigital image processing is an emerging technology，with the development of computer hardware，real—time digital image processing has become possible due to digital image processing algorithms to appear, making it faster and faster processing speed, better for People services 。
Digital image processing is used by some algorithms computer graphics image processing technology. Digital image processing technology has been in various areas have a relatively wide range of applications。
基于数字图像处理的印刷电路板智能检测方法
基于数字图像处理的印刷电路板智能检测方法随着现代电子技术的快速发展，印刷电路板的应用越来越广泛。
然而，印刷电路板的制作过程中，由于工艺和设备的限制，往往会出现一些缺陷。
这些缺陷不仅会影响印刷电路板的质量，还可能会引起电路故障，给用户带来不便。
因此，如何有效地检测印刷电路板的缺陷，成为了当前印刷电路板制作领域需要解决的重要问题之一。
数字图像处理技术是一种有效的解决方案。
它可以通过对印刷电路板图像的处理和分析，快速、准确地检测印刷电路板的缺陷。
本文将介绍一种基于数字图像处理的印刷电路板智能检测方法。
首先，我们需要获取印刷电路板的数字图像。
通常，这可以通过扫描或拍照的方式获取。
获取图像后，需要对其进行预处理。
预处理的目的是消除图像中的噪声和影响缺陷检测的因素。
预处理可包括以下几个步骤：1.灰度化：将彩色图像转换为灰度图像。
这样做的目的是便于后续处理。
2.图像增强：对灰度图像进行增强，可以使图像中的缺陷更加明显。
常用的增强方法有直方图均衡化、滤波和边缘增强等。
3.分割：将图像分割成不同的区域。
这样做的目的是便于对不同区域进行分析和处理。
常用的分割方法有阈值分割、区域生长法和边缘检测法等。
4.噪声滤波：用于去除图像中的噪声。
常用的滤波方法有中值滤波、高斯滤波和基于小波变换的滤波等。
处理完图像后，接下来进行缺陷检测。
缺陷检测需要针对不同的缺陷进行处理。
下面以印刷电路板中最常见的4种缺陷（断路、短路、孔误钻和焊盘虚焊）为例，介绍相应的检测方法。
1.断路检测断路是印刷电路板制作过程中常见的一种缺陷。
断路检测的主要方法是基于卷积神经网络（CNN）的图像分类。
这种方法需要大量的训练数据，即对包含断路和正常区域的图像进行标记和训练。
在实际检测中，对于图像中的每个点，通过CNN 对其进行分类，得到一个0或1的结果，表示该点是否存在断路。
2.短路检测短路和断路不同，短路是两条不同的电路线之间意外连接而导致的电阻降低。
短路检测的主要方法是基于图像分割和形状分析的方法。
基于数字图像处理技术的实况视频图像处理系统设计
像 处 理技 术 得 到广 泛 的应 用 ， 其是 在 军事 领 域 的 诊断能力 ， 尤 故障诊断到线路板。
应用更 具影 响力 。靶场 试验 的可 视化对 试验 实况 提
实况 图像 融 合 处 理 系统 由工 控 机 、 Ｓ Ｉ 以 ＯＬＯＳ
出 了更 高 的要 求 ， 不 同的气 象条件 下 ， 获得 满 足 数字 图像 采 集 卡ｎ、 Ｏ 图像输 出卡 、 合 图像 处 在 要 ＶＩ 综 使 用 要求 的实况 图像 ， 使用 以往 的实 况摄 录系 统 已 理 软件 等部 分构成 。工 控机 和综 合 图像 处理 软件 用
Ｖｏ ．４ Ｎ ． １ ｏ３ ３
Ｓｅ ２ ｐ．０１ ｌ
基 于数 字 图像 处 理 技 术 的 实况视 频 图像 处理 系统 设计
张卫 国 ，王斌 ，陈 宏烨 ，刘 广 哲
（１ ５ 部队 ９ 分队 ，大连 ９ ５０ ２
摘
１６ ２ ） １ ０ ３
要 ： 本 文基 于 Ｆ ＧＡ和 ＤＳ Ｐ Ｐ的 图像 处 理 卡 设 计 了实 况 图像 处理 系统 ，介 绍 了针 对 不 同背 景 条 件 的 图像 ，采 用 了高斯 滤
Ｚ ＡＮ Ｇ ｅｇ ｏ， Ｗ ＡＮＧ ｎ， Ｃ Ｈ Ｗ ｉｕ Ｂｉ ＨＥＮ ｏ ｇ ｅ Ｌ Ｕ ａ ｇ ｈ Ｈ ｎ ｙ ， Ｉ Ｇｕ ｎ ｚ ｅ （ ． ２Ｕｎ １ ５ ，Ｄａ ａ １ ０ ３ Ｎｏ ９ ｉ９ ５ ０ ｔ ｌｎ１６ ２ ） ｉ
Ａｂ ｔａ ｔ Ｔｈ ｓ ｐ ｐ ｒ ｄ ｓｇ ｅ ｈ ｒ ａｉ ｖ ｄ ｏ ｍａ ｅ ｒ ｃ ｓ ｉｇ ｙ ｔ ｍ ｂ ｓ ｄ ｎ ＦＰＧＡ ａ ｄ ｓｒ ｃ ： ｉ ａ ｅ ｅ ｉｎ ｄ ｔ ｅ ｅ ｌ ｙ ｉｅ ｉ ｇ ｓ ｐ ｏ ｅ ｓｎ ｓ ｓｅ ｔ ａ ｅ ｏ ｎ ＤＳ ｉ ｇ ｐ ｏ ｅ ｓｎ Ｐ ｍａ ｅ ｒ ｃ ｓ ｉｇ
基于ARM的数字图像处理系统的设计与实现
基于ARM的数字图像处理系统的设计与实现数字图像处理系统是利用计算机技术对图像进行处理的一种技术手段，广泛应用于医学影像、工业检测、安防监控等领域。
本文以基于ARM架构的数字图像处理系统的设计与实现为主题，介绍了该系统的设计思路、硬件平台选型、软件开发过程以及系统性能评估等方面的内容。
首先，本文对数字图像处理系统的设计思路进行了阐述。
在设计过程中，我们以ARM处理器作为主控芯片，选择了高性能、低功耗的ARM Cortex-A系列处理器作为核心。
同时，考虑到图像处理需要大量的存储和计算资源，我们选择了高速的DDR内存和嵌入式图像处理器作为辅助处理器。
整个系统采用模块化设计，将图像采集、预处理、特征提取、图像识别等功能模块分别实现，并通过总线进行数据交互。
其次，本文介绍了系统的硬件平台选型。
基于ARM的数字图像处理系统需要选择适合的硬件平台来进行实现。
在本文中，我们选择了一款高性能、低功耗的开发板作为硬件平台，并通过外接摄像头实现图像的采集与传输。
同时，为了提高系统的运行效率，我们采用了高速的DDR内存和嵌入式图像处理器作为辅助处理器。
接着，本文详细介绍了系统的软件开发过程。
基于ARM架构的数字图像处理系统的软件开发主要包括操作系统的移植、驱动程序的开发以及图像处理算法的实现等方面。
在本文中，我们选择了Linux操作系统作为基础，并通过移植和定制化开发，使其适应于我们的硬件平台。
同时，我们还开发了相应的驱动程序和图像处理算法，实现了图像的采集、预处理、特征提取和图像识别等功能。
最后，本文对系统的性能进行了评估。
通过实验测试，我们得出了系统的运行速度、图像处理的准确率等指标，并与其他相关系统进行了对比。
实验结果表明，基于ARM的数字图像处理系统在性能方面具有较高的水平，能够满足实际应用需求。
综上所述，本文详细介绍了基于ARM的数字图像处理系统的设计与实现。
该系统以ARM Cortex-A系列处理器为核心，通过模块化设计实现了图像采集、预处理、特征提取、图像识别等功能。
基于OpenCV的数字图像处理技术_01数字图像处理技术简介
注：有些位图不需要调色板，如真彩色图， 它们的BITMAPINFOHEADER后面直接是位图数据
2. 数字图像的表示方法-续6
BMP格式，实际的图像数据 对于2色位图，1位表示一个像素颜色，
所以一个字节表示8个像素 对于16色位图，4位表示一个像素颜色，
所以一个字节表示2个像素 对于256色位图，1个字节表示1个像素 对于真彩色图，3个字节表示一个像素
物理图像及对应 的数字图像
1.1 数字图像的概念-续3
灰度 196
采样行
物理图像 采样列 像素
43
数字图像 灰阶像素
黑
0
行间隔
灰
128
图片
采样列间隔
白
255
1.1 数字图像的概念-续4
➢灰度级 灰度图像(128x128)及其对应的数值矩阵
（仅列出一部分(26x31)）
125,153,158,157,127, 70,103,120,129,144,144,150,150,147,150,160,165,160,164,165,16 175,175,166,133, 60, 133,154,158,100,116,120, 97, 74, 54, 74,118,146,148,150,145,157,164,157,158,162,165,171,155,115, 88, 49, 155,163, 95,112,123,101,137,108, 81, 71, 63, 81,137,142,146,152,159,161,159,154,138, 81, 78, 84,114, 95, 167, 69, 85, 59, 65, 43, 85, 34, 69, 78,104,101,117,132,134,149,160,165,158,143,114, 99, 57, 45, 51, 57,
基于C语言的数字图像处理研究
Introduction数字图像处理（Digital Image Processing）是通过计算机对数字图像进行算法处理和改善的一门学科。
在科学研究中，数字图像处理被广泛应用于医学影像、遥感图像、计算机视觉等领域。
而C语言作为一种广泛应用于软件开发的编程语言，已经成为数字图像处理的重要工具。
本文将探讨基于C语言的数字图像处理的研究。
1. 数字图像处理的定义及意义数字图像处理是一种通过计算机算法来处理和改善数字图像的技术。
这些算法通常包括图像增强、图像分割、图像识别等。
数字图像处理的重要性体现在以下几个方面：1.1 科学研究领域在医学影像、天文学、遥感等领域，数字图像处理被用于提取目标信息、分析图像特征，以及进行模式识别等。
1.2 工程应用领域在计算机视觉、图像识别、图像压缩等领域，数字图像处理有助于提高图像质量、提取图片特征，并支持图像识别和图像压缩等应用。
1.3 实践应用领域数字图像处理在数字媒体、人脸识别、安防监控等领域中得到广泛应用，提升安全性和用户体验。
2. C语言在数字图像处理中的作用C语言是一种高级编程语言，广泛应用于软件开发领域。
在数字图像处理领域，C语言具有以下几个优势：2.1 速度和效率C语言是一种编译型语言，能够快速地将代码编译成可执行的机器代码。
这使得C语言在处理大量图像数据时表现出色，具有较高的速度和效率。
2.2 内存管理C语言提供了灵活的内存管理能力，对于图像数据的存储和处理非常方便。
利用C语言的指针和动态内存分配，能够有效地处理图像数据的存储和释放。
2.3 追求最佳性能C语言允许程序员进行底层优化，以追求最佳的性能。
程序员可以直接操作底层数据和硬件资源，进行高效的图像处理操作。
2.4 跨平台性C语言是一种跨平台的编程语言，在不同的操作系统和平台上都可以运行。
这使得基于C语言的数字图像处理算法能够在不同的平台上使用和部署。
3. 基于C语言的数字图像处理技术基于C语言的数字图像处理技术包括图像读取、图像处理和图像输出等环节。
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基于数字图像处理
的目标识别
通过这半个学期对数字图像处理这门课程的学习，我了解了有关数字图像处理的知识，并且对数字图像处理的相关仿真软件——matlab有了更加深入的了解，可以更加熟练的使用matlab软件处理实际问题，从而促进我对数字图像处理这门课程产生更加浓烈的兴趣，也让我对这种仿真软件有了更加全面的认识，了解它更多的功能。
在课程结束之际，我利用自己在课堂上学习的一些知识和在课下学习的东西写出以下总结。
希望老师给予耐心指导。
一、数字图像处理技术
数字图像处理(Dital 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。
数字图像处理技术已经在各个领域上都有了比较广泛的应用。
从接近人们日常生活的照相，电视图像显示，到工业上面对某些零件的处理等，再到军事类的人像识别，雷达目标识别等，这些都离不开数字图像处理的身影。
图像处理的信息量很大，对处理速度的要求也比较高。
Matlab强大的运算和图形展示功能，使图像处理变得更加的简单和直观。
本文基于
MATLAB的数字图像处理环境，设计并实现了一个图像处理系统，展示如何通过利用Matlab的工具函数和多种算法实现对图形图像的各种处理。
论述了利用设计的系统实现图像文件（bmp、jpg、tiff、gif等）进行打开、保存、另存、打印、退出等功能操作，图像预处理功能（包括彩色图像的灰度化变换等、一般灰度图像的二值化处理、色彩增强等），图像分割，图像特征提取等图像处理。
图像的数学表达式可表示为：f(x，y)表示幅图像。
x,y,f为有限、离散值。
黑白图像可用二维函数f(x，y)表示，其中x,y是平面的二维坐标，f(x，y)表示点(x，y)的亮度值(灰度值)。
对模拟图像来讲，f(x,y)显然是连续函数。
为了适应数字计算机的处理，必须对连续图像函数进行空间和幅值数字化。
空间坐标(x,y)的数字化称为图像采样，而幅值数字化被称为灰度级量化。
经过数字化后的图像称为数字图像(或离散图像)。
F(x,y,z)表示三维的图像，f 为点的分布，有限，离散值，为彩色图像的表示方式。
(1)数字图像的灰度图像的阵列表示法。
设连续图像f(x，y)按等间隔采样，排成MxN阵列(一般取方阵列NxN) 图像阵列中每个元素都是离散值，称为像素(pix—el)。
在数字图像处理中，一般取阵列N和灰度级C都是2的整数幂，即取N=及G=。
对一般电视图像，N取256或512，灰度级C取64级(m=6bit)至256级m=8bit)，即可满足图像处理的需要。
对特殊要求的图像，如SAR图片取
10000×10000，灰度级m取8bit或者16bit。
(2)数字图像的二值图像表示法。
所谓二值图像就是只有黑白两个灰度级，即像素灰度级非1即0。
如文字图片，其数字图像可用每个像素1Bit的矩阵表示，以减少存储量。
二值图像还可采用一些特有的表示方法，如链码仅称Freeman码)。
常用链码是八向链码，能进一步减少存储量。
二、目标识别技术
目标识别是指一个特殊目标（或一种类型的目标）从其它目标（或其它类型的目标）中被区分出来的过程。
它既包括两个非常相似目标的识别，也包括一种类型的目标同其他类型目标的识别。
我们这门课程中，主要是将图像中的某些特点凸显出来。
三、图像灰度直方图的绘制
图像直方图是图像处理中一种十分重要的图像分析工具，它描述了一幅图像的灰度级内容，任何一幅图像的直方图都包含了丰富的信息，它主要用在图象分割，图像灰度变换等处理过程中。
从数学上来说图像直方图是图像各灰度值统计特性与图像灰度值的函数，它统计一幅图像中各个灰度级出现的次数或概率；从图形上来说，它是一个二维图，横坐标表示图像中各个像素点的灰度级，纵坐标为各个灰度级上图像各个像素点出现的次数或概率。
在本系统中，先用rgb2gray这个函数实现把真彩图转换为灰度图，再用imhist函数用于显示灰度图像的N级直方图，灰度图默认N为256（对二值图默认为2）。
再对直方图上的灰度级进行统计。
四、数字图像的增强处理功能
影响系统图像清晰程度的因素很多，例如室外光照度不够均匀就会造成图像灰度过于集中；由CCD（摄像头）获得的图像经过A/D（数/模转换，该功能在图像系统中由数字采集卡来实现）转换、线路传送都会产生噪声污染等等。
因此图像质量不可避免的降低了，轻者表现为图像不干净，难于看清节；重者表现为图像模糊不清，连概貌也看不出来。
因此，在对图像进行分析之前，必须要对图像质量进行改善，一般情况下改善的方法有两类：图像增强和图像复原。
本系统只考虑图像增强功能。
图像增强不考虑图像质量下降的原因，只将图像中感兴趣的特征有选择的突出，而衰减不需要的特征，它的目的主要是提高图像的可懂度。
本系统完成了直方图均值化、中值滤波、图像锐化、伪彩色增强四种图像处理的功能。
在这门课程中我学会了matlab中，滤波器分为average（平均)、disk（圆形）、gaussian（高斯）、laplace（拉普拉斯）、motion（移动）；bwperim用于提取二值图像轮廓；imcountor用于绘制灰度等值图，edge 为边缘检测函数。
在这门课程中我学习到了许多关于图像处理的知识，这门课也为我打开了图像的大门。
老师在课堂上能实时的举例加深我们对所学知识的理解，这一点非常的可敬。
感谢老师这段时间的付出。