数字图像处理毕业论文
图像处理本科毕业论文.doc
摘要本文以VC++6.0做为编程语言，对图像降噪技术进行研究。
本文通过介绍位图的基本操作以及在图像中加入椒盐噪声的操作，从而进一步引出几种降噪方法。
本文分别介绍“均值滤波”、“中值滤波”以及“傅里叶降噪”和“小波降噪”四种算法，实现图像降噪。
详细介绍了其基本原理、实现方法以及具体算法，并对降噪效果加以比较与分析。
“均值滤波”把每个像素都用周围的8个像素来做均值操作，可以平滑图像，速度快，算法简单。
“中值滤波”是常用的非线性滤波方法,也是图像处理技术中最常用的预处理技术。
同时在“低通滤波”及“小波降噪”中分别引入“快速傅里叶变换”和“Mallat 算法”，使得其取得更快速的计算，有效地解决了其计算量太大，运算时间过长的弊端，从而达到更好的综合降噪效果。
关键词：图像降噪；滤波；傅里叶降噪；小波降噪AbstractTaking VC++6.0 as the programming language, this paper is a study about image noise reduction technology. Furthermore, introducing several noise reducing measures through the introduction of the basic processing and the operation to put the salt and pepper noise into the image.The paper introduces Averaging Filter, Median Filter,Fourier Lowpass Filtering and Wavelet Filter to achieve image noise reducing. Here we introduce the basic principles, implement methods, detailed arithmetic, and make comparison and analysis the noise reducing effects.Averaging Filter operates every pixel by using 8 pixels meanly. It can make the images smoothing, fast and easy to calculate. Median Filter Fourier is a common nonlinear filtering way and also common preprocessing technique when processing images. Introducing FFT and Mallat Algorithm separately into Lowpass Filtering and Wavelet Filter, and then we can make faster calculating and solve the massive calculating more efficiently. Therefore, we can have a more effective noise reducing.Keywords：Image Noise Reduction；Filter；Fourier Filter；Wavelet filter毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
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AbstractThis 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目录第一章绪论 (1)1.1 数字图像处理概述 (1)1.2 数字图像处理现状分析 (5)1.3 本文章节简介 (8)第二章图像处理理论 (8)2.1 图像信息的基本知识 (8)2.1.1 视觉研究与图像处理的关系 (8)2.1.2 图像数字化 (10)2.1.3 图像的噪声分析 (10)2.1.4 图像质量评价 (11)2.1.5 彩色图像基本知识 (11)2.2 图像变换 (12)2.2.1 离散傅里叶变换 (13)2.2.2 离散沃尔什-哈达玛变换（DWT-DHT） (20)2.2.3 离散余弦变换（DCT） (21)2.2.4 离散图像变换的一般表达式 (23)2.3 图像压缩编码 (24)2.3.1 图像编码的基本概念 (24)2.4 图像增强和复原 (24)2.4.1 灰度变换 (24)2.4.2 图像的同态增晰 (26)2.4.3 图像的锐化 (27)2.5 图像分割 (27)2.5.1 简单边缘检测算子 (27)2.6 图像描述和图像识别 (28)第三章需求分析 (28)3.1 系统需求分析 (28)3.2 可行性分析 (28)3.3 系统功能分析 (29)第四章概要设计 (29)4.1 图像采集 (30)4.2 图像存储 (30)4.3 图像处理（image processing） (31)4.4 图像显示 (31)4.5 网络通讯 (32)第五章详细设计 (32)5.1 Linux嵌入式系统的构建 (32)5.1.1 启动引导程序的移植 (32)5.1.2 Linux内核移植 (33)5.1.3 根文件系统的移植 (33)5.2 图像处理功能的实现 (33)5.2.1 彩色图像的灰度化 (34)5.2.2 灰度图的直方图均衡化增强 (34)5.2.3 图像二值化 (35)5.2.4 边缘检测 (35)第六章调试与维护 (36)附录 A (36)参考文献 (43)致谢 (44)第一章绪论1.1 数字图像处理概述数字图像处理(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。
数字图像处理技术的应用综述--课程论文
《数字图像处理》课程论文题目：数字图像处理技术的应用综述1 绪论1.1数字图像处理简介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。
数字图像处理的早期应用是对宇宙飞船发回的图像所进行的各种处理。
到了70年代，图像处理技术的应用迅速从宇航领域扩展到生物医学、信息科学、资源环境科学、天文学、物理学、工业、农业、国防、教育、艺术等各个领域与行业，对经济、军事、文化及人们的日常生活产生重大的影响。
1.2数字图像处理技术的基本特点1）处理信息量很大。
数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大。
如一幅256×256低分辨率黑白图像，要求约64kbit的数据量；对高分辨率彩色512×512图像，则要求768kbit数据量；如果要处理30帧/秒的电视图像序列，则每秒要求500kbit～22.5Mbit数据量。
因此对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。
2）占用频带较宽。
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。
如电视图像的带宽约5.6MHz，而语音带宽仅为4kHz左右。
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。
3）各像素相关性大。
数字图像中各个像素是不独立的，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。
就电视画面而言，同一行中相邻两个像素或相邻两行间的像素，其相关系数可达0.9以上，而相邻两帧之间的相关性比帧内相关性一般说还要大些。
因此，图像处理中信息压缩的潜力很大。
4）无法复现三维景物的全部几何信息。
由于图像是三维景物的二维投影，一幅图象本身不具备复现三维景物的全部几何信息的能力，很显然三维景物背后部分信息在二维图像画面上是反映不出来的。
因此，要分析和理解三维景物必须作合适的假定或附加新的测量，例如双目图像或多视点图像。
在理解三维景物时需要知识导引，这也是人工智能中正在致力解决的知识工程问题。
数字图象处理的主要研究方向与应用论文
数字图象处理的主要研究方向与应用论文0 引言计算机数字图像处理技术覆盖范围广，学科交叉性强，涵盖了计算机科学与技术、数学科学、光物理学等多个领域，在环境、生物医学、农牧业、国防军事、多媒体等方面都有着十分广泛的应用。
在计算机技术发展的推动下，以及离散数学等理论的完善中，计算机数字图像处理技术得到了进一步的发展。
1 数字图像处理技术的发展概况图像处理技术最早应用于提高图像质量，将低质量的图像经过改善处理，输出高质量的图像。
上世纪 20 年代，第一次应用于从英国到美国海底电缆传输图片的质量提高。
数字图像处理成为一门学科是在上世纪 60 年代。
1962 年，计算机图形这一术语被首次提出，将计算机图形学作为一门独立学科开始了研究。
计算机图形涉及到数字化转换、几何平移变形、实物模型构建、色彩调度、色彩转换以及曲线运用等多个方面，所以计算机图形学是一门具备研究性的领域。
在计算机科学中，计算机数字图像处理是一个相对年轻的学科，涉及范围极其广泛，比如图形交互技术、图形硬件、科学计算可视化、虚拟现实等等。
2 数字图象处理的主要研究方向（1）图像变换。
图像变换包括图像的拉伸、收缩、旋转、扭曲等。
图像的变换一般不直接在空间域中进行，而是进行变换域处理，即对空间域处理的变换。
包括傅里叶变换、沃尔什- 阿达玛变换等，这种处理方式降低了计算工作量，而且处理更加有效。
（2）图像编码。
图像编码是利用编码技术对图像进行压缩的一种方法，通过压缩算法，在尽可能保证图像不失真的情况下减少图像的比特数，降低图像的存储占用空间，方便图像的传输、处理等。
在图像压缩技术中，最重要的就是编码算法，常见的编码算法包括预测编码、变换域编码等。
（3）图像增强及复原技术。
图像增强及复原技术是数字图像处理技术的最原始目的。
通过图像增强及复原，可以提高图像的清晰度，增强图像的质量。
比如对图像的高频分量进行强化，突出物体的轮廓细节，或者对图像的低频分量进行强化，降低图像噪声等。
图像处理 毕业设计论文模版
安徽建筑工业学院毕业设计(论文)课题视频序列图像分割及阴影抑制算法的研究专业电气工程及其自动化班级06城建电气2班学生姓名胡伟学号05290080117指导教师栾庆磊2010年6月5日摘要在智能视频监控领域、影视技术、多媒体应用技术中，常常需要检测出人体或其它物体，并将其与背景分离，即解决实时背景下目标的分割问题。
视频图像的目标分割结果，将对目标分类、跟踪及行为理解等后续处理产生重要影响。
图像分割多年里一直受到研究人员的重视，也提出了数以千计的算法。
现今比较流行的目标分割的方法，有不少是忽略阴影检测的，目标总是与阴影一起被检测出来。
阴影会引起目标的合并、目标形状的失真等一些严重问题，引起分割和跟踪错误。
由于阴影直接影响目标的检测，成为影响后续处理效果的关键因素，有必要进一步研究。
本课题拟根据图像处理的理论基础，对一些传统的边缘检测算子进行了理论分析，用仿真实验测试其边缘检测的效果，对比分析各边缘检测算法效果。
介绍几种常用的彩色空间以及彩色空间的转换算法，系统地阐述了图像分割的各种方法，分析总结了几种常用分割方法的优缺点。
选用RGB彩色空间，利用背景差分法对图像初步分割后，再利用区域生长法去除目标外部的噪声，分割出带影子的目标图像。
然后，分析总结了阴影检测的基本假设和一般框架，及国内外目前主流的阴影检测与抑制算法，指出了这些方法用于去除目标阴影时存在的问题。
针对不同图像的阴影和目标体的特点，拟设计一种去除阴影的算法。
基于边缘信息的阴影抑制算法适用于目标体边缘信息丰富，阴影边缘信息相对简单的阴影去除。
关键词图像分割阴影抑制AbstractIn the field of intelligent video surveillance,video technology,multimedia technology,often need to detect a human body or other objects,separate them with background,that is the context of solving real-time target segmentation. Video image object segmentation results,will target classification,tracking and behavior understanding such an important impact on subsequent processing. Image segmentation has been for many years in research attention,also raised thousands of algorithms.Goal of the current popular methods of segmentation, shadow detection,many are neglected,the goal is always to be detected, together with the shadow.The merger will cause the shadow of goals,objectives and some distortion of the shape of a serious problem,causing segmentation and tracking error.As the shadow directly affect target detection,a follow-up treatment effect affecting the key factors,the need for further research.The aim of this theory based on image processing based on some of the traditional edge detector is theoretically analyzed,using simulation experiments to test their effect on edge detection,contrast analysis of the effect of edge detection algorithm.Introduce some commonly used color space and color space conversion algorithm,systematically expounded the various methods of image segmentation,analyzes and summarizes the advantages and disadvantages of several commonly used e RGB color space, the background difference method using the initial segmentation of the image, then use region growing to remove the target of external noise,split the target image with a shadow.Then,the paper summarizes the basic assumptions shadow detection and the general framework of the current mainstream home and abroad shadow detection and suppression,that the goal of these methodsfor the removal of the existing problems in the shadow.Different images of the shadows and objectives of the body characteristics,be designed to remove the shadow of two algorithms.Based on Edge Information's shadow suppression algorithm is applied to the target of the edge information-rich,relatively simple shadow of the shadow edge removal。
数字图像处理论文--彩色图像灰度化
数字图像处理论文--彩色图像灰度化彩色图像灰度化摘要图像灰度化是指只含亮度信息, 不含色彩信息的图像,广泛应用于图像模式识别、图像分割、图像增强等数字图像处理的各个领域。
本次设计通过加权平均法、平均值法和最大值法这三种方法方法,实现了彩色图像的灰度化处理(目的、结果),并对它们进行了对比分析,在加深对数字图像处理课本知识理解的基础上,学会运用已学的知识设计彩色图像灰度化的处理方法并对结果进行分析(意义)。
关键词:加权平均法;平均值法;最大值法;彩色图像;灰度化正文1.引言:数字图像处理就是采用一定的算法对数字图像进行处理,以获得人眼视觉或者某种接受系统所需要的图像处理过程。
图像处理的基础是数字,主要任务是进行各种算法设计和算法实现。
目前,图像处理技术已经在许多不同的应用领域中得到重视,并取得了巨大成就。
根据应用领域要求的不同,数字图像处理技术可以分为许多分支技术。
重要的分支技术有:图像变换。
图像阵列很大时,若直接在空域中处理,计算量将很大。
为此,通常采用各种图像变换方法,如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换、小波变换等间接处理技术,将空域处理转换到变换域处理,这样可以有效地减少计算量,提高处理性能。
图像增强与复原。
主要目的是增强图像中的有用信心,削弱干扰和噪声,使图像更加清晰,或者将其转换为更适合人或机器分析的形式。
图像增强并不是要求真实地反映原始图像,而图像复原则要求尽量消除或减少获取图像过程中所产生的某些退化,使图像能够反映原始图像的真实面貌。
图像压缩编码。
在满足一定保真度条件下,对图像信息进行编码,可以压缩图像信息量,简化图像的边式,从而大大压缩图像描述的数据量,以便存储和传输;图像压缩在不同应用背景下可以采用不失真压缩和失真压缩。
图像分割。
图像分割是数字图像处理中的关键技术之一,是为了将图像中有意义的特征提取出来。
它是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。
图像的有意义特征包括图像的边缘、区域等。
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。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
边缘检测是一种基本的和重要的话题在计算机视觉和图像处理。在这篇文章中我们讨论了几种数字图像处理技术应用于边缘特征提取。首先,利用小波变换用于图像来去除噪声的采集。第二,一些边缘检测算子微分边缘检测等,原木边缘检测,精明的边缘检测和二进制形态进行了分析。然后根据仿真结果,分析了各类高速船优缺点。这些边缘检测算子进行了比较。结果表明,二元形态学算子能取得更好的边缘特征。最后,为了获得清晰的、完整的图像轮廓的方法,并给出了边境关闭。实验过程中,边缘检测后,用本文方法是可行的
学位论文作者（签名）：
年月
关于毕业论文使用授权的声明
本人在指导老师的指导下所完成的论文及相关的资料（包括图纸、实验记录、原始数据、实物照片、图片、录音带、设计手稿等），知识产权归属华北电力大学。本人完全了解大学有关保存，使用毕业论文的规定。同意学校保存或向国家有关部门或机构送交论文的纸质版或电子版，允许论文被查阅或借阅。本人授权大学可以将本毕业论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用任何复制手段保存或编汇本毕业论文。如果发表相关成果，一定征得指导教师同意，且第一署名单位为大学。本人毕业后使用毕业论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时，第一署名单位仍然为大学。本人完全了解大学关于收集、保存、使用学位论文的规定，同意如下各项内容：
Edge detection is a basic and important subject in computer vision and image processing. In this paper we discuss several digital image processing techniques applied in edge feature extraction. Firstly, wavelet transform is used to remove noises from the image collected. Secondly, some edge detection operators such as Differential edge detection, Log edge detection, Canny edge detection and Binary morphology are analyzed. And then according to the simulation results, the advantages and disadvantages of these edge detection operators are compared. It is shown that the Binary morphology operator can obtain better edge feature. Finally, in order to gain clear and integral image profile, the method of bordering closed is given. After experimentation, edge detection method proposed in this paper is feasible.
关键词：Terms-Edge检测、数字图像处理、小波分析操作员
Abstract
The concept of edge detection is of great consequence to a variety of topics considered inimage processing. Much work has been done pertaining to the design of algorithms capable ofdetecting significant intensity changes present in an image. The motivation for much of this workcomes from the need to generate compact descriptions which retain the image’s importantstructural information. This information is imperative to the creation of segmentation and objectrecognitionalgorithms making edge detection key to a large variety of applications. This projectis an attempt to describe the process of edge detection and to summarize its crucial role in imageprocessing.
毕业论文声明
本人郑重声明：
1．此毕业论文是本人在指导教师指导下独立进行研究取得的成果。除了特别究成果。对本文研究做出重要贡献的个人与集体均已在文中作了明确标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。
2．本人完全了解学校、学院有关保留、使用学位论文的规定，同意学校与学院保留并向国家有关部门或机构送交此论文的复印件和电子版，允许此文被查阅和借阅。本人授权大学学院可以将此文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本文。
论文作者签名： 日期：
指导教师签名： 日期：
摘要
边缘检测的概念，是使用数学方法提取图像像元中具有亮度值（灰度）空间方向梯度大的边、线特征的过程。许多工作属于在一个图像中发现有意义的强度变化的能力的算法的设计已完成。这项工作的许多动机来自需要产生保持图像重要的结构信息的相对紧密的描述。这些信息对创造分割和使边缘检测对应用的一种大的品种关键的对象识别算法是很有用处的。这项目是描述边缘检测的过程和试图实时并且总结其至关重要的角色的图像处理。
3．若在大学学院毕业论文审查小组复审中，发现本文有抄袭，一切后果均由本人承担，与毕业论文指导老师无关。
4.本人所呈交的毕业论文，是在指导老师的指导下独立进行研究所取得的成果。论文中凡引用他人已经发布或未发表的成果、数据、观点等，均已明确注明出处。论文中已经注明引用的内容外，不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究成果做出重要贡献的个人和集体，均已在论文中已明确的方式标明。