数字图像处理课程设计题目

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数字图像处理课程设计题目和要求模板

数字图像处理课程设计题目和要求模板

数字图像处理课程设计题目和要求模板数字图像处理课程设计题目和要求12020年4月19日文档仅供参考数字图像处理课程设计内容、要求题目一:图像处理软件1、设计内容及要求:(1)、独立设计方案,实现对图像的十五种以上处理(比如:底片化效果、灰度增强、图像复原、浮雕效果、木刻效果等等)。

(2)、参考photoshop软件,设计软件界面,对处理前后的图像以及直方图等进行对比显示;(3)、将实验结果与其它软件实现的效果进行比较、分析。

总结设计过程所遇到的问题。

2、参考方案(所有参考方案若无特殊说明,均以matlab为例说明):(1)实现图像处理的基本操作学习使用matlab图像处理工具箱,利用imread()语句读入图像,例如image=imread(flower.jpg),对图像进行显示(如imshow(image)),以及直方图计算和显示。

(2)图像处理算法的实现与显示12020年4月19日文档仅供参考针对课程中学习的图像处理内容,实现至少十五种图像处理功能,例如模糊、锐化、对比度增强、复原操作。

改变图像处理的参数,查看处理结果的变化。

自己设计要解决的问题,例如引入噪声,去噪;引入运动模糊、聚焦模糊等,对图像进行复原。

(3)参照“photoshop”软件,设计图像处理软件界面可设计菜单式界面,在功能较少的情况下,也能够设计按键式界面,视功能多少而定;参考matlab软件中GUI设计,学习软件界面的设计。

题目二:数字水印1、设计内容及要求:为保护数字图像作品的知识产权,采用数字水印技术嵌入水印图像于作品中,同时尽可能不影响作品的可用性,在作品版权发生争执时,经过提取水印信息确认作品版权。

一般情况下,水印图像大小要远小于载体图像,嵌入水印后的图像可能遇到噪声、有损压缩、滤波等方面的攻击。

因此,评价水印算法的原则就是水印的隐藏性和抗攻击性。

根据这一要求,设计水印算法。

(1)、查阅文献、了解数字水印的基本概念。

图像处理课程设计题目汇总

图像处理课程设计题目汇总

数字图像处理课程设计题目总汇1、图像锐化算法的对比研究(黄盛榆,郑富成)
要求:从理论上说明各种锐化算法,实现算法的详细说明。

2、图像的开闭运算比较(冯敏彪,刘泽波)
要求:从理论上说明开闭运算,实现算法的详细说明。

3、图像的膨胀与腐蚀运算比较(陈灼源,郭佳明)
4、连通区域单元标识()
5、图像类型转换(孙雯,池志鹏)
6、图像的算术(加减)运算(黄焕秋)
7、图像的空间域滤波处理(杨超,黄哲)
8、图像的频率域滤波处理(刘瑞祥,朱菁)
9、图像的基于灰度阈值的图像分割技术(吴宏方,阮喜城)
10、图像的几何运算(方忠湟,李钊)
11、文本图像的分割。

(蔡伯良,宋富邦)
12、图像的除噪算法比较(刘彦洲)
13、图像中直线边缘的提取(吴玉松,吴汉斌)
14、图像中两相交直线夹角计算(叶海清,曾悠)
15、图像特征点定位比如图像中的十字点中心,或角点中心。

(郑键,曾仰斌)
16、测量图像中的圆弧半径比如下外圆弧半径(谢伟斌)
参考MATLAB帮助
17、对图像中圆形物体的判断比如,下面的图像中的圆形程度(杨壮举,余宇熙)
参考MATLAB帮助
18、判断图像中水平放置矩形的算法(李硕,文骏)。

《数字图像处理》课程设计题目.

《数字图像处理》课程设计题目.

1、图像的阈值分割方法研究2、图像锐化算子的对比研究3、图像的开运算4、图像的闭运算5、连通区域单元贴标签6、彩色图像的灰度化处理7、图像类型的转换8、FIR滤波器的设计9、图像的算术运算10、图像空域增强方法研究11、图像频域增强方法研究12、图像的腐蚀13、图像的膨胀14、图像的霍夫曼编码15、图像区域特征的描述和测量16、图像无损压缩和编码17、图像有损压缩和编码18、图像高通滤波器19、图像低通滤波器20、图像伪彩色增强21、图像边缘检测算子22、图像平滑滤波器23、数字图像的频谱特性研究24、图像DCT变换25、基于灰度阈值的图像分割技术26、图像分析与增强27、图像邻域与块运算28、正交变换方法对比29、灰度直方图规定化30、图像真彩色增强31、图像局部区域填充32、图像显示技术33、图像文件操作34、数字图像几何运算技术35、数字图像的傅里叶变换36、图像的小波变换参考书目:1、张汗灵编著MA TLAB在图像处理中的应用/ 北京:清华大学出版社,20082、王家文MATLAB 6.5 图形图像处理国防工业出版社3、王晓丹,吴崇明编著基于MATLAB的系统分析与设计[5] 图像处理西安电子科技大学出版社20004、余成波编著数字图像处理及MATLAB实现重庆大学出版社20035、杨枝灵, 王开等编著Visual C++数字图像获取处理及实践应用人民邮电出版社20036、苏彦华等编著Visual C++数字图像识别技术典型案例人民邮电出版社20047、何斌[等] 编著Visual C++数字图像处理人民邮电出版社20028、周金萍编著MA TLAB 6.5图形图像处理与应用实例科学出版社2003TP391.41/04479、清源计算机工作室编著MATLAB 6.0高级应用:图形图像处理机械工业出版社2001 TP391.41/10、郝文化主编MATLAB图形图像处理应用教程中国水利水电出版社200411、苏金明, 王永利编著MA TLAB图形图像电子工业出版社2005。

图像处理毕业设计题目

图像处理毕业设计题目

图像处理毕业设计题目篇一:数字图像处理论文——各种题目长春理工大学——professor——景文博——旗下出品1基于形态学运算的星空图像分割主要内容:在获取星图像的过程中,由于某些因素的影响,获得的星图像存在噪声,而且星图像的背景经常是不均匀的,为星图像的分割造成了极大的困难。

膨胀和腐蚀是形态学的两个基本运算。

用形态学运算对星图像进行处理,补偿不均匀的星图像背景,然后进行星图像的阈值分割。

要求:1> 图像预处理:对原始星空图像进行滤波去噪处理;2> 对去噪后的图像进行形态学运算处理;3> 选取自适应阈值对形态学运算处理后的图像进行二值化;4> 显示每步处理后的图像;5> 对经过形态学处理后再阈值的图像和未作形态学处理后再阈值的图像进行对比分析。

待分割图像直接分割图像处理后的分割图像2基于数字图像处理的印刷电路板智能检测方法主要内容:通过对由相机实时获取的印刷电路板图像进行焊盘识别,从而提高电子元件的贴片质量,有效提高电路板的印刷效率。

要求:1> 图像预处理:将原始彩色印刷电路板图像转成灰度图像,对灰度图像进行背景平滑和滤波去噪;2> 对去噪后的图像进行图像增强处理,增强边缘提取的效果。

3> 对增强后的图像进行边缘提取(至少两种以上的边缘提取算法);4> 显示每步处理后的图像(原始电路板图像可自行查找);5> 图像处理后要求能对每个焊盘进行边缘提取,边缘清晰。

3静止背景下的移动目标视觉监控主要内容:基于视觉的人的运动分析最有前景的潜在应用之一是视觉监控。

视觉监控系统的需求主要来自那些对安全要求敏感的场合,如银行、商店、停车场、军事基地等。

通过对静止背景下的目标识别,来提醒监测人员有目标出现。

要求:1> 对原始参考图和实时图像进行去噪处理;2> 对去噪后的两幅图像进行代数运算,找出目标所在位置,提取目标,并将背景置黑;3> 判断目标大小,若目标超过整幅图像的一定比例时,说明目标进入摄像保护区域,系统对监测人员进行提示(提示方式自选)。

数字图像处理试题及答案

数字图像处理试题及答案

数字图像处理试题及答案一、选择题1. 数字图像的基本属性包括:A. 分辨率B. 颜色深度C. 存储格式D. 所有以上答案:D2. 在数字图像处理中,灰度化处理的目的是:A. 减少数据量B. 增强图像对比度C. 转换彩色图像为黑白图像D. 以上都是答案:A3. 下列哪个不是图像的几何变换?A. 平移B. 旋转C. 缩放D. 噪声滤除答案:D二、简答题1. 简述数字图像的采样过程。

答案:数字图像的采样过程是将连续的模拟图像转换为离散的数字图像。

这个过程包括两个步骤:空间采样和量化。

空间采样是按照一定的间隔在图像上取样,量化则是将采样点的连续值转换为有限的离散值。

2. 描述边缘检测在图像处理中的作用。

答案:边缘检测在图像处理中的作用是识别图像中物体的边界。

它是图像分割、特征提取和图像理解的基础。

通过边缘检测,可以将图像中的不同区域区分开来,为进一步的图像分析提供重要信息。

三、计算题1. 给定一幅数字图像,其分辨率为1024×768,颜色深度为24位,计算该图像的存储大小(以字节为单位)。

答案:图像的存储大小 = 分辨率的宽度× 高度× 颜色深度 / 8。

所以,1024 × 768 × 24 / 8 = 2,097,152 字节。

2. 如果对上述图像进行灰度化处理,存储大小会如何变化?答案:灰度化处理后,颜色深度变为8位(每个像素一个灰度值),所以存储大小变为1024 × 768 × 8 / 8 = 786,432 字节。

四、论述题1. 论述数字滤波器在图像去噪中的应用及其优缺点。

答案:数字滤波器在图像去噪中起着至关重要的作用。

常见的滤波器有低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器等。

低通滤波器可以去除图像中的高频噪声,保留低频信息,但可能会导致图像细节丢失。

高通滤波器则可以增强图像的边缘和细节,但可能会放大噪声。

带通滤波器则可以同时保留图像的某些频率范围,但设计复杂度较高。

数字图像处理试题及答案

数字图像处理试题及答案

数字图像处理试题及答案一、选择题1. 数字图像处理是指对图像进行数字化表示,并在计算机中进行处理和分析。

下面哪个选项是数字图像处理的主要目标?A. 提高图像的分辨率B. 压缩图像的存储空间C. 增强图像的质量D. 以上都是答案:D. 以上都是2. 在数字图像处理中,下面哪种滤波器用于平滑图像并降低图像中噪声的影响?A. 锐化滤波器B. 高通滤波器C. 低通滤波器D. 带通滤波器答案:C. 低通滤波器3. 在数字图像处理中,下面哪个选项描述了图像的亮度?A. 图像的红色通道值B. 图像的绿色通道值C. 图像的蓝色通道值D. 图像的灰度值答案:D. 图像的灰度值4. 数字图像处理中的阈值处理常用于图像分割,下面哪个选项描述了图像分割的目标?A. 将图像分成相似的区域B. 将图像转化为黑白二值图像C. 将图像进行几何变换D. 将图像进行色彩的增强答案:B. 将图像转化为黑白二值图像5. 数字图像处理中的直方图均衡化是一种用于增强图像对比度的方法。

下面哪个选项描述了直方图均衡化的基本原理?A. 将像素值映射到一个更大的范围B. 将像素值映射到一个更小的范围C. 根据像素值的概率分布进行映射D. 根据像素值的灰度级别进行映射答案:C. 根据像素值的概率分布进行映射二、简答题1. 请简要描述数字图像处理中的图像平滑技术,并举例说明。

答:图像平滑技术是一种降低图像中噪声和细节的方法。

常用的图像平滑技术包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。

以均值滤波为例,该方法通过取邻域像素的平均值来平滑图像。

具体而言,对于每个像素点,将其周围的像素灰度值取平均后作为新的像素值。

这样可以减小图像中的噪声,并使图像变得更加平滑。

例如,对于一张包含椒盐噪声的图像,使用均值滤波可以去除部分噪声,提高图像的观看效果。

2. 请简要说明数字图像处理中的图像增强技术,并举例说明。

答:图像增强技术是一种通过调整图像的亮度、对比度和色彩等参数来改善图像质量的方法。

数字图像处理试题

数字图像处理试题

数字图像处理试题一、图像基本概念1.什么是数字图像?数字图像有哪些特征?2.图像的灰度是什么意思?如何表示?3.图像分辨率是什么?如何计算?4.图像的位深度是什么?位深度对图像有何影响?二、图像预处理1.什么是图像预处理?为什么需要图像预处理?2.图像去噪的几种常用方法有哪些?3.图像增强的几种常用方法有哪些?4.图像平滑的常用方法有哪些?5.图像锐化的常用方法有哪些?三、图像变换1.图像平移的原理和方法是什么?2.图像旋转的原理和方法是什么?3.图像缩放的原理和方法是什么?4.图像翻转的原理和方法是什么?四、图像特征提取与描述1.图像边缘提取的常用算法有哪些?2.图像角点检测的常用算法有哪些?3.图像直方图是什么?如何计算图像的直方图?4.图像纹理特征的提取方法有哪些?五、图像分割与目标检测1.图像分割的常用方法有哪些?2.基于阈值分割的原理和方法是什么?3.基于边缘分割的原理和方法是什么?4.图像目标检测的常用方法有哪些?5.基于深度学习的图像目标检测算法有哪些?六、图像压缩与编码1.什么是图像压缩?为什么需要图像压缩?2.图像压缩的两种基本方法是什么?3.有哪些常用的图像压缩算法?4.图像编码的常用方法有哪些?七、图像复原与重建1.图像退化和图像复原有什么区别?2.图像退化模型是什么?有哪些常见的图像退化模型?3.图像复原的常见方法有哪些?4.基于深度学习的图像复原算法有哪些?以上是关于数字图像处理的试题,希望能够帮助你更好地理解和掌握数字图像处理的基本概念、图像预处理、图像变换、图像特征提取与描述、图像分割与目标检测、图像压缩与编码以及图像复原与重建等内容。

如果在学习过程中有任何问题,欢迎随时向老师和同学们提问,共同进步!。

数字图像处理试题及答案

数字图像处理试题及答案

数字图像处理试题及答案一、选择题1. 数字图像处理中,用于减少图像噪声的常用方法是什么?A. 锐化B. 模糊C. 边缘增强D. 色彩平衡答案:B. 模糊2. 在数字图像处理中,下列哪种变换属于空域变换?A.傅里叶变换B.离散余弦变换C. 拉普拉斯变换D. 直方图均衡化答案:D. 直方图均衡化3. 对于灰度图像,以下哪种方法可以用于图像的对比度增强?A. 线性拉伸B. 非线性拉伸C. 双边滤波D. 所有选项都正确答案:D. 所有选项都正确4. 在图像处理中,使用中值滤波的主要目的是什么?A. 提高图像分辨率B. 增强图像边缘C. 减少图像噪声D. 改变图像色彩答案:C. 减少图像噪声5. 对于彩色图像,YCbCr色彩空间中的Y分量代表什么?A. 蓝色B. 亮度C. 色度D. 饱和度答案:B. 亮度二、填空题1. 在数字图像处理中,__________是指将图像数据转换为更适合分析或解释的形式。

答案:图像增强2. __________变换能够将图像从空间域转换到频率域,常用于分析图像的频率成分。

答案:傅里叶3. 图像的__________是指图像中从最暗到最亮像素的灰度级范围。

答案:动态范围4. 通过__________可以改变图像的颜色和亮度,使其更适合人眼观察或满足特定的处理需求。

答案:色彩调整5. 在图像压缩中,__________是一种无损压缩技术,可以减少文件大小而不丢失图像信息。

答案:行程编码三、简答题1. 简述数字图像处理的主要应用领域。

答:数字图像处理的应用领域非常广泛,包括医学成像、卫星遥感、工业检测、安防监控、图像识别与分类、虚拟现实、多媒体娱乐、数据压缩与存储等。

在医学成像中,数字图像处理技术用于增强图像质量,以便更准确地诊断疾病。

在卫星遥感中,它用于分析地表特征和环境变化。

在工业检测中,图像处理技术用于自动化检测和质量控制。

安防监控中,图像处理技术用于目标跟踪和行为分析。

图像识别与分类则广泛应用于自动驾驶、人脸识别和生物特征识别等领域。

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PROJECT 03-01
Image Enhancement Using Intensity Transformations
The focus of this project is to experiment with intensity transformations to enhance an image. Download Fig. 3.8(a) and enhance it using
(a) The log transformation of Eq. (3.2-2).
(b) A power-law transformation of the form shown in Eq. (3.2-3).
In (a) the only free parameter is c, but in (b) there are two parameters, c and r for which values have to be selected. As in most enhancement tasks, experimentation is a must. The objective of this project is to obtain the best visual enhancement possible with the methods in (a) and (b). Once (according to your judgment) you have the best visual result for each transformation, explain the reasons for the major differences between them.
使用强度的转变实现图像增强
这个项目的焦点就是通过强度转换实验来增强图像。

下载图片3.8(a),并且对它实现增强。

对数变换的公式如3.2.2所示,幂次变换的基本形式如3.2.3所示。

在(a)中,唯一的自由参数是c,但是在(b)中有两个参数,c以及一个需要被选定值的参数r,在大多数关于增强的任务中,实验是必须的。

这个项目的目的是为了用在(a)和(b)中的方法来获得最佳可视化增强的可能性,一旦(根据你的判断)你对每一个变换都拥有了最好的视觉效果,解释一下它们之间产生主要差别的原因。

PROJECT 03-02 [Multiple Uses]
Histogram Equalization
(a) Write a computer program for computing the histogram of an image.
(b) Implement the histogram equalization technique discussed in Section 3.3.1.
(c) Download Fig. 3.8(a) and perform histogram equalization on it.
As a minimum, your report should include the original image, a plot of its histogram, a plot of the histogram-equalization transformation function, the enhanced image, and a plot of its histogram. Use this information to explain why the resulting image was enhanced as it was.
直方图均衡化
(a)写一个程序来计算图像的直方图
(b)实现直方图均衡化方法在参考3.3.1
(c)下载图38(a)并实现其直方图均衡。

你的实验报告中至少需要包括原图,绘制其直方图,增强后的图形,并绘制它的直方图。

用以上这些信息解释为什么图像的增强结果是这样的。

PROJECT 03-03 [Multiple Uses]
Arithmetic Operations
Write a computer program capable of performing the four arithmetic operations between two images. This project is generic, in the sense that it will be used in other projects to follow. (See comments on pages 112 and 116 regarding scaling). In addition to multiplying two images, your multiplication function must be able to handle multiplication of an image by a constant.
算术运算
编写计算机程序能完成两幅图像之间的四则算术运算。

这个项目是通用的,它将可用于其他项目。

(看112和116页关于缩放的备注)。

除了两张照片相乘,你的乘法函数必须能实现通过一个常数实现图像相乘。

PROJECT 03-04 [Multiple Uses]
Spatial Filtering
Write program to perform spatial filtering of an image (see Section 3.5 regarding implementation). You can fix the size of the spatial mask at 3 x 3, but the coefficients need to be variables that can be input into your program. This project is generic, in the sense that it will be used in other projects to follow.
空间滤波
编写程序执行图像的空间滤波(见第3.5关于实现)。

你能修大小为3×3的空间掩模,但是变量可以根据需要输入到你的程序。

这个项目是通用的,它将可用于其他项目。

PROJECT 03-05
Enhancement Using the Laplacian
(a) Use the programs developed in Projects 03-03 and 03-04 to implement the
Laplacian enhancement technique described in connection with Eq. (3.7-5). Use
the mask shown in Fig. 3.39(d).
(b) Duplicate the results in Fig. 3.40. You will need to download Fig. 3.40(a).
运用拉普拉斯增强(图像)
(a)程序开发项目03-03和03-04中使用的普拉斯增强技术和公式3.7-5有关
使用的掩模如图3.39(d)
(b)复制的结果,如图3.40。

你将需要下载图3.40(a)。

PROJECT 03-06
Unsharp Masking
(a) Use the programs developed in Projects 03-03 and 03-04 to Use the programs developed in Projects 03-03 and 03-04 to implement high-boost filtering, as given in Eq. (3.7-8). The averaging part of the process should be done using the mask in Fig. 3.34(a).
(b) Download Fig. 3.43(a) and enhance it using the program you developed in (a). Your
objective is to choose constant A so that your result visually approximates Fig. 3.43(d).
反锐化掩蔽。

(a)参考前面的03-03和03-04来实现高提升滤波处理,如公式3.7-8。

选用图片来完成这个功能。

(b)下载图片3.43(a),用你在(a)中开发的这个程序来对它实现增强,你的目的是选用一个常数A,这样你出来的结果在视觉上就很逼近图3.40(a)了。

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