数字图像处理实验题目要求
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。
【最新精选】《数字图像处理》结课小论文题目汇总及要求

《数字图像处理》结课测试题目题目的路径:首先在Matlab的Command window中键入“demo”,进入demo 窗口。
然后在树形选择框中选择“Toolboxes\Image Processing”和“Blocksets\ Video and Image Processing”。
最后逐个查看并选择自己感兴趣的题目。
所有题目汇总如下:图像去模糊1. Deblurring Images Using the Blind Deconvolution Algorithm基于盲解卷算法的图像去模糊2. Deblurring Images Using the Lucy-Richardson Algorithm使用LR算法进行图像去模糊3. Deblurring Images Using a Regularized Filter使用正则滤波器进行图像去模糊4. Deblurring Images Using the Wiener Filter使用维纳滤波器进行图像去模糊图像增强5. Contrast Enhancement Techniques图像对比度增强技术6. Correcting Nonuniform Illumination如何对不均匀光照进行校正7. Enhancing Multispectral Color Composite Images多谱(卫星遥感) 图像增强技术图像配准8. Finding the Rotation and Scale of a Distorted Image计算失真图像的旋转参数和尺度参数9. Registering an Aerial Photo to an Orthophoto基于控制点的多幅航拍图像的配准10. Registering an Image Using Normalized Cross-Correlation使用归一化交叉相关法来配准图像图像分割11. Batch Processing Image Files Using Distributed Computing分布式计算对图像序列进行批处理12. Color-Based Segmentation Using the L*a*b* Color Space基于Lab色彩空间的彩色图像分割13. Color-Based Segmentation Using K-Means Clustering 基于K-均值聚类的彩色图像分割14. Detecting a Cell Using Image Segmentation使用图像分割技术来检测细胞15. Finding V egetation in a Multispectral Image多谱图像(卫星遥感)上的农作物区域分割16. Marker-Controlled Watershed Segmentation基于标记控制的分水岭分割算法17. Texture Segmentation Using Texture Filters基于纹理滤波器的纹理图像分割图像几何变换18. Creating a Gallery of Transformed Images常见的图像几何变换简介19. Exploring a Conformal Mapping图像的保角变换(共形映射)20. Extracting Slices from a 3-Dimensional MRI Data Set 如何从3维MRI数据集中提取切片图21. Padding and Shearing an Image Simultaneously图像的剪切变换和填充操作图像的测量22. Finding the Length of a Pendulum in Motion从单摆图像序列中计算摆长23. Granulometry of Snowflakes使用形态学方法对雪花的颗粒度进行测量24. Identifying Round Objects在图像中计算物体的“似圆度”25. Measuring Angle of Intersection在图像中计算钢梁的交叉角度26. Measuring the Radius of a Roll of Tape如何用图像方法测量胶带的半径图像的Radon变换27. Reconstructing an Image from Projection Data基于拉东(Radon)变换的CT图像重建视频检测和跟踪28. Abandoned Object Detection遗弃物体检测技术29. Motion Detection基于SAD的运动检测系统30. Lane Departure Warning System车道偏离预警系统31. Lane Detection and Tracking基于Hough变换的车道检测和跟踪32. Traffic Warning Sign Recognition交通警示牌自动识别技术33. People Tracking基于背景差分的行人检测技术34. Color Segmentation基于色彩分割的人体检测35. Tracking Cars Using Background Estimation 基于背景估计的汽车检测36. Tracking Cars Using Optical Flow基于光流法的汽车检测37. Surveillance Recording基于主帧检测的监控记录技术38. Pattern Matching基于模板匹配的PCB检测系统压缩技术39. V ideo Compression基于DCT变换的视频压缩技术40. Image Compression基于DCT变换的图像压缩技术视频分析技术41. Histogram Display图像直方图的实时显示42. Concentricity Inspection光纤的同心性检测系统43. Edge Detection边缘检测技术简介44. V ideo Focus Assessment视频自动聚焦参量计算视频增强45. V ideo Stabilization基于模板的电子稳像技术46. Periodic Noise Reduction针对周期噪声的图像降噪算法47. Histogram Equalization基于直方图均衡的图像增强48. Rotation Correction基于Hough变换的旋转图像校正基于形态学的视频分割技术49. Cell Counting细胞自动计数系统50. Feature Extraction如何自动计算视频中扇形的数目51. Object Counting如何自动计算订书钉的数目52. Object Extraction and Replacement视频目标的实时提取和替换视频回放处理53. Continuous Image Rotation图像连续旋转效果的实现54. Projecting Videos onto a Rotating Cube 如何将视频投影到旋转的立方体上55. V isual Effects图像浮雕效果的实现56. Picture in Picture画中画效果的实现57. Panorama Creation全景照片技术58. Bouncing Balls如何在图像上叠加动画《数字图像处理》结课测试报告规范1.内容要求(1)本报告(论文)的名字,系统功能、实现了什么结果。
数字图像处理实验指导书

数字图像处理实验指导书《数字图像处理》实验指导书实验一数字图像文件基本类型转换一、实验目的 1. 了解Matlab支持4种图像类型:灰度图像、二值图像、索引图像和RGB图像。
2. 学会运用MATLAB 实现4种类型之间的转换。
3. 熟练掌握在MATLAB中如何读取和存储图像。
4. 掌握图像间的基本运算。
二、实验原理数字图像处理就是将图像信号转换成数字格式并利用计算机对其进行一系列的操作,以得到所期望的结果。
它基本的步骤可分为图像信息的获取、存储、处理、传输、输出和显示。
数字图像处理的基本方法包括图像数字化、图像变换、图像增强、图像恢复、图像压缩编码、图像分割、图像分析与描述和图像识别分类。
应用领域则是非常广泛,主要包括有宇宙探测、通信工程、遥感、生物医学、工业生产、军事公安、信息安全和信息检索等。
1、数字图像的特点⑴相比于语音等其他信号,图像具有信息量大、占用频带宽的特点。
在图像通信中,有限信道根本无法实时传输图像,这对图像频带压缩提出了很高的要求。
⑵像素间相关性大。
在同一帧内各相邻像素间具有相同或相近的灰度可能性很大,而运动图像的相邻帧相关性更大。
这些都说明数字图像中存在着大量的冗余,通过减少或消除这些冗余,进行图像压缩的可能性很大。
在数字图像处理中,一方面要充分考虑人的视觉特性,简化处理过程。
2、图像的读取及存储⑴图像的读取读取图像函数:imread() 格式:变量名=imread(‘路径\\文件名’,‘文件格式’) 例:x=imread(‘‘, ‘jpg’); 需要注意的是这是简略的写法,说明这幅图片在MATLAB的默认路径下。
⑵图像的保存①将图像写到文件imwrite() 格式:imwrite(变量名,‘新文件名’) 例:imwrite(x,’new_’) 此时图片会自动存入默认路径下。
②将图像用save命令以mat文件形式保存到磁盘中,以后可用load命令调用。
格式:save 保存的文件名变量名load 保存的文件名3、数字图像的表示和类别一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间(平面)坐标,f 在任何坐标处(x,y)处的振幅称为图像在该点的亮度。
《数字图像处理》实验指导书

数字图像处理实验指导书电气信息工程系实验中心2008年8月目 录实验一、数字图像获取实验二、图像的傅立叶变换实验三、图像增强实验四、图像压缩实验一、数字图像获取一、实验目的1.掌握使用扫描仪等数字化设备以及计算机获取数字图像的方法;2.修改图像的存储格式。
二、实验仪器1.计算机;2.扫描仪(或数码相机、数字摄像机)及其驱动程序盘;3.图像处理软件(画图,photoshop, Microsoft photo edit等);4.记录用的笔、纸。
三、 实验内容用扫描仪获取图像也是图像的数字化过程的方法之一,扫描仪按种类可以分为手持扫描仪,台式扫描仪和滚筒式扫描仪(鼓形扫描仪)。
扫描仪的主要性能指标有x、y方向的分辨率、色彩分辨率(色彩位数)、扫描幅面和接口方式等。
各类扫描仪都标明了它的光学分辨率和最大分辨率。
分辨率的单位是dpi,dpi是英文Dot Per Inch的缩写,意思是每英寸的像素点数。
扫描仪工作时,首先由光源将光线照在欲输入的图稿上,产生表示图像特征的反射光(反射稿)或透射光(透射稿)。
光学系统采集这些光线,将其聚焦在CCD上,由CCD将光信号转换为电信号,然后由电路部分对这些信号进行A/D转换及处理,产生对应的数字信号输送给计算机。
当机械传动机构在控制电路的控制下,带动装有光学系统和CCD的扫描头与图稿进行相对运动,将图稿全部扫描一遍,一幅完整的图像就输入到计算机中去了。
图1.1扫描仪的工作原理扫描仪扫描图像的步骤是:首先将欲扫描的原稿正面朝下铺在扫描仪的玻璃板上,原稿可以是文字稿件或者图纸照片;然后启动扫描仪驱动程序后,安装在扫描仪内部的可移动光源开始扫描原稿。
为了均匀照亮稿件,扫描仪光源为长条形,并沿y方向扫过整个原稿;照射到原稿上的光线经反射后穿过一个很窄的缝隙,形成沿x方向的光带,又经过一组反光镜,由光学透镜聚焦并进入分光镜,经过棱镜和红绿蓝三色滤色镜得到的RGB三条彩色光带分别照到各自的CCD上,CCD将RGB光带转变为模拟电子信号,此信号又被A/D变换器转变为数字电子信号。
《数字图像处理》结课小论文题目汇总及要求

《数字图像处理》结课测试题目题目的路径:首先在Matlab的Command window中键入“demo”,进入demo 窗口。
然后在树形选择框中选择“Toolboxes\Image Processing”和“Blocksets\ Video and Image Processing”。
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所有题目汇总如下:图像去模糊1. Deblurring Images Using the Blind Deconvolution Algorithm基于盲解卷算法的图像去模糊2. Deblurring Images Using the Lucy-Richardson Algorithm使用LR算法进行图像去模糊3. Deblurring Images Using a Regularized Filter使用正则滤波器进行图像去模糊4. Deblurring Images Using the Wiener Filter使用维纳滤波器进行图像去模糊图像增强5. Contrast Enhancement Techniques图像对比度增强技术6. Correcting Nonuniform Illumination如何对不均匀光照进行校正7. Enhancing Multispectral Color Composite Images多谱(卫星遥感) 图像增强技术图像配准8. Finding the Rotation and Scale of a Distorted Image计算失真图像的旋转参数和尺度参数9. Registering an Aerial Photo to an Orthophoto基于控制点的多幅航拍图像的配准10. Registering an Image Using Normalized Cross-Correlation使用归一化交叉相关法来配准图像图像分割11. Batch Processing Image Files Using Distributed Computing分布式计算对图像序列进行批处理12. Color-Based Segmentation Using the L*a*b* Color Space基于Lab色彩空间的彩色图像分割13. Color-Based Segmentation Using K-Means Clustering 基于K-均值聚类的彩色图像分割14. Detecting a Cell Using Image Segmentation使用图像分割技术来检测细胞15. Finding Vegetation in a Multispectral Image多谱图像(卫星遥感)上的农作物区域分割16. Marker-Controlled Watershed Segmentation基于标记控制的分水岭分割算法17. Texture Segmentation Using Texture Filters基于纹理滤波器的纹理图像分割图像几何变换18. Creating a Gallery of Transformed Images常见的图像几何变换简介19. Exploring a Conformal Mapping图像的保角变换(共形映射)20. Extracting Slices from a 3-Dimensional MRI Data Set 如何从3维MRI数据集中提取切片图21. Padding and Shearing an Image Simultaneously图像的剪切变换和填充操作图像的测量22. Finding the Length of a Pendulum in Motion从单摆图像序列中计算摆长23. Granulometry of Snowflakes使用形态学方法对雪花的颗粒度进行测量24. Identifying Round Objects在图像中计算物体的“似圆度”25. Measuring Angle of Intersection在图像中计算钢梁的交叉角度26. Measuring the Radius of a Roll of Tape如何用图像方法测量胶带的半径图像的Radon变换27. Reconstructing an Image from Projection Data基于拉东(Radon)变换的CT图像重建视频检测和跟踪28. Abandoned Object Detection遗弃物体检测技术29. Motion Detection基于SAD的运动检测系统30. Lane Departure Warning System车道偏离预警系统31. Lane Detection and Tracking基于Hough变换的车道检测和跟踪32. Traffic Warning Sign Recognition交通警示牌自动识别技术33. People Tracking基于背景差分的行人检测技术34. Color Segmentation基于色彩分割的人体检测35. Tracking Cars Using Background Estimation 基于背景估计的汽车检测36. Tracking Cars Using Optical Flow基于光流法的汽车检测37. Surveillance Recording基于主帧检测的监控记录技术38. Pattern Matching基于模板匹配的PCB检测系统压缩技术39. Video Compression基于DCT变换的视频压缩技术40. Image Compression基于DCT变换的图像压缩技术视频分析技术41. Histogram Display图像直方图的实时显示42. Concentricity Inspection光纤的同心性检测系统43. Edge Detection边缘检测技术简介44. Video Focus Assessment视频自动聚焦参量计算视频增强45. Video Stabilization基于模板的电子稳像技术46. Periodic Noise Reduction针对周期噪声的图像降噪算法47. Histogram Equalization基于直方图均衡的图像增强48. Rotation Correction基于Hough变换的旋转图像校正基于形态学的视频分割技术49. Cell Counting细胞自动计数系统50. Feature Extraction如何自动计算视频中扇形的数目51. Object Counting如何自动计算订书钉的数目52. Object Extraction and Replacement视频目标的实时提取和替换视频回放处理53. Continuous Image Rotation图像连续旋转效果的实现54. Projecting Videos onto a Rotating Cube 如何将视频投影到旋转的立方体上55. Visual Effects图像浮雕效果的实现56. Picture in Picture画中画效果的实现57. Panorama Creation全景照片技术58. Bouncing Balls如何在图像上叠加动画《数字图像处理》结课测试报告规范1.内容要求(1)本报告(论文)的名字,系统功能、实现了什么结果。
数字图像处理实验(南通大学)

《数字图像处理》实验指导书南通大学电子信息学院通信与信息工程教研室2008.9实验目的和要求通过实验,学生在所学的图像处理理论指导下,能应用图像处理硬、软件和一种算法语言编写有关程序,熟悉Matlab等图像处理软件,巩固和掌握图像数据输入与输出、图像格式转换、图像增强与图像变换等基本处理技术,提高实际动手能力。
为进一步应用图像处理解决实际问题奠定基础.实验内容和形式1.应用MATLAB语言编写一幅灰度图像直方图统计程序、图像放大和缩小以及旋转剪切的程序,并掌握图像读写和运算的一些基本的方法2.应用MATLAB等工具进行图像图像去噪和锐化处理,包括:常见噪声的产生、运用不同滤波方法(包括均值滤波和中值滤波等)对图像去噪;运用不同的算子对图像进行锐化,比较结果;掌握和巩固所学内容3.掌握图像的傅立叶和DCT等变换的原理, 运用Matlab等工具对图像进行变换,分析变换前后图像信息的对应关系;对图像进行压缩编码,分析压缩的效果。
按计划共6学时完成实验内容。
实验内容实验一:图像的基本操作一、实验目的:1、掌握图像读写和运算的一些基本的方法;2、掌握图像放大和缩小的基本方法;3、掌握灰度直方图的概念及其计算方法;4、熟练掌握直方图均衡化的计算过程;5、利用MATLAB程序进行图像的基本操作。
二、实验步骤:1.读取文件rice.tif和cameraman.tif的图像数据,显示图像。
读取文件的信息,说明什么含义。
写出rice.tif在第一行到第10行、第一列到第10列之间的数据。
MATLAB函数:imread/imshow/imfinfo举例:A=imread('rice.tif');imshow(A);A=imread('psa.png');I=rgb2gray(A);imshow(I);A=imfinfo ('psa.png')A =Filename: 'C:\Users\Administrator\Desktop\psa.png' FileModDate: '07-Oct-2016 19:13:18'FileSize: 168625Format: 'png'FormatVersion: []Width: 396Height: 450BitDepth: 24ColorType: 'truecolor'FormatSignature: [137 80 78 71 13 10 26 10]Colormap: []Histogram: []InterlaceType: 'none'Transparency: 'alpha'SimpleTransparencyData: []BackgroundColor: []RenderingIntent: []Chromaticities: []Gamma: 0.4545XResolution: 3780YResolution: 3780ResolutionUnit: 'meter'XOffset: []YOffset: []OffsetUnit: []SignificantBits: []ImageModTime: '21 Jan 2009 23:23:48 +0000'Title: []Author: []Description: []Copyright: []CreationTime: []Software: []Disclaimer: []Warning: []Source: []Comment: []OtherText: []255 255 255 255 255 255 255 255 255 255255 255 255 255 255 255 255 255 255 255255 255 255 255 255 255 255 255 255 255255 255 255 255 255 255 255 255 255 255255 255 255 255 255 255 255 255 255 255255 255 255 255 255 255 255 255 255 255255 255 255 255 255 255 255 255 255 255255 255 255 255 255 255 255 255 255 255255 255 255 255 255 255 255 255 255 255255 255 255 255 255 255 255 255 255 2552.将rice.tif和cameraman.tif两副图像相加、相减,或者减去一个常数,显示并保存处理后的图像。
数字图像处理实验报告

数字图像处理实验报告数字图像处理实验报告数字图像处理实验报告1一. 实验内容:主要是图像的几何变换的编程实现,具体包括图像的读取、改写,图像平移,图像的镜像,图像的转置,比例缩放,旋转变换等.具体要求如下:1.编程实现图像平移,要求平移后的图像大小不变;2.编程实现图像的镜像;3.编程实现图像的转置;4.编程实现图像的比例缩放,要求分别用双线性插值和最近邻插值两种方法来实现,并比较两种方法的缩放效果;5.编程实现以任意角度对图像进行旋转变换,要求分别用双线性插值和最近邻插值两种方法来实现,并比较两种方法的旋转效果.二.实验目的和意义:本实验的目的是使学生熟悉并掌握图像处理编程环境,掌握图像平移、镜像、转置和旋转等几何变换的方法,并能通过程序设计实现图像文件的读、写操作,及图像平移、镜像、转置和旋转等几何变换的程序实现.三.实验原理与主要框架:3.1 实验所用编程环境:Visual C++(简称VC)是微软公司提供的基于C/C++的应用程序集成开发工具.VC拥有丰富的功能和大量的扩展库,使用它能有效的创建高性能的Windows应用程序和Web应用程序.VC除了提供高效的C/C++编译器外,还提供了大量的可重用类和组件,包括著名的微软基础类库(MFC)和活动模板类库(ATL),因此它是软件开发人员不可多得的开发工具.VC丰富的功能和大量的扩展库,类的重用特性以及它对函数库、DLL库的支持能使程序更好的模块化,并且通过向导程序大大简化了库资源的使用和应用程序的开发,正由于VC具有明显的优势,因而我选择了它来作为数字图像几何变换的开发工具.在本程序的开发过程中,VC的核心知识、消息映射机制、对话框控件编程等都得到了生动的体现和灵活的应用.3.2 实验处理的对象:256色的BMP(BIT MAP )格式图像BMP(BIT MAP )位图的文件结构:具体组成图: BITMAPFILEHEADER位图文件头(只用于BMP文件) bfType=”BM” bfSize bfReserved1bfReserved2bfOffBitsbiSizebiWidthbiHeightbiPlanesbiBitCountbiCompressionbiSizeImagebiXPelsPerMeterbiYPelsPerMeterbiClrUsedbiClrImportant单色DIB有2个表项16色DIB有16个表项或更少256色DIB有256个表项或更少真彩色DIB没有调色板每个表项长度为4字节(32位)像素按照每行每列的顺序排列每一行的字节数必须是4的整数倍BITMAPINFOHEADER 位图信息头 Palette 调色板 DIB Pixels DIB图像数据1. BMP文件组成BMP文件由文件头、位图信息头、颜色信息和图形数据四部分组成.2. BMP文件头BMP文件头数据结构含有BMP文件的类型(必须为BMP)、文件大小(以字节为单位)、位图文件保留字(必须为0)和位图起始位置(以相对于位图文件头的偏移量表示)等信息.3. 位图信息头BMP位图信息头数据用于说明位图的尺寸(宽度,高度等都是以像素为单位,大小以字节为单位, 水平和垂直分辨率以每米像素数为单位) ,目标设备的级别,每个像素所需的位数, 位图压缩类型(必须是 0)等信息.4. 颜色表颜色表用于说明位图中的颜色,它有若干个表项,每一个表项是一个RGBQUAD类型的结构,定义一种颜色.具体包含蓝色、红色、绿色的亮度(值范围为0-255)位图信息头和颜色表组成位图信息5. 位图数据位图数据记录了位图的每一个像素值,记录顺序是在扫描行内是从左到右,扫描行之间是从下到上.Windows规定一个扫描行所占的字节数必须是4的倍数(即以long为单位),不足的以0填充.3.3 BMP(BIT MAP )位图的显示:①一般显示方法:1. 申请内存空间用于存放位图文件2. 位图文件读入所申请内存空间中3. 在函数中用创建显示用位图, 用函数创建兼容DC,用函数选择显示删除位图但以上方法的缺点是: 1)显示速度慢; 2) 内存占用大; 3) 位图在缩小显示时图形失真大,(可通过安装字体平滑软件来解决); 4) 在低颜色位数的设备上(如256显示模式)显示高颜色位数的图形(如真彩色)图形失真严重.②BMP位图缩放显示 :用视频函数来显示位图,内存占用少,速度快,而且还可以对图形进行淡化(Dithering )处理.淡化处理是一种图形算法,可以用来在一个支持比图像所用颜色要少的设备上显示彩色图像.BMP位图显示方法如下:1. 打开视频函数,一般放在在构造函数中2. 申请内存空间用于存放位图文件3. 位图文件读入所申请内存空间中4. 在函数中显示位图5. 关闭视频函数 ,一般放在在析构函数中以上方法的优点是: 1)显示速度快; 2) 内存占用少; 3) 缩放显示时图形失真小,4) 在低颜色位数的设备上显示高颜色位数的图形图形时失真小; 5) 通过直接处理位图数据,可以制作简单动画.3.4 程序中用到的访问函数Windows支持一些重要的DIB访问函数,但是这些函数都还没有被封装到MFC中,这些函数主要有:1. SetDIBitsToDevice函数:该函数可以直接在显示器或打印机上显示DIB. 在显示时不进行缩放处理.2. StretchDIBits函数:该函数可以缩放显示DIB于显示器和打印机上.3. GetDIBits函数:还函数利用申请到的内存,由GDI位图来构造DIB.通过该函数,可以对DIB的格式进行控制,可以指定每个像素颜色的位数,而且可以指定是否进行压缩.4. CreateDIBitmap函数:利用该函数可以从DIB出发来创建GDI 位图.5. CreateDIBSection函数:该函数能创建一种特殊的DIB,称为DIB项,然后返回一个GDI位图句柄.6. LoadImage函数:该函数可以直接从磁盘文件中读入一个位图,并返回一个DIB句柄.7. DrawDibDraw函数:Windows提供了窗口视频(VFW)组件,Visual C++支持该组件.VFW中的DrawDibDraw函数是一个可以替代StretchDIBits 的函数.它的最主要的优点是可以使用抖动颜色,并且提高显示DIB的速度,缺点是必须将VFW代码连接到进程中.3.5 图像的几何变换图像的几何变换,通常包括图像的平移、图像的镜像变换、图像的转置、图像的缩放和图像的旋转等.数字图像处理实验报告2一、实验的目的和意义实验目的:本实验内容旨在让学生通过用VC等高级语言编写数字图像处理的一些基本算法程序,来巩固和掌握图像处理技术的基本技能,提高实际动手能力,并通过实际编程了解图像处理软件的实现的基本原理。
数字图像处理课程设计题目和要求-2013

数字图像处理课程设计题目和要求-2013郑州大学(软件技术学院)课程设计报告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)。
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(2)图像处理算法的实现与显示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。
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(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,也可以设计按键式界面,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,采用数郑州大学(软件技术学院)课程设计报告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,通过提取水印信息确认作品版权。
通常情况下,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。
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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)。
4>显示每步处理后的图像;5>分析此种图像监控方式的优缺点。
背景目标出现目标提取4车牌识别图像预处理技术主要内容:车辆自动识别涉及到多种现代学科技术,如图像处理、模式识别与人工智能、计算机视觉、光学、机械设计、自动控制等。
汽车作为人类生产、生活中的重要工具被广泛的使用,实现自动采集车辆信息和智能管理的车牌自动识别系统具有十分重要的意义: 要求:1>对原始车牌图像做增强处理;2>对增强后的彩色图像进行灰度变换;3>对灰度图像进行直方图均衡处理;4>选取自适应的阈值,对图像做二值化处理;5>显示每步处理后的图像;6>分析此种图像预处理的优缺点及改进措施,简要叙述车牌字符识别方法原始车牌图像处理后的车牌图像5医学细胞图像细胞分割图像增强算法研究主要内容:医学图象处理利用多种方法对各种图像数据进行处理,以期得到更好的显示效果以便医生根据细胞的外貌进行病变分析。
要求:1>通过对图像的灰度变换调整改变细胞图像的灰度,突出感兴趣的细胞和细胞核区域。
2>通过直方图修改技术得到均衡化或规定化等不同的处理效果。
3>采用有效的图像平滑方法对细胞图像进行降噪处理,消除图像数字化和传输时所混入的噪声,提高图像的视觉效果。
4>利用图像锐化处理突出细胞的边缘信息,加强细胞的轮廓特征。
5>显示每步处理图像,分析此种细胞分割图像预处理方法的优缺点。
原始细胞图像图像处理后的细胞图像6瓶子灌装流水线检测是否液体灌装满瓶体当饮料瓶子在罐装设备后要进行液体的检测,即:进行判断瓶子灌装流水线是否灌装满瓶体的检测,如液面超过瓶颈的位置,则装满,否则不满,如果不满则灌装液体不合格,需重新进行灌装。
具体要求:1)将原进行二值化2)二值化后的图像若不好,将其滤波再进行膨胀处理,并重新进行二值化3)将图像标记连通域并进行面积计算,找出不符合要求的标记块4)将不合格的图像进行提取,并记录不合格率5)显示所有的图像,对经过处理后的图像和未作处理后的图像进行对比分析。
7对加噪声的图像进行频域低通和高通滤波,并针对其显示图像进行对比分析具体要求:1、对源图像进行空域到频域的变换2、进行频域的高斯低通滤波(取D0为10,20,40,80)3、频域的高斯高通滤波(取D0为10,20,40,80)4、频域的布特沃斯低通滤波(取D0为10,20,40,80,n为2)5、频域的布特沃斯低通滤波(取D0为10,20,40,80,n为2)显示所有的图像,对图像滤波的结果进行比较,包括同种滤波器不同D0处理图像的比较以及不同滤波器之间的比较。
(下图为D0取为20的结果)8请根据所学过的图象分析方法,将飞机边界进行提取,并叠加在原图上具体要求:将RGB图像(图A)转换成灰度模式图像(图B),再将其进行二值化(图C),所得图像进行闭运算,去掉暗点和圆角(图D),最后对图像进行边界提取并叠加在原图上(图E)。
显示所有的图像,对经过处理后的图像和未作处理后的图像进行对比分析。
9基于数字图像处理的森林火灾识别方法研究主要内容:基于摄像机摄取的视频图像对现场进行火灾的自动探测、监视,同时将摄得的图像,利用各种图像处理技术不断进行图像处理和分析,通过早期火灾的图像变化特征来探测火灾是否发生。
测试要求:首先从彩色摄像机获取视频流图像,并转换成BMP格式图像,先判断图像中有红色区域存在。
l)火灾图像预处理,包括图像抽样、图像分割、图像灰度化、二值化、图像平滑处理;2)研究火焰目标的特征提取方法(l)轮廓特征提取:该模块主要功能为提取火焰轮廓上的尖点特征和圆形度。
在火焰轮廓特征图中,从下至上从左至右逐点扫描,将火焰的边缘编成链码。
当链码在一定步数内,出现一次有效上升和一次有效下降时,我们就得到一个尖角。
(2)颜色特征提取:火焰一般从焰心到外焰其颜色应从白色到黄色再向红色移动,在图像中表现为像素值的变化不明显,可以用图像像素方差值来反映这种变化。
(3)动态特征提取:火焰在燃烧的过程中,它的面积和质心在不断的变化,通过质心的变化来判断火势的大小10、采用数字图像处理技术实现对玉米种子表面裂纹的识别和检测。
玉米籽粒产生裂纹后会影响淀粉出率,不能用来加工玉米片等食品,同时在储存时裂纹粒吸湿性强,易于引起发热和遭受害虫及霉菌的侵袭,对于种子还会影响到种子的发芽率,即使作为饲料原料也必须严格限制玉米的裂纹率,对玉米籽粒图像通过边缘提取后结合利用籽粒的形态学特征实现了裂纹的自动提取和测量测试要求:1)采用水平和垂直边缘检测算子处理得到裂纹、种子边界和噪声等边缘信息;2)通过玉米籽粒的形态特征寻找其尖端位置并使用图像代数运算的方法去除大部分非裂纹信息;3)根据裂纹的长度和位置特征提取得到裂纹,并计算裂纹的绝对长度和相对长度。
11对图像的文字区域检测研究主要内容:针对国内外对图像文字区域提取方法现状中存在的问题,提出一种新的方法。
可以使文字区域提取的准确率提高,进而可以实现对复杂背景的图像也能较好地实现文字区域与背景区域的分离。
要求:1、输入彩色图像;2、将彩色图像转化为灰度图像并对灰度图像进行纵向边缘检测;3、通过等值进行分割、动态列分割、相邻矩形区域合并确定候选文字区域;4、候选文字区域灰度直方图分析;5、根据二值图像生成的四邻域的几何形状特征确定最终文字区域实现效果:要求图片:12实现对针织物疵点检测的研究主要内容:通过对多种疵点检测算法进行分析比较,提出一种可以成功对针织物疵点进行检测识别的方法。
要求:1、二值化处理2、直方图均衡化3、针织物图像分割窗口的确定4、特征值提取5、将疵点区域准确的分割出来实现的效果要求图片:13实现对谷物颗粒计数的研究主要要求:提出一种方法,使操作简单,图像清晰度高的识别出谷物颗粒,从而达到可以数出谷物颗粒的个数。
要求:1、将谷物图像进行灰度化处理;2、进行去除噪声处理;3、将灰度图像转化为二值图像;4、通过连通性,计算谷物的颗粒数。
实现效果:左图为原始图像,右图为分割提取的目标14计算原料乳细菌数的研究主要要求:提出一种方法,操作简单,可以准备识别出一幅图像中的细菌数量。
要求:1、将获取到得图像进行预处理2、通过检验算法找到细菌并进行定位和滤波去噪3、将单个细菌从所在的图像区域中分离出来4、通过识别计算出细菌的总数实现效果:左图为原始图像,右图为分割提取的目标15机器视觉图像的目标与背景的分割与提取主要要求:对输入的图像可以达到目标和背景的分割要求:1、将已知图像进行消噪处理2、对彩色图像进行目标和背景分析3、通过阈值法将图像进行分割4、确定目标的位置实现效果:左图为原始图像,右图为分割提取的目标要求图片:16基于图像的一维条码识别条码技术是在计算机技术的实践应用中产生并发展起来的、并被广泛应用于邮政、图书管理、仓储、工业生产、交通等领域的一种自动识别技术,它具有输入速度快、识别度高、成本低廉、可靠性强等优点,在当今的自动识别技术中占有非常重要的地位。
条码是由一组有特定顺序排列的条、空以及特有的字符标记组成的,这些条和空组成的图像标记表达一定的信息,并能够用相应的设备读取识别,并转换成能够使计算机识别的二进制和十进制数据信息。
通常对于一种物品,它的编码规则是唯一的参考步骤:1)中值滤波2)二值化,先进行灰度值统计,求阈值,二值化图片3)边沿检测4)条码识别,垂直投影原理,求个条空的宽度,识别码字要求:能从图像读出1维条码的码字信息17利用数字图像处理技术测量几何尺寸针对传统接触式尺寸测量方法的缺点,探讨利用数字图像处理技术进行几何尺寸测量的方法,为产品的尺寸测量提供实时、快速、有效、经济的测量途径.给出了利用数字图像处理技术进行非接触式尺寸测量的方法,并从理论和实践上证明该方法的可行性和正确性.参考步骤:1)图像预处理使用平滑处理的方法,其主要目的是减少噪声.2)边缘轮廓的提取,边缘算子检测法,阈值计算法3)尺寸的计算,系统标定精度直接关系到测量精度要求:能从图像读出人物的肩宽的实际尺寸18破损图像的复原技术随着多媒体技术的发展,计算机网络技术的广泛应用和宽带信息网的建立,信息在人们的工作、学习和生活中发挥越来越重要的作用,其中最直接、最主要的信息是图像信息。
在各类图像系统中,由于图像的传送和转换,如成像、复制、扫描、传输、显示等,总要造成图像的降质,典型的表现为图像模糊、失真、有噪声等。
而在众多的应用领域中,又需要清晰的、高质量的图像,因此,为了抑制噪声,改善图像质量,复原图像具有非常重要的意义。
在数字图像处理领域,图像复原一直是最重要、最基本的研究课题之一,具有重要的理论价值和实际意义。
1)数字图像的表示,图像的采样和量化2)图像的灰度直方图3)图像的噪声,图像的均值滤波4)基于图像域的傅里叶图像复原算法要求:能从破损图像获得清晰的、高质量的图像19图像的特征提取特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。