图像处理论文
图像处理毕业论文
毕业论文（设计）题目：数字图像处理系统的设计与实现姓名：学院：理学与信息科学学院专业：计算机科学与技术班级：学号：指导教师：完成时间：数字图像处理系统的设计与实现摘要：随着信息技术的蓬勃发展，尤其是计算机技术的日新月异，为数字图像处理的发展提供了广阔的空间。
该数字图像处理系统是基于Windows平台的图像处理系统，实现了对灰度级图像的编辑，可以进行图像导入和导出，视图设置，可以调整图片尺寸，旋转和翻转图片，图片增强优化，图像边缘检测与分割，图像编码以及打印输出图片。
本文主要介绍了数字图像处理系统的设计和实现过程，系统设计运用MFC的设计思想，通过VC++实现系统框架，简化了软件的开发，提高了软件系统的灵活性、可扩展性和重用性。
同时系统所有的操作设计得十分简单方便，无需具备有专业的知识，也能对图片完成编辑操作。
关键词：VC++；MFC；灰度级图像；图像编辑The Design and Implementation of Digital Image Processing SystemAbstract：With the rapid development of information technology, especially in the progress of computer technology, it provides wide space to the application of Digital Image Processing. Digital image processing system is an image processing system based on the Windows platform. To realize the image editor of gray level, import and export images, view settings, you can adjust picture size, rotate and flip images Enhance the optimization and print output picture.The analysis and the implementation procedure of Digital Image Processing System were introduced in this paper. The design idea of MFC was used and the system structure was implemented by VC++. So the development of software can be predigested and flexibility, expansibility and reusability of software system can be improved.Keywords: VC++; MFC; Grayscale image; Image edit目录前言 (1)1 概述 (2)1.1课题设计的背景和意义 (2)1.2数字图像处理的方法概要与应用领域 (2)1.2.1 数字图像处理的方法概要 (2)1.2.2数字图像处理的应用领域 (4)1.3数字图像系统简介 (5)2 数字图像处理系统开发技术基础 (6)2.1C++语言优点 (6)2.2VC++平台简介 (7)2.3MFC技术简介 (8)2.3.1 封装 (8)2.3.2继承 (9)2.3.3虚拟函数和动态约束 (9)2.4MDI应用程序的构成 (10)3 需求分析 (12)3.1系统功能需求分析 (12)3.2系统处理流程分析 (12)4 系统总体设计 (14)4.1系统功能模块划分 (14)4.2类的设计 (15)4.2.1对话框类 (15)4.2.2 CMyDIB、CBmpShow、CRectTrackerEx类 (15)4.2.3系统框架类 (15)5 系统的详细设计 (16)5.1文件模块的设计 (16)5.2图像编辑模块 (18)5.3图像处理模块 (19)5.3.1图像的点运算 (20)5.3.2图像的几何运算 (23)5.3.3图像的正交变换 (25)5.3.4图像的增强和复原 (26)5.3.5图像边缘检测与分割 (28)5.3.6图像编码 (31)5.2系统调试 (32)结束语 (34)致谢 (35)参考文献 (36)前言数字图像处理（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。
photoshop图像处理技术论文（2）
photoshop图像处理技术论文(2)photoshop图像处理技术论文篇三摘要：近年来，计算机图像技术的飞速发展和应用使个人电脑上的美术创作进入一个新的阶段，各种图像处理软件也越来越完善，普及程度越来越高，其中Photoshop是目前公认的、较好的图像处理软件，本论文中就采用了Photoshop图像处理软件。
关键词：图层通道滤镜1. Photoshop 简介Photoshop 是一款功能强大的平面图像处理软件，广泛应用于印刷、广告设计、封面制作、网页图像制作和照片编辑等领域。
它是图像处理领域的标准工具，可帮助用户提高工作效率，尝试新的创作方式，并能制作出适用于打印、Web页和其他用途的最佳品质的图像。
Photoshop的出现，将图形图像的设计与处理推向了一个更高的艺术水准，越来越多的艺术家、广告设计和平面爱好者均视它为自己的法宝。
1.1像素和分辨率像素和分辨率是最常用的两个概念，决定了图像的质量和文件的大小。
(1)像素像素是构造图像的最小单位。
在一幅图像中，每一个像素点都带有一种颜色信息和位置信息，一个点阵图像包含了一定量的像素，像素点越多，文件就越大。
(2)分辨率每英寸内含有像素点的多少称为分辨率。
分辨率的单位是"像素/英寸"，图像分辨率与图像大小之间有着密切的关系，分辨率越高，单位长度内所包含的像素就越多，图像的信息量就越大，文件也就越大，所以分辨率的高低直接影响着图像的效果。
1.2位图和矢量图图像的类型包括位图和矢量图两种。
位图文件相对较大，它是由像素点构成的，矢量图文件相对较小，位图和适量图概念介绍如下。
在计算机中看到的人物照片和风景图片通常都属于位图，位图图像也叫做点阵图像，它是由像素点组成的。
当放大位图时，可以看见构成图像的单个元素。
放大位图尺寸就是增大单个像素，这会使线条和形状显得参差不齐。
(2)矢量图矢量图像也称作绘图图像，在数学上定义为一系列点与点之间的关系，在任何分辨率下输出都同样清晰。
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。
图像处理 毕业论文
图像处理毕业论文图像处理是计算机科学领域中的一个重要研究方向，它涉及到对图像的获取、处理、分析和识别等多个方面。
随着科技的不断发展，图像处理在各个领域都扮演着重要的角色，如医学影像、安防监控、虚拟现实等。
本文将从图像处理的基础原理、应用领域以及未来发展方向等方面进行探讨。
首先，图像处理的基础原理是数字图像处理。
数字图像处理是将图像从连续的模拟信号转换为离散的数字信号，通过对数字信号的处理来实现对图像的改变和分析。
其中，最基础的操作包括图像的采集、预处理、增强、压缩和恢复等。
图像采集是指通过摄像头或扫描仪等设备将现实世界中的图像转化为数字信号。
预处理是对采集到的图像进行去噪、去除伪影等操作，以提高后续处理的效果。
增强是通过调整图像的亮度、对比度、色彩等参数，使图像更加清晰、鲜艳。
压缩是为了减小图像文件的大小，方便存储和传输。
恢复是指对经过压缩或传输过程中丢失的信息进行恢复，以还原原始图像。
图像处理的应用领域非常广泛。
在医学影像方面，图像处理可以帮助医生进行疾病的诊断和治疗。
例如，通过对CT扫描图像的处理，可以清晰地显示出患者体内的器官结构，帮助医生准确判断病变部位。
在安防监控方面，图像处理可以用于人脸识别、行为分析等功能，提高监控系统的智能化水平。
在虚拟现实方面，图像处理可以实现对虚拟场景的渲染和交互，为用户带来更加逼真的虚拟体验。
此外，图像处理还应用于图像搜索、图像检索、图像合成等领域，为用户提供更加便捷和高效的图像处理服务。
未来，图像处理领域的发展方向主要包括以下几个方面。
首先，随着人工智能技术的快速发展，图像处理将与机器学习、深度学习等技术相结合，实现更加智能化的图像分析和识别。
其次，虚拟现实技术的兴起将推动图像处理向更加真实和沉浸式的方向发展，为用户带来更加逼真的虚拟体验。
再次，图像处理技术将与物联网、云计算等技术相结合，实现对大规模图像数据的处理和分析，为用户提供更加个性化和精准的图像服务。
数字图像处理论文
数字图像处理论文数字图像处理在计算机视觉和图像分析领域中扮演着重要角色。
随着数字图像处理算法的不断发展和改进，对于图像的处理和分析有了更深入的理解。
本篇论文主要介绍了数字图像处理的一些基础概念、方法和应用。
首先，数字图像处理是基于计算机的图像处理技术，旨在改善图像的质量、增强图像的特征以及从图像中提取有用的信息。
数字图像处理的基本步骤包括图像获取、预处理、特征提取和图像重建等。
在图像获取的阶段，通过传感器或数码相机等设备获取图像的原始数据。
在预处理的阶段，对图像进行去噪、平滑和增加对比度等操作，以消除图像中的噪声和提高图像的视觉效果。
在特征提取的阶段，根据图像的特定特征，如边缘、纹理和颜色等，进行特征的提取和描述。
在图像重建的阶段，利用图像处理算法对图像进行重建和恢复。
常见的图像处理算法包括滤波、变换和编码等。
滤波算法主要用于图像平滑和去噪，如均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
变换算法主要用于提取图像的频域特征，如傅里叶变换和小波变换等。
编码算法主要用于图像的压缩和存储，如JPEG、PNG和GIF等。
除了基本的图像处理方法，数字图像处理还有许多应用领域。
其中之一是医学图像处理，包括医学图像的分割、配准和识别等。
另一个应用是遥感图像处理，用于地理信息系统和环境监测等领域。
此外，数字图像处理还在安全和认证、图像检索和图像合成等领域发挥重要作用。
总之，数字图像处理是一门研究如何使用计算机技术对图像进行处理和分析的学科。
通过了解数字图像处理的基本概念、方法和应用，可以更好地理解图像的特性和结构，提高图像处理的效果和精度，并在各个领域中发挥重要作用。
基于嵌入式Linux系统的图像处理研究论文[优秀范文5篇]
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基于嵌入式Linux系统的图像处理研究论文[优秀范文5篇]第一篇：基于嵌入式Linux系统的图像处理研究论文摘要：嵌入式图像处理系统的完成将为图像处理开辟新的实现途径，并且为嵌入式系统的应用打开一片新的领域。
基于嵌入式平台的图像处理系统是未来图像处理系统的发展趋势，研究如何将嵌入式平台和图像处理结合起来，对于进一步拓展图像处理应用领域具有非常深远的意义。
本文分别介绍本系统软硬件整体设计及嵌入式图像处理系统开发环境的建立。
关键词：嵌入式；Linux；图像处理引言数字图像处理系统是执行处理图像、分析理解图像信息任务的计算机系统。
尽管图像处理技术应用广泛，图像处理系统种类很多，但他们的基本组成是相近的。
嵌入式数字图像处理系统主要包括：图像输入设备、执行处理分析与控制的微处理器、输出设备、存储系统中的图像数据库、图像处理程序库。
一、嵌入式系统图像处理技术研究现状目前国内外嵌入式图像处理系统正在成为微型计算机开发的热门研究课题。
结合嵌入式系统的高端图像处理性能，手机、数码、mp4等产品的嵌入式处理器已在上述市场中占有比较大的份额，而且嵌入式系统已成功应用于医疗设备、机器人控制中的图像领域，现代战争中利用图像进行的精确制导、无人飞机的电视导航等。
美国“索杰纳”火星车作为技术高密集的移动机器人，采用的是美国WindRiver公司的Vxworks嵌入式操作系统。
火星车上负责采集、处理传输图像的控制器采用16位以上的处理器，各种MCU如ARM、MIPS、68K系列的处理器在控制器中占据核心地位。
近年来，结合嵌入式系统、DSP和实时图像处理等领域的最新发展，嵌入式实时图像处理系统采用基于DSP+FPGA+ARM的硬件系统架构设计，将高速的DSP与在通讯、网络和实时控制方面具有独特优势的StrongARM处理器以及接口逻辑丰富、并行运算能力强大的FPGA结合起来，为嵌入式实时环境下一些复杂算法的实现开辟了新的途径。
但该系统在软件实现中的一些关键问题，特别是DSP代码的开发与优化等内容还不成熟和完善。
数字图像处理论文
数字图像处理论文数字图像处理论文篇一：数字图像增强技术摘要：数字图像处理是指利用计算机技术对图像进行各种操作和处理的过程。
图像增强是数字图像处理中的一项重要技术，旨在改善图像的质量和视觉效果。
本文针对数字图像增强技术进行了综述，包括直方图均衡化、滤波和锐化等常用方法。
此外，还介绍了一些新近提出的图像增强算法，如基于深度学习的方法。
最后，对数字图像增强技术的发展趋势进行了展望。
关键词：数字图像处理；图像增强；直方图均衡化；滤波；锐化；深度学习1.引言数字图像处理是计算机科学和图像处理领域的重要研究方向。
随着数字图像在各个领域的广泛应用，对图像质量和视觉效果的要求也越来越高。
图像增强是数字图像处理的一项基础技术，通过改善图像的对比度、亮度和细节等特征，提高图像的可视化效果。
图像增强技术已被广泛应用于医学影像、无人驾驶、图像识别等领域。
2.直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，通过调整图像的像素值分布，提高图像的对比度和显示效果。
其基本思想是将原始图像的像素值映射到一个新的像素值域，使得新图像具有均匀分布的像素值。
直方图均衡化可以有效地增强图像的细节和纹理特征，但在一些情况下会导致图像过度增强或噪声增加。
3.滤波技术滤波是图像处理中常用的一种方法，通过对图像进行平滑或者锐化处理，改善图像的质量和视觉效果。
常用的滤波方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
均值滤波通过计算像素点周围邻域像素的平均值来更新像素的值，可用于图像的平滑处理。
中值滤波通过计算像素点周围邻域像素的中值来更新像素的值，可有效地去除图像中的椒盐噪声。
高斯滤波通过对图像进行加权平均处理，对图像进行平滑和去噪。
4.锐化技术锐化是图像处理中常用的一种技术，通过增加图像中的高频成分，提高图像的边缘和细节等特征。
常用的锐化方法有拉普拉斯算子、Sobel算子和Canny算子等。
拉普拉斯算子通过计算图像的二阶导数来增强图像的边缘和细节。
Sobel算子通过计算图像的一阶导数来提取图像的边缘特征。
计算机图形与图像处理相关的论文
计算机图形与图像处理相关的论⽂ 伴随着计算机技术的不断发展，计算机图形学与图形图像处理技术逐渐成熟。
下⾯是店铺给⼤家推荐的计算机图形与图像处理相关的论⽂，希望⼤家喜欢! 计算机图形与图像处理相关的论⽂篇⼀ 《计算机图形学与图形图像处理技术浅析》 摘要：伴随着计算机技术的不断发展，计算机图形学与图形图像处理技术逐渐成熟。
计算机图形学与图形图像处理技术在现代各领域中的应⽤越来越重要，从⽽逐渐受到了⼈们的⼴泛关注。
本⽂通过分析计算机图形学的系统组成、功能以及应⽤领域等内容，详细分析了计算机图形学与图形图像处理技术的特点。
关键字：图形学图形图像处理技术 计算机技术在近年来的发展速度极为迅速，如今在各个领域中都应⽤了计算机技术。
从20世纪50年代开始，⼈们开始利⽤计算机技术处理图形，⽽随着计算机技术的不断发展与成熟，⼈们开始利⽤计算机技术处理图形与图像信息，随着这种图形与图像处理技术的不断成熟与完善，最终形成了备受⼈们重视的新型学科。
这种计算机图形学与图形图像处理技术的应⽤，对于各个领域的发展有很重要的意义，因此对计算机图形学与图形图像处理技术进⾏研究分析，对各领域的发展⾮常重要。
1 计算机图形学概述 1.1 计算机图形学的主要内容 计算机图形学中的研究内容包含了许多⽅⾯，其中包含了图形硬件、图形交互技术、曲⾯曲线建模、虚拟实现以及实物造型等。
这是⼀种利⽤数学算法将相应⼆维与三维图形转化到计算机中显⽰出来。
计算机图形学学科成⽴的主要⽬的是为了让计算机转换出来的图像更加的真实，⽽要让计算机转化的图形具备更强的真实感，就必须要建⽴图形描述场景的⼏何表⽰，从中计算出虚拟的光源、纹理以及材质属性产⽣的效果。
因此计算机图形学与⼏何设计学的联系⾮常紧密。
在计算机图形学中，主要的研究内容包括⼏何场景中的曲线曲⾯造型技术以及实体造型技术。
⽽由计算机转化出的图形，通常都需要对图形进⾏再⼀次的处理，因此计算机图形学与相应的图形图像处理技术需要紧密联系起来，这样才能够产⽣更好的图形真实感。
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数字图像处理技术及其在农业中的应用研究
随着信息产业的逐渐发展以及与其他各个学科间不断结合的普及，图像识别技术已经能够深入地应用到具体目的物识别等领域中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 数字图像处理的概念
1 数字图像处理的概念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。
2 数字图像处理的应用
2．1 数字图像处理技术在农产品收获中的应用
研制自动识别采摘机器是图像处理在农业收获中的主要应用，此课题目前备受关注。
自动收获机器人的构成主要是收获系统、行走系统和视觉机构。
基于数字图像处理的自动收获机器人主要在两个方面应用该技术: 一是，识别和
空间定位果实或其他目标物，为采摘系统的行为提供参数，提高收获果实的准确性；二是，识别障碍物体，为行走系统提供准确的目标以躲避障碍。
苹果、梨、橘子、番茄等作物都是研究的对象，但是此类农作物生长环境比较复杂，自动识别的图像必然包含枝叶土壤等对目标物产生影响的背景噪声，所以在实
现上不易准确，且识别成功率较低。
Slaughter 等在室外晴朗天气自然光照条件下获取照片的色度亮度等方面信息以指导果实采摘机械手，创建了利用彩
色照片的颜色信息在橘子树中“认出”橘子的模型，成功率75%，在速度方面
基本可以接受，可是准确率比较低；识别柑橘中心的错误率为 6%。
Zhang 等
利用描绘苹果照片图像的边缘线，通过神经网络测定、定位的方式达到自动采摘功能。
2．2 在作物颜色识别方面的应用
农作物颜色是反映其品质的一个重要因素。
1994 年， Liao 等通过数字
图像技术考察分析了玉米籽颜色与质量的联系，包括玉米粒相关区域的平均
RGB 值或色调及饱和度和亮度等，为粮食质量检测系统向规模化水平发展提供
了理论和技术基础。
1995 年，Tao 等研究并实现了对苹果和马铃薯颜色进行
检查的计算机视觉系统，使用直方图等方式表示出相关的颜色特征，运用了多
变量识别技术，其准确率可达到 90%。
1996 年，Chang 等提出以RGB表现各种颜色的视觉系统，理论上任何颜色都可以通过其相应值进行标示，试验表明，误差小于5个灰度，不过这种方法加大了复杂度，降低了速度，同时误差也要
多于之前。
1996 年，Tao 等在此基础上研究了另外一种 HIS 模型，其中 H
同时包括色彩、亮度、色度等信息，有效地提高了图像处理的速度和精度。
1998 年，何东健等通过机器视觉系统自动识别果实的色度，采集苹果彩色图像信息，利用 HIS 值，针对苹果表面颜色特性，研究出了用相关色相值堆积上
色百分比从而达到分级的目的，最后的完成结果与人工的相同度达到了88．1%。
为了做到水果颜色可以在线检测，李庆中等编制了苹果颜色自动分级系统，
该系统可以同一时间获取苹果4 面的可见光及近红外光谱方面的信息，以7
个频度均值作为特征参数，采用了 BP －神经网络进行识别使其精度提高到90%，结果比较理想。
3 结语
数字图像处理技术在农业各方面中的广泛运用，节约了劳动力，降低了劳
动成本，提高了农业现代化水平，改善了现代农业生产条件，并且极具应用前景。
在国外某些地区，图像处理技术已被广泛应用于农业生产的众多环节，我
国此项研究起步较晚，目前还在研究阶段，所以需要大批研究者共同努力，加
快赶超世界先进水平，努力提高我国数字图像处理应用水平，加大其应用范围，进而实现我国的农业现代化。