图形图像处理实验
关于图形图像处理实训报告总结
关于图形图像处理实训报告总结随着科技的不断发展，图形图像处理技术在现代化社会中的应用日益广泛。
图案处理技术能够极大地提高图片或视频的清晰度、美观度和可视性，对于在互联网以及媒体行业中应用非常广泛。
为了更好地掌握图形图像处理技术，本人参加了一次图形图像处理实训，下面对该实训报告进行总结。
一、实训内容本次图形图像处理实训主要分为两个部分。
第一部分是利用Photoshop软件进行图片处理，包括对亮度、对比度、色彩等进行调整。
第二部分是利用Vegas Pro软件进行视频剪辑和渲染的实践。
二、实训收获1.学习了基础的图像处理知识通过本次实训，我了解到图像处理的主要方法、原理和流程。
在实践中，我了解了亮度、对比度和色彩等基本调整方法，还学会了使用各种滤镜、效果和画笔，使图片更加美观和生动。
2.学习了视频剪辑的基本技巧本次实训的另一部分是视频剪辑实践，这对于我来说是一个新的领域。
实践中，我学习了视频时间线编辑和选区剪辑的基本技巧，学会了使用各种特效和转场，还学会了使用音频处理功能，使视频更加具有观赏性和可听性。
3.提高了沟通和协调能力在实践中，我们不仅需要自己完成图形图像处理，还需要协同工作，与其他同学共同完成要求。
这锻炼了我的团队协作能力、沟通能力和解决问题的能力，为以后更好的工作环境打下了良好的基础。
4.拓展了职业技能本次实训让我更深入了解图形图像处理技术，对于日后开展相关工作大有裨益。
我获得了更多的职业技能，并对相关工作有了更全面、准确的了解，这为我以后的职业发展提供了更多的选择和机会。
三、结论在此次图形图像处理实训中，我学到了许多有用的知识，并且对数字多媒体方面的工作有了更深入的了解。
通过这次实训，我提高了职业素养，更加有信心地面对日后的工作，并且更加积极地去学习新的知识和技术。
希望今后能更深入地掌握图形图像处理技术，并在工作中能够更好地运用和发挥。
图形图像处理的优秀教案
图形图像处理的优秀教案教案标题：探索图形图像处理的优秀教案教案目标：1. 了解图形图像处理的基本概念和技术。
2. 学习如何使用图形图像处理软件进行图像编辑和处理。
3. 培养学生的创造力和审美观念，提高他们的图形图像处理能力。
教案步骤：引入活动：1. 引导学生思考图形图像处理在日常生活中的应用，并展示一些图形图像处理的例子，如照片编辑、电影特效等。
知识讲解：2. 介绍图形图像处理的基本概念，如像素、分辨率、色彩模式等，并解释它们在图像处理中的作用。
3. 介绍常见的图形图像处理软件，如Adobe Photoshop、GIMP等，并讲解它们的主要功能和应用场景。
4. 讲解图形图像处理的基本技术，如图像调整、滤镜效果、图层编辑等，并演示如何使用软件进行这些操作。
实践活动：5. 分发练习材料，让学生尝试使用图形图像处理软件进行简单的图像编辑和处理，如调整亮度、对比度，添加滤镜效果等。
6. 引导学生进行创作活动，让他们根据自己的想法和创意，使用图形图像处理软件进行图像编辑和设计。
讨论与总结：7. 鼓励学生展示他们的作品，并进行讨论和互动，分享彼此的经验和技巧。
8. 总结本节课的学习内容，强调图形图像处理的重要性和应用领域，并激发学生对进一步学习和探索的兴趣。
教学资源：- 计算机和投影仪- 图形图像处理软件（如Adobe Photoshop、GIMP等）- 练习材料和作品展示区评估方法：- 观察学生在实践活动中的表现，包括操作技能和创意思维。
- 对学生的作品进行评价，包括图像编辑的质量和创意程度。
- 学生的参与度和讨论质量。
拓展活动：- 组织学生参观相关的展览或工作室，了解图形图像处理在实际应用中的案例和技术。
- 鼓励学生参加相关的比赛或项目，展示他们的图形图像处理技能和创作能力。
教案特色：1. 结合实际案例和软件操作，使学生能够直观地理解图形图像处理的概念和技术。
2. 强调学生的创造力和审美观念的培养，鼓励他们进行自主的图像编辑和设计。
实验三 IDL图像处理
实验三IDL图像处理目的：掌握IDL图像处理的手段内容：1、显示图像事实上，任何类型的二维数据集都可认为是一幅图像。
但是要在一个8位的显示设备上显示图像数据，就必须将图像数据调整为 0～255之间的字节型数值。
（在一个24-bit的显示设备上，24位图像的RGB值必须调整成字节型数值）。
因为图像总是以字节型数值显示，所以图像总是以字节型数组来存储。
但是无论图像是怎样存储的，在IDL中，图像总是由两个显示图像的IDL命令：TV和TVScl以字节型数值来完成。
可用TV和TVScl两个IDL命令中的任一个来显示图像。
这两个命令几乎在各个方面都是一样的，包括能与之一起使用的关键字。
仅仅在一个方面不同：TVScl将图像数据调整为与IDL运行时所用颜色数目相适应的字节型数值。
注意，与Plot，Surface和Contour命令不同，TV和TVScl命令在显示图像之前不删除窗口中已显示的内容。
一般情况下这个问题影响不大，但有时候也会产生一些麻烦。
如果想要一个空白的显示窗口来显示图像数据，无论当前窗口上的显示内容是什么，都可用一个简单的命令Erase来删除。
IDL>Erase要了解这两个命令是怎样工作的，需要有一些图像数据用于处理。
用命令LoadData来打开图像数据集Ali and Dave。
将要处理这两幅图像数据中的第二幅图像。
键入IDL>image=LoadData(10)IDL>image=image[*,*,1]打开一个显示窗口，装上灰度颜色表, 用TV命令显示图像:IDL>Window,0,XSize=192,YSize=192IDL>TV,image所得图像：IDL和Research Systems公司的创始人--David Stern的图像。
People.dat数据集中的另外一幅图像是Ali Bahrami，Research Systems公司的第一位员工。
他们两人依然致力于IDL的开发因为使用的是TV命令，所以数据没有经过拉伸就被送到显示器中显示。
图形图像处理的教学设计案
图形图像处理的教学设计案。
摘要本文旨在设计一套适用于图形图像处理课程的教学案，该教学案主要包括教学目的、教学大纲、教学方法、教学评估与考核等内容。
设计此教学案的目的是为了使学生能够学会图形图像处理的基础知识和实际应用能力，为日后的工作和研究提供基础。
通过本课程的学习，学生将能够掌握常用的图像处理方法，并能够在实际工作和项目中应用所学的知识。
关键词：图形图像处理、教学设计、教学方法、教学评估、教学考核一、教学目的图形图像处理是一门十分有趣和实用的课程，它为学生提供了理解图像与视频的方法和技术。
本课程的主要目的是让学生了解和掌握常用的图像处理方法和技术，为他们的日后的工作和研究提供基础。
同时，本课程通过实际案例的讲解和分析，使学生能够更好地理解和应用所学的知识，并且能够在实际工作和项目中发挥其应用效果。
二、教学大纲1.图像基本处理技术a.图像获取，数字化和预处理b.图像增强和恢复c.图像滤波和去噪d.图像分割和识别2. 图像高级处理技术a.图像融合和重构b.形态学处理和边缘检测c.基于机器学习的图像分类和识别d.基于深度学习的图像处理技术3. 应用案例分析a.实际应用案例的讲解b.应用案例的分析和评估c.实验案例的设计和实验操作三、教学方法1.理论授课: 老师通过PPT进行理论授课，解释图像处理方法的原理和技术点。
2.实验操作: 学生通过实验班进行图像处理和实际案例分析操作，深化理解课程内容。
3.课堂讨论: 教师和学生共同进行课堂讨论，相互探讨课程内容和案例分析。
4.课外学习: 学生通过阅读相关专业书籍、论文和案例分析，进一步巩固和加深所学内容。
四、教学评估与考核本课程的教学评估和考核主要通过如下方式进行:1.作业评估: 要求学生完成课堂练习和课后作业，老师将通过课堂考勤、作业表现等考核学生的实际操作能力和掌握程度。
2.期末考核: 考试内容主要是理论知识和实验操作的报告撰写，以及实验成果的演示和总结报告。
计算机图形学实验报告
计算机图形学实验报告
实验目的：通过本次实验，深入了解并掌握计算机图形学的基本原理和相关技术，培养对图形处理的理解和能力。
实验内容：
1. 图像的基本属性
- 图像的本质及表示方法
- 像素和分辨率的概念
- 灰度图像和彩色图像的区别
2. 图像的处理技术
- 图像的采集和处理
- 图像的变换和增强
- 图像的压缩和存储
3. 计算机图形学的应用
- 图像处理在生活中的应用
- 计算机辅助设计中的图形学应用
- 三维建模和渲染技术
实验步骤和结果：
1. 在计算机图形学实验平台上加载一张测试图像，分析其像素构成
和基本属性。
2. 运用图像处理技术，对测试图像进行模糊、锐化、色彩调整等操作，观察处理后的效果并记录。
3. 学习并掌握计算机图形学中常用的处理算法，如卷积、滤波等，
尝试应用到测试图像上并进行实验验证。
4. 探讨计算机图形学在数字媒体制作、虚拟现实、计算机辅助设计
等领域的应用案例，并总结其在实践中的重要性和价值。
结论：
通过本次实验，我对计算机图形学有了更深入的了解，掌握了图像
处理技术的基本原理和应用方法。
计算机图形学作为一门重要的学科，对多个领域有着广泛的应用前景，有助于提高数字媒体技术、虚拟现
实技术等领域的发展水平。
希望在未来的学习和工作中能进一步深化
对计算机图形学理论和实践的研究，不断提升自己在这一领域的专业
能力和创新意识。
数字图形处理 实验 图像的平滑与锐化
XXXXXXXX 大学（数字图形处理）实验报告 实验名称 图像的平滑与锐化 实验时间 年 月 日专 业 姓 名 学 号 预 习 操 作 座 位 号 教师签名 总 评一、实验目的：1.了解图像平滑的邻域平均和中值滤波以及锐化的梯度法和Sobel 法的基本思想；2.掌握图像平滑的邻域平均和中值滤波以及锐化的梯度法和Sobel 法的基本步骤；二、实验原理：1. 邻域平均法的思想是用像素及其指定邻域内像素的平均值或加权平均值作为该像素的新值，以便去除突变的像素点，从而滤除一定的噪声。
邻域平均法的数学含义可用下式表示：∑∑==⎪⎭⎫ ⎝⎛=mn i imn i i i w z w y x g 11),( （1） 上式中：i z 是以),(y x 为中心的邻域像素值；i w 是对每个邻域像素的加权系数或模板系数； m n 是加权系数的个数或称为模板大小。
邻域平均法中常用的模板是：⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡*=11111111191Box T （2） 为了解决邻域平均法造成的图像模糊问题，采用阈值法（又叫做超限邻域平均法，如果某个像素的灰度值大于其邻域像素的平均值，且达到一定水平，则判断该像素为噪声，继而用邻域像素的均值取代这一像素值；否则，认为该像素不是噪声点，不予取代），给定阈值0T ：⎩⎨⎧≥-<-=00),(),(),(),(),(),(),(T y x g y x f y x g T y x g y x f y x f y x h （3） （3）式中，),(y x f 是原始含噪声图像，),(y x g 是由（1）式计算的平均值，),(y x h 滤波后的像素值。
2.中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。
方法是去某种结构的二维滑动模板，将板内像素按照像素值的大小进行排序，生成单调上升（或下降）的为二维数据序列。
《图形图像处理及实训》教学大纲
《图形图像处理及实训》课程教学大纲一、课程基本情况课程基本情况表二、课程定位图形图像处理及实训是中等职业学校学生学习计算机平面设计必须学习的专门化课程，也是一门重要的技能基础课程。
图形图像处理课程要根据社会经济，科学技术以及中等职业技术教育发展的要求，体现以就业为导向，以学生专业能力发展为本的思想。
它的主要任务是培养德、智、体、美全面发展，具有良好的文化修养和职业道德，掌握计算机平面设计对应职业岗位必备的知识与技能，能从事平面广告设计、包装设计、计算机排版、商业摄影、数码照片后期处理等工作，具备职业生涯发展基础和终身学习能力，能胜任生产、服务、管理一线工作的高素质劳动者和中等技术技能型人才。
三、教学目标（一）知识目标：1.了解图形图像处理所用软件：Photoshop；2.了解Photoshop软件的功能、特点、概念、术语、工作界面；3.掌握图形图像处理的应用范围；4.掌握Photoshop的使用方法；5.掌握Photoshop在实际应用中的重要性。
（二）技能目标：1.具备熟练应用Photoshop cs6；2.具有熟练应用Photoshop cs6的能力；3.具有利用软件完成图形图像处理能力；4.具有平面设计基础的能力；5.具有举一反三，完成不同素材的能力。
（三）素质目标：1.能够熟练掌握图形图像处理的应用，并能在生活中熟练应用；2.能够熟练掌握Photoshop的应用，并能在以后的工作中熟练应用；3.能够通过学习软件，完成图形图像编辑，并将其应用在实际生活中。
四、教学内容及教学要求教学内容与教学要求五、教学方法与教学条件1.把项目教学法引入《图形图像处理及实训》课程教学中，按照教材中项目创建活动情境，采用任务驱动的方法，引导学生从应用入手，从实践到理论，从具体到抽象，从个别到一般的教育模式入手学习图形图像处理软件Photoshop CS6。
2.每个项目分为几个小任务，每个任务由老师进行讲解并操作示范，再由学生自己实操练习，加强学生和老师之间的互动性，使学生积极主动学习图形图像处理软件Photoshop CS6。
关于图形图像处理实训报告总结【九篇】
关于图形图像处理实训报告总结【九篇】实训报告总结：图形图像处理实训图形图像处理实训是计算机科学与技术专业的基础课程之一。
通过本次实训课程，我深入了解了图形图像处理的基本概念、方法和技术，并通过实际操作来提升了自己的实践能力。
下面是对本次实训的九篇报告总结：1. 实验一：图像读取与显示本次实验主要是学习如何读取和显示图像，以及使用Matplotlib库进行图像展示。
通过实验，我掌握了图像读取和显示的基本方法，并学会了基本的图像处理操作。
2. 实验二：图像的灰度变换实验二主要是学习图像的灰度变换，包括线性变换和非线性变换。
我学会了如何使用不同的灰度变换函数来调整图像的亮度和对比度，进一步提升图像的质量。
3. 实验三：图像的空间域滤波本次实验主要是学习图像的空间域滤波技术，包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
通过实验，我掌握了不同滤波方法的原理和实现方式，并学会了如何选择合适的滤波方法来降噪和模糊图像。
4. 实验四：图像的频域滤波实验四主要是学习图像的频域滤波技术，包括傅里叶变换和频域滤波等。
通过实验，我了解了傅里叶变换的原理和应用，并学会了如何使用频域滤波来实现图像的锐化和平滑。
5. 实验五：图像的形态学处理本次实验主要是学习图像的形态学处理技术，包括腐蚀、膨胀、开运算和闭运算等。
通过实验，我学会了如何使用形态学操作来改变图像的形状和结构，进一步改善图像的质量。
6. 实验六：图像的边缘检测实验六主要是学习图像的边缘检测技术，包括Sobel算子、Laplacian算子和Canny算子等。
通过实验，我了解了不同边缘检测方法的原理和应用，并学会了如何使用边缘检测来提取图像的轮廓和特征。
7. 实验七：图像的分割与聚类本次实验主要是学习图像的分割与聚类技术，包括阈值分割、区域生长和K均值聚类等。
通过实验，我掌握了不同分割与聚类方法的原理和应用，并学会了如何使用分割与聚类来识别和分析图像中的目标和区域。
8. 实验八：图像的特征提取与描述子实验八主要是学习图像的特征提取和描述子技术，包括尺度不变特征变换（SIFT）和方向梯度直方图（HOG）等。
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W=(1/16>*G*f*G
实验结果：
W =
3.1875 0.0625 -0.8125 0.0625
0.0625 -0.0625 0.0625 -0.0625
0.1875 0.0625 -0.8125 0.0625
0.0625 -0.0625 0.0625 -0.0625
C1=dct2(I>。
C2=fftshift(C1>。
subplot(122>。imshow(log(abs(C2>>+1,[0 10]>。
实验结果：
原始图像 DCT系数
3.3 已知二维数字图像矩阵f，求此图像的二维DWT，并反求f。
f=[2 5 5 2。3 3 3 3。3 3 3 3。2 5 5 1]。
len=28。
theta=14。
PSF=fspecial('motion' , len , theta>。
wnr1 = deconvwnr(blurred,PSF>。 %维娜滤波复原图像
figure, imshow(wnr1>。
------------- %读入有噪声模糊图像并命名为blurrednoisy
reg2=deconvreg(Edged,PSF,NP*1.2>。
subplot(2,2,2>, imshow(reg2>。 %大NP
subplot(1,2,1>,imshow(J>。
N=numel(J>。
pr = imhist(J>/N。
kБайду номын сангаас0:255。
subplot(1,2,2>,stem(k,pr>。
实验结果
布罗格的画图像 布罗格的画的直方图
4.3在Matlab环境中，采用直方图均衡的方法对tire.tif图像进行图像增强。
3)图像灰度修正：灰度变换。对不满意的图像通过线性灰度映射关系进行变换，其效果可以得到明显提高。通过分析，会发现前后图像的直方图也会发生相应的变化。5PCzVD7HxA
4)图像平滑方法：领域平均、中值滤波。
5)图像锐化方法。人眼对目标边缘和轮廓较为敏感，对图像进行锐化，有助于突出这些图像的特征。从频率域看，锐化提升了图像的高频分量。jLBHrnAILg
2)掌握常用数字化设备的使用。
实验原理：
通过将模拟图像数字化后，用计算机对图像进行灵活的处理。
实验内容：
2.1 用Matlab程序说明实际数字图像量化特点。
clc。clear。
W=16。
I=imread('kids.tif'>。
s=size(I>。
J=I(s(1>/2-W/2:s(1>/2+W/2-1,s(2>/2-W/2:s(2>/2+W/2-1>p1EanqFDPw
实验步骤
1>选择图6.19所示的原始图像作为测试图像。
2>设计图像复原算法。
3>设置维娜滤波中的相关参数。对图像复原效果的影响。
4>显示原始图像和复原后的重建图像。
5>通过修改这些参数来观察参数对图像复原效果的影响。
程序代码如下：
blurred = imread ('flower.gif'>。 %读入无噪声模糊图像并命名为blurredZzz6ZB2Ltk
实验一计算图像的基本统计指标
实验目的：
1)熟悉Matlab图像处理工具箱的使用方法。
2)了解计算图像统计指标的方法及其在图像处理中的意义。
实验原理：
1)可将一幅图视为一个二维矩阵，因此Matlab处理图像十分方便。
2)利用Matlab图像处理工具箱读、写和显示图像。
实验内容：
将图像反白。图像是RGB彩色图像football.jpg，采用rgb2gray函数可以将彩色图像转换为黑白图像。b5E2RGbCAP
figure , imhist(J>。
K=imadjust(J,[0.0 0.2],[]>。 %二维中值滤波
figure,imhist(K>。
figure , imshow(K>。
实验结果：
原始图像 拉普拉斯锐化 对比扩展后的图像
拉普拉斯锐化后图像的直方图 对锐化后图像的对比扩展
实验五 图像编码与压缩
实验目的：
1)了解图像的压缩编码原理。
2)掌握常用的图像压缩算法。
实验原理：
1)去除数据冗余度可以有效的压缩数据。
2)图像压缩编码的主要技术指标：压缩比、客观评价SNR、主管评价。
实验内容：
1>利用维纳滤波对有噪声模糊图像进行复原。
2>比较直接维娜滤波、设置信噪比参数、设置噪声和自相关函数这三种情况下的图像复原效果。
I = imread('tire.tif'>。
J= histeq(I>。
subplot(2,2,1>,imshow(I>。
subplot(2,2,2>,imhist(I>。
subplot(2,2,3>,imshow(J>。
subplot(2,2,4>,imhist(J>。
实验结果
原图像 原图像的直方图
all_white_uint8=uint8(all_white>。
K=imsubtract(all_white_uint8,J>。
subplot(133>。imshow(K>。
imwrite(K,'football_inverse.jpg'>。
实验结果：
实验二 图像的数字化
实验目的：
1)了解静止图像的数字化原理。
实验内容：
4.1 采用线性变换进行图像增强。应用Matlab函数imadjust将图像在0.3×255~0.7×255灰度之间的值通过线性变换映射到0~255之间。xHAQX74J0X
I=imread('pout.tif'>。
subplot(2,2,1>,imshow(I>。
subplot(2,2,2>,imhist(I>。
F2=fftshift(F1>。
figure,imshow(log(abs(F2>+1>,[0 10]>。
实验结果：
原始图像 图像的频谱图 中心化的频谱图
3.2应用Matlab实现图像的DCT变换。
clear all。clc
I=imread('tire.tif'>。
subplot(121>。imshow(I>。
figure , imshow(J>。
K=medfilt2(J>。 %二维中值滤波
figure,imshow(K>。
实验结果：
原始图像 加噪声的图 二维中值滤波后的图像
4.6利用罗伯茨梯度对rice.tif图像进行锐化处理
I=imread('tire.tif'>。
Imshow(I >。
BW= edge(I ,'roberts' , 0.1>。 %对输入图像求罗伯茨梯度
figure,imshow(g3, []>。
实验结果
原始图像 有噪声的图像 用模版0处理后的图像
用模版1处理后的图像 用模版2处理后的图像 用模版3处理后的图像
4.5选用3*3的窗口对椒盐造噪声进行中值滤波。
I=imread('tire.tif'>。
Imshow(I >。
J= imnoise(I ,'salt & pepper' , 0.04>。
H1=upcoef2('h',cH1,'bior3.7',1>。
V1=upcoef2('v',cV1,'bior3.7',1>。
D1=upcoef2('d',cD1,'bior3.7',1>。
figure。colormap(map>。
subplot(221>。image(wcodemat(A1,180>>。
均衡后的图像 均衡后图像的直方图
4.4分别采用上述前4种模块对受到椒盐噪声污染的eight.tif图像进行平滑处理。
I=imread('tire.tif'>。 %读入原始图像
Imshow(I ,[]>。
f= imnoise(I ,'salt & pepper' , 0.04>。 %对图像加椒盐噪声，噪声强度为0,04LDAYtRyKfE
g0= filter2(h0,f>。 %用模板进行滤波处理
g1= filter2(h1,f>。
g2= filter2(h2,f>。
g3= filter2(h3,f>。
figure,imshow(g0, []>。 %显示平滑处理结果
figure,imshow(g1, []>。
figure,imshow(g2, []>。
3.4 bior3.7是双正交样条小波对应的滤波器。应用Matlab对wbarb.mat图像实现小波变换。DXDiTa9E3d
load wbarb。
image(X>。
colormap(map>。