数字图像相关
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。
数字图像相关方法
数字图像相关方法(DICM)前言数字图像相关法(Digital Image Correlation Method，简称DICM)，又称为数字散斑相关法(Digital Speckle Correlation Method，简称DSCM)，是应用于计算机视觉技术的一种图像测量方法。
数字图像相关(Digital Image Correlation，i.e. DIC)测量技术是应用计算机视觉技术的一种图像测量方法，是一种非接触的、用于全场形状、变形、运动测量的方法。
它是现代先进光电技术、图像处理与识别技术与计算机技术相结合的产物，是现代光侧力学领域的又一新进展。
它将物体表面随机分布的斑点或伪随机分布的人工散斑场作为变形信息载体，是一种对材料或者结构表面在外载荷或其他因素作用下进行全场位移和应变分析的新的实验力学方法。
在实验固体力学领域中，对于不同载荷下，材料和结构表面的变形测量一直是一个较难的课题。
一般包括接触式和非接触式两种，对于一般使用的电阻应变片接触式测量方法，受其测量手段的限制，不能得到全场数据，且测量范围有限，不能得到物体整体上的变形规律。
而对于全场的非接触式光学测量方法，包括干涉测量技术(例如全息照相干涉法，散斑千涉法)和非干涉技术(例如网格法和数字图像相关测量法)。
由于干涉测量技术要求有相干光源，光路复杂，且测量结果易受外界震动的影响，多在具有隔振台的实验室中进行，应用范围受到了极大的限制。
而非干涉测量技术是通过对比变形前后物体表面的灰度强度来决定表面变形量，对光源和测量环境要求较低。
数字图像相关测量技术可以直接采用自然光源或白光源，通过具有一定分辨率的CCD相机采集图像，并利用相关算法进行图像处理得到变形信息，可以说，DIC是一种基于数字图像处理和数值计算的光学测量方法。
由于该技术的直接处理对象是数字图像，而随着科学技术和数字化技术的不断发展与更新，数字图像的分辨率和清晰程度不断扩大，因此，数字图像处理技术的测量精度也在不断提升。
第2章-数字图像概念
第 2 章 数字图像概念
18
（a）原图像 （b）灰度直方图 图 2-12 原图与灰度直方图 灰度直方图有以下性质： （1）灰度直方图只反映图像中像素的不同灰度值出现的次数或频数，而没有反映像素所在的 位置。 （2）一幅图像只有一个唯一的直方图，但是一个直方图可能对应不同的图像。 （3）如果将一幅图分为几个子图，则子图的灰度直方图之和为整图的灰度直方图。 【例 2-1】 求图 2-13（a）的 4x4 图像的灰度直方图。
第 2 章 数字图像概念
15
(a) 端点
(b) 分叉点 图 2-7 8 邻域特征点
(c) 连续点
2.1.4 数字图像间关系
数字图像间的关系可以是代数运算关系，也可以是逻辑运算关系。运算是在两幅图像的 对应（位置）像素间进行。式 2-2 是代数运算公式，式 2-3 是逻辑运算公式。式中 g（x，y） 代表运算后的新图像，fA（x，y）代表图像 A，fB（x，y）代表图像 B。 加法运算： 减法运算： 乘法运算： 除法运算： 与运算： 或运算： 异或运算： 补（反）运算： 【应用】 图像间加法运算通常应用于减少和去除图像获取时混入的噪声，从而得到清晰的图像。 由于噪声具有随机性，因此，通过同一场景的多幅静止图像相加，求平均值等方法，降低和 消除随机噪声对图像的影响（详见 4.1.3 图像平滑）。图像相加还可以把一幅图像的内容叠 加到另一幅图像上。例如，Photoshop 中合并通道的原理，就是图像相加的具体应用。 图像间减法运算通常应用于提取图像的差异，以及去除背景等方面。例如，在图像中运 动物的检测中，通过前后两个图像的减法运算，可以了解运动物体移动的程度，计算出运动 速度，并画出移动轨迹。如图 2-8 所示。上图是拍摄的运动物体（人物），下图左侧是上图 中图与左图之差的结果；下图中图是上图右图与中图之差的结果；下图右图是上图右图与左 图之差的结果。下图中黑色部分表示静止部分，因为相减为 0，白色部分为运动部分。 g（x，y） g（x，y） g（x，y） g（x，y） g（x，y） g（x，y） g（x，y） g（x，y） = = = = = = = = f A（x，y）+ fB（x，y） f A（x，y）- fB（x，y） f A（x，y）x fB（x，y） f A（x，y）÷ fB（x，y） f A（x，y）AND f A（x，y）OR f A（x，y）XOR f A（x，y）NOT fB（x，y） fB（x，y） fB（x，y） fB（x，y）
数字图像处理笔记
第一章基本概念1、图像：是对客观存在物体的一种相似性的生动模仿与描述。
（图像是对客观存在的物体的某种属性的平面或空间描述）2、图像分为：物理图像、虚拟图像物理图像：物质和能量的实际分布。
虚拟图像：采用数学的方法，将由概念形成的物体（不是实物）进行表示的图像。
3、图像分为：数字图像（离散的）模拟图像（连续的）4、数字图像是用数字阵列表示的图像。
数字阵列中的每一个数字，表示数字图像的一个最小单位，称为像素。
像素是组成数字图像的基本元素。
5、数字图像的表示方法：（以黑白图像为例）黑白图像可用二维函数f(x,y)表示，其中x,y是平面的二维坐标，f(x,y)表示点(x,y)的亮度值(灰度值) 。
7、数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。
8、低级图像处理、中级图像处理和高级图像处理。
（1）低级图像处理：主要对图象进行各种加工以改善图象的视觉效果、或突出有用信息，并为自动识别打基础，或通过编码以减少对其所需存储空间、传输时间或传输带宽的要求。
特点：输入是图像，输出也是图像。
（2）中级图像处理：主要对图像中感兴趣的目标进行检测（或分割）和测量，以获得它们的客观信息从而建立对图像的描述。
特点：输入是图像，输出是特征（如边界、轮廓及物体标识）。
（3）高级图像处理：在中级图像处理的基础上，进一步研究图像中各目标的性质和它们之间相互的联系，并得出对图像内容含义的理解（对象识别）及对原来客观场景的解释（计算机视觉）。
特点：输入是数据，输出是理解。
9、根据你自己的理解，选择一个数字图像处理的应用实例，并简单说明其中涉及的具体技术。
在用手机软件修图时，照片由模糊变清晰用的是图像增强技术、放大缩小用的是图像的几何变换技术、把某个特征提取出来用的是图像分割技术。
第二章采样量化1、黑白图像是指图像的每个像素只能是黑或者白，没有中间的过渡，故又称为２值图像。
数字图像及处理的基础知识
数字图像1 数字图像，又称数码图像或数位图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示。
2 图像种类：二值图像(Binary Image): 图像中每个像素的亮度值(Intensity)仅可以取自0到1的图像。
灰度图像(Gray Scale Image)，也称为灰阶图像: 图像中每个像素可以由0(黑)到255(白)的亮度值表示。
0-255之间表示不同的灰度级。
彩色图像(Color Image)：每幅彩色图像是由三幅不同颜色的灰度图像组合而成，一个为红色，一个为绿色，另一个为蓝色。
伪彩色图像（false-color）multi-spectral thematic 立体图像(Stereo Image)：立体图像是一物体由不同角度拍摄的一对图像，通常情况下我们可以用立体像计算出图像的深度信息。
三维图像(3D Image):三维图像是由一组堆栈的二位图像组成。
每一幅图像表示该物体的一个横截面。
数字图像也用于表示在一个三维空间分布点的数据，例如计算机断层扫描（:en:tomographic，CT）设备生成的图像，在这种情况下，每个数据都称作一个体素。
3 图像显示目前比较流行的图像格式包括光栅图像格式BMP、GIF、JPEG、PNG等，以及矢量图像格式WMF、SVG等。
大多数浏览器都支持GIF、JPG以及PNG图像的直接显示。
SVG格式作为W3C的标准格式在网络上的应用越来越广。
4 图像校准：数字图像与看到的现象之间关系的知识，也就是几何和光度学或者传感器校准。
图像的基本属性亮度：也称为灰度，它是颜色的明暗变化，常用0 ％～100 ％( 由黑到白) 表示。
对比度：是画面黑与白的比值，也就是从黑到白的渐变层次。
比值越大，从黑到白的渐变层次就越多，从而色彩表现越丰富。
直方图：表示图像中具有每种灰度级的象素的个数，反映图像中每种灰度出现的频率。
图像在计算机中的存储形式，就像是有很多点组成一个矩阵，这些点按照行列整齐排列，每个点上的值就是图像的灰度值，直方图就是每种灰度在这个点矩阵中出现的次数。
数字图像处理知识点总结
定小于任何其他排列形式.
矢量量化原理
第7章
矢量量化的编码就是根据一定的失真测度 在码书搜索出与输入矢量失真最小的码字的索引。
用Canny算子进行边缘检测的主要步骤
① 用高斯滤波器平滑图像 第9章
② 计算滤波后图像梯度的幅值和方向
③ 对梯度幅值应用非极大值抑制，其过程为找处图像梯度中的局 部极大值点，把其它非局部极大值点置零以得到得到细化的边 缘 ④ 用双阈值算法检测和连接边缘，使用两个阈值T1和T2(T1>T2)， T1用来找到每条线段，T2用来在这些线段的两个方向上延伸寻 找边缘的断裂处，并连接这些边缘。
背景差分法 如何利用多幅运动图像构造一个 第9章 基准图像
• 找出多幅对应像素点灰度值变化在一定阈值范围内的部 分为基准图像，可通过检测图像序列相邻两帧之间的变 化，保留对应像素点灰度值变化在一定阈值范围内的部 分，再与下一帧的图像对比，重复上述过程，最终取得 基准图像。
• I=imread(‘原图像名.tif’); % 读入原图像,tif格式 • whos I • imshow(I) % 显示图像I的基本信息 % 显示图像
自动阈值 迭代式阈值选择算法的基本思想
第9章
• 开始时选择一个阈值作为初始估计值，然后按某种策略 不断地改进这一估计值，直到满足给定的准则为止。在 迭代过程中，关键之处在于选择什么样的阈值改进策略， 好的阈值的改进策略应该具备两个特征，一是能够快速 收敛，二是在每一个迭代过程中，新产生阈值优于上一 次的阈值。
• title(‘原图像’);
• %对原图像进行屏幕控制；显示直方图均衡化后 的图像 • figure；imshow(J); • %给直方图均衡化后的图像加标题名 • title(‘直方图均衡化后的图像’) ;
第2章 数字图像的基本知识
0.59 0.11 R Y 0.30 U 0.30 0.59 0.89 G V 0.70 0.59 0.11 B
亮度分量代表像素的明暗程度，对于图像的清晰度起决定性作用。 由于U、V分量是三基色分量中扣除色度信号的结果，因此不包括 亮度成分。
U、V分量代表像素的颜色，根据“大面积着色原理”，对图像的
清 晰度影响不大。
（3） 用 YSC 分量描述像素 Y—— 亮度分量 ，S ——色饱和度分量，C—— 色调分量 已知YUV ，可求出YSC：
S U V
2
2
V
V C actg U
色饱和度 S 代表颜色的深浅， 色调 C 代表颜色的种类。 S和C统称为色度。 建立直角坐标系U-V，则: S为色度的大小，C为色度的辐角 0
2.4 灰度直方图
2.4.1 概念
灰度直方图是一种表达图像的灰度分布概率的图示方法，它描述了各种 灰度值在图像中所占的比例。
设图像有总共 n 个像素点，灰度值为 i 的像素点有 ni 个。则灰度值为 i 的像素点在图像中出现的概率（频度）p( i )为： p( i )= ni / n i=0 , 1 , … , L－1 L为灰度级。对于24位位图，L=256。 以灰度 i 为横坐标， p( i )为纵坐标，绘制 p( i ) 曲线，就得到灰度直方图
（3）从位图点阵中提取各像素的RGB分量,存放到C3数组中,进而计算 YSC分量: double u,v,c; for(y=InfoHead.biHeight-1;y>=0;y--){ //逐行转换 memcpy(C3[y],lpImage+(InfoHead.biHeight-1-y)*z*3,z*3); //存储到C3数组 for(x=0;x<InfoHead.biWidth;x++){ YSC[y][x].Y=C3[y][x].R*0.3+C3[y][x].G*0.59+C3[y][x].B*0.11; //计算灰度 u=(C3[y][x].B-YSC[y][x].Y)/(double)YSC[y][x].Y; //计算归一化蓝差分量 v=(C3[y][x].R-YSC[y][x].Y)/(double)YSC[y][x].Y; //计算归一化红差分量 c=atan2(v,u)*180/3.14; //计算色调，弧度转换为度 if(c<0) c=c+360.0; //将角度由－180~180转换为0~360 c=c*255.0/360.0; //将角度由0~36 0转换为0~255，使能用字节变量存储 YSC[y][x].C=(BYTE)c; //存储到YSC数组 YSC[y][x].S=(BYTE)(sqrt(u*u+v *v)*100); //将色饱和度由0~1转换为0~100 } }
2024年数字图像处理论文doc
2024年数字图像处理论文doc标题：2024年数字图像处理论文doc一、引言随着技术的不断发展，数字图像处理在各个领域中的应用越来越广泛。
本文旨在探讨2024年数字图像处理领域的发展趋势，以及相关算法和技术的应用。
通过对数字图像处理的研究，希望能够为相关领域的发展提供一定的参考和帮助。
二、数字图像处理的基本原理数字图像处理是一种利用计算机对图像进行加工、处理和分析的技术。
数字图像处理的基本原理是将图像转换为数字信号，然后利用计算机对数字信号进行处理和分析。
数字图像处理技术包括图像增强、图像变换、图像滤波、图像恢复、图像分析等。
三、数字图像处理的应用范围数字图像处理技术的应用范围非常广泛，包括医学影像、安防监控、智能交通、工业生产、环境监测等领域。
随着技术的不断发展，数字图像处理的应用范围将会更加广泛。
四、数字图像处理的热点问题和研究方向目前，数字图像处理的热点问题和研究方向包括深度学习、人工智能、虚拟现实等。
其中，深度学习在数字图像处理中的应用已经得到了广泛的认可，其在图像识别、目标检测、人脸识别等方面的应用已经取得了显著的成果。
此外，人工智能在数字图像处理中的应用也在不断发展，包括机器学习、神经网络等。
虚拟现实技术在数字图像处理中的应用也在逐渐增加，其在虚拟现实游戏、电影制作等方面的应用已经得到了广泛的应用。
五、数字图像处理的发展趋势和未来前景随着技术的不断发展，数字图像处理的应用范围将会更加广泛。
未来，数字图像处理技术将会更加智能化、自动化和人性化，其在各个领域中的应用将会更加深入。
同时，数字图像处理技术也将会面临更多的挑战和机遇，包括如何提高图像处理的精度和速度、如何解决图像处理中的隐私和安全问题等。
六、总结本文对2024年数字图像处理领域的发展趋势进行了探讨，并介绍了相关算法和技术的应用。
数字图像处理技术已经成为各个领域中不可或缺的一部分，其未来的发展前景非常广阔。
希望本文能够对相关领域的发展提供一定的参考和帮助。
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林青 李善勇 冯子昂 刘正涛
散斑的概念及DICM的理论发展 数字图像相关的原理 DICM测量精度分析及优势 数字图像相关法的应用
林青 冯子昂 李善勇 刘正涛
散斑的概念及DICM 的理论发展
林青 12121704
数字图像相关法(Digital Image Correlation Method，简称DICM),又称为数字散斑相关法 (Digital Speckle Correlation Method，简称 DSCM)，是应用于计算机视觉技术的一种图像测 量方法。 数字图像相关法直接利用试件表面痕迹(或人工散 斑和激光散斑)作为标志，利用图像处理中的数字 相关算法计算出时间表面的面内位移和应变。
散斑的成因
客观散斑：由粗糙表面的散射光干涉直接形成的 散斑。
主观散斑
散斑形成的条件
必须有能发生散射的粗糙平面，粗糙平面的 深度必须大于光波波长。
◆
◆
入射光的相干度必须足够高，如使用激光。
散斑测量
一个漫反射表面，对应着一个确定的散斑场，散斑的 尺寸和形状，与物体表面的结构、观察位置、光源和 光源到记录装置之间的光程等因素有关。 散斑测量：根据与物体变形有内在联系的散斑图将物 体表面位移或变形测量出来。
散斑测量又分为散斑照相测量，散斑干涉测量。
散斑照相测量
散斑照相检测法是在一张照相底片上通过两次曝光(根 据需要也可多次乃至连续曝光)，记录表面粗糙的物体 位移前后，变形前后或某种变化过程中的散斑图样， 继而对所得散斑图样进行适当的时候处理，以获取有 关物体位移或变形等信息的方法。
主观散斑图的记录
散斑干涉测量
纵观数字相关方法的发展历程和取得的成果，可 以发现这种方法已经成为现代光测量力学领域的一种 重要的测试方法，通过 不断改进精度和灵敏度及其计 算速度，其应用研究方向，正朝着从常规材料到新型 材料的测量，从弹性问题测量到弹塑性问题的测量， 才常温到高温的测量，从宏观测量到微观测量的趋势 发展。
从未来的发展上看，随着计算机技术和图像采集 设备性能的提高，数字图像相关技术的测量精确度和 速度也将得到飞速发展，从而使其应用更加广泛。
与散斑照相法基于散斑颗粒位置变化而进行的。 激光散斑干涉主要分为两步：
（1）用相干光照射物体表面，记录带有物体表面位移和 变形信息的散斑图；
（2）将记录的散斑图置于一定的光路系统中，将散斑图 中的位移或变形信息分离出来，进行定性或定量分析。
理论发展
2002年
Peng Cheng等，非基于子区的 数字图像相关法
2005年
Jin和Bruck，采用遗传算法进行 相关搜索 Poissant和Barthelat，子区撕裂 算法
2009年
1989年以后，高建新等人首先在我国开始进行了数字 相关方法的研究工作。 1995年，高建新等总结了相关搜索方法，并提出了多 用途数字相关测量系统，并在生物力学研究中开始应 用。 近几年，清华大学的潘兵等人在数字图像相关方面研 究较多。
20 世纪 80年代初期
日本的Yamaguchi和美国南卡罗 莱纳大学的Peters和Rutton等人 提出数字图像相关方法。 Sutton等，粗—细相关搜索法
1983年
1989年
Sutton等，N-R法
1996年
J.D.Helm 等，三维数字图像相关 法
1998年
B.K.Bay等，体数字图像相关法
散斑的概念
激光照射在具有漫反射性质的物体的表面，根据惠更 斯原理，物体表面每一点都可以看成一个点光源，从 物体表面反射的光在空间相干叠加，就会在整个空间 发生干涉，形成随机分布的亮斑与暗斑，称为激光散 斑。
对于较强纹理的自然表面本身就可以作为散斑图，即 自然散斑。 在DIC实验过程中，为了取得较高的测量精度，需要在 试件表面制作人工散斑。即对于光滑表面和单颜色表 面，需要通过人工方法改变它的表面反射变化，获得 随机的灰度斑点。