图像处理课程设计报告
图像处理技术课程设计
图像处理技术课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握图像处理技术的基本概念、原理和方法。
2. 使学生了解图像处理软件的操作界面、功能模块及其使用方法。
3. 帮助学生理解图像处理技术在日常生活和各领域中的应用。
技能目标：1. 培养学生运用图像处理软件进行图像编辑、修复、美化的能力。
2. 培养学生运用图像处理技术解决实际问题的能力，如图像合成、特效制作等。
3. 提高学生的创新意识和动手实践能力，能够独立完成图像处理作品的创作。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对图像处理技术的兴趣，激发学生学习积极性。
2. 引导学生关注图像处理技术在各领域的应用，提高学生对科技发展的认识。
3. 培养学生团队合作意识，学会分享、交流、互相学习，形成良好的学习氛围。
课程性质：本课程为信息技术学科，以实践操作为主，理论联系实际。
学生特点：学生处于初中年级，具有一定的信息技术基础，对新鲜事物充满好奇心，喜欢动手实践。
教学要求：结合学生特点，注重理论与实践相结合，充分调动学生积极性，提高学生的实践能力和创新能力。
在教学过程中，关注个体差异，分层教学，确保每个学生都能达到课程目标。
通过课程学习，使学生能够运用所学知识解决实际问题，培养其信息素养。
二、教学内容1. 图像处理技术基础理论：- 图像处理的基本概念：像素、分辨率、颜色模式等。
- 图像处理的基本操作：图像打开、保存、关闭、缩放、旋转等。
- 图像处理的基本算法：图像滤波、边缘检测、图像分割等。
2. 图像处理软件操作：- 软件界面及功能模块介绍：熟悉软件的操作界面，了解各功能模块的作用。
- 常用工具的使用：选区工具、画笔工具、橡皮擦工具等。
- 图像调整命令的应用：亮度/对比度、色相/饱和度、色彩平衡等。
3. 图像处理技术应用：- 图像编辑与修复：去除图像中的污点、瑕疵，修复破损的图像。
- 图像美化与特效制作：调整肤色、美化风景，制作艺术字等。
- 图像合成与创意设计：运用图层、蒙版、通道等功能进行图像合成，实现创意设计。
《图像处理》课程设计
《图像处理》课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解图像处理的基本概念，掌握图像处理的基本原理；2. 学习并掌握常见的图像处理技术，如图像滤波、边缘检测、图像增强、色彩调整等；3. 了解图像处理在日常生活和各领域中的应用。
技能目标：1. 能够运用所学软件（如Photoshop等）进行图像的编辑和处理；2. 培养学生独立分析图像问题，运用合适的图像处理技术解决问题的能力；3. 提高学生的实际操作能力，使学生能够独立完成图像处理任务。
情感态度价值观目标：1. 激发学生对图像处理的兴趣，培养学生主动学习的态度；2. 培养学生的审美观念，提高对图像美的鉴赏能力；3. 增强学生的团队协作意识，培养学生在团队中分享、交流、互助的品质。
分析课程性质、学生特点和教学要求：1. 课程性质：本课程为信息技术课程，具有较强的实践性和应用性；2. 学生特点：学生为初中生，具备一定的计算机操作基础，对图像处理有较高的兴趣；3. 教学要求：结合实际案例，注重理论与实践相结合，关注学生的个体差异，提高学生的实际操作能力。
二、教学内容1. 图像处理基本概念：介绍图像处理的基本概念，如图像的构成、像素、分辨率等；教材章节：第一章 图像处理基础2. 图像处理软件操作：学习Photoshop等图像处理软件的基本操作，如图像打开、保存、缩放、裁剪等；教材章节：第二章 图像处理软件操作3. 图像处理技术：a. 图像滤波：介绍高斯滤波、中值滤波等；b. 边缘检测：讲解Sobel、Canny等边缘检测算法；c. 图像增强：介绍直方图均衡化、对比度增强等方法；d. 色彩调整：学习色彩平衡、色相/饱和度调整等；教材章节：第三章 图像处理技术4. 图像处理应用案例：分析图像处理在摄影、广告设计、医学等领域中的应用；教材章节：第四章 图像处理应用案例5. 实践操作：结合所学内容，进行实际操作，完成图像处理任务；教材章节：第五章 实践操作教学进度安排：1. 第一周：图像处理基本概念；2. 第二周：图像处理软件操作；3. 第三周：图像处理技术（1）；4. 第四周：图像处理技术（2）；5. 第五周：图像处理应用案例及实践操作。
《图像处理》课程设计
《图像处理》课程设计一、教学目标本课程的教学目标是让学生掌握图像处理的基本原理和常用方法，能够运用图像处理技术解决实际问题。
具体分为以下三个部分：1.知识目标：学生需要了解图像处理的基本概念、原理和常用算法，包括图像增强、滤波、边缘检测、形态学处理等。
2.技能目标：学生能够熟练使用图像处理软件（如MATLAB、OpenCV等），进行图像的基本操作和处理，并能独立完成一些图像处理项目。
3.情感态度价值观目标：学生通过本课程的学习，能够培养对图像处理技术的兴趣和热情，认识到图像处理在现实生活中的应用和价值，提高解决实际问题的能力。
二、教学内容根据课程目标，本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.图像处理的基本概念和原理：包括图像的表示、图像的采样和量化、图像的格式等。
2.图像增强：包括灰度增强、色彩增强、图像锐化、图像平滑等。
3.图像滤波：包括线性滤波、非线性滤波、频率域滤波等。
4.边缘检测：包括梯度算法、Canny算法、Sobel算法等。
5.形态学处理：包括形态学的基本运算、形态学的滤波、形态学的重建等。
6.图像处理软件的使用：学习并掌握MATLAB、OpenCV等图像处理软件的基本使用方法。
三、教学方法为了达到课程目标，本课程将采用以下几种教学方法：1.讲授法：通过教师的讲解，使学生掌握图像处理的基本概念和原理。
2.案例分析法：通过分析具体的图像处理案例，使学生了解图像处理技术的应用和效果。
3.实验法：通过上机实验，使学生熟练掌握图像处理软件的使用，并能够独立完成图像处理项目。
4.讨论法：通过分组讨论，引导学生思考和探索图像处理技术的新发展和新应用。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，本课程将采用以下教学资源：1.教材：《数字图像处理》，作者：冈萨雷斯。
2.参考书：《数字图像处理与应用》，作者：潘晓阳。
3.多媒体资料：包括教学PPT、图像处理软件的教程等。
4.实验设备：计算机、MATLAB软件、OpenCV库等。
图像处理基础课程设计
图像处理基础课程设计一、教学目标本课程的教学目标是让学生掌握图像处理的基本概念、原理和方法，培养学生运用图像处理技术解决实际问题的能力。
具体目标如下：1.知识目标：（1）了解图像处理的基本概念、发展历程和应用领域；（2）掌握图像处理的基本原理，如图像采样、量化、图像增强、滤波等；（3）熟悉图像处理的主要算法，如图像分割、特征提取、图像重建等。
2.技能目标：（1）能够运用图像处理软件进行基本的图像处理操作；（2）能够根据实际问题选择合适的图像处理算法和参数；（3）能够编写简单的图像处理程序，实现图像处理的基本功能。
3.情感态度价值观目标：（1）培养学生对图像处理技术的兴趣和好奇心；（2）培养学生勇于探索、创新的精神，提高学生解决实际问题的能力；（3）培养学生团队协作、沟通交流的能力，提高学生的综合素质。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.图像处理的基本概念和原理：图像处理的基本概念、发展历程、应用领域、图像采样、量化、图像增强、滤波等；2.图像处理的主要算法：图像分割、特征提取、图像重建等；3.图像处理软件的使用：熟悉常用图像处理软件的基本操作和功能；4.图像处理程序设计：学习图像处理的基本编程方法，编写简单的图像处理程序。
三、教学方法为了实现本课程的教学目标，我们将采用以下教学方法：1.讲授法：通过讲解图像处理的基本概念、原理和算法，使学生掌握相关知识；2.讨论法：引导学生分组讨论实际问题，培养学生解决问题的能力；3.案例分析法：分析典型的图像处理案例，使学生更好地理解图像处理技术的应用；4.实验法：让学生动手实践，熟悉图像处理软件和编程方法，提高学生的实际操作能力。
四、教学资源为了支持本课程的教学内容和教学方法，我们将准备以下教学资源：1.教材：选用权威、实用的图像处理教材，为学生提供系统、全面的知识体系；2.参考书：提供相关的参考书籍，丰富学生的知识储备；3.多媒体资料：制作课件、演示视频等，增强课堂教学的趣味性和生动性；4.实验设备：准备计算机、图像处理软件、编程环境等，为学生提供实践操作的机会。
电子科技大学-数字图像处理-课程设计报告
电子科技大学数字图像处理课程设计课题名称数字图像处理院（系）通信与信息工程学院专业通信工程姓名学号起讫日期指导教师2015年12月15日目录摘要： (03)课题一：图像的灰度级分辨率调整 (04)课题二：噪声的叠加与频域低通滤波器应用 (06)课题三：顶帽变换在图像阴影校正方面的应用 (13)课题四：利用Hough变换检测图像中的直线 (15)课题五：图像的阈值分割操作及区域属性 (20)课题六：基于MATLAB®的GUI程序设计 (23)结束语： (36)参考文献： (37)基于MATLAB®的数字图像处理课题设计摘要本文首先对数字图像处理的相关定义、概念、算法与常用变换进行了介绍；并通过七个课题实例，借助MATLAB®的图像处理工具箱（Computer Vision System Toolbox）对这些案例逐一实现，包括图像的灰度值调整、图像噪声的叠加、频域低通滤波器、阈值分割、Hough变换等，常用的图像变化与处理；然后通过MATLAB®的GUI程序设计，对部分功能进行模块化整合，设计出了数字图像处理的简易软件；最后给出了软件的帮助文件以及该简易程序的系统结构和m代码。
关键词：灰度值调整噪声图像变换MATLAB® GUI设计课题一：图像的灰度级分辨率调整设计要求：128,64,32,16,8,4,2，并在同一个figure窗口将图像的灰度级分辨率调整至{}上将它们显示出来。
设计思路：灰度级分辨率又称色阶，是指图像中可分辨的灰度级的数目，它与存储灰度级别所使用的数据类型有关。
由于灰度级度量的是投射到传感器上的光辐射值的强度，所以灰度级分辨率又称为辐射计量分辨率。
随着图像灰度级分辨率的的逐渐降低，图像中所包含的颜色数目将变得越来越少，从而在颜色维度造成图像信息量的退化。
MATLAB®提供了histeq函数用于图像灰度值的改变，调用格式如下：J = histeq(I,n)其中J为变换后的图像，I为输入图像，n为变换的灰度值。
大学图像处理课程设计
大学图像处理课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解图像处理的基本概念，掌握图像处理的基本理论；2. 学会使用图像处理软件进行图像的编辑、修复和特效处理；3. 掌握图像处理技术在各个领域的应用，如摄影、影视、医疗等。
技能目标：1. 能够运用图像处理软件进行图像的基本操作，如裁剪、旋转、调整亮度对比度等；2. 熟练掌握图像修复、去噪、色彩调整等高级技巧；3. 能够独立完成图像特效的制作，如滤镜、合成、动画等。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对图像处理技术的兴趣，激发其创新意识和实践欲望；2. 培养学生团队协作能力，使其在合作中共同进步，提高沟通表达能力；3. 增强学生对图像处理技术在现实生活中的应用意识，使其认识到科技对社会发展的推动作用。
课程性质：本课程为大学图像处理课程，旨在使学生掌握图像处理的基本知识和技能，培养实际操作能力，提高学生在图像处理领域的综合素质。
学生特点：学生具备一定的计算机操作基础，对图像处理有一定了解，但缺乏系统学习和实践操作经验。
教学要求：结合课程性质和学生特点，注重理论与实践相结合，充分调动学生的主观能动性，提高学生的实践操作能力和创新能力。
通过课程学习，使学生能够达到上述课程目标，为后续相关课程和实际工作打下坚实基础。
二、教学内容1. 图像处理基础理论：包括图像处理的基本概念、图像类型、颜色模型等，参考教材第一章内容。
2. 图像处理软件操作：学习常用图像处理软件的基本操作，如裁剪、旋转、调整亮度对比度等，参考教材第二章内容。
3. 图像修复与增强：掌握图像去噪、锐化、色彩平衡等修复与增强技术，参考教材第三章内容。
4. 图像特效处理：学习图像特效制作，如滤镜、合成、动画等，参考教材第四章内容。
5. 图像处理应用案例：分析图像处理在摄影、影视、医疗等领域的应用实例，参考教材第五章内容。
教学大纲安排：第一周：图像处理基础理论第二周：图像处理软件操作第三周：图像修复与增强第四周：图像特效处理第五周：图像处理应用案例教学内容注重科学性和系统性，结合教材章节进行合理安排和进度控制，使学生在短时间内掌握图像处理的核心知识，提高实践操作能力。
数字图像处理的课程设计
数字图像处理的课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解数字图像处理的基本概念，掌握图像的数字化表示方法；2. 掌握图像处理的基本操作，如图像变换、滤波、增强和复原；3. 了解常见的图像分割和特征提取方法，并应用于实际问题；4. 掌握图像压缩的基本原理及常用算法。
技能目标：1. 能够运用图像处理软件进行基本的图像编辑和操作；2. 能够编写简单的数字图像处理程序，实现对图像的基本处理功能；3. 能够运用所学的图像处理方法解决实际问题，如图像去噪、图像增强等；4. 能够对图像进行有效的压缩，以适应不同的应用场景。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数字图像处理技术的兴趣和热情，激发其探索精神；2. 培养学生的团队合作意识，学会与他人共同解决问题；3. 增强学生的实际操作能力，使其认识到理论与实践相结合的重要性；4. 引导学生关注图像处理技术在日常生活和各领域的应用，提高其科技素养。
课程性质：本课程为高年级选修课程，旨在使学生掌握数字图像处理的基本原理和方法，培养其实际应用能力。
学生特点：学生具备一定的数学基础和编程能力，对图像处理有一定了解，但尚未深入学习。
教学要求：结合学生特点和课程性质，注重理论与实践相结合，以实际应用为导向，提高学生的动手能力和创新能力。
通过本课程的学习，使学生能够达到上述课程目标，为未来进一步学习和研究打下坚实基础。
二、教学内容1. 数字图像基础：包括图像的数字化表示、图像质量评价、颜色模型等基本概念；- 教材章节：第1章 数字图像处理基础2. 图像增强：介绍直方图均衡化、图像平滑、锐化等增强方法；- 教材章节：第3章 图像增强3. 图像复原：涉及图像退化模型、逆滤波、维纳滤波等复原方法；- 教材章节：第4章 图像复原4. 图像分割与特征提取：包括阈值分割、边缘检测、区域生长等分割方法，以及特征点的提取和描述；- 教材章节：第5章 图像分割与特征提取5. 图像压缩：介绍图像压缩的基本原理，如JPEG、JPEG2000等压缩算法；- 教材章节：第6章 图像压缩6. 数字图像处理应用：分析图像处理在医学、遥感、计算机视觉等领域的应用案例；- 教材章节：第7章 数字图像处理应用教学进度安排：1. 数字图像基础（2学时）2. 图像增强（4学时）3. 图像复原（4学时）4. 图像分割与特征提取（6学时）5. 图像压缩（4学时）6. 数字图像处理应用（2学时）三、教学方法为提高教学效果，本课程将采用以下多样化的教学方法：1. 讲授法：教师通过系统的讲解，使学生掌握数字图像处理的基本概念、原理和方法。
数字图像处理课程设计报告matlab
数字图像处理课程设计报告姓名：学号：班级： .net设计题目：图像处理教师：赵哲老师提交日期： 12月29日一、设计内容：主题：《图像处理》详细说明：对图像进行处理（简单滤镜，模糊，锐化，高斯模糊等），对图像进行处理（上下对称，左右对称，单双色显示，亮暗程度调整等），对图像进行特效处理（反色，实色混合，色彩平衡，浮雕效果，素描效果，雾化效果等），二、涉及知识内容：1、二值化2、各种滤波3、算法等三、设计流程图四、实例分析及截图效果：运行效果截图：第一步：读取原图,并显示close all;clear;clc;% 清楚工作窗口clc 清空变量clear 关闭打开的窗口close allI=imread('1.jpg');% 插入图片1.jpg 赋给Iimshow(I);% 输出图II1=rgb2gray(I);%图片变灰度图figure%新建窗口subplot(321);% 3行2列第一幅图imhist(I1);%输出图片title('原图直方图');%图片名称一，图像处理模糊H=fspecial('motion',40);%% 滤波算子模糊程度40 motion运动q=imfilter(I,H,'replicate');%imfilter实现线性空间滤波函数，I图经过H滤波处理，replicate反复复制q1=rgb2gray(q);imhist(q1);title('模糊图直方图');二，图像处理锐化H=fspecial('unsharp');%锐化滤波算子，unsharp不清晰的qq=imfilter(I,H,'replicate');qq1=rgb2gray(qq);imhist(qq1);title('锐化图直方图');三，图像处理浮雕(来源网络)%浮雕图l=imread('1.jpg');f0=rgb2gray(l);%变灰度图f1=imnoise(f0,'speckle',0.01);%高斯噪声加入密度为0.01的高斯乘性噪声 imnoise噪声污染图像函数 speckle斑点f1=im2double(f1);%把图像数据类型转换为双精度浮点类型h3=1/9.*[1 1 1;1 1 1;1 1 1];%采用h3对图像f2进行卷积滤波f4=conv2(f1,h3,'same');%进行sobel滤波h2=fspecial('sobel');g3=filter2(h2,f1,'same');%卷积和多项式相乘 same相同的k=mat2gray(g3);% 实现图像矩阵的归一化操作四，图像处理素描(来源网络)f=imread('1.jpg');[VG,A,PPG] = colorgrad(f);ppg = im2uint8(PPG);ppgf = 255 - ppg;[M,N] = size(ppgf);T=200;ppgf1 = zeros(M,N);for ii = 1:Mfor jj = 1:Nif ppgf(ii,jj)<Tppgf1(ii,jj)=0;elseppgf1(ii,jj)=235/(255-T)*(ppgf(ii,jj)-T);endendendppgf1 = uint8(ppgf1);H=fspecial('unsharp');Motionblur=imfilter(ppgf1,H,'replicate');figure;imshow(ppgf1);调用function [VG, A, PPG] = colorgrad(f, T)if (ndims(f)~=3) || (size(f,3)~=3)error('Input image must be RGB');endsh = fspecial('sobel');sv = sh';Rx = imfilter(double(f(:,:,1)), sh, 'replicate');Ry = imfilter(double(f(:,:,1)), sv, 'replicate');Gx = imfilter(double(f(:,:,2)), sh, 'replicate');Gy = imfilter(double(f(:,:,2)), sv, 'replicate');Bx = imfilter(double(f(:,:,3)), sh, 'replicate');By = imfilter(double(f(:,:,3)), sv, 'replicate');gxx = Rx.^2 + Gx.^2 + Bx.^2;gyy = Ry.^2 + Gy.^2 + By.^2;gxy = Rx.*Ry + Gx.*Gy + Bx.*By;A = 0.5*(atan(2*gxy./(gxx-gyy+eps)));G1 = 0.5*((gxx+gyy) + (gxx-gyy).*cos(2*A) + 2*gxy.*sin(2*A));A = A + pi/2;G2 = 0.5*((gxx+gyy) + (gxx-gyy).*cos(2*A) + 2*gxy.*sin(2*A)); G1 = G1.^0.5;G2 = G2.^0.5;VG = mat2gray(max(G1, G2));RG = sqrt(Rx.^2 + Ry.^2);GG = sqrt(Gx.^2 + Gy.^2);BG = sqrt(Bx.^2 + By.^2);PPG = mat2gray(RG + GG + BG);if nargin ==2VG = (VG>T).*VG;PPG = (PPG>T).*PPG;endf1=rgb2gray(f);imhist(f1);title('素描图直方图');五，图像处理实色混合(来源网络)%实色混合I(I<=127)=0; %对像素进行处理，若值小于等于127，置0 I(I>127)=255; %对像素进行处理，若值大于127，置255 imshow(I);title('像素图');I1=rgb2gray(f);imhist(I1);title('像素图直方图');六，图像处理反色图f=imread('1.jpg');q=255-q;imshow(q);title('反色图');imhist(q1);title('反色图直方图');七，图像处理上下对称A=imread('1.jpg');B=A;[a,b,c]=size(A);a1=floor(a/2); b1=floor(b/2); c1=floor(c/2);B(1:a1,1:b,1:c)=A(a:-1:a-a1+1,1:b,1:c);figureimshow(B)title('上下对称');A=rgb2gray(A);figureimhist(A)title('上下对称直方图');八，图像处理类左右对称C=imread('1.jpg');A=C;C(1:a,1:b1,1:c)=A(1:a,b:-1:b+1-b1,1:c);figureimshow(C)title('左右对称');A=rgb2gray(A);figureimhist(A)；title('左右对称直方图');九，图像处理单双色显示a=imread('1.jpg');a1=a(:,:,1);a2=a(:,:,2); a3=a(:,:,3);aa=rgb2gray(a);a4=cat(3,a1,aa,aa); a5=cat(3,a1,a2,aa);figuresubplot(121);imshow(a4);title('单色显示');subplot(122);imshow(a5);title('双色显示');a4=rgb2gray(a4);a5=rgb2gray(a5);figuresubplot(121);imhist(a4);title('单色显示直方图');subplot(122);imhist(a5);title('双色显示直方图');十，图像处理亮暗度调整a=imread('1.jpg');a1=0.8*a;figuresubplot(121);imshow(a1);title('暗图');subplot(122);imshow(a2);title('亮图')q3=rgb2gray(a1);q4=rgb2gray(a2);figuresubplot(121);mhist(q3);title('暗图直方图') subplot(122);imhist(q4);title('亮图直方图')十一，图像处理雾化处理q=imread('1.jpg');m=size(q,1);n=size(q,2);r=q(:,:,1);g=q(:,:,2);b=q(:,:,3);for i=2:m-10for j=2:n-10k=rand(1)*10;%产生一个随机数作为半径di=i+round(mod(k,33));%得到随机横坐标dj=j+round(mod(k,33));%得到随机纵坐标r(i,j)=r(di,dj);%将原像素点用随机像素点代替 g(i,j)=g(di,dj);b(i,j)=b(di,dj);endenda(:,:,1)=r;a(:,:,2)=g;a(:,:,3)=b;imshow(a)title('雾化处理图');q=rgb2gray(a);figureimhist(q);title('雾化处理图直方图');十二，图像处理高斯滤波I = imread('1.jpg');G =fspecial('gaussian', [5 5], 2);% fspecial生成一个高斯滤波器Ig =imfilter(I,G,'same');%imfilter使用该滤波器处理图片imshow(Ig);title('高斯滤波');I1=rgb2gray(Ig);imhist(I1);title('高斯滤波直方图');十三，图像处理色彩平衡（来自网络）im=imread('1.jpg');im2=im;%存储元图像im1=rgb2ycbcr(im);%将im RGB图像转换为YCbCr空间。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
图像处理课程设计报告导语：设计是把一种设想通过合理的规划周密的计划通过各种感觉形式传达出来的过程。
以下是XX整理图像处理课程设计报告的资料，欢迎阅读参考。
图像处理课程设计报告1 摘要：图像处理技术从其功能上可以分为两大类：模拟图像处理技术、和数字图像处理技术。
数字图像处理技术指的是将图像信号直接转换成为数字信号，并利用计算机进行处理的过程，其主要的特点在于处理的精度高、处理的内容丰富、可以进行复杂、难度较高的处理内容。
当其不在于处理的速度比较缓慢。
当前图像处理技术主要的是体现在数字处理技术上，本文说阐述的图像处理技术也是以数字图像处理技术为主要介绍对象。
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。
近年来, 图像处理技术得到了快速发展, 呈现出较为明显的发展趋势, 了解和掌握这些发展趋势对于做好目前的图像处理工作具有前瞻性的指导意义。
本文总结了现代图像处理技术的三点发展趋势。
对图像进行处理(或加工、分析)的主要目的有三个方面: (1)提高图像的视感质量,如进行图像的亮度、彩色变换,增强、抑制某些成分,对图像进行几何变换等,以改善图像的质量。
(2)提取图像中所包含的某些特征或特殊信息,这些被提取的特征或信息往往为计算机分析图像提供便利。
提取特征或信息的过程是计算机或计算机视觉的预处理。
提取的特征可以包括很多方面,如频域特征、灰度或颜色特征、边界特征、区域特征、纹理特征、形状特征、拓扑特征和关系结构等。
(3)图像数据的变换、编码和压缩,以便于图像的存储和传输。
不管是何种目的的图像处理,都需要由计算机和图像专用设备组成的图像处理系统对图像数据进行输入、加工和输出。
数字图像处理主要研究的内容有以下几个方面：图像变换由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。
因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅里叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理。
目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。
图像编码压缩图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量，以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。
压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。
编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。
图像增强和复原图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。
图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。
如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。
图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立"降质模型"，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。
图像分割图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。
图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。
虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。
因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。
图像描述图像描述是图像识别和理解的必要前提。
作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。
对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。
随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。
图像分类图像分类属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。
图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法模式分类，近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。
发展趋势：一、图像处理的网络化图像处理系统的发展大致可分为3 个阶段。
早期的图像处理系统比较昂贵, 多以小型机为主机,且多人轮流使用一台设备, 这时的图像处理系统可称为图像大系统。
这个阶段为第 1 阶段, 这一阶段的图像处理系统具有以图像帧存储为中心的系统结构。
随着微机性能的提高和价格的大幅下降, 在图像处理实验室里, 一人一机不再是奢侈的配置, 图像处理系统得到了极大的普及, 这时的图像处理系统可称为图像小系统。
这个阶段为第 2 阶段, 这一阶段的图像处理系统具有以计算机内存为中心的系统结构。
随着网络数据库的发展, 系统走出了一人一机的圈子, 服务器/客户机、Internet、浏览器、网络数据库图像处理系统似乎变大了, 资源也增多了。
计算机编程语言、操作系统出现了多样化,多CPU 的服务器开始走进普通实验室, 分布式计算系统被用来构造指纹识别系统和人面像识别系统,图像处理系统越来越大型化, 这时的图像处理系统可称为超级图像系统。
这个阶段为第 3 阶段, 这一阶段的图像处理系统具有以网络为中心的系统结构。
图像处理技术和计算机技术密不可分, 随着计算机技术的超高速发展, 图像处理系统的更新换代速度也明显加快。
例如一些在DOS 操作系统下运行的应用软件, 随着Windows 的出现而面临着升级的压力; 原来建筑在ISA 总线上的图像卡, 随着PCI总线的出现而趋于淘汰, PCI 图像卡则应运而生。
落后与先进、淘汰与新生, 同一应用领域出现多个版本的竞争, 新的知识不断涌现, 这无疑使图像界既充满活力, 同时又面临着诸多挑战。
在众多新技术中, 图像处理网络化的影响无疑是巨大的。
知识的挖掘、图像的浏览、基于内容的查询、以网络为中心的系统结构等挑战性的新课题不断涌现, 网络化使图像处理技术提高到了一个新高度。
二、图像处理的复杂化图像处理的疑难问题很多且极其复杂, 如文字识别技术。
目前, 印刷体汉字的识别率高达99%以上, 基本达到了实用程度, 但手写体汉字的识别却处在限定型手写体汉字识别的水平上, 其识别率还有待提高, 而自然手写体汉字的识别仍处在艰难的研究中。
图像压缩是近十年来研究的热点, JPEG,MPEGI, MPEGⅡ已经获得了应用, 业界又提出了对MPEG4, MPEG7, JPEGXX 的研究。
可以这样认为, 超低码率的图像编解码技术是目前需要攻克的难题, 而模糊图像的复原是需要长期研究的课题。
由于散焦和运动模糊图像对图像的损伤较大, 给图像复原造成了很大困难, 特别是集散焦、运动、高噪声、低清晰度于一身的复合型模糊图像, 其复原的难度使研究人员望而却步。
面对银行、宾馆、汽车收费站监控系统使用的录像机录制的模糊图像,有关部门急需一种针对性强的模糊图像复原系统,但目前的技术水平难以胜任; 在指纹识别中, 大数据量指纹库中的识别速度以及模糊指纹的复原、变形指纹的校正都是亟待解决的问题; 在人面像识别中, 人的年龄、表情、姿态都对人面像识别有重大影响, 海量人面像识别不仅存在识别率的问题, 而且存在查询识别速度的问题。
图像界对现存的这些复杂问题已进行了多年探索并积累了一定经验, 相信随着图像处理技术的快速发展, 这些复杂问题将会出现新突破。
著名的摩尔定律(Moore law) 指出: 微处理器的集成度每18 个月将翻一番, 即CPU 以18 个月为一个更新换代周期; 新摩尔定律提出全球因特网流量每6 个月翻一番。
当然, 摩尔定律的成立是界定于某一个时期的。
作为计算机重要应用的图像处理技术, 在处理速度上将呈现出什么样的发展规律,目前还未见相关的研究报道。
不言而喻, 图像处理的速度受多方面条件的制约, 其水平也是针对特定环境、特定时期而言的。
按照习惯划分, 图像处理可分为软件处理和硬件处理。
硬件处理系统中含有软件处理或软件介入。
图像处理课程设计报告2 概述数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技术。
通过总结目前数字图像处理技术的应用及发展，我们不难发现数字图像技术的应用领域十分广泛。
例如通信方面、医学方面、生物特征识别方面、军事方面等。
数字图像处理技术，在今后的现代化社会的总体建设和日常生活当中必将发挥更大的作用。
数字图像处理不仅仅限于IT领域，在日常生活中我们都有应用到数字图像处理技术。
例如在我们实验室研究方向核磁共振成像上的应用。
核磁共振成像据所释放的能量在物质内部不同结构环境中不同的衰减，通过外加梯度磁场检测所发射出的电磁波，即可得知构成这一物体原子核的位置和种类，据此可以绘制成物体内部的结构图像。
在计算机系统上由射频接收器送来的信号经A/D转换器，把模拟信号转换成数字信号，根据与观察层面各体素的对应关系，经计算机处理，得出层面图像数据，再经D/A转换器，加到图像显示器上，按NMR的大小，用不同的灰度等级显示出欲观察层面的图像。
这里用到数字图像处理就是将医学图像转换到空间域用变换域法处理得到清晰的MRI图像，大大提高医生的诊断效率。
利用数字图像处理理论对被噪声污染的图像进行降噪处理也是MRI图像处理一个重要任务。
例如在人脸识别的应用上。
人脸识别，特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术，它是基于人的脸部特征，对输入的人脸图象或者视频流首先判断其是否存在人脸 , 如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。
并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。
在这个过程中，就会利用到数字图像处理技术对输入图像或者视频流进行预处理，并且从中提取人像特征点，进行识别匹配。
此外，由于图像质量的好坏会直接影响到识别的效果，所以利用图像处理技术进行图像增强、噪声去除也显得很有必要。
例如在车牌识别中的应用。
车辆牌照自动识别系统是智能交通系统的基础环节和重要组成部分,广泛应用于大型停车场、收费站、交通违章管理等领域。
数字图像处理技术能将输入的车辆图像通过处理和识别,转换为车牌号的字符串形式,为后续的计算机处理奠定基础,在车辆识别中发挥了关键的作用。
随着计算机技术、数字信号处理技术的发展,数字图像处理技术将能更好地应用于车牌识别中,为国民经济的发展做出更大贡献。
例如在多目标跟踪领域的应用。
多目标跟踪在很多领域如军事领域、民用领域都具有广泛的应用价值，。
要进行目标跟踪，首先必须要进行目标检测，常用的方法有高斯背景建模、帧差法，光流法，但是不论运用哪种方法，都必须利用到滤波及形态学处理技术，以减少干扰和目标内部空洞。
而在利用数据关联进行多目标跟踪的时候，由于获得的目标观测值都是带有噪声干扰的，所以在获得数据关联结果之后还需要利用统计滤波处理技术，以得到较为准确的状态估计。