数字图像处理课程设计
数字图像处理matlab课程设计
数字图像处理matlab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，掌握图像的表示和存储方式；2. 学会使用MATLAB软件进行数字图像处理，掌握相关函数和工具箱的使用方法；3. 掌握图像增强、滤波、边缘检测等基本图像处理技术；4. 了解图像分割、特征提取等高级图像处理技术。
技能目标：1. 能够运用MATLAB进行图像读取、显示和保存操作；2. 能够独立完成图像的增强、滤波等基本处理操作；3. 能够运用边缘检测算法对图像进行处理，提取关键特征；4. 能够根据实际需求选择合适的图像处理技术，解决实际问题。
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，激发其学习热情；2. 培养学生的团队合作意识，使其学会在团队中分享和交流；3. 培养学生严谨的科学态度，使其注重实验数据的真实性；4. 培养学生的创新思维，鼓励其探索新方法，提高解决问题的能力。
本课程旨在通过数字图像处理MATLAB课程设计，使学生在掌握基本理论知识的基础上，运用MATLAB软件进行图像处理实践。
课程注重理论与实践相结合，培养学生具备实际操作能力，并能运用所学知识解决实际问题。
针对学生的年级特点，课程目标既注重知识技能的传授，又关注情感态度价值观的培养，为学生今后的学习和工作奠定基础。
二、教学内容1. 数字图像处理基础- 图像表示与存储（RGB、灰度、二值图像）- 图像类型转换- MATLAB图像处理工具箱介绍2. 图像增强- 直方图均衡化- 伽玛校正- 图像锐化3. 图像滤波- 均值滤波- 中值滤波- 高斯滤波- 双边滤波4. 边缘检测- 索贝尔算子- 拉普拉斯算子- Canny边缘检测5. 图像分割- 阈值分割- 区域生长- 分水岭算法6. 特征提取与描述- 霍夫变换- SIFT算法- ORB算法教学内容根据课程目标进行选择和组织，注重科学性和系统性。
教学大纲明确分为六个部分，分别对应数字图像处理的基础知识、图像增强、滤波、边缘检测、图像分割和特征提取与描述。
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》实验教案
《数字图像处理》实验教案一、实验目的1. 使学生了解和掌握数字图像处理的基本概念和基本算法。
2. 培养学生运用数字图像处理技术解决实际问题的能力。
3. 提高学生使用相关软件工具进行数字图像处理操作的技能。
二、实验内容1. 图像读取与显示：学习如何使用相关软件工具读取和显示数字图像。
2. 图像基本操作：学习图像的旋转、缩放、翻转等基本操作。
3. 图像滤波：学习使用不同类型的滤波器进行图像去噪和增强。
4. 图像分割：学习利用阈值分割、区域增长等方法对图像进行分割。
5. 图像特征提取：学习提取图像的边缘、角点等特征信息。
三、实验环境1. 操作系统：Windows或Linux。
2. 编程语言：Python或MATLAB。
3. 图像处理软件：OpenCV、ImageJ或MATLAB。
四、实验步骤1. 打开相关软件工具，导入图像。
2. 学习并实践图像的基本操作，如旋转、缩放、翻转等。
3. 学习并实践图像滤波算法，如均值滤波、中值滤波等。
4. 学习并实践图像分割算法，如全局阈值分割、局部阈值分割等。
5. 学习并实践图像特征提取算法，如Canny边缘检测算法等。
五、实验要求1. 每位学生需独立完成实验，并在实验报告中详细描述实验过程和结果。
2. 实验报告需包括实验目的、实验内容、实验步骤、实验结果和实验总结。
3. 实验结果要求清晰显示每个步骤的操作和效果。
4. 实验总结部分需对本次实验的学习内容进行归纳和总结，并提出改进意见。
六、实验注意事项1. 实验前请确保掌握相关软件工具的基本使用方法。
3. 在进行图像操作时，请尽量使用向量或数组进行处理，避免使用低效的循环结构。
4. 实验过程中如需保存中间结果，请使用合适的文件格式，如PNG、JPG等。
5. 请合理安排实验时间，确保实验报告的质量和按时提交。
七、实验评价1. 实验报告的评价：评价学生的实验报告内容是否完整、实验结果是否清晰、实验总结是否到位。
2. 实验操作的评价：评价学生在实验过程中对图像处理算法的理解和运用能力。
数字图像处理matlab课程设计
数字图像处理matlab课程设计一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握数字图像处理的基本理论和方法，学会使用MATLAB软件进行图像处理和分析。
通过本课程的学习，学生应达到以下具体目标：1.理解数字图像处理的基本概念、原理和算法。
2.熟悉MATLAB图像处理工具箱的使用。
3.能够运用数字图像处理的基本算法解决实际问题。
4.能够使用MATLAB进行图像处理和分析，撰写相关的程序代码。
情感态度价值观目标：1.培养学生的创新意识和团队协作精神。
2.培养学生对数字图像处理技术的兴趣，提高其综合素质。
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.数字图像处理基本概念：图像处理的基本概念、图像数字化、图像表示和图像变换。
2.图像增强和复原：图像增强、图像去噪、图像复原。
3.图像分割和描述：图像分割、图像特征提取和描述。
4.图像形态学：形态学基本运算、形态学滤波、形态学重建。
5.MATLAB图像处理工具箱的使用：MATLAB图像处理工具箱的基本功能、常用图像处理函数。
6.图像处理实例分析：结合实际案例，分析数字图像处理技术的应用。
三、教学方法为了实现课程目标，本课程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，使学生掌握图像处理的基本知识。
2.案例分析法：通过分析实际案例，使学生了解数字图像处理技术在实际中的应用。
3.实验法：通过上机实验，使学生熟练掌握MATLAB图像处理工具箱的使用，提高学生的实际操作能力。
4.讨论法：学生进行课堂讨论，激发学生的思维，培养学生的创新意识和团队协作精神。
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（MATLAB版）》。
2.参考书：相关领域的经典教材和论文。
3.多媒体资料：教学PPT、视频教程等。
4.实验设备：计算机、MATLAB软件、图像处理相关硬件设备。
五、教学评估本课程的评估方式包括平时表现、作业、考试等多个方面，以全面、客观、公正地评价学生的学习成果。
《数字图像处理》实验教案
《数字图像处理》实验教案一、实验目的与要求1. 实验目的(1) 理解数字图像处理的基本概念和原理；(2) 掌握常用的数字图像处理方法和技术；(3) 能够运用数字图像处理软件进行图像处理和分析。
2. 实验要求(1) 熟悉计算机操作和图像处理软件的使用；(2) 能够阅读和理解图像处理相关的文献资料；二、实验内容与步骤1. 实验内容(1) 图像读取与显示；(2) 图像的基本处理方法：灰度化、二值化、滤波；(3) 图像的增强与复原；(4) 图像的分割与描述；(5) 图像的压缩与编码。
2. 实验步骤(1) 打开图像处理软件，导入实验所需的图像；(2) 进行图像的基本处理，观察处理前后的效果；(3) 应用图像的增强与复原方法，改善图像的质量；(4) 使用图像的分割与描述技术，提取图像中的目标区域；(5) 对图像进行压缩与编码，观察压缩后的效果。
三、实验注意事项1. 实验前请确保已经安装了图像处理软件，并熟悉其基本操作；3. 在进行图像分割与描述时，请合理选择阈值和算法，确保目标区域的准确提取；四、实验报告要求1. 实验报告应包括实验目的、实验内容、实验步骤、实验结果和实验总结；2. 实验报告中应详细描述实验过程中遇到的问题及解决方法；3. 实验报告应有清晰的图像处理结果展示，并附上相关图像的处理参数和效果对比；五、实验评分标准1. 实验目的与要求（20分）：是否达到实验目的，是否符合实验要求；2. 实验内容与步骤（30分）：是否完成实验内容，是否遵循实验步骤；3. 实验注意事项（20分）：是否注意实验注意事项，处理过程中是否出现错误；4. 实验报告要求（30分）：报告结构是否完整，描述是否清晰，图像处理结果是否合理，总结是否到位。
评分总分：100分。
六、实验一：图像读取与显示1. 实验目的(1) 学习如何使用图像处理软件读取和显示图像。
2. 实验步骤(1) 打开图像处理软件。
(2) 导入实验所需的图像文件。
数字图像处理课件-数字图像处理课程设计
数字图像处理课程设计题目〔2022/2022 第二学期〕1、图像增强经典方法实现目的：1〕了解图像增强的概念及经典的算法；2〕掌握比照度增强和灰度变换法的原理及实现；要求：1〕利用比照度增强中的直方图调整法、灰度变换法中的线性灰度变换和非线性灰度变换的方法，实现对图像的增强处理。
2〕在实现算法的同时，思考如何通过调整算法中的参数，实现不同的增强效果。
2、图像平滑技术应用利用噪声的性质消除图像中噪声的方法称为图像平滑。
目的：1〕了解图像平滑的概念及常用的算法；2〕掌握均值滤波、高斯滤波和中值滤波的原理及实现；要求：1〕利用均值滤波器，采用3×3，5×5像素范围的平均值，实现对受高斯噪声干扰的图像进行平滑处理；2〕高斯滤波也是一种均值滤波的方法，滤波时根据高斯函数的形状来选择权值。
采用3×3，5×5的高斯模板，实现对含高斯噪声的图像进行平滑处理；3〕中值滤波器是指输出值取滤波器窗口内像素灰度值排列顺序的中间值得滤波器，采用3×3中值滤波和5×5中值滤波对受椒盐噪声干扰的图像进行平滑处理；3、图像锐化技术应用图像中的边缘轮廓是灰度发生跳变的区域，因此，通过增强高频分量可以加强图像的边缘轮廓，使图像看起来比拟清晰，这种方法就是图像的锐化。
目的：1〕了解图像锐化的概念及常用的算法；2〕掌握最常用的图像锐化中的梯度算法原理及实现锐化图像的不同表示方式；要求：1〕利用梯度算法实现对原始图像的锐化处理；锐化图像采用梯度值显示，即微分图像直接输出；2〕利用梯度算法实现对原始图像的锐化处理；锐化图像采用背景取单一灰度值，轮廓取梯度值；3〕利用梯度算法实现对原始图像的锐化处理；锐化图像采用轮廓、背景分别取单一灰度值，即二值图像输出。
4、图像分割技术应用—阈值化阈值化是特征空间聚类分割方法中最简单的分割算法，在分割一幅图像时，通过确定适宜的阈值，将像素分成“亮的〞和“暗的〞两类。
数字图像处理课程设计opencv
数字图像处理课程设计opencv一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握数字图像处理的基本理论、方法和OpenCV编程技能。
通过本课程的学习，学生应能理解数字图像处理的基本概念，掌握常用的图像处理算法，并能够运用OpenCV库进行实际的图像处理操作。
具体来说，知识目标包括：1.理解数字图像处理的基本概念和原理。
2.掌握数字图像处理的基本算法和常用技术。
3.熟悉OpenCV库的基本结构和功能。
技能目标包括：1.能够运用OpenCV库进行数字图像处理的基本操作。
2.能够编写简单的数字图像处理程序。
3.能够分析和解决数字图像处理实际问题。
情感态度价值观目标包括：1.培养对数字图像处理的兴趣和热情。
2.培养学生的创新意识和实践能力。
3.培养学生的团队合作精神和沟通交流能力。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括数字图像处理的基本理论、方法和OpenCV编程实践。
教学大纲如下：1.数字图像处理概述1.1 数字图像处理的基本概念1.2 数字图像处理的应用领域2.图像处理基本算法2.1 图像滤波2.2 图像增强2.3 图像边缘检测3.OpenCV库的使用3.1 OpenCV库的基本结构3.2 OpenCV库的基本功能4.图像处理实例分析4.1 图像去噪实例4.2 图像增强实例4.3 图像边缘检测实例三、教学方法本课程采用多种教学方法相结合的方式，包括讲授法、讨论法、案例分析法和实验法等。
1.讲授法：通过教师的讲解，使学生掌握数字图像处理的基本理论和方法。
2.讨论法：通过小组讨论，激发学生的思考，培养学生的创新意识和实践能力。
3.案例分析法：通过分析实际案例，使学生能够将理论知识应用于实际问题。
4.实验法：通过实验操作，使学生掌握OpenCV库的基本功能，并能够编写实际的图像处理程序。
四、教学资源本课程的教学资源包括教材、参考书、多媒体资料和实验设备等。
1.教材：选用《数字图像处理》（李航著）作为主要教材，辅助以相关参考书籍。
数字图像处理课程设计
数字图像处理课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能够理解数字图像处理的基本概念，掌握图像的数字化过程、图像格式和颜色空间等基础知识；2. 学生能够掌握图像处理的基本操作，如图像的读取、显示、保存和变换；3. 学生能够了解并运用图像滤波、边缘检测、图像分割等常用算法；4. 学生能够理解图像特征提取和描述的基本方法，并应用于图像识别和分类。
技能目标：1. 学生能够运用编程语言（如Python）和相关库（如OpenCV）进行数字图像处理实践操作；2. 学生能够运用图像处理技术解决实际问题，如图像增强、图像复原和图像分析；3. 学生能够通过实际案例，掌握图像处理算法的选择和优化方法；4. 学生能够运用所学知识，开展小组合作，共同完成图像处理项目。
情感态度价值观目标：1. 学生培养对数字图像处理技术的兴趣和热情，增强学习动力；2. 学生树立正确的图像处理观念，遵循学术道德，不侵犯他人隐私；3. 学生培养团队协作精神，学会与他人分享和交流，提高沟通能力；4. 学生能够认识到数字图像处理技术在日常生活和各行各业中的应用价值，激发创新意识。
课程性质：本课程为实践性较强的学科，注重理论知识与实际应用的结合。
学生特点：高中年级学生，具备一定的数学和编程基础，对图像处理技术有一定了解，好奇心强，喜欢动手实践。
教学要求：教师应注重启发式教学，引导学生主动探究，培养学生的实践能力和创新精神。
教学过程中，关注学生的个体差异，提供个性化指导，确保课程目标的达成。
同时，注重过程性评价，全面评估学生的学习成果。
二、教学内容1. 数字图像处理基础- 图像的数字化过程- 常见图像格式及颜色空间- 图像的读取、显示和保存2. 图像处理基本操作- 图像变换（几何变换、灰度变换）- 图像增强（直方图均衡化、空间滤波）- 图像复原（逆滤波、维纳滤波）3. 图像滤波与边缘检测- 常用滤波算法（均值滤波、中值滤波、高斯滤波）- 边缘检测算法（Sobel算子、Canny算子）4. 图像分割- 阈值分割（全局阈值、局部阈值）- 区域分割（区域生长、分裂合并）5. 图像特征提取与描述- 基本特征（颜色特征、纹理特征、形状特征）- 特征描述（HOG描述子、SIFT描述子）6. 图像识别与分类- 基本分类算法（K最近邻、支持向量机）- 深度学习方法（卷积神经网络）7. 实践项目- 图像增强与复原- 边缘检测与图像分割- 特征提取与图像分类教学内容安排与进度：1. 第1-2周：数字图像处理基础2. 第3-4周：图像处理基本操作3. 第5-6周：图像滤波与边缘检测4. 第7-8周：图像分割5. 第9-10周：图像特征提取与描述6. 第11-12周：图像识别与分类7. 第13-14周：实践项目教材关联：教学内容与教材章节紧密关联，涵盖《数字图像处理》教材中的基础知识和实践应用。
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二. 课程设计原理及设计方案...................................................................................3
2.1 设计原理的选择.............................................................................................................................. 3 背景消减法.........................................................................................................................................3 时域差分法.........................................................................................................................................3 光流法.................................................................................................................................................4 2.2 设计思路.......................................................................................................................................... 4 2.3 设计流程图...................................................................................................................................... 5
时域差分法
时域差分法是在同一背景下将连续或是一定间隔的帧进行比较，从中检测 目标的运动轨迹的方法。而比较两帧最简单、最直观的方法是将两图像做 “差” 。利用检测两图像中像素间灰度值的变化，经过阈值化处理确定目标在 图像中的位置。相减的图像中，灰度不发生变化的部分被减掉，动态目标的大 部分信息就保留下来。从而达到检测和提取轮廓的目的。 差分操作利用捕获的相邻帧 f (k , x, y ) 和 f (k 1, x, y ) 提取目标区 R (k , x, y )
一. 课程设计任务....................................................................................................... 2
1.1 设计目的.....................................................................................................................................2 1.2 设计要求.....................................................................................................................................2
数字信号处理
课程设计报告
课设题目： 学 专 班 姓 学 院： 业： 级： 名： 号：
运动目标的跟踪 信息科学与工程学院 电子与信息工程 0802503 白雪霁 080250319 于海雁 赵占峰 周志权
指导教师：
哈尔滨工业大学（威海）
2011 年 11 月 24 日
哈尔滨工业大学（威海）课程设计报告
四. 课程设计总结.....................................................................................................12 五. 设计体会.............................................................................................................13 六. 参考文献.............................................................................................................14
R (k , x, y ) ( x, y ) || f (k 1, x, y ) f (k , x, y ) | ( x, y )
其中， ( x, y ) 为二值化门限，k 为时间。令对应两帧图像间发生变化的地 方，即目标区域中像素值为“1”，对应在前后两帧图像间没有发生（由于运 动产生的）变化的地方像素值为“0”，得到二值图像。
运动目标跟踪的目的是通过对视频图像的分析，计算每帧图像中目标的位 置坐标，并根据不同的特征，将连续图像中同一运动目标联系起来，得到每个 目标完整的运动轨迹，也就是说建立运动目标的对应关系，找到下一幅图像中 目标的确切位置。一些基本的目标跟踪方法：中心跟踪、质心跟踪、形心跟踪 和角点跟踪等。 基于实验的要求及技术条件的限制，在本设计中将采用时域差分法对图像 进行处理，即对相邻两帧进行差分处理，从而检测目标的运动；运用中心跟踪 法，确定目标的最小外接矩形，并对其中心进行跟踪与记录跟踪轨迹。
哈尔滨工业大学（威海）课程设计报告
二. 课程设计原理及设计方案
2.1 设计原理的选择
传统的运动检测主要包括背景消减法、时域差分法和光流法。下面分别对 各个算法做简要介绍：
背景消减法
背景消减法是利用当前图像与背景图像的差分来检测运动区域的一种技 术。先为背景中的每个像素进行统计建模：再将当前的图像和背景模型进行比 较，据此对图像进行二值化处理，从而得到前一图像素集合（运动对象） 。 此方法的主要特点是要求当前被监视的目标的背景基本不变，通过与背景 的比较得到目标运动信息。 （即基本思想是将当前帧图像与背景图象相减，若 差分图像中像素值大于某一阈值，则判断此像素点属于运动目标区域，否则， 就判此像素点属于背景区域。）阈值操作后得到的结果直接给出了目标的位 置、大小、形状等信息。 背景消减法操作简单，检测位置准确且速度快。但通常的背景消减法对光 线、天气等光照条件的变化非常敏感，运动目标的阴影也常常被检测为运动目 标的一部分，这将影响检测结果的准确性。
哈尔滨工业大学（威海）课程设计报告
一. 课程设计任务
1.1 设计目的
数字图像处理，就是用数字计算机及其他有关数字技术，对图像进行处 理，以达到预期的目的。随着计算机的发展，图像处理技术在许多领域得到了 广泛应用，数字图像处理已成为电子信息、通信、计算机、自动化、信号处理 等专业的重要课程。 数字图像处理课程设计是在学习完数字图像处理的相关理论后，进行的综 合性训练课程，其目的是： 使学生进一步巩固数字图像处理的基本概念、理论、分析方法和实现方 法； 增强学生应用Matlab编写数字图像处理的应用程序及分析、解决实际问题 的能力； 尝试所学的内容解决实际工程问题，培养学生的工程实践能力
2.2 设计思路
控制计算机摄像头硬件，得到实时的视频图像，捕获图像，对相邻的帧运 用时域差分法对目标进行检测，对各帧进行灰度变换，然后相邻帧间做差分， 对得到的差值图像进行二值化，并设定二值化阈值。 进而利用中心跟踪法，定位目标。若经二值化的帧差图像的各点的像素值 为“1”较多且成区域，则由这些点组成的区域为连通区域，记录连通区域的 最上、最下、最左、最右边界值，从而绘制出目标的最小外接矩形，再确定矩 形的中心为目标的定位点，根据定位点绘制运动目标的跟踪轨迹，且记录跟踪 轨迹。
三. 课程设计的步骤和结果.......................................................................................6
3.1 硬件的启用...................................................................................................................................... 6 3.2 转化为灰度图像.............................................................................................................................. 7 3.3 运动目标的监测及轨迹描绘.......................................................................................................... 7 3.4 GUI 界面的制作.............................................................................................................................10
哈尔滨工业大学（威海）课程设计报告
2.3 设计流程图
开启实时视频
显示实时视频
捕获图像
灰度变换
帧间差分
二值化处理
构造外界矩形
显示目标跟踪取中心来自记录跟踪轨迹结束退出