数据科学技术与应用 7-图像处理技术
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。
计算机图形图像技术
最常用旳图形输入设备是键盘和鼠标。人们 一般经过某些图形软件由键盘和鼠标直接在屏幕 上定位和输入图形，如CAD系统就是用鼠标和键盘 命令制作多种工程图旳。另外还有跟踪球、空间 球、数据手套、光笔、触摸屏等输入设备。跟踪 球和空间球是根据球在不同方向受到旳推或拉旳 压力来实现定位和选择。数据手套则是经过传感 器和天线来发送手指旳位置和方向旳信息。这几 种输入设备在虚拟现实场景旳构造和漫游中尤其 有用。光笔是一种检测光旳装置，它直接在屏幕 上操作，拾取位置。
可用于美术创做旳软件诸多，如二维平面旳 绘图程序CorelDraw, photoshop, paintshop, 三 维动画建模和渲染软件3D MAX, Maya等
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❖ 7.3 图形与图像旳区别与联络 图形和图像有着较大不同。因而计算机图形学和
数字图像处理目前仍被作为两门不同课程。 计算机图形学是指将点、线、面、曲面等实体生
计算机图形学一种主要旳目旳就是利用计算 机产生令人赏心悦目旳真实感图形。为此，必须 建立图形所描述旳场景旳几何表达，再用某种光 照模型计算在假想旳光源、纹理、材质属性下旳 光照明效果，所以，计算机图形学与计算机辅助 设计有着亲密联络。
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❖ 7.1.2 计算机图形处理旳基本概念 计算机图形处理是指把由概念或数学描述
目前正在研究下一代顾客界面，开发面对主流 应用旳自然、高效多通道旳顾客界面。研究多通道 语义模型、多通道整合算法及其软件构造和界面范 式是目前顾客界面和接口方面研究旳主流方向，而 图形学在其中起主导作用。
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➢ 地形地貌和自然资源图 国土基础信息是国家经济系统旳一种构成部
分。利用这些存储旳信息可绘制平面图、生成三 维地形地貌图，为高层次旳国土整改进行预测和 提供决策，为综合治理和资源开发研究提供科学 根据，在军事方面也有主要价值。
计算机图形学与图形图像处理技术的应用
113计算机与多媒体技术Computer And Multimedia Technology电子技术与软件工程Electronic Technology & Software Engineering在上世纪五十年代，计算机图形处理技术就开始被人们所使用了，在这么多年对计算机进行深度探究的过程中，图形处理方面计算机技术也变得越来越成熟，在图形图像及美学方面的社会需求也推动了信息技术的发展。
随着技术进一步的优化，人们在搜集信息和处理信息方面也逐渐开始使用图形图像处理技术，在计算机技术进一步完善的过程中，人们在图形图像处理技术方面取得了重大的突破——相关技术更加符合当代社会发展和审美的需要，在众多领域之中加强对图形图像处理技术的使用和研发，推动了我国当前的生产与发展。
1 计算机图形学与图形图像处理技术相关概述1.1 计算机图形学CG 是计算机图形学的英文缩写，主要是指二维或者三维的图形利用数学算法转换成面或体并最终在显示器上以一种栅格形式的图像呈现。
在目前的很多领域都有使用到计算机图形学，而且已经达到了一个比较高的水平，比如三维方面对已有实物的数字建模、分析再进行二次创作，对设计模型模具进行快速成型实验等。
在二维方面的图形图像设定等标准都是建立在计算机图形学的基础之上的[1]。
虽然说目前的计算机图形学已经得到了业界大范围的认可，但是如果不能将技术进一步创新，那也无法满足这个高速发展社会的需求。
要想让经过处理的图形更具真实感，就需要可以创建图形描绘的几何表示，同时也需要能够在其中能够将虚拟的光源、纹路的质感等其它材质的属性都计算出来。
针对这样的问题，几何设计学也需要加入到计算机图形学的范围之中，在这样的基础上才能将最终的效果做到最好。
只有图形图像处理技术结合计算机图形学才能更好的推动技术并为创造更大社会价值提供更多的可能性。
麻省理工学院是第一个提出要研究计算机图形学的地方，也正是在这项研究提出之后，计算机体系可以逐步实现、还原、再创新右脑的表现能力，可视化也逐渐成为计算机的一个发展方向，计算机也出现了数字符号之外的显示形式[2]。
计算机视觉与图像处理
计算机视觉与图像处理计算机视觉与图像处理是现代科技领域中两个重要的研究方向。
它们在各个领域中起着关键性的作用，从医学诊断到智能交通，从安防系统到娱乐产业，计算机视觉和图像处理都为我们的生活带来了极大的便利和发展机遇。
在本文中，我们将详细介绍计算机视觉和图像处理的概念、应用领域和技术原理。
一、计算机视觉的概念和应用领域- 计算机视觉是研究如何使计算机“看得懂”图像或视频的一门学科，其目标是使计算机能够从图像或视频中感知、理解并做出相应的决策。
计算机视觉的最基本任务包括目标识别、图像分割、图像重建等。
- 计算机视觉在医学领域中被广泛应用，例如医学影像诊断、病人监测等。
通过计算机视觉技术，可以从医学图像中自动检测和分析病变，提供辅助诊断的参考。
- 在智能交通领域，计算机视觉可以用于车辆识别、交通流量检测和事故预警等。
利用计算机视觉技术，可以实现智能交通系统的自动化和智能化。
- 安防系统也是计算机视觉的重要应用领域。
通过图像处理和分析，可以实现对视频监控图像的实时检测和识别，提高安防系统的准确性和效率。
- 在娱乐产业中，计算机视觉技术被广泛应用于游戏设计、虚拟现实和增强现实等领域。
通过计算机视觉，可以实现真实感的游戏体验和沉浸式的虚拟现实。
二、图像处理的概念和技术原理- 图像处理是对图像进行数字化处理以改善图像质量、提取图像特征或实现特定目标的一系列技术和方法。
图像处理技术包括图像增强、图像滤波、图像融合等。
- 图像增强是指通过各种图像处理算法和技术，对图像进行亮度、对比度、锐化等方面的改善，以提高图像的可视性和质量。
- 图像滤波是指通过滤波器对图像进行滤波操作，以去除图像中的噪声、平滑图像或增强图像的某些特定细节。
- 图像融合是将多个图像融合为一个图像，以提取出多个图像中的有用信息并形成一个更具信息量的图像。
- 图像处理技术在图像识别、图像恢复、图像分割等领域中得到广泛应用。
例如，通过图像处理技术可以实现对图像中目标的自动检测和识别，实现图像的无损压缩和恢复，实现图像的分割和特征提取等。
图像处理技术考试试题B卷及答案
《图像处理技术》期末考试试卷B及答案一．单项选择题（每小题有且只有一个正确的答案，每小题2分，共30分）1.一个8位图像支持的颜色有（）A.16种B.256种C.65536种D.1677万种2.下列哪种格式不支持无损失压缩：（）A.PNGB.JPEGC.PHOTOSHOPD.GIF3.下面对于高斯模糊叙述正确的是：（）A.可以对一幅图像进行比较精细的模糊。
B.对图像进行很大范围的调整，产生区间很大的各种模糊效果。
C.使选区中的图像呈现出一种拍摄高速运动中的物体的模糊效果。
D.用于消除图像中颜色明显变化处的杂色，使图像变得柔和。
4.下列哪个是Photoshop图象最基本的组成单元：（）A. 节点B. 色彩空间C. 像素D. 路径5.在设定层效果（图层样式）时（）A. 光线照射的角度是固定的B. 光线照射的角度可以任意设定C. 光线照射的角度只能是60度、120度、250度或300度D. 光线照射的角度只能是0度、90度、180度或270度6.“色彩平衡”命令的主要作用是（）A.改变某种颜色的色度、饱和度和亮度值B.调整整体图像的色彩平衡C.调整图像中颜色的饱和度D.调整图像的对比度和饱和度7.下列说法正确的是（）A.利用“直方图”可调整色阶，改变图像的阴暗B.“自动色阶”和“色阶”中的“自动”按钮功能相同C.“色阶”可对整个图像、某个选区、图层进行调整，但不能调整通道D.选择“图像→直方图”可查看色阶分布8.特殊色调的控制包括图像的哪些操作（）A.反转B.色调均化C. 阈值D.以上全是9.在“色相/饱和度”对话框中，“色相”的取值范围是（）A.-100~100B.-180~180C.-150~150D.-180~18010.下列叙述中，不正确的是（）A.利用“渐变映射”命令可以在图像上按灰度级蒙上一种指定的渐变色，产生一种特殊的效果B.在“渐变映射”对话框中，“灰度映射所用的渐变”可以选择，也可以自定义C.“阴影/高光”命令可用来调整曝光有问题的照片D.在“阴影/高光”对话框中，阴影区域“数量”的百分比值越大，图像变暗的程度也越大11.在“替换颜色”对话框中，不会出现的游标是（）A.色相B.明度C.饱和度D.亮度12.下列哪个命令用来调整色偏（）A.色调均化B. 阈值C.亮度/对比度D.色彩平衡13.在photoshop中，CMYK颜色模式的图像包括的单色通道是（）A.青色、黄色、白色和洋红通道B.蓝色、洋红、黄色和白色通道C.青色、洋红、黄色和黑色通道D.白色、洋红、黄色和黑色通道14. 在photohop CS3中，可以用来存储图像的颜色数据及选区的是（）A.蒙版B.路径C.图层D.通道15.专色通道一般应用于（）A.编辑图像B.调整图像的色调C.印刷输出图像D.转换图像的颜色模式二．多选题（不答、少答、错答均不得分，每小题3分，共15分）1.下面的命令中，（）可以进行图像色彩调整。
图象处理-机器视觉-基础知识
1 .什么是机器视觉技术试论述其基本概念和目的。
答：机器视觉技术是是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。
机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。
机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。
机器视觉是用机器代替人眼来完成观测和判断，常用于大批量生产过程汇总的产品质量检测，不适合人的危险环境和人眼视觉难以满足的场合。
机器视觉可以大大提高检测精度和速度，从而提高生产效率，并且可以避免人眼视觉检测所带来的偏差和误差。
2 .机器视觉系统一般由哪几部分组成试详细论述之。
答：机器视觉系统主要包括三大部分：图像获取、图像处理和识别、输出显示或控制。
图像获取：是将被检测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据。
该部分主要包括，照明系统、图像聚焦光学系统、图像敏感元件（主要是CCD和CMOS）采集物体影像。
图像处理和识别：视觉信息的处理主要包括滤波去噪、图像增强、平滑、边缘锐化、分割、图像识别与理解等内容。
经过图像处理后，图像的质量得到提高，既改善了图像的视觉效果又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。
输出显示和控制：主要是将分析结果输出到显示器或控制机构等输出设备。
3 .试论述机器视觉技术的现状和发展前景。
答：。
机器视觉技术的现状：机器视觉是近20〜30年出现的新技术，由于其固有的柔性好、非接触、快速等特点，在各个领域得到很广泛的应用，如航空航天、工业、军事、民用等等领域。
发展前景：随着光学传感器、信息技术、信号处理、人工智能、模式识别研究的不断深入和计算机性价比的不断提高，机器视觉技术越来越成熟，特别是市面上已经有针对机器视觉系统开发的企业提供配套的软硬件服务，相信越来越多的客户会选择机器视觉系统代替人力进行工作，既便于管理又节省了成本。
价格持续下降、功能逐渐增多、成品小型化、集成产品增多。
图像处理
（1）正交变换可保证变换前后信号的能量保持不变；
（2）正交变换具有减少原始信号中各分量的相关性及将信号的能量集中到少数系数上的功能。
3） 对图像数据进行变换、编码和压缩，便于图像的高效存储和传输。
数字图像处理系统的架构
图像处理技术研究的内容
图像增强图像变换图像恢复图像压缩编码
图像特征提取图像分割
图像的基本运算
图像的基本运算包括图像的（像素）点运算、图像直方图运算处理、图像的代数运算、图像的集合运算等。
图像变换
是简化图像处理过程和提高图像处理效果的基本技术，最典型的图像变换主要有傅里叶变换、离散余弦变换和小波变换等。
频率域图像增强正是基于这种机理，通过对图像的傅立叶频谱进行低通滤波(使低频通过，使高频衰减)来虑除噪声，通过对图像的傅立叶频谱进行高通滤波(使高频通过，使低频衰减)突出图像中的边缘和轮廓。
频率域图像增强的步骤为：
（1）用(-1)(x+y)乘以输入图像，进行中心变换；
（2）对步骤（1）的计算结果图像(-1)(x+y)f(x,y)进行二维傅立叶变换，即求F(u,v)；
（3）某些只能在频率域处理的特定应用需求，比如在频率域进行图像特征提取、数据压缩、纹理分析、水印嵌入等。快速离散傅里叶变换的实现思路
在数字图像处理中，当M×N图像阵列的M和N较大时，直接利用离散傅里叶变换的定义式进行计算由于计算量非常大，以至于在实际中是无法实现的。快速离散傅里叶变换算法的出现，才使得傅里叶变换用于实际的图像处理成为可能。
（3）把最末两个具有最小概率值的信源符号的概率值合并相加得到新的概率值。
（4）给最末两个具有最小概率值的信源符号的上面的信源符号编码“0”，给下面的信源符号编码“1”。
2024计算机毕业设计题目
2024计算机毕业设计题目通常会涉及当前和未来的技术趋势、软件开发、网络技术、人工智能、数据科学、机器学习、物联网、移动应用开发等领域的课题。
以下是一些可能的计算机毕业设计题目方向，这些方向可能会在2024年的毕业设计中保持相关性和流行性：1. 人工智能与机器学习-基于深度学习的图像识别系统-机器学习在医疗诊断中的应用-自然语言处理与情感分析2. 数据科学与大数据分析-大数据分析在体育领域的应用-企业数据挖掘与商业智能-社交媒体数据分析与趋势预测3. 软件开发与测试-基于Spring Boot的Web应用开发-软件测试自动化工具的研究与开发-响应式Web设计与应用4. 移动应用开发-基于Android的移动应用开发- iOS应用开发与性能优化-跨平台移动应用开发框架比较与选择5. 网络安全与加密-网络安全协议的分析与实现-加密技术在电子商务中的应用-恶意软件检测与防御系统6. 物联网（IoT）与智能设备-物联网在智能家居中的应用-智能穿戴设备的数据收集与分析-物联网安全与隐私保护7. 虚拟现实与增强现实-虚拟现实在教育中的应用-增强现实技术在游戏开发中的应用-虚拟现实与增强现实的硬件与软件开发8. 云计算与边缘计算-云服务模型的研究与实现-边缘计算在智能交通系统中的应用-云安全与数据保护9. 计算机视觉与图像处理-计算机视觉在自动驾驶中的应用-图像处理技术在生物特征识别中的应用-三维重建技术与虚拟现实10. 伦理、法律与社会问题-人工智能伦理与道德问题研究-网络隐私保护法律与政策研究-数字鸿沟与社会包容性研究请注意，具体的毕业设计题目应由指导教师根据学生的兴趣、专业背景、技术发展和社会需求等因素进行选择和指导。
此外，随着技术的发展和行业的变化，新的研究方向和课题也可能会出现。
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• 图像编码（Image Encoding）
• 利用图像的统计特性、人类视觉生理学及心理 学特性对图像数据进行编码 • 以较少的比特数表示图像或图像中所包含的信 息
• 常见有JPEG、TIFF等压缩格式
数字图像处理（3）
• 图像识别（Image Recognition）
• 利用计算机对图像进行处理、分析和理解，识 别各种不同模式的目标和对象空间变换 • 广泛地应用于导航、地图与地形配准、自然资 源分析、天气预报、环境监测、生理病变研究 等领域。
• RGB彩色图像
• 每个像素的颜色用一个（R,G,B）三元组表示 • 可以只提取某个通道（分别用0、1、2表示）的颜色值。 >>> robot[91,221, 0] 65 #取指定坐标像素的R值
图像基本操作（3）
• 数组的切片操作
• 可以访问图像中某一部分的颜色
>>> robot[77:80,221:231, 0] #取一部分图像的R值 array([[ 37 90 79 61 41 42 129 75 75 72] [ 32 38 85 63 52 41 78 113 65 71] [ 38 33 69 78 60 44 53 116 68 63]], dtype=uint8)
图像数据处理
创新应用技术类 — 数据分析技术
图像数据处理
• 图像是人类获取信息、表达信息和传递信息的 重要手段 • 早期：使用计算机绘制图像，建立三维模型 • 人工智能技术发展，计算机开始试图自动识别 图像的内容
• • • • 手写数字识别 车牌识别 人脸识别 ……
数字图像
• 将图像进行数字化
• 使用给定大小的网格将连续图像离散化， 像素也被用来表示整 • 每个小方格（像素）被记录为一种颜色 幅图像的网格数，如 640×480 • 颜色矩阵表示数字图像
图像增强、边缘检测、排序滤波器、自动阈值等
几何变换或其它变换，如旋转、拉伸和拉东变换等 特征检测与提取等 图像属性的测量，如相似性或等高线等 图像分割 图像恢复 通用函数
图像基本操作（1）
• 图像读取和显示
• 用ndarray的多维数组表示图像 • Scikit-image库的io库
• 图片输入输出
• 像素（Pixel）
同样大小的图像，像 素越大越清晰
• 数字图像的最小单位 • 每个像素具有横和纵位置坐标，以及颜色值
（a）灰度图像
（b） 图像局部（16×8）像素图
图像局部（16×8）的像素矩阵
数字图像类型（1）
• 二值图像
• 像素矩阵由0、1两个值构成，
• “0”代表黑色，“1”代白色，用1位二进制表示
• 图像增强和复原（Image Enhancement & Restoration）
• 目的：提高图像的质量 • 方法：去除噪声，提高图像的清晰度
数字图像处理（2）
• 图像重建（Image Reconstruction）
• 通过物体外部测量的数据经数字化处理获得物 体的三维形状信息 • 投影重建、明暗恢复形状、立体视觉重建和激 光测距重建
• BMP、JPEG、TIF、GIF、PNG等
数字图像处理（1）
• 图像变换（Geometrical Image Processing）
• 几何变换
• 坐标变换，图像的放大、缩小、旋转、移动，多个 图像配准，全景畸变校正，扭曲校正，周长、面积、 体积计算等
• 空间变换
• 傅里叶变换、离案例：深度学习实现图像分类
• 图像特征提取
• • • • 基于色彩特征 基于纹理 基于形状 基于空间关系等
• 通常用于文字、线条图的扫描识别（OCR）和 掩膜图像的存储
• 灰度图像
• 灰度图像矩阵元素的取值范围通常为[0，255] • “0”表示纯黑色，“255”表示纯白色，中间的数字 从小到大表示由黑到白的过渡色 • 用8位二进制表示 • 二值图像可以看成是灰度图像的特例
数字图像类型（2）
• RGB彩色图像
图像基本操作（2）
• 图像的坐标和颜色
• 使用（row，col）表示图像每个像素的坐标 • 起点（0,0）位于图像的左上角 • 给出一个坐标位置，即可获得图像中该像素的颜色。 >>> robot[91,221] #取指定坐标像素的颜色 array( [65 61 62], dtype=uint8)
>>> robot = io.imread("data/Robot.jpg") >>> robot.shape # 图像像素和颜色字节数 (372, 400, 3) >>> type(robot) # 数据类型 <class 'numpy.ndarray'> >>> io.imshow(robot) <matplotlib.image.AxesImage object at 0x22099dd21d0> >>> io.show()
• 每个像素的颜色表示为：红（R）、绿（G）和蓝 （B）三原色组合 • 图像用3个M×N的二维矩阵
• 每个矩阵分别存放一个颜色分量，取值范围在[0，255]， 表示该原色在该像素的深浅程度
• 每个像素的颜色使用3×8bit表示，也被称为24位图。
• 图像压缩
• 直接存储数字图像的二维矩阵存储非常大，通常 将原始数据压缩后进行存储 • 常用格式
7.2 Python图像处理
• Python图像处理库
• 常用：PIL、Pillow、OpenCV以及Scikit-image等
表7-1 Scikit-image的常用模块
子模块名称 io data color 主要实现功能 读取、保存和显示图片或视频 图片和样本数据 颜色空间变换
filters
transform feature measure segmentation restoration util
• 图像裁剪
• 提取数组的部分数据显示和保存
>>> head = robot[40:165,180:305] #给出图像局部 head的坐标范围 >>> io.imshow(head) >>> io.show() >>> io.imsave('data/RobotHead.jpg', head) #将图像数据保存为文件