《数字图像处理》课程设计题目

合集下载

数字图像处理课程设计题目和要求模板

数字图像处理课程设计题目和要求模板

数字图像处理课程设计题目和要求模板数字图像处理课程设计题目和要求12020年4月19日文档仅供参考数字图像处理课程设计内容、要求题目一:图像处理软件1、设计内容及要求:(1)、独立设计方案,实现对图像的十五种以上处理(比如:底片化效果、灰度增强、图像复原、浮雕效果、木刻效果等等)。

(2)、参考photoshop软件,设计软件界面,对处理前后的图像以及直方图等进行对比显示;(3)、将实验结果与其它软件实现的效果进行比较、分析。

总结设计过程所遇到的问题。

2、参考方案(所有参考方案若无特殊说明,均以matlab为例说明):(1)实现图像处理的基本操作学习使用matlab图像处理工具箱,利用imread()语句读入图像,例如image=imread(flower.jpg),对图像进行显示(如imshow(image)),以及直方图计算和显示。

(2)图像处理算法的实现与显示12020年4月19日文档仅供参考针对课程中学习的图像处理内容,实现至少十五种图像处理功能,例如模糊、锐化、对比度增强、复原操作。

改变图像处理的参数,查看处理结果的变化。

自己设计要解决的问题,例如引入噪声,去噪;引入运动模糊、聚焦模糊等,对图像进行复原。

(3)参照“photoshop”软件,设计图像处理软件界面可设计菜单式界面,在功能较少的情况下,也能够设计按键式界面,视功能多少而定;参考matlab软件中GUI设计,学习软件界面的设计。

题目二:数字水印1、设计内容及要求:为保护数字图像作品的知识产权,采用数字水印技术嵌入水印图像于作品中,同时尽可能不影响作品的可用性,在作品版权发生争执时,经过提取水印信息确认作品版权。

一般情况下,水印图像大小要远小于载体图像,嵌入水印后的图像可能遇到噪声、有损压缩、滤波等方面的攻击。

因此,评价水印算法的原则就是水印的隐藏性和抗攻击性。

根据这一要求,设计水印算法。

(1)、查阅文献、了解数字水印的基本概念。

数字图像处理课程设计题目

数字图像处理课程设计题目

PROJECT 03-01Image Enhancement Using Intensity TransformationsThe focus of this project is to experiment with intensity transformations to enhance an image. Download Fig. 3.8(a) and enhance it using(a) The log transformation of Eq. (3.2-2).(b) A power-law transformation of the form shown in Eq. (3.2-3).In (a) the only free parameter is c, but in (b) there are two parameters, c and r for which values have to be selected. As in most enhancement tasks, experimentation is a must. The objective of this project is to obtain the best visual enhancement possible with the methods in (a) and (b). Once (according to your judgment) you have the best visual result for each transformation, explain the reasons for the major differences between them.使用强度的转变实现图像增强这个项目的焦点就是通过强度转换实验来增强图像。

下载图片3.8(a),并且对它实现增强。

对数变换的公式如3.2.2所示,幂次变换的基本形式如3.2.3所示。

数字图像处理课程设计-基于图像处理的车牌识别技术

数字图像处理课程设计-基于图像处理的车牌识别技术

《数字图像处理》课程设计报告设计题目:基于图像处理的车牌识别技术学院:xxxxxxxxxxxxxxxx专业:xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx姓名:xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx学号:xxxxxxxxxxxxxxxxxxx指导教师:xxxxxx2015 年xx 月xx 日摘要智能交通系统已成为世界交通领域研究的重要课题,车牌识别系统作为智能交通系统的核心,起着非常关键的作用。

目前,图像处理技术在车牌识别中的应用研究已经成为科学界的一个重要研究领域。

本课程设计旨在粗浅地运用所学基本原理和知识分析数字图像处理技术在友好环境下的应用(所选车牌识别的车辆图片均为友好环境下,易于处理的实验图片,不具有广泛性)。

以车牌为研究对象,主要研究如何通过图像的预处理、车牌的定位、车牌字符分割和字符识别等一系列过程,完成车牌的识别。

关键词:智能交通、数字图像处理、车牌识别ABSTRACTIntelligent transportation system has become an important research topicin the world of transportation, license plate recognition system as thecore of intelligent transportation system, plays a key role. At present,the application of image processing technology in vehicle license platerecognition has become an important research area of the scientificcommunity.This course is designed to scratch the surface and apply the knowledgeto analyze the basic principles of digital image processing technologyin a friendly environment (experimental vehicle license platerecognition image selected pictures are environment-friendly, easy tohandle, does not have the breadth) . With license plate for the study,the main research how image preprocessing, license plate and licenseplate character segmentation and character recognition process and aseries of complete license plate recognition.Keywords:smart transportation 、Image Processing 、License Plate Recognition目录1、绪论 (4)1.1问题提出 (4)1.2背景及现状分析 (4)1.3目的及意义 (5)1.4开发工具 (5)2、系统设计 (5)2.1总体设计方案 (5)2.2流程图 (5)2.3模块功能分析 (6)2.3.1图像预处理 (6)2.3.2车牌定位 (8)2.3.3字符分割 (8)2.3.4字符识别 (10)3、系统结果分析 (12)3.1本系统结果分析 (12)3.2本系统的不足 (12)4、课程设计总结 (13)5、课程设计体会 (13)6、参考文献 (13)7、附录 (14)1、绪论伴随着工业的迅速发展,城市化的进展和汽车的普及,世界各国的交通量急剧增加。

图像处理课程设计题目汇总

图像处理课程设计题目汇总

数字图像处理课程设计题目总汇1、图像锐化算法的对比研究(黄盛榆,郑富成)
要求:从理论上说明各种锐化算法,实现算法的详细说明。

2、图像的开闭运算比较(冯敏彪,刘泽波)
要求:从理论上说明开闭运算,实现算法的详细说明。

3、图像的膨胀与腐蚀运算比较(陈灼源,郭佳明)
4、连通区域单元标识()
5、图像类型转换(孙雯,池志鹏)
6、图像的算术(加减)运算(黄焕秋)
7、图像的空间域滤波处理(杨超,黄哲)
8、图像的频率域滤波处理(刘瑞祥,朱菁)
9、图像的基于灰度阈值的图像分割技术(吴宏方,阮喜城)
10、图像的几何运算(方忠湟,李钊)
11、文本图像的分割。

(蔡伯良,宋富邦)
12、图像的除噪算法比较(刘彦洲)
13、图像中直线边缘的提取(吴玉松,吴汉斌)
14、图像中两相交直线夹角计算(叶海清,曾悠)
15、图像特征点定位比如图像中的十字点中心,或角点中心。

(郑键,曾仰斌)
16、测量图像中的圆弧半径比如下外圆弧半径(谢伟斌)
参考MATLAB帮助
17、对图像中圆形物体的判断比如,下面的图像中的圆形程度(杨壮举,余宇熙)
参考MATLAB帮助
18、判断图像中水平放置矩形的算法(李硕,文骏)。

《数字图像处理技术课程设计报告》

《数字图像处理技术课程设计报告》

《数字图像处理技术》课程设计报告设计题目:车牌识别系统班级:数媒姓名:学号:一、目的与要求1、提高分析图像处理问题的能力,进一步巩固在《数字图像处理技术》课程中所掌握的基本原理与方法。

2、掌握并使用一门计算机语言,进行数字图像处理的应用设计。

二、设计的内容1、主要功能:牌照图像的采集和预处理、牌照区域的定位和提取、牌照字符的分割和识别等。

2、系统工作的原理以及过程:(1)当行驶的车辆经过时,触发埋设在固定位置的传感器,系统被唤醒处于工作状态;一旦连接摄像头光快门的光电传感器被触发,设置在车辆前方、后方和侧面的相机同时拍摄下车辆图像;(2)由摄像机或CCD 摄像头拍摄的含有车辆牌照的图像通视频卡输入计算机进行预处理,图像预处理包括图像转换、图像增强、滤波和水平较正等;(3)由检索模块进行牌照搜索与检测,定位并分割出包含牌照字符号码的矩形区域;(4)对牌照字符进行二值化并分割出单个字符,经归一化后输入字符识别系统进行识别。

三、总体方案设计车牌识别的最终目的就是对车牌上的文字进行识别。

主要应用的为模板匹配方法。

因为系统运行的过程中,主要进行的都是图像处理,在这个过程中要进行大量的数据处理,所以处理器和内存要求比较高,CPU要求主频在600HZ及以上,内存在128MB及以上。

系统可以运行于Windows98、Windows2000或者Windows XP操作系统下,程序调试时使用matlab。

1、功能模块的划分:(1)预处理及边缘提取:图象的采集与转换,边缘提取。

(2)牌照的定位和分割:牌照区域的定位,牌照区域的分割,车牌进一步处理。

(3)字符的分割与归一化:字符分割,字符归一化。

(4)字符的识别2、具体功能实现的原理以及流程图:1、预处理及边缘提取预处理及边缘提取流程图(1)图象的采集与转换:考虑到现有牌照的字符与背景的颜色搭配一般有蓝底白字、黄底黑字、白底红字、绿底白字和黑底白字等几种,利用不同的色彩通道就可以将区域与背景明显地区分出来,例如,对蓝底白字这种最常见的牌照,采用蓝色 B 通道时牌照区域为一亮的矩形,而牌照字符在区域中并不呈现。

《数字图像处理》课程设计题目.

《数字图像处理》课程设计题目.

1、图像的阈值分割方法研究2、图像锐化算子的对比研究3、图像的开运算4、图像的闭运算5、连通区域单元贴标签6、彩色图像的灰度化处理7、图像类型的转换8、FIR滤波器的设计9、图像的算术运算10、图像空域增强方法研究11、图像频域增强方法研究12、图像的腐蚀13、图像的膨胀14、图像的霍夫曼编码15、图像区域特征的描述和测量16、图像无损压缩和编码17、图像有损压缩和编码18、图像高通滤波器19、图像低通滤波器20、图像伪彩色增强21、图像边缘检测算子22、图像平滑滤波器23、数字图像的频谱特性研究24、图像DCT变换25、基于灰度阈值的图像分割技术26、图像分析与增强27、图像邻域与块运算28、正交变换方法对比29、灰度直方图规定化30、图像真彩色增强31、图像局部区域填充32、图像显示技术33、图像文件操作34、数字图像几何运算技术35、数字图像的傅里叶变换36、图像的小波变换参考书目:1、张汗灵编著MA TLAB在图像处理中的应用/ 北京:清华大学出版社,20082、王家文MATLAB 6.5 图形图像处理国防工业出版社3、王晓丹,吴崇明编著基于MATLAB的系统分析与设计[5] 图像处理西安电子科技大学出版社20004、余成波编著数字图像处理及MATLAB实现重庆大学出版社20035、杨枝灵, 王开等编著Visual C++数字图像获取处理及实践应用人民邮电出版社20036、苏彦华等编著Visual C++数字图像识别技术典型案例人民邮电出版社20047、何斌[等] 编著Visual C++数字图像处理人民邮电出版社20028、周金萍编著MA TLAB 6.5图形图像处理与应用实例科学出版社2003TP391.41/04479、清源计算机工作室编著MATLAB 6.0高级应用:图形图像处理机械工业出版社2001 TP391.41/10、郝文化主编MATLAB图形图像处理应用教程中国水利水电出版社200411、苏金明, 王永利编著MA TLAB图形图像电子工业出版社2005。

数字图像处理试题及答案

数字图像处理试题及答案

数字图像处理试题及答案一、选择题1. 数字图像的基本属性包括:A. 分辨率B. 颜色深度C. 存储格式D. 所有以上答案:D2. 在数字图像处理中,灰度化处理的目的是:A. 减少数据量B. 增强图像对比度C. 转换彩色图像为黑白图像D. 以上都是答案:A3. 下列哪个不是图像的几何变换?A. 平移B. 旋转C. 缩放D. 噪声滤除答案:D二、简答题1. 简述数字图像的采样过程。

答案:数字图像的采样过程是将连续的模拟图像转换为离散的数字图像。

这个过程包括两个步骤:空间采样和量化。

空间采样是按照一定的间隔在图像上取样,量化则是将采样点的连续值转换为有限的离散值。

2. 描述边缘检测在图像处理中的作用。

答案:边缘检测在图像处理中的作用是识别图像中物体的边界。

它是图像分割、特征提取和图像理解的基础。

通过边缘检测,可以将图像中的不同区域区分开来,为进一步的图像分析提供重要信息。

三、计算题1. 给定一幅数字图像,其分辨率为1024×768,颜色深度为24位,计算该图像的存储大小(以字节为单位)。

答案:图像的存储大小 = 分辨率的宽度× 高度× 颜色深度 / 8。

所以,1024 × 768 × 24 / 8 = 2,097,152 字节。

2. 如果对上述图像进行灰度化处理,存储大小会如何变化?答案:灰度化处理后,颜色深度变为8位(每个像素一个灰度值),所以存储大小变为1024 × 768 × 8 / 8 = 786,432 字节。

四、论述题1. 论述数字滤波器在图像去噪中的应用及其优缺点。

答案:数字滤波器在图像去噪中起着至关重要的作用。

常见的滤波器有低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器等。

低通滤波器可以去除图像中的高频噪声,保留低频信息,但可能会导致图像细节丢失。

高通滤波器则可以增强图像的边缘和细节,但可能会放大噪声。

带通滤波器则可以同时保留图像的某些频率范围,但设计复杂度较高。

数字图像处理试题及答案

数字图像处理试题及答案

数字图像处理试题及答案一、选择题1. 数字图像处理是指对图像进行数字化表示,并在计算机中进行处理和分析。

下面哪个选项是数字图像处理的主要目标?A. 提高图像的分辨率B. 压缩图像的存储空间C. 增强图像的质量D. 以上都是答案:D. 以上都是2. 在数字图像处理中,下面哪种滤波器用于平滑图像并降低图像中噪声的影响?A. 锐化滤波器B. 高通滤波器C. 低通滤波器D. 带通滤波器答案:C. 低通滤波器3. 在数字图像处理中,下面哪个选项描述了图像的亮度?A. 图像的红色通道值B. 图像的绿色通道值C. 图像的蓝色通道值D. 图像的灰度值答案:D. 图像的灰度值4. 数字图像处理中的阈值处理常用于图像分割,下面哪个选项描述了图像分割的目标?A. 将图像分成相似的区域B. 将图像转化为黑白二值图像C. 将图像进行几何变换D. 将图像进行色彩的增强答案:B. 将图像转化为黑白二值图像5. 数字图像处理中的直方图均衡化是一种用于增强图像对比度的方法。

下面哪个选项描述了直方图均衡化的基本原理?A. 将像素值映射到一个更大的范围B. 将像素值映射到一个更小的范围C. 根据像素值的概率分布进行映射D. 根据像素值的灰度级别进行映射答案:C. 根据像素值的概率分布进行映射二、简答题1. 请简要描述数字图像处理中的图像平滑技术,并举例说明。

答:图像平滑技术是一种降低图像中噪声和细节的方法。

常用的图像平滑技术包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。

以均值滤波为例,该方法通过取邻域像素的平均值来平滑图像。

具体而言,对于每个像素点,将其周围的像素灰度值取平均后作为新的像素值。

这样可以减小图像中的噪声,并使图像变得更加平滑。

例如,对于一张包含椒盐噪声的图像,使用均值滤波可以去除部分噪声,提高图像的观看效果。

2. 请简要说明数字图像处理中的图像增强技术,并举例说明。

答:图像增强技术是一种通过调整图像的亮度、对比度和色彩等参数来改善图像质量的方法。

  1. 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. 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. 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)。

《数字图像处理》课程设计题目
实验一 图像变换
内容:
1. 对标准图像进行离散傅里叶变换并在计算机屏幕观测其频谱,验证二维傅里叶变换
的常用性质。

2. 对标准图像进行离散余弦变换并在计算机屏幕观测其频谱,验证二维余弦变换的常
用性质,了解二维余弦变换用在图像压缩中的原因。

3. 对标准图像离散傅里叶变换和离散余弦变换的频谱进行比较。

4. 对标准图像进行Walsh 变换并在计算机屏幕观测其频谱。

基本要求:
1.加深理解DFT 、DCT 、Walsh 变换的原理和基本性质。

2.掌握DFT 、DCT 变换的算法流程,并能根据流程编程实现。

3.分析变换域内频谱的特征。

实验二 灰度图的线性变换
内容:
灰度的线性变换就是将图像中所有的点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换。

该线
性灰度变换函数)(x f 是一个一维线性函数:
B A f x f x f +⋅=)(
灰度变换方程为:
B A A A B f D f D f D +*==)(
式中参数A f 为纯属函数的斜率,B f 为纯属函数在y 轴上的截距,A D 表示输入图像的
灰度,B D 表示输出图像的灰度。

当1>A f 时,输出图像的对比度将增大;当1<A f 时,输
出图像的对比度将减小;当01≠=B A f f 且时,操作仅使所有像素的灰度值上移或下移,
其效果是使整个图像更暗或更亮;如果0<A f ,暗区域将变亮,亮区域将变暗,点运算完
成了图像求补运算。

特殊情况下,当0,1==B A f f 时,输出图像和输入图像相同;当
255,1==B A f f 时,输出图像的灰度正好反转。

基本要求:
1、理解和掌握线性变换的原理和应用。

2、分析经线性变换后图像的效果。

本实验要求学生完成程序的设计。

实验三 灰度窗口变换
内容:
灰度窗口变换是将某一区间的灰度级和其它部分(背景)分开。

下图可说明灰度窗口变换
的原理,其中[gold1, gold2]为灰度窗口。

灰度窗口变换可以检测出在某一灰度窗口范围内的所有像素,是图像灰度分析中的一个有力工具。

灰度窗口变换有两种:一种是清除背景的变换,一种是保留背景的变换。

前者是把不在灰度窗口范围内的像素都赋值为0,在灰度窗口范围内的像素都赋值为255,这也能实现灰度图的二值化;后者是把不在灰度窗口范围内的像素保留原灰度值,在灰度窗口范围内的像素都赋值为255。

基本要求:
1、理解和掌握灰度窗口变换的原理和应用。

2、分析经灰度窗口变换后图像的效果。

本实验要求学生完成程序的设计。

实验四 灰度拉伸
内容:
灰度拉伸和灰度的线性变换有点类似,都用到了灰度的线性变换。

但不同之处在于灰度拉伸不是完全的线性,而是分段进行线性变换。

它的灰度变换函数表达式如下:
⎪⎪⎪⎩
⎪⎪⎪⎨⎧>+-⨯--≤≤+-⨯--<⨯=)()(255255)()()()(22222211112
1211
1x x y x x x y x x x y x x x x y y x x x
x y x f
区间以改善输出图像。

如果一图像灰度集中在较暗的区域而导致图像偏暗,可以用灰度拉伸功能来拉伸(斜率 > 1)物体灰度区间以改善图像;同样如果图像灰度集中在较亮的区域而导致图像偏亮,也可以用灰度拉伸功能来压缩(斜率 〈 1)物体灰度区间以改善图像质量。

基本要求:
1、理解和掌握灰度拉伸的原理和应用。

2、分析经灰度拉伸后图像的效果。

本实验要求学生完成程序的设计。

实验五 灰度均衡
内容:
灰度均衡也称直方图均衡,目的是通过点运算使输入图像转换为在每一级上都有相的像素点数的输出图像(即输出的直方图是平的)。

这对于进行图像比较或分割之前将图像转化为一致的格式是十分有益的。

1.在离散形式下,用k r 代表离散灰度级,用频数近似代替概率值,即
()1,,2,1,0,10-=≤≤=L k r n n r p k k k r
式中L 是灰度级的总数目,()k r r p 是取k r 这种灰度的概率,k n 为图像中出现k r 这种灰度的次数,n 是图像中像素的总数。

通常把为得到均匀直方图的图像增强技术叫做直方图均衡化处理。

2.直方图均衡化处理是以累积分布函数变换法为基础的直方图修正法。

其形式为:
()()j k
j r k j j k r p n n r T s ∑∑=====00
其反变换为:
()k k s T r 1-=
在变换后的变量s 的定义域内的概率密度是均匀分布的。

由此可见,用累积分布函数作为变换函数可以产生一幅灰度级分布具有均匀概率密度的图像。

其结果扩展了像素取值的动态范围。

基本要求:
1、理解和掌握灰度均衡的原理和应用。

2、分析经灰度均衡后图像的效果。

本实验要求学生完成程序的设计。

实验六 均值滤波
内容:
均值滤波是指在图像上,对待处理的像素给定一个模板,该模板包括了其周围的邻近像素,将模板中的全体像素的均值来替代原来的像素值的方法。

这种方法通过把突变点的灰度分散在其相邻点中来达到平滑效果,操作起来也简单,但这样平滑往往造成图像的模糊,滤波掩模尺寸N 选取越大,模糊越严重。

基本要求:
1、理解和掌握均值滤波的原理和应用。

2、分析经均值滤波后图像的效果。

本实验要求学生完成程序的设计。

实验七 中值滤波
内容:
中值滤波是一种能有效地抑制图像中噪声的非线性信号处理技术。

中值滤波一般采用一个含有奇数个点的滑动窗口,将窗口中各点灰度值的中值来代替定点(一般是窗口的中心点)的灰度值。

对于奇数个元素,中值是指按大小排序后,中间的数值;对于偶数个元素,中值是指按排序后中间两个元素灰度值的平均值。

常用的二维中值滤波窗口形状有线形、方形、圆形、十字形等。

这种方法在一定条件下可以克服线性滤波器如最小均方滤波、均值滤波等带来的图像细节模糊,而且对滤除脉冲干扰及图像扫描噪声最为有效。

由于在实际运算过程中不需要图像的统计特征,因此这也带来了不少方便。

但对于一些细节多,特别是点、线、尖顶细节多的图像不宜采用中值滤波。

基本要求:
1、理解和掌握中值滤波的原理和应用。

2、分析经中值滤波后图像的效果。

本实验要求学生完成程序的设计。

实验八 图像频域增强
内容:
频率域增强方法是以卷积理论为基础。

设函数()y x f ,与线性位不变算子()y x h ,的卷积结果是()y x g ,,即()()()y x f y x h y x g ,,,*=,那么根据卷积定理在频域有:
()()()v u F v u H v u G ,,,=
其中()()()v u F v u H v u G ,,,,,分别是()()()y x f y x h y x g ,,,,,的傅里叶变换。

用线性系统理论的话来说,()v u H ,是转移函数。

然后再对()v u G ,进行反傅里叶变换而得到:
()()()[]v u F v u H y x g ,,,1-ℑ=
常用的频域增强方法有:低通滤波、高通滤波、带通和带阻滤波、同态滤波等。

基本要求:
1、对标准图像进行低通滤波、高通滤波增强处理并在计算机屏幕观测增强后的图像。

2、对原始图像和利用上述两种频域增强后的图像进行比较并得出相应的结论。

本实验要求学生完成程序的设计。

相关文档
最新文档