纯数字图像处理论文和遥感数字图像处理论文的异同点
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。
数字图像处理技术在遥感图像分析中的应用
数字图像处理技术在遥感图像分析中的应用摘要：数字图像处理技术是一种广泛应用于遥感图像分析的技术。
本文将介绍数字图像处理技术在遥感图像分析中的主要应用，并讨论其在地表覆盖分类、目标检测与提取、图像增强以及变化检测等方面的优势和应用案例。
数字图像处理技术的应用使得遥感图像的分析和解释更加准确和高效。
1. 引言遥感技术以其高效、大范围的特点在资源调查、环境监测等领域得到了广泛的应用。
而遥感图像的处理和解释对于遥感技术的进一步发展至关重要。
数字图像处理技术作为一种强大的工具，能够提供一系列对遥感图像进行分析和处理的方法。
本文将针对数字图像处理技术在遥感图像分析中的应用进行讨论和分析。
2. 地表覆盖分类地表覆盖分类是遥感图像处理中一个重要的任务。
数字图像处理技术可以通过灰度直方图均衡、滤波、边缘检测等方法对遥感图像进行预处理，从而更好地进行地表覆盖分类。
同时，数字图像处理技术还可以通过图像分割、特征提取等方法进行对象识别，并将其标记为不同的地表覆盖类型。
这种技术应用可以有效地提高地表覆盖分类的准确性和效率。
3. 目标检测与提取在遥感图像分析中，目标检测与提取是一项重要的任务。
数字图像处理技术可以通过边缘检测、形态学分析、图像分割等方法，将感兴趣的目标从遥感图像中提取出来。
这种应用可以帮助遥感分析师快速发现目标并进行进一步的分析和解读，提高遥感图像的解释效果。
4. 图像增强图像增强是数字图像处理技术在遥感图像分析中的另一个重要应用。
遥感图像由于采集和传输过程中的种种因素，可能存在噪声、模糊等问题。
数字图像处理技术可以通过滤波、增强对比度、色彩平衡等方法对遥感图像进行增强，提高图像的视觉质量和可解释性。
5. 变化检测变化检测是利用遥感图像进行地表变化监测和分析的一项重要任务。
数字图像处理技术可以通过对比两幅遥感图像的像素值、纹理特征、形状等信息进行分析，检测地图变化的位置和类型。
这种应用可以帮助决策者及时了解地表变化情况，制定相应的决策措施。
遥感图像处理与数字图像处理的对比研究-数字图像处理论文-计算机论文
遥感图像处理与数字图像处理的对比研究-数字图像处理论文-计算机论文——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印——1 概述随着科学技术的不断进步，对于图像处理的方式也逐渐先进，目前比较主流的图像处理方法有两种：数字图像处理和遥感影像处理。
数字图像处理技术不断进步，其应用领域也在不断拓展。
遥感影像处理是将遥感影像的模拟信号转变为数字形式的信息输入计算机中，按照一定的数学模型，进行变换、加工、产生可为专业人员判读的图像或资料。
相对于数字图像处理，遥感影像处理不仅要提高视觉效果，还要恢复原有地形点的位置信息和辐射信息，这一点为图像处理技术在专业领域的应用提出了新的难题。
笔者将从技术原理和方法两个方面分析比较这两种图像处理的方式。
2 数字图像处理与遥感图像处理的比较分析2.1 数学原理相同，数据特征不同从记录形式的角度来说，数字图像与数字遥感影像是相同的，都是对连续信号投影后形成的离散二维数字矩阵。
具体说来，图像处理是对二维数字矩阵进行某些数学运算以提高图像质量，它们在机理上是共通的，都涉及高等数学、离散数学、线性代数、概率论和随机过程等数学理论，其常用的图像处理方法也是通用的。
而遥感影像与普通的数字影像在获取方式上又截然不同，普通的数字影像大多数来源于数字摄像机、扫描仪等设备，成像距离较短，图像空间分辨率高，成像参数随意性强，摄影成像遵循中心投影原理，记录的信息多为物体在可见光波段的反射量。
遥感影像由航天、航空设备上的传感器获得，成像大多采用顶部成像的方式，也就是俯瞰地面。
这种成像方式由于远离地面，所以空间分辨率低。
常常是扫描成像，使用波段顾忌大气窗口，从紫外、可见光、红外、微波等波段都有涉及。
两者的获取方式不同，同时，两者评价影像质量的参数也不尽相同，所以，两者的信息量（数字矩阵的大小）也相差甚远。
2.2 处理机制相同，应用目标不同从处理机制的角度来看，两者的核心技术大致相同。
首先，数字图像处理的工具通常有三种类型：第一种是直接在空间域中进行数据运算来处理图像；第二种是进行图像变换；第三种是在积分几何和随机集合论的基础上进行运算。
数字图像处理技术在遥感影像分析中的应用
数字图像处理技术在遥感影像分析中的应用随着科技的不断发展，数字图像处理技术也被广泛应用于遥感影像分析中。
遥感影像的获取通常是通过卫星、飞机等工具进行获取，然而这些工具所获取的影像都是数字化的，因此数字图像处理技术的应用可以从中提取出大量的信息和数据。
这篇文章将讨论数字图像处理技术在遥感影像分析中的应用，并阐述其对各个领域的重要性和价值。
I. 遥感影像的数据提取遥感影像是以数字格式获取的图像数据，一般而言是大量批量的数据，数据本身不携带太多信息。
数字图像处理技术可以应用于遥感影像分析中将数据转换为更有意义的信息。
通常，我们需要对大量数据进行分类、检测和识别等。
分类是将影像按照其物理特征进行分组的过程。
比如，可以根据颜色、纹理等特征将植被、水体、城市区域等进行分组。
检测是对影像中的特定物体进行定位与识别。
识别是对检测到的物体进行分类、鉴别和命名。
利用遥感影像与数字图像处理技术，可以更便捷快速地对这些数据进行处理。
II. 具体应用领域数字图像处理技术在遥感影像分析中应用广泛，下面将分领域进行阐述。
1. 环境保护环境保护涉及许多领域，如土壤、水体、气体等的监测和分析。
以水体为例，数字图像处理技术可以应用于对水体中的藻类或其他污染物进行检测。
利用遥感影像，可以轻松地检测到水体的绿藻含量，并得出一个涉及污染程度的分类结果。
2. 农业数字图像处理技术在农业领域的应用也很广泛，主要涉及田地与作物相关问题。
基于遥感影像，可以对作物种植、生长、生产等方面进行检测和分类。
例如，通过对土壤和作物的颜色进行分析，可以精确地测量植被指数和作物生长情况。
此外，也可以通过分析农地的沟渠和地形等因素，以规划更优化的种植计划。
3. 城市规划数字图像处理技术在城市规划方面也有很大的应用。
通过遥感影像，可以将城市中的树木、建筑物、道路和车辆等进行分类。
这些数据可以用于制定交通、建筑和绿化的详细规划。
III. 总结数字图像处理技术在遥感影像分析中的应用具有广泛的价值和意义，从环境保护到农业，再到城市规划等领域，都有着广泛的应用。
数字图像处理论文
数字图像处理论文数字图像处理在计算机视觉和图像分析领域中扮演着重要角色。
随着数字图像处理算法的不断发展和改进，对于图像的处理和分析有了更深入的理解。
本篇论文主要介绍了数字图像处理的一些基础概念、方法和应用。
首先，数字图像处理是基于计算机的图像处理技术，旨在改善图像的质量、增强图像的特征以及从图像中提取有用的信息。
数字图像处理的基本步骤包括图像获取、预处理、特征提取和图像重建等。
在图像获取的阶段，通过传感器或数码相机等设备获取图像的原始数据。
在预处理的阶段，对图像进行去噪、平滑和增加对比度等操作，以消除图像中的噪声和提高图像的视觉效果。
在特征提取的阶段，根据图像的特定特征，如边缘、纹理和颜色等，进行特征的提取和描述。
在图像重建的阶段，利用图像处理算法对图像进行重建和恢复。
常见的图像处理算法包括滤波、变换和编码等。
滤波算法主要用于图像平滑和去噪，如均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
变换算法主要用于提取图像的频域特征，如傅里叶变换和小波变换等。
编码算法主要用于图像的压缩和存储，如JPEG、PNG和GIF等。
除了基本的图像处理方法，数字图像处理还有许多应用领域。
其中之一是医学图像处理，包括医学图像的分割、配准和识别等。
另一个应用是遥感图像处理，用于地理信息系统和环境监测等领域。
此外，数字图像处理还在安全和认证、图像检索和图像合成等领域发挥重要作用。
总之，数字图像处理是一门研究如何使用计算机技术对图像进行处理和分析的学科。
通过了解数字图像处理的基本概念、方法和应用，可以更好地理解图像的特性和结构，提高图像处理的效果和精度，并在各个领域中发挥重要作用。
数字图像处理技术在遥感图像解译中的应用
数字图像处理技术在遥感图像解译中的应用摘要：随着遥感技术的快速发展，数字图像处理技术在遥感图像解译中的应用变得越来越广泛。
数字图像处理技术可以提取和分析遥感图像中的各种信息，帮助用户更好地理解并解释遥感图像。
本文将介绍数字图像处理技术在遥感图像解译中的应用，包括图像增强、目标检测和分类以及影像图像处理等方面的内容。
1. 引言遥感图像解译是对获取的遥感图像进行信息提取和分析，以获取地表或大气某些特征的过程。
数字图像处理技术作为一种重要的数据分析工具，可以在遥感图像解译中发挥重要作用。
数字图像处理技术可以对遥感图像进行增强、分割、分类等处理，从而提取出有用的信息。
2. 图像增强图像增强是数字图像处理技术中的一种重要操作，它可以改善遥感图像的视觉质量和信息内容。
图像增强技术主要包括灰度变换、直方图均衡化、空域滤波和频域滤波等方法。
通过这些方法，可以提高遥感图像的对比度、去除噪声以及增强图像的细节等。
例如，当遥感图像中存在较强的噪声时，可以应用空域滤波方法来抑制噪声并增强图像的细节。
3. 目标检测和分类目标检测和分类是遥感图像解译的重要任务之一。
数字图像处理技术可以用来检测和分类遥感图像中的地物目标。
目标检测是指在遥感图像中自动识别和定位感兴趣目标的过程，而目标分类则是将感兴趣目标分为不同的类别。
目标检测和分类依赖于特征提取和分类器的选择。
数字图像处理技术可以通过应用边缘检测、纹理分析、颜色特征提取等方法来提取目标特征，并应用分类算法来自动识别和分类地物目标。
4. 影像图像处理影像图像处理是遥感图像解译中的一个重要方面。
遥感图像通常具有高分辨率和大量的信息，因此需要应用数字图像处理技术来处理和分析这些图像。
例如，图像拼接技术可以将多幅低分辨率图像拼接成一幅高分辨率图像，从而提高地物目标的识别能力。
图像匹配和配准技术可以将多幅遥感图像进行配准，以便进行地物变化监测和地表覆盖分类等应用。
5. 数字图像处理技术的挑战和发展方向虽然数字图像处理技术在遥感图像解译中取得了显著成果，但仍然存在一些挑战。
数字图像处理论文
数字图像处理论文数字图像处理论文篇一：数字图像增强技术摘要：数字图像处理是指利用计算机技术对图像进行各种操作和处理的过程。
图像增强是数字图像处理中的一项重要技术，旨在改善图像的质量和视觉效果。
本文针对数字图像增强技术进行了综述，包括直方图均衡化、滤波和锐化等常用方法。
此外，还介绍了一些新近提出的图像增强算法，如基于深度学习的方法。
最后，对数字图像增强技术的发展趋势进行了展望。
关键词：数字图像处理；图像增强；直方图均衡化；滤波；锐化；深度学习1.引言数字图像处理是计算机科学和图像处理领域的重要研究方向。
随着数字图像在各个领域的广泛应用，对图像质量和视觉效果的要求也越来越高。
图像增强是数字图像处理的一项基础技术，通过改善图像的对比度、亮度和细节等特征，提高图像的可视化效果。
图像增强技术已被广泛应用于医学影像、无人驾驶、图像识别等领域。
2.直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，通过调整图像的像素值分布，提高图像的对比度和显示效果。
其基本思想是将原始图像的像素值映射到一个新的像素值域，使得新图像具有均匀分布的像素值。
直方图均衡化可以有效地增强图像的细节和纹理特征，但在一些情况下会导致图像过度增强或噪声增加。
3.滤波技术滤波是图像处理中常用的一种方法，通过对图像进行平滑或者锐化处理，改善图像的质量和视觉效果。
常用的滤波方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
均值滤波通过计算像素点周围邻域像素的平均值来更新像素的值，可用于图像的平滑处理。
中值滤波通过计算像素点周围邻域像素的中值来更新像素的值，可有效地去除图像中的椒盐噪声。
高斯滤波通过对图像进行加权平均处理，对图像进行平滑和去噪。
4.锐化技术锐化是图像处理中常用的一种技术，通过增加图像中的高频成分，提高图像的边缘和细节等特征。
常用的锐化方法有拉普拉斯算子、Sobel算子和Canny算子等。
拉普拉斯算子通过计算图像的二阶导数来增强图像的边缘和细节。
Sobel算子通过计算图像的一阶导数来提取图像的边缘特征。
数字图像处理技术在遥感等领域的现状和未来发展趋势
数字图像处理技术在遥感等领域的现状和未来发展趋势Revised by Jack on December 14,2020数字图像处理技术在遥感领域的现状和未来发展趋势崔云腾【摘要】阐述了遥感技术目前在国内外的发展现状，以及数字图像处理技术在遥感技术上起到的重大作用。
随着数字图像处理技术的发展，让遥感技术有了翻天覆地的变化。
并且详细的描述了图像处理技术在遥感领域的关键技术，对这些技术在遥感中起的作用进行解释。
最后对图像处理技术在遥感领域未来的发展趋势进行分析。
【关键词】遥感；图像处理；技术发展Digital image processing technology in the current situation and future development trend in the field of remote sensingCui YuntengA bstract this paper expounds the remote sensing technology in the domestic and foreign development present situation, and the digital image processing technology to play a major role in the remote sensing technology. With the development of digital image processing technology, remote sensing technology have changed dramatically. And a detailed description of the key technologies in the field of remote sensing image processing technology, plays the role of these techniques in remote sensing for explanation. Finally, the image processing technology in the field of remote sensing in the future development trend of the analysis.0.引言几十年来，随着卫星技术的不断成熟，遥感技术也不断地发展，通过卫星收集大量的影像资料，随之而来对图像的处理分析有了更高的要求，以前需要雇佣几千人，现在运用图像处理系统仅仅需要一台高级计算机，与之前相比分析识别速度有了显着的提高[1]，同时减少了大量的人员工作，并且还可以从照片中发现通过人力所不容易发现不能找到的有用情报。
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纯数字图像处理论文和遥感数字图像处理论文的异同点
本学期我们先后学习了《遥感原理及应用》和《数字图像处理》这两门课，其中《遥感原理及应用》虽然是说到遥感原理，但是主要的应用部分就是关于数字图像处理的内容，涉及到一些用ENVI等遥感软件进行数字图像处理的内容。
经过比较，我们可以得到下面的一些异同点。
数字图像处理（Digital Image Processing）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数字图像处理，使用计算机对其进行处理的过程。
数字图像处理主要研究的内容有以下几个方面：（1）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，如傅立叶变换、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（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。
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。
（2）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。
（3）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。
（6）图像分类（识别）图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）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（结构）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。
因此，我们可以看出，数字图像处理一方面是图像处理的理论部分，包括图像增强和图像分割等等。
另一部分就是应用，包括航天和航空方面，生物医学工程方面，通信工程方面，工业和工程方面，军事公安方面，文化艺术方面，机器人视觉等等。
在遥感方面，它更重视实用性，比如（1）多山地区微波遥感图像的正射校正是实践应用，（2）对低空无人机航空遥感影像进行影像快速正射精校正等处理；（3）采用面向对象的高空间分辨率遥感影像，用建筑物震害信息提取方法提取研究区震后震害房屋信息；（4）利用遥感技术的成果,对土地资源进行调查。
对于遥感图像处理，它分为测量学范畴的遥感知识和数字图像处理部分，遥感数字图像处理是遥感技术体系中的重要组成部分。
遥感处理包括地面数据采集，遥感数据采集，数据处理，信息表达等，而数字图像处理主要是应用数字图像处理的知识。
包括图像的滤波，图像的几何校正等等。
遥感数字图像处理和数字图像处理有交集部分（数据处理）。
由于遥感图像是以卫星等载体拍摄的图像，受大气折光、光谱、光谱分辨率、地球表面起伏，地球的椭球形等原因的影响，所以遥感图像强调在图形滤波，辐射校正，几何纠正等应用。
并且遥感是测绘的分支，它还要进行特征信息的提取的操作，测量又是一门严谨的学科，在处理完数据后还要进行精度的分析和评价。
遥感多应用于制作地图和对地形监测方面，遥感图像还侧重于图像的表达。
而数字图像处理，它包含了遥感数字图像处理的部分内容，它在图像数字化、图像形态学和图像表达数据分析等方面有更深的应用。
于此相对，遥感数字图像处理只是在使用数字图像处理的应用部分。
在两者的操作流程方面，数字图像处理要先进行图像的采样和数字化，遥感数字图像处理就要先进行图像的合成。
然后两者都要进行图像的转换、变换和校正。
最后，遥感数字图像处理要进行结果的精度评定和表达，数字图像处理要做图像表达的内容。