图像数据题处理方法

图像信息题以其直观形式反映出物理量间的存在的规律，一般而言，在图像题中我们要关注这样几个方面：坐标及其格值、是否过原点、坐标正负的含义、斜率、面积、截距等方面。其中坐标及其格值、是否过原点、坐标正负的含义属于较直观层面的物理知识，只要在做题是认真审题就可以解决的。而图像的斜率、面积、截距有的则于属于较高层次的物理规律转变或数据处理的技巧性问题，有较高的难度，相对而言出现的概率较高。其这要处理办法如下

一、直线（线性）型图像

1、斜率表示明确的物理含义的线性图像有

不难常见：x-t图像中斜率△x/△t表示速度v；v-t图像中斜率△v/△t表示加速度a；电阻的U-I图像中与原点连线的斜率△U/△I表示电阻值R；电源的U-I图像中斜率绝对值|△U/△I|=|△U内/△I|表示电源内阻r；φ-t图像中斜率△φ/△t表示感应电动势E。

较难不常见：ψ-x图像中斜率绝对值|△ψ/△x|(=U/d)表示电场强度的大小E （E方向由电势降低方向决定）、Ek-x图像中斜率△Ek/△x表示合外力F合（可由动能定理得）。

2、面积表示明确的物理含义的线性图像有：

v-t图象中面积表示位移x；I-t图象中面积表示电量q；F-x图象中面积表示力F的做功W。特别注意：利用面积本意是体现微积分思想，但对线性关系图像中的面积也可用平均值代入简便计算。

3、截距表示明确的物理含义的线性图像有：

电源的U-I图像中纵截距表示电源电动势E。

4、一般直线型图像

按物理规律列方程，按y=kx+b形式化简写出两物理量y、x间的关系式，找出与图像对应的斜率和截距再方向斜率方程和截距方程，即可解出相关物理量。

二、曲线（非线性）型图像

1、利用切线斜率类

比较常的是用切线的斜率，一般在图像中都给中曲线在某点的切线坐标进行定量计算斜率；要么就是根据图像的弯曲程度，定性判断斜率大小，如：在电自感电流I-t切线的斜率绝对值表自感电动势E自（=L△I/△t,该公式在课本中已经不作要求，但在这种类型图像变化快慢用到这一点来判断）。

2、利用面积类

一般常会给出坐标格，通常按四舍五入方法计算坐标格的面积来进行近似定量计算，如：I-t图像中面积表示电量q(比如在选修3-1中电容器的电容最后内容“用传感器观察电容器的充电和放电”中电容器放电的I-t图像)；也可能给出一些对称性的曲线，根据面积有相对大小来进行定性比较，如：E-x图象中绝对值面积表示电势差大小U（=△ψ）（电

势高低由电场E的方向（在图中E值的正负表示方向）确定）。

数字图像处理的发展现状及研究内容概述

数字图像处理的发展现状及研究内容概述人类传递信息的主要媒介是语音和图像。据统计，在人类接受的信息中，听觉信息占20%，视觉信息占60%，所以作为传递信息的重要媒体和手段——图像信息是十分重要的，俗话说“百闻不如一见”、“一目了然”，都反映了图像在传递信息中独到之处。目前，图像处理技术发展迅速，其应用领域也愈来愈广，有些技术已相当成熟并产生了惊人的效益，当前图像处理面临的主要任务是研究心的处理方法，构造新的处理系统，开拓更广泛的应用领域。数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机数字图像处理，它是指将数字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。数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和数字图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的数字图像处理的目的是改善数字图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。数字图像处理中，输入的是质量低的数字图像，输出的是改善质量后的数字图像，常用的数字图像处理方法有数字图像增强、复原、编码、压缩等。 1:数字图像处理的现状及发展数字图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，属于这些领域的有航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等，使数字图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。随着数字图像处理技术

的深入发展，从70年代中期开始，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理向更高、更深层次发展。人们已开始研究如何用计算机系统解释数字图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界，这被称为数字图像理解或计算机视觉。很多国家，特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究，取得了不少重要的研究成果。其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论，这个理论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想。数字图像理解虽然在理论方法研究上已取得不小的进展，但它本身是一个比较难的研究领域，存在不少困难，人类本身对自己的视觉过程还了解甚少，因此计算机视觉是一个有待人们进一步探索的新领域。如今数字图像处理技术已给人类带来了巨大的经济和社会效益。不久的将来它不仅在理论上会有更深入的发展，在应用上意识科学研究、社会生产乃至人类生活中不可缺少的强有力的工具。数字图像处理进一步研究的问题，不外乎如下几个方面：（1）在进一步提高精度的同时着重解决处理速度问题。如在航天遥感、气象云图处理方面，巨大的数据量和处理速度任然是主要矛盾之一。（2）加强软件研究、开发新的处理方法，特别要注意移植和借鉴其他学科的技术和研究成果，创造新的处理方法。（3）加强边缘学科的研究工作，促进数字图像处理技术的发展。如：人的视觉特性、心理学特性等的研究，如果有所突破，讲对团向处理技术的发展起到极大的促进作用。

数字图像处理四个实验报告,带有源程序

数字图像处理实验指导书学院：通信与电子工程学院专业：电子信息工程班级：学号：姓名： XX理工大学

实验一 MATLAB数字图像处理初步一、实验目的与要求 1．熟悉及掌握在MATLAB中能够处理哪些格式图像。 2．熟练掌握在MATLAB中如何读取图像。 3．掌握如何利用MATLAB来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。 4．掌握如何在MATLAB中按照指定要求存储一幅图像的方法。 5．图像间如何转化。二、实验原理及知识点 1、数字图像的表示和类别一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间(平面)坐标，f 在任何坐标处(x,y)处的振幅称为图像在该点的亮度。灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语，而彩色图像是由单个二维图像组合形成的。例如，在RGB彩色系统中，一幅彩色图像是由三幅独立的分量图像(红、绿、蓝)组成的。因此，许多为黑白图像处理开发的技术适用于彩色图像处理，方法是分别处理三副独立的分量图像即可。图像关于x和y坐标以及振幅连续。要将这样的一幅图像转化为数字形式，就要求数字化坐标和振幅。将坐标值数字化成为取样；将振幅数字化成为量化。采样和量化的过程如图1所示。因此，当f的x、y分量和振幅都是有限且离散的量时，称该图像为数字图像。作为MATLAB基本数据类型的数值数组本身十分适于表达图像，矩阵的元素和图像的像素之间有着十分自然的对应关系。图1 图像的采样和量化根据图像数据矩阵解释方法的不同，MA TLAB把其处理为4类：亮度图像(Intensity images) 二值图像(Binary images) 索引图像(Indexed images) RGB图像(RGB images)

数字图像处理练习题

一、基本题目 1. 2.HSI模型中，H I (Intensity) 3.CMYK （Black）。 4. 5. 6. 7. 8.存储一幅大小为M×N，灰度级为2g级的图像需要bit）大小的存储空间。 9.图像退化是图像形成、传输和记录的过程中，由于成像系统、传输介质和设 10. 行图像的边缘检测。 11.用函数b s+ =来对图像象素进行拉伸变换，其中r表示待变换图像象素灰 kr 度值，若系数0 k >b ,1> 压缩）。 12. 13. 两种。 14. 15.少），所得 16. 17.图像退化的典型表现为图像模糊、失真、噪声等，我们针对退化进行图像复

18.灰度直方图反映一幅图像中各灰度级象素出现的频率之间的关系， 19.因此可以采 20.图像边缘是指图像中象素灰度值有阶跃变化或屋顶状变化的那些象素的集合。 21. 22. 23.(Y)和色度(U,V)信号，它们之间的关系为： 24.我国的电视标准是PAL制，它规定每秒行 25. 26.MPEG是ISO其工作是开发满足各种应用 27.若原始的模拟图像，其傅氏频谱在水平方向的截止频率为 m U，在垂直方向，则只要水平方向的空间取样频率 02 m U U =，垂直方向的空 28.CT。 29.人们在观察一条由均匀黑和均匀白的区域形成的边界时，可能会认为人的主观感受是与任一点的强度有关。但实际情况并不是这样，人感觉到的是在亮度变化部位附近的暗区和亮区中分别存在一条更黑和更亮的条带，这就是所谓的“Mach带” 30.若代码中任何一个码字都不是另一个码字的续长，也就是不能在某一个码字后面添加一些码元而构成另一个码字，称其为非续长代码。反之，称其为续长代码。 31.对每个取样点灰度值的离散化过程称为量化。常见的量化可分为两大类，一类是将每个样值独立进行量化的标量量化方法，另一类是将若干样值联合起来作为一个矢量来量化的矢量量化方法。在标量量化中按照量化等级的划分方法不同又分为两种，一种均匀量化；另一种是非均匀量化 32.数学形态学构成了一种新型的数字图像分析方法和理论。它的基本思想是用

数字图像处理技术现状及发展趋势

数字图像处理技术现状及发展趋势摘要现今是计算机技术、网络技术以及多媒体技术高速发展的时代，更多高科技技术正在全面发展，数字图像处理技术作为一种新式技术，如今已经广泛地应用于人们的生产生活中。数字图像处理技术的应用和发展为人们的生活发展带来了很多的便利，在遥感技术、工业检测方面发展迅速，在医学领域，气象通信领域也有很大的成就。由此，本文主要探讨数字图像处理技术的现状及发展趋势。关键词数字图像处理技术；现状；发展趋势现今是计算机和网络技术高速发展的时代，计算机的应用给人们的生产生活带来了很大的便利，人们应用计算机处理各种复杂的数据，将传统方式不能处理的问题以全新的技术和方式有效解决[1]。数字图像处理技术是应用较为广泛的一种技术，在具体应用过程中，能够经过增强、复原、分割等过程对数据进行处理，且具有多样性、精度高、处理量大的显著优势，本文对数字图像处理技术的现状及发展趋势进行研究和探讨。 1 数字图像处理技术发展现状数字图像处理技术是近年来发展较为迅速的一种技术，具体是指应用计算机对图像进行一系列的处理，最终达到人们要求的水平，在具体的处理过程中，以改善图像的视觉效果为核心，最终呈现出人们想要表达的意思。笔者查阅国内外诸多文献库，发现对数字图像处理技术的研究多数集中于图像数字化、图像增强、图像还原、图像分割等领域[2]。最初数字图像处理技术产生于20世纪20年代，当时普遍将其应用于报纸业，发展至20世纪50年代，图像处理技术跟随着计算机的发展而迅速发展，也有更多的人开始关注和应用该技术，当时在各国的太空计划中发挥了巨大作用，尤其是对月球照片的处理，获得了很大的成功。发展到20世纪70年代时，数字图像处理技术的应用已经很普遍了，尤其是在计算机断层扫面（CT）等方面，该技术的应用得到了一致好评，而现今，数字图像处理技术随处可见，已广泛应用在各行各业中。 2 数字图像处理技术的特点数字图像处理技术有以下几个特点：①图像处理的多样性特点。数字图像处理技术可以编写多样的算法，以不同的程序模式施加于数字图像技术上，根据实际需求对图像进行处理，因此最终获取的图像效果也截然不同。②图像处理精度高。应用数字图像处理技术处理的图像，其精度和再现性都提高了一个层次，尤其是在各种算法和程序的支撑下，进一步确保了计算的精度和正确性。③交叉融合了多门学科和新技术。数字图像处理的应用基础包含了众多学科和技术，其中数学和物理是关键，而通信、计算机、电子等技术则是确保其处理质量的关键技术。④数据处理量大[3]。图像本身就包含了大量的信息，数字图像处理技术可以更好地区分有用信息和冗余信息，从而获取处理的关键性信息。

数字图像处理实验指导书模板

《数字图像处理》实验指导书编写: 罗建军海南大学三亚学院 10月

目录一、概述 ....................................................................... 错误!未定义书签。二、建立程序框架 ....................................................... 错误!未定义书签。三、建立图像类 ........................................................... 错误!未定义书签。四、定义图像文档实现图像读/写.............................. 错误!未定义书签。五、实现图像显示 ....................................................... 错误!未定义书签。六、建立图像处理类................................................... 错误!未定义书签。七、实现颜色处理功能............................................... 错误!未定义书签。 (一) 亮度处理................................................................. 错误!未定义书签。 (二) 对比度处理............................................................. 错误!未定义书签。 (三) 色阶处理................................................................. 错误!未定义书签。 (四) 伽马变换................................................................. 错误!未定义书签。 (五) 饱和度处理............................................................. 错误!未定义书签。 (六) 色调处理................................................................. 错误!未定义书签。八、实现几何变换功能............................................... 错误!未定义书签。 (一) 图像缩放................................................................. 错误!未定义书签。 (二) 旋转......................................................................... 错误!未定义书签。 (三) 水平镜像................................................................. 错误!未定义书签。 (四) 垂直镜像................................................................. 错误!未定义书签。 (五) 右转90度................................................................. 错误!未定义书签。 (六) 左转90度................................................................. 错误!未定义书签。 (七) 旋转180度............................................................... 错误!未定义书签。九、实现平滑锐化功能............................................... 错误!未定义书签。十、图像处理扩展编程............................................... 错误!未定义书签。

LabVIEW应用于实时图像采集及处理系统

LabVIEW应用于实时图像采集及处理系统 2008-7-29 9:35:00于子江娄洪伟于晓闫丰隋永新杨怀江供稿摘要：本文在LabVIEW和NI-IMAQ Vision软件平台下，利用通用图像采集卡开发一种图像实时采集处理虚拟仪器系统。通过调用动态链接库驱动通用图像采集卡完成图像采集，采集图像的帧速率达到25帧每秒。利用NI-IMAQ Vision视频处理模块，进行图像处理，以完成光电探测器的标定。该系统具有灵活性强、可靠性高、性价比高等优点。主题词：虚拟仪器;图像处理;LabVIEW;动态链接库 1.引言美国国家仪器（NI）公司的虚拟仪器开发平台LabVIEW，使用图形化编程语言编程，界面友好，简单易学，配套的图像处理软件包能提供丰富的图像处理与分析算法函数，极大地方便了用户，使构建图像处理与分析系统容易、灵活、程序移植性好，大大缩短了系统开发周期。在推出应用软件的基础上，NI公司又推出了图像采集卡，对于NI公司的图像采集卡，可以直接使用采集卡自带的驱动以及LabVIEW中的DAQ库直接对端口进行操作。但由于NI公司的图像采集卡成本很高，大多用户难以接受，因此硬件平台往往采用通用图像采集卡，软件方面的图像处理程序仍采用LabVIEW以及视频处理模块编写。本文正是基于这样的目的，提出了一种在LabVIEW环境下驱动通用图像采集卡的方案，在TDS642EVM高速DSP视频处理板卡的平台下，完成实时图像采集及处理。在图象处理的工作中主要完成对CCD光电探测器的辐射标定。由于探测器在自然环境下获取图像时，会受到来自大气干扰，自身暗电流，热噪声等影响，使CCD像元所输出信号的数值量化值与实际探测目标辐射亮度之间存在差异，所以要得到目标的精确图像就必须对探测器进行辐射标定。 2.图像采集卡简介闻亭公司TDS642EVM（简称642）多路实时视频处理板卡是基于DSP TMS320DM642芯片设计的评估开发板。计算能力可达到4Gips，板上的视频接口和视频编解码芯片Philips SAA7115H相连,实现实时多路视频图像采集功能,支持多种PAL,NTSC和SECAM视频标准。本系统通过642的PCI接口与主机进行数据交换。PCI支持“即插即用（PnP）”自动配置功能，使图像采集板的配置变得更加方便，其一切资源需求的设置工作在系统初启时交由BIOS处理，无需用户进行繁琐的开关与跳线操作。PCI接口的海量数据吞吐,为其完成实时图像采集和处理提供保证。 3.系统组成及工作原理

数字图像处理的发展概况

数字图像处理的发展概况数字图像处理就是用计算机对图像进行分析和处理，它是一门跨学科的技术。数字图像处理始于20世纪50年代。特别是在1964年，美国喷射推进实验室使用计算机对太空船送回地面的大批月球照片进行处理后，得到了清晰逼真的图像，使这门技术受到了广泛的关注，它成为这门技术发展的重要里程碑，此后数字图像处理技术在空间研究方面得到了广泛的应用。20世纪70年代初，由于大量的研究和应用，数字图像处理已具备了自己的技术特色，并形成了较完善的学科体系，从而成为一门独立的新学科，目前，数字图像处理在生物医学、通信、流通领域，产业界、文件处理领域，军事、公女、遥感，宇宙探险及日常生活中被广泛应用，已经成为当代不可缺少的一门技术。 (1)生物医学。生物医学数字图像处理技术大约是20世纪80年代初在生物医学上得到广泛应用的，随着现代医学特别是数字化医疗技术的不断发展，数字图像处理技术显得更为重要。如X光对人体组织有损害，在临床上为了减少这种生物副效应，同时又能得到比较理想的病人的X光片，可以用强度较低的X光对病人进行照相，然后通过图像处理技术得到清晰的图像，这就是X光图像的处理。此外，数字图像处理技术还应用到对超声图像的处理、激光显微图像的处理、CT 图像的处理、磁共振图像的处理、PET图像的处理等。目前，数字图像处理技术在现代医学中不仅用于图像的加工和处理，同时还用于信息的存储和传输。 (2)通信。在多媒体网络通讯中，对电视和电话等传输的图像进行数据压缩和处理等。 (3)流通领域、产业界、文件处理领域。数字图像处理技术在文件处理、机器人视觉、地质、海洋、气象、农业、灾害治理、货物检测、邮政编码、金融、银行、工矿企业、冶金、渔业、机械、交通、电子商务等领域被广泛应用。 (4)军事和公安。对现场照片、指纹和手迹等图像进行分析和处理。数字图像处理主要应用于下面的几个领域。 (5)遥感，遥感是用不同光源和技术获得大量的遥感图像，这些图像需要用数字图像处理技术加工处理并提取有用的信息。

数字图像处理程序

数字图像处理实验图像处理实验（一）直方图灰度变换是图像增强的一种重要手段，使图像对比度扩展，图像更加清晰，特征更加明显。灰度级的直方图给出了一幅图像概貌的描述，通过修改灰度直方图来得到图像增强。 1、灰度直方图（1）计算出一幅灰度图像的直方图 clear close all I=imread('004.bmp'); imhist(I) title('实验一（1）直方图'); （2）对灰度图像进行简单的灰度线形变换， figure subplot(2,2,1) imshow(I); title('试验2-灰度线性变换'); subplot(2,2,2) histeq(I); （3）看其直方图的对应变化和图像对比度的变化。原图像 f(m,n) 的灰度范围 [a,b] 线形变换为图像 g(m,n),灰度范围[a’,b’]公式：g(m,n)=a’+(b’-a’)* f(m,n) /(b-a) figure subplot(2,2,1) imshow(I) J=imadjust(I,[0.3,0.7],[0,1],1); title(' 实验一（3）用g(m,n)=a’+(b’-a’)* f(m,n) /(b-a)进行变换 '); subplot(2,2,2) imshow(J) subplot(2,2,3) imshow(I) J=imadjust(I,[0.5 0.8],[0,1],1); subplot(2,2,4) imshow(J) (4) 图像二值化（选取一个域值，(5) 将图像变为黑白图像） figure subplot(2,2,1)

基于Labview的图像采集与处理

目前工作成果：一、USB图像获取 USB设备在正常工作以前，第一件要做的事就是枚举，所以在USB摄像头进行初始化之前，需要先枚举系统中的USB设备。（1）基于USB的Snap采集图像程序运行结果：此程序只能采集一帧图像，不能连续采集。将采集图像函数放入循环中就可连续采集。

循环中的可以计算循环一次所用的时间，运行发现用Snap采集图像时它的采集速率比较低。运行程序时移动摄像头可以清楚的看到所采集的图像有时比较模糊。（2）基于USB的Grab采集图像运行程序之后发现摄像头采集图像的速率明显提高。

二、图像处理 1、图像灰度处理（1）基本原理将彩色图像转化成为灰度图像的过程成为图像的灰度化处理。彩色图像中的每个像素的颜色有R、G、B三个分量决定，而每个分量有255中值可取，这样一个像素点可以有1600多万（255*255*255）的颜色的变化范围。而灰度图像是R、G、B三个分量相同的一种特殊的彩色图像，其一个像素点的变化范围为255种，所以在数字图像处理种一般先将各种格式的图像转变成灰度图像以使后续的图像的计算量变得少一些。灰度图像的描述与彩色图像一样仍然反映了整幅图像的整体和局部的色度和亮度等级的分布和特征。图像的灰度化处理可用两种方法来实现。第一种方法使求出每个像素点的R、G、B三个分量的平均值，然后将这个平均值赋予给这个像素的三个分量。第二种方法是根据YUV的颜色空间中，Y的分量的物理意义是点的亮度，由该值反映亮度等级，根据RGB和YUV颜色空间的变化关系可建立亮度Y与R、G、B三个颜色分量的对应：Y=0.3R+0.59G+0.11B，以这个亮度值表达图像的灰度值。（2）labview中图像灰度处理程序框图处理结果：

数字图像处理技术的现状及其发展方向(笔记)

数字图像处理技术的现状及其发展方向一、数字图像处理历史发展数字图像处理(Digital Image Processing)将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理。 1.起源于20世纪20年代。 2.数字图像处理作为一门学科形成于20世纪60年代初期，美国喷气推进实验室(JPL)推动了数字图像处理这门学科的诞生。 3.1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置即CT(Computer Tomograph)，1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT装置,获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。 4.从70年代中期开始,随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展,数字图像处理向更高、更深层次发展，人们已开始研究如何用计算机系统解释图像,实现类似人类视觉系统理解外部世界，其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论。二、数字图像处理的主要特点 1．目前数字图像处理的信息大多是二维信息,处理信息量很大,对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。 2.数字图像处理占用的频带较宽,在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上,技术难度较大,成本也高,这就对频带压缩技术提出了更高的要求。 3.数字图像中各个像素是不独立的,其相关性大。因此,图像处理中信息压缩的潜力很大。 4.由于图像是三维景物的二维投影,一幅图像本身不具备复现三维景物的全部几何信息的能力,要分析和理解三维景物必须作合适的假定或附加新的测量。在理解三维景物时需要知识导引,这也是人工智能中正在致力解决的知识工程问题。 5．一方面，数字图像处理后的图像一般是给人观察和评价的,因此受人的因素影响较大，作为图像质量的评价还有待进一步深入的研究；另一方面，计算机视觉是模仿人的视觉,人的感知机理必然影响着计算机视觉的研究,这些都是心理学和神经心理学正在着力研究的课题。三、数字图像处理的优点 1.再现性好；图像的存储、传输或复制等一系列变换操作不会导致图像质量的退化。 2.处理精度高；可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组,现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16位甚至更高。 3.适用面宽；图像可以来自多种信息源，图像只要被变换为数字编码形式后,均是用二维数组表示的灰度图像组合而成,因而均可用计算机来处理。 4.灵活性高；数字图像处理不仅能完成线性运算,而且能实现非线性处理,即凡是可以用数学公式或逻辑关系来表达的一切运算均可用数字图像处理实现。四、数字图像处理过程及其主要进展常见的数字图像处理有:图像的采集、数字化、编码、增强、恢复、变换、

数字图像处理实验报告

实验一数字图像处理编程基础一、实验目的 1. 了解MA TLAB图像处理工具箱； 2. 掌握MA TLAB的基本应用方法； 3. 掌握MA TLAB图像存储/图像数据类型/图像类型； 4. 掌握图像文件的读/写/信息查询； 5. 掌握图像显示--显示多幅图像、4种图像类型的显示方法； 6. 编程实现图像类型间的转换。二、实验内容 1. 实现对图像文件的读/写/信息查询，图像显示--显示多幅图像、4种图像类型的显示方法、图像类型间的转换。 2. 运行图像处理程序，并保存处理结果图像。三、源代码 I=imread('cameraman.tif') imshow(I); subplot(221), title('图像1'); imwrite('cameraman.tif') M=imread('pout.tif') imview(M) subplot(222), imshow(M); title('图像2'); imread('pout.bmp') N=imread('eight.tif') imview(N) subplot(223), imshow(N); title('图像3'); V=imread('circuit.tif') imview(V) subplot(224), imshow(V); title('图像4');

N=imread('C:\Users\Administrator\Desktop\1.jpg') imshow(N); I=rgb2gary(GRB) [X.map]=gary2ind(N,2) RGB=ind2 rgb(X,map) [X.map]=gary2ind(I,2) I=ind2 gary(X,map) I=imread('C:\Users\dell\Desktop\111.jpg'); subplot(231),imshow(I); title('原图'); M=rgb2gray(I); subplot(232),imshow(M); [X,map]=gray2ind(M,100); subplot(233),imshow(X); RGB=ind2rgb(X,map); subplot(234),imshow(X); [X,map]=rbg2ind(I); subplot(235),imshow(X); 四、实验效果

PCB图像采集系统研究背景意义及国内外现状

PCB图像采集系统研究背景意义及国内外现状 1 研究背景 2 AOI系统的研究和国内现状 3 研究意义 1 研究背景印刷电路板(Printed Circuit Board，PCB)又称为印刷线路板或印制电路板。印刷电路板是各种电子产品的主要部件，有“电子产品之母”之称，它是任何电子设备及产品均需配备的，其性能的好坏在很大程度上影响到电子产品的质量。几乎每一种电子设备都离不开PCB，小到电子手表、计算器，大到航空航天、军用武器系统等，都包含各式各样，大小各异的PCB板。近年来，随着生产工艺的不断提高，PCB正在向超薄型、小元件、高密度、细间距方向快速发展。这种趋势必然给质量检测工作带来了很多挑战和困难。因此PCB故障的检测已经成为PCB制造过程中的一个核心问题，是电子产品制造厂商非常关注的问题。在生产线上，厂家为保证PCB板的质量，就得要求100％的合格率，对所有的部件、子过程和成品都是如此。在过去靠人工对其进行检测的过程中，存在以下几个不可避免的缺点： (1)容易漏检。由于是人眼检测，眼睛容易疲劳，会造成故障不能被发现的问题。并且人工检测主观性大，判断标准不统一，使检测质量变得不稳定。 (2)检测速度慢，检测时间长。比如对于图形复杂的印刷电路板，人工很难实现快速高效的检测，因此人工检测不能满足高速的生产效率。 (3)随着技术的发展，设备的成本降低，人工费用增加，仍然由人工进行产品质量控制，将难于实现优质高效，而且还会增加生产成本。 (4)在信息技术如此发达的今天人工检测有不可克服的劣势，例如：对检测结果实时地保存和远距离传输，对原始图像的保存和远距离传输等。 (5)有些在线检测系统是接触式检测，需要与产品进行接触测量，因此，有可能会损伤产品。因此，人工检测的精确性和可靠性大打折扣，传统意义上的检测方法不再能适应现代电路板检测的要求。如果漏检的有错误的电路板进入下一道工序，随着每一项工艺步骤的增加，到最终经过贴装阶段后，仍然会被检测出来是有故障的，那时，制造厂商与其花费大量的人力和成本来检测、返修这块电路板，还不如选

数字图像处理发展及现状

数字图像处理的发展及现状网络092 张海波 0904681468 摘要：简述了数字图像处理技术的发展及应用现状，系统分析了数字图像处理技术的主要优点，不足及制约其发展的因素，阐述了数字图像处理技术研究的主要内容和将来的研究重点，概述了数字图像处理技术未来的应用领域，并提出了该技术未来的研究方向。关键词：数字图像；图像处理；现状与展望；计算机技术 1 前言：图像处理技术基本可以分成两大类：模拟图像处理（Analog Image Processing）和数字图像处理（Digtal Image Processing）。数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机进行处理的过程。其优点是处理精度高，处理内容丰富，可进行复杂的非线性处理，有灵活的变通能力，一般来说只要改变软件就可以处理内容[1]。困难主要在处理速度上，特别是进行复杂的处理。数字图像处理技术主要包括如下内容：几何处理（Geometrical Processing）、算术处理（Arithmetic Processing）、图像增强（Image Enhancement）、图像复原（Image Restoration）、图像重建（Image Reconstruction）、图像编码（Image Encoding）、图像识别(Image Recognition)、图像理解（Image Understanding）。数字图像处理技术的发展涉及信息科学、计算机科学、数学、物理学以及生物学等学科[2]，因此数理及相关的边缘学科对图像处理科学的发展有越来越大的影响。近年来，数字图像处理技术日趋成熟，它广泛应用于空间探测、遥感、生物医学、人工智能以及工业检测等许多领域，并促使这些学科产生了新的发展。 2 数字图像处理技术发展：数字图像处理技术使20世纪60年代随着计算机技术和 VLSY Very Large Scale Integration的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新兴技术领域，它在理论上和实际应用中都取得了很大的成就。视觉是人类最重要的感知手段，图像又是视觉的基础[3]。早期图像处理的目的是改善图像质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像。常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片进行图像处理，如几何校正、灰度变换、去除噪声等，并考虑了太阳位置和月球环境的影响。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，为人类登月创举奠定了基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。在以后的宇航空间技术探测研究中，数字图像处理技术都发挥了巨大的作用。数字图像处理技术取得的另一个巨大成就是在医学上。1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置，也就是我们通常所说的CT

数字图像处理实验

学院计算机与通信工程学院专业生物医学工程专业班级51111 学号5111133 姓名杨静指导教师贾朔 2014年04月21日

实验一图像的基本运算一、实验目的： 1、掌握图像处理中的点运算、代数运算、逻辑运算和几何运算及应用。 2、掌握各种运算对于图像处理中的效果。二、实验内容： 1、（1）选择一幅图像lena8.jpg，设置输入/输出变换的灰度级范围，a=0.2，b=0.6，c=0.1，d=0.9. （2）设置非线性扩展函数的参数c=2. （3）采用灰度级倒置变换函数s=255-r进行图像变换（4）设置二值化图像的阈值，分别为level=0.4,level=0.7 解：参考程序如下： I=imread('C:\lena8.jpg'); figure; subplot(2,3,1); imshow(I); title('原图'); J=imadjust(I,[0.3;0.6],[0.1;0.9]); %设置灰度变换的范围 subplot(2,3,2); imshow(J); title('线性扩展'); I1=double(I); %将图像转换为double类型 I2=I1/255; %归一化此图像 C=2; K=C*log(1+I2); %求图像的对数变换 subplot(2,3,3); imshow(K); title('非线性扩展'); M=im2bw(I,0.5); M=~M; %M=255-I; %将此图像取反 %Figure subplot(2,3,4); imshow(M); title('灰度倒置'); N1=im2bw(I,0.4); %将此图像二值化，阈值为0.4 N2=im2bw(I,0.7); %将此图像二值化，阈值为0.7 subplot(2,3,5); imshow(N1); title('二值化阈值0.4'); subplot(2,3,6); imshow(N2); title('二值化阈值0.7');

数字图像处理-图像去噪方法

图像去噪方法一、引言图像信号在产生、传输和记录的过程中，经常会受到各种噪声的干扰，噪声可以理解为妨碍人的视觉器官或系统传感器对所接收图像源信息进行理解或分析的各种元素。噪声对图像的输入、采集、处理的各个环节以及最终输出结果都会产生一定影响。图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。一般数字图像系统中的常见噪声主要有：高斯噪声（主要由阻性元器件内部产生）、椒盐噪声（主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声）等。我们平常使用的滤波方法一般有均值滤波、中值滤波和小波滤波，他们分别对某种噪声的滤除有较好的效果。对图像进行去噪已成为图像处理中极其重要的内容。二、常见的噪声 1、高斯噪声：主要有阻性元器件内部产生。 2、椒盐噪声：主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生泊松噪声。 3、量化噪声：此类噪声与输入图像信号无关,是量化过程存在量化误差，再反映到接收端而产生，其大小显示出数字图像和原始图像差异。一般数字图像系统中的常见噪声主要有高斯噪声和椒盐噪声等，减少噪声的方法可以在图像空间域或在图像频率域完成。在空间域对图像处理主要有均值滤波算法和中值滤波算法．图像频率域去噪方法

是对图像进行某种变换，将图像从空间域转换到频率域，对频率域中的变换系数进行处理，再进行反变换将图像从频率域转换到空间域来达到去除图像噪声的目的。将图像从空间转换到变换域的变换方法很多，常用的有傅立叶变换、小波变换等。三、去噪常用的方法 1、均值滤波均值滤波也称为线性滤波,其采用的主要方法为邻域平均法。其基本原理是用均值替代原图像中的各个像素值,即对待处理的当前像素点（x,y）,选择一个模板,该模板由其近邻的若干像素组成,求模板中所有像素的均值,再把该均值赋予当前像素点(x,y),作为处理后图像在 f?sf(x,y),其中,s为模板,M为该点上的灰度g(x,y),即g x,y=1 M 该模板中包含当前像素在内的像素总个数。这种算法简单，处理速度快，但它的主要缺点是在降低噪声的同时使图像产生模糊，特别是在边缘和细节处。而且邻域越大，在去噪能力增强的同时模糊程度越严重。

数字图像处理技术的研究现状与发展方向

数字图像处理技术的研究现状与发展方向孔大力崔洋（山东水利职业学院，山东日照276826）摘要：随着计算机技术的不断发展，数字图像处理技术的应用领域越来越广泛。本文主要对数字图像处理技术的方法、优点、数字图像处理的传统领域及热门领域及其未来的发展等进行相关的讨论。关键词：数字图像处理；特征提取；分割；检索引言图像是指物体的描述信息，数字图像是一个物体的数字表示，图像处理则是对图像信息进行加工以满足人的视觉心理和应用需求的行为。数字图像处理是指利用计算机或其他数字设备对图像信息进行各种加工和处理，它是一门新兴的应用学科，其发展速度异常迅速，应用领域极为广泛。数字图像处理的早期应用是对宇宙飞船发回的图像所进行的各种处理。到了70年代，图像处理技术的应用迅速从宇航领域扩展到生物医学、信息科学、资源环境科学、天文学、物理学、工业、农业、国防、教育、艺术等各个领域与行业，对经济、军事、文化及人们的日常生活产生重大的影响。数字图像处理技术发展速度快、应用范围广的主要原因有两个。最初由于数字图像处理的数据量非常庞大，而计算机运行处理速度相对较慢，这就限制了数字图像处理的发展。现在计算机的计算能力迅速提高，运行速度大大提高，价格迅速下降，图像处理设备从中、小型计算机迅速过渡到个人计算机，为图像处理在各个领域的应用准备了条件。第二个原因是由于视觉是人类感知外部世界最重要的手段。据统计，在人类获取的信息中，视觉信息占60％，而图像正是人类获取信息的主要途径，因此，和视觉紧密相关的数字图像处理技术的潜在应用范围自然十分广阔。 1数字图像处理的目的一般而言，对图像进行加工和分析主要有以下三方面的目的[1]： (1)提高图像的视感质量，以达到赏心悦目的目的。如去除图像中的噪声，改变图像中的亮度和颜色，增强图像中的某些成分与抑制某些成分，对图像进行几何变换等，从而改善图像的质量，以达到或真实的、或清晰的、或色彩丰富的、或意想不到的艺术效果。 (2)提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，以便于计算机进行分析，例如，常用做模式识别和计算机视觉的预处理等。这些特征包含很多方面，如频域特性、灰度/颜色特性、边界/区域特性、纹理特性、形状/拓扑特性以及关系结构等。 (3)对图像数据进行变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输。 2数字图像处理的方法数字图像处理按处理方法分，主要有以下三类，即图像到图像的处理、图像到数据的处理和数据到图像的处理[2]。（1）图像到图像。图像到图像的处理，其输入和输出均为图像。这种处理技术主要有图像增强、图像复原和图像编码。首先，各类图像系统中图像的传送和转换中，总要造成图像的某些降质。第一类解决方法不考虑图像降质的原因，只将图像中感兴趣的特征有选择地突出，衰减次要信息，提高图像的可读性，增强图像中某些特征，使处理后的图像更适合人眼观察和机器分析。这类方法就是图像增强。例如，对图像的灰度值进行修正，可以增强图像的对比度；对图像进行平滑，可以抑制混入图像的噪声；利用锐化技

数字图像处理实验报告

数字图像处理实验报告学生姓名：学号：专业年级： 09级电子信息工程二班

实验一常用MATLAB图像处理命令一、实验内容 1、读入一幅RGB图像，变换为灰度图像和二值图像，并在同一个窗口内分成三个子窗口来分别显示RGB图像和灰度图像，注上文字标题。实验结果如右图：代码如下： Subplot (1,3,1) i=imread('E:\数字图像处理\2.jpg') imshow(i) title('RGB') Subplot (1,3,2) j=rgb2gray(i) imshow(j) title('灰度') Subplot (1,3,3) k=im2bw(j,0.5) imshow(k) title('二值') 2、对两幅不同图像执行加、减、乘、除操作，在同一个窗口内分成五个子窗口来分别显示，注上文字标题。实验结果如右图：代码如下： Subplot (3,2,1) i=imread('E:\数字图像处理 \16.jpg') x=imresize(i,[250,320]) imshow(x) title('原图x') Subplot (3,2,2) j=imread(''E:\数字图像处理 \17.jpg') y=imresize(j,[250,320]) imshow(y) title('原图y') Subplot (3,2,3) z=imadd(x,y) imshow(z)

title('相加结果')；Subplot (3,2,4)；z=imsubtract(x,y)；imshow(z)；title('相减结果') Subplot (3,2,5)；z=immultiply(x,y)；imshow(z)；title('相乘结果') Subplot (3,2,6)；z=imdivide(x,y)；imshow(z)；title('相除结果') 3、对一幅图像进行灰度变化，实现图像变亮、变暗和负片效果，在同一个窗口内分成四个子窗口来分别显示，注上文字标题。实验结果如右图：代码如下： Subplot (2,2,1) i=imread('E:\数字图像处理 \23.jpg') imshow(i) title('原图') Subplot (2,2,2) J = imadjust(i,[],[],3); imshow(J) title('变暗') Subplot (2,2,3) J = imadjust(i,[],[],0.4) imshow(J) title('变亮') Subplot (2,2,4) J=255-i Imshow(J) title('变负') 二、实验总结分析图像的代数运算结果，分别陈述图像的加、减、乘、除运算可能的应用领域。解答：图像减运算与图像加运算的原理和用法类似，同样要求两幅图像X、Y的大小类型相同，但是图像减运算imsubtract()有可能导致结果中出现负数，此时系统将负数统一置为零，即为黑色。乘运算实际上是对两幅原始图像X、Y对应的像素点进行点乘(X.*Y)，将结果输出到矩阵Z中，若乘以一个常数，将改变图像的亮度：若常数值大于1，则乘运算后的图像将会变亮；叵常数值小于是，则图像将会会暗。可用来改变图像的灰度级，实现灰度级变换，也可以用来遮住图像的某些部分，其典型应用是用于获得掩膜图像。除运算操作与乘运算操作互为逆运算，就是对两幅图像的对应像素点进行点（X./Y)， imdivide()同样可以通过除以一个常数来改变原始图像的亮度，可用来改变图像的灰度级，其典型运用是比值图像处理。加法运算的一个重要应用是对同一场景的多幅图像求平均值减法运算常用于检测变化及运动的物体，图像相减运算又称为图像差分运算，差分运算还可以用于消除图像背景，用于混合图像的分离。