数字图像处理_2012_-课程介绍_龚永义_
《数字图像处理》课程介绍
课程编码：XX31310
课程性质：专业选修
教学时数：周学时3，总学时54
学分：3学分
先修课程：高等数学，线性代数，概率论与数理统计，C++语言程序设计，数据结构，算法分析与设计
为什么要选修图像处理：
由于客观环境的限制，当您拍摄的重要相片模糊、有许多白点时，当您想修补相片时，当您想仔细察看图像局部区域，却苦于图像分辨率有限时，当您想实现图像检索时，当您想实现视频监控时，当您想从事数字艺术、动漫创造时，……,您会发现，我们需要一种知识，这就是“图像处理”。
可以这么说，在整个计算机领域，图像处理与模式识别、计算机视觉占有绝对重要的地位。图像处理技术已渗入到我们的生活中，与我们息息相关。
学习图像处理可能遇到的困难：
图像处理是一门数学理论要求比较多的课程，它需要学习者有一定的高等数学基础，较强的分析能力，较强的算法设计与实现能力。
更重要的是，学习者愿意投入，愿意持之以恒。
教学目的与要求：
1.数字图像处理是论述图像处理基本理论、方法及其在自动化领域中的应用的学科，是实
现机器视觉的有效工具，是计算机科学与技术本科专业的专业选修课。
2.学习本门课程的主要目的是使学生掌握数字图像处理的基本概念、原理、和方法，并能
解决在智能化检测与控制中的应用问题。
3.通过本课程的学习，要求学生能够根据需要选择合理的数字图像处理技术和方法，从事
图像处理系统设计、基于视觉的智能化检测方面的研究开发工作。
参考教材：
Gonzalez R. C.,Woods R. E. Digital Image Processing(Second Edition). 北京：电子工业出版社，2002
参考书目：
（1）王润生主编. 图像理解.长沙：国防科技大学出版社，1995
（2）崔屹. 数字图像处理技术与应用. 北京：电子工业出版社，1997
（3）吕凤军. 数字图像处理编程入门. 北京：清华大学出版社，1999
（4）何斌，马天予. VC++数字图像处理. 北京：人民邮电出版社，2001
（5）章毓晋. 图像工程（上册）图像处理. 北京：清华出版社，2006
授课内容（暂定）：
数字图像处理描述了数字图像处理的基本理论、方法及其部分应用。本课程介绍的内容包括：数字图像处理的基本概念与特点，数字图像处理基础和图像编程基础，空间域图像增强，频域图像增强，图像复原，图像的几何变换，图像编码，数学形态学及其应用，图像分割与边缘检测，图像特征与理解等。详细内容如下，
第一章绪论
主要讲述：数字图像处理的基本概念与特点，数字图像处理硬件系统，数字图像处理的应用及发展趋势。
重点：数字图像处理的特点及其应用。
第二章数字图像处理基础
主要讲述：图像的采样与量化技术、图像数字化设备、数字图像的类型、常见图像文件格式、色度学基础与颜色模型。
重点：BMP文件格式、RGB模型、HSI模型以及颜色模型之间的相互转换。
难点：位图调色板及其在编程中的实现。
第三章VC++图像编程基础
主要讲述：VC++可视化编程基础、ImageLoad动态链接库、CDibObject类的设计、图像文件的读入、显示与保存。
重点：CDibObject类的设计，图像文件的读写与显示。
难点：利用Visual C++进行面向对象的程序设计，文档视图结构，图像的显示。
第四章空间域图像增强
主要讲述：直方图的基本概念、性质、拉伸与均衡，灰度线性变换，图像噪声的分类与特点，模板与卷积运算，图像平滑，图像锐化，图像的伪彩色处理。
重点：直方图的拉伸与均衡，灰度线性变换，中值滤波，微分算子。
难点：直方图均衡，模板与卷积运算。
第五章频域图像增强
主要讲述：频域处理的作用，离散傅立叶变换的概念与性质及其快速实现算法，离散余弦变换的特点及其快速实现算法等，小波变换等。
重点：离散傅立叶变换的性质，快速离散傅立叶变换，快速离散余弦变换，小波变换的应用。
难点：离散傅立叶变换的蝶形算法，小波变换。
第六章图像复原
主要讲述：图像的退化与复原的基本概念与数学模型，非约束复原、最小二乘法约束复原、非线性复原方法。
重点：图像复原的实现。
难点：图像退化的数学模型，图像复原的实现。
第七章图像的几何变换
主要讲述：齐次坐标、几何变换矩阵，图像的比例缩放、平移、镜像、旋转、透视变换与复合变换。
重点：几何变换的特点、齐次坐标、图像旋转、双线性插值。
难点：图像的复合变换与透视变换。
第八章图像编码（可选内容）
主要讲述：图像编码的目的与意义，编码的基本原理、方法与评价，哈夫曼编码、香农范诺编码、行程长度编码、LZW编码、算术编码、JPEG编码。
重点：哈夫曼编码、行程长度编码、LZW编码、JPEG编码的算法与实现。
难点：算术编码、JPEG编码的算法与实现。
第九章数学形态学及其应用
主要讲述：数学形态学的基本概念，二值形态学腐蚀、膨胀、开、闭运算，击中击不中变换，灰值腐蚀、膨胀、开、闭运算，形态学滤波，骨架抽取，细化算法。
重点：二值形态学腐蚀、膨胀、开、闭运算，细化算法。
难点：击中击不中变换，骨架抽取。
第十章图像分割与边缘检测
主要讲述：图像分割的概念、原理及方法，阈值分割技术，区域增长与聚合，边缘检测与微分运算，轮廓跟踪与提取，图像匹配，投影法与差影法。
重点：判别分析法确定阈值，轮廓跟踪，模板匹配，差影法。
难点：模板匹配与直方图匹配，区域生长与区域聚合。
第十一章图像特征与理解（可选内容）
主要讲述：特征分析的基本方法，图像的几何特征、形状特征、纹理特征及其他特征的定义及其在图像分析中的应用，中轴变换，曲线与表面的拟合。
重点：图像几何特征、形状特征，边界链码，欧拉数与孔洞数。
难点：纹理分析，中轴变换，曲线与表面的拟合。
主要教学方法与媒体要求
本课程主要采用课堂教学和课后实验相结合的方法，建议学生课后完成下列实验，巩固课堂知识。
数字图像处理课后实验内容及所需设备
说明：教师可以根据需要，只讲授第1-7，9-10章。
考核方式：考查
成绩分布：
平时成绩40%（课后实验和课堂到课率）
期终考查60%（期末大作业）
Syllabus for 《Image Processing》
Course Code: XX31310
Course Category: Special Elective Module Courses
Class Hours: 3 per week, 54 in total
Course Credits: 3
Prerequisites:Higher Algebra, Linear Algebra, Probability & Statistics, C++ Programming or Matlab, Data Structure, Algorithm Analysis & Design
Objectives and Requirements:
This course try to develop an overview of the field of image processing; Understand the fundamental algorithms and how to implement them; Prepare to read the current image processing research literature, Gain experience in applying image processing algorithms to real problems.
Textbook(s):
Gonzalez R. C.,Woods R. E. Digital Image Processing(Second Edition). Peking: Electronic & Industry Press, 2002
References:
[1]Wang runsheng, Image Understanding, Defense Science & Technology Press,
1995.
[2]Cui yi, Digital image processing technology and applications, Electronic
& Industry Press, 1997
[3]Lv fenjun, Introduce to digital image processing programming, TsingHua
University Press, 1999
[4]He Bing, et al, VC++ digital image processing, People Post Press, 2001
[5]Zhang YuJing, Image Engineering: Image Processing, TsingHua Press, 2006
Contents:
This course covers the fundamentals of digital image processing from both algorithmic and implementation perspectives. In addition to the standard images from the image processing literature, varies images will be used to test some the approaches and to illustrate the difficulties that are typically encountered in real problems of image processing. The contents include,
∙Introduction: What is image processing? What are the fundamental issues in image processing? What is the role of perception?
∙Basic image models and definitions: pixels, sampling, quantization, resolution, representation as a matrix, operations, camera angles and
perspective transformations
∙Image transformations: Fourier transform and spectral analysis, separable transformations, principal component analysis, wavelets.
∙Image enhancement: histograms, subtraction, averaging, spatial filtering and sharpening, low-pass and high-pass filtering, etc.
∙Image restoration: brief overview and models (Elective)
∙Image compression: fundamental principles, compression models, variable-length coding, predictive coding, JPEG and GIF standards.
(Elective)
∙Image segmentation: line and edge detection, boundary detection, thresholding, region-oriented approaches.
∙Topological approaches: representations of boundaries and regions, morphology.
∙Image recognition: statistical classifiers, neural network approaches.
(Elective)
∙Advanced topics and student presentations (Elective)
Assessment: examination
Grading:
regular grade 40% (including coursework and attendance of the class) final exam grade 60%
数字图像处理课程设计基于Matlab的数字图像处理
数字图像处理课程设计--基于Matlab的数字图像处理
数字图像处理课程设计 基于Matlab的数字图像处理 ——图像的运算 院系信息技术学院 专业班级电气6班 学号 201107111282
姓名何英娜 指导教师章瑞平 课程设计时间 2012年11月 目录 一、摘要 (3) 二、图像代数运算 1、1图像的加法运算 (4) 1、2图像的减法运算 (4) 1、3图像的除法运算 (4) 1、4绝对差值运算 (7) 1、 5 图像的求补运算 (7) 3
三、图像的几何运算 2、1 图像插值 (7) 2、2图像的旋转 (8) 2、3图像的缩放 (9) 2、4图像的投影变换 (10) 2、4图像的剪切 (11) 四、课程设计总结与体会 (13) 五、参考文献 (14) 摘要 图像运算涵盖程序设计、图像点运算、代数运算、几何运算等多种运算； 设计目的和任务：1、熟悉图像点运算、代数运算、几何运算的基本定 义和常见方法； 2、掌握在MTLAB中对图像进行点运算、代数运算、几何运算的方法 3、掌握在MATLAB中进行插值的方法 4、运用MATLAB语言进行图像的插值缩放和插值旋转 5、学会运用图像的投影变换和图像的剪切 4
6、进一步熟悉了解MATLAB语言的应用，将数字图像处理更好的应用于实际 7、通过各类算法加强图像各种属性 、 一、图像的几何运算何运算 图像代数运算是指对两幅或两幅以上输入图像对应的像素逐个进行和差积商运算以产生增强效果的图像。图像运算是一 种比较简单有效的增强处理手段是图像处理中常用方法。 四种图像处理代数运算的数学表达式如下： C(x,y)=A(x,y)+B(x,y) C(x,y)=A(x,y)-B(x,y) C(x,y)=A(x,y)*B(x,y) C(x,y)=A(x,y)/B(x,y) 1图像加法运算一般用于多幅图像求平均效果，以便有效降低具有叠加性的随机噪声，在matlab中imadd用于图像相加，其调用格式为z=imadd(X,Y); 程序演示如下： I=imread('rice.png');subplot(2,2,1),imshow(I),title('原图像1'); J=imread('cameraman.tif');subplot(2,2,2),imshow(J),title('原图像 5
数字图像处理课程设计
《数字视音频技术》 课程设计报告 题目：基于MATLAB/GUI数字图像处理专业名称：电子信息工程 班级：电信072 学号： 姓名： 2010年 12月20日
基于MATLAB/GUI数字图像处理 一.设计目标 图形用户界面(Graphical User Interface)简称GUI，在Matlab程序开发中起着举足轻重的作用，它有别于传统的VC、JAVA或者Delphi的界面开发方式。作为一个数学运算能力很强的软件，Matlab的运算结果通常是用图形来表示的，GUI的使用更易于图形表现的多元化，在数字图像处理中更加的方便、直观。下面设计一个简单的GUI数字图像处理，掌握GUI菜单，控件，回调函数的具体实现方法。 二．设计环境： Windows xp Matlab 7.1 三．方案论证 界面设计采用菜单模式，通过MATLAB图像处理工具箱提供的强大图像处理、图像设计功能来对图像进行处理。通过做Matlab GUI界面来对图像进行编辑、缩放、加噪声、噪声滤波、颜色模型转换和图像的翻转。通过对Matlab函数直接调用和自编函数来实现上述图像处理功能，其中图像进行任意角度翻转还用到了两个不同GUI之间数据传递实现的。 四.实验设计过程 1.菜单的创建和设置 菜单项的创建、设置可以通过系统函uimenu函数来完成，同时也可以利用GUI的设计工具来创建、设置。如图1-1
2.控件的设计 现在，绝大多数的软件中，图形界面都包含有控件。控件也是一种是图形对象通过使用各种类型的控件，可以建立起操作简便，功能强大的图形界面软件。Matlab系统为我们提供了lO种控件对象如：复选框、可编辑文本框等。实验的整体GUI界面设计如图2-1。 图2-1 GUI界面 3.实验运行过程与功能： 文件 运行界面如图4-1： 图4-1 运行界面 点击打开，打开一个图片，如图4-2
数字图像处理课程设计要求
《数字图像处理》课程设计要求 1、课程设计目的 1、提高分析问题、解决问题的能力，进一步巩固数字图像处理系统中 的基本原理与方法。 2、熟悉掌握matlab在数字图像处理中的应用，能利用matlab实现对 图像的分析和处理。 3、根据所选课程设计题目，通过编写matlab程序对图像做相应处理并 对设计结果进行分析。（按你的选题来写这条。） 2、课程设计选题 课程设计的题目要求由主标题和副标题两部分构成,形式为： 基于Matlab的数字图像处理 ——XXXX(副标题) 副标题，可以自己来确定。只要是matlab在图像处理中的应用就可以，不用局限在我们所学的范围内。 比如：可以是 基于Matlab的数字图像处理 ——图像变换 基于Matlab的数字图像处理 ——图像增强 基于Matlab的数字图像处理 ——图像压缩 基于Matlab的数字图像处理 ——图像平滑处理 基于Matlab的数字图像处理 ——图像锐化处理 基于Matlab的数字图像处理 ——图像灰度变换 基于Matlab的数字图像处理
——图像空域处理 基于Matlab的数字图像处理 ——图像频域处理 基于Matlab的数字图像处理 ——图像边缘检测 基于Matlab的数字图像处理 ——图像几何变换 基于Matlab的数字图像处理 ——图像间的运算 …… 3、课程设计的一般步骤 1）选题与搜集资料：选择课题，进行系统调查，搜集资料。 2）分析与设计：根据搜集的资料，进行功能分析，并对系统功能与模块划分等设计。 3）程序设计：运用matlab语言，编写程序，实现所设计的功能。 4）调试与测试：自行调试程序，并记录测试情况，并能对实验结果进行分析。 5）验收与评分：在第12周之后的上机时间，将对每位同学设计的程序进行综合验收，要求最晚在18周实验课，将课程设计 报告的电子档（含课程设计报告、matlab程序及相关的图片） 和打印封装的纸质文稿上交，最后根据程序验收结果和课程设 计报告，评出成绩。 4、要求 4.1总体要求 要认真对待课程设计，不得抄袭他人设计，如有雷同的设计，成 绩均为不合格。另外，要求上交的电子文档、程序和纸质材料必 须齐全，否则也按不合格处理。 4.2实施要求 1、理解各种图像处理方法确切意义。
数字图像处理_2012_-课程介绍_龚永义_
《数字图像处理》课程介绍 课程编码：XX31310 课程性质：专业选修 教学时数：周学时3，总学时54 学分：3学分 先修课程：高等数学，线性代数，概率论与数理统计，C++语言程序设计，数据结构，算法分析与设计 为什么要选修图像处理： 由于客观环境的限制，当您拍摄的重要相片模糊、有许多白点时，当您想修补相片时，当您想仔细察看图像局部区域，却苦于图像分辨率有限时，当您想实现图像检索时，当您想实现视频监控时，当您想从事数字艺术、动漫创造时，……,您会发现，我们需要一种知识，这就是“图像处理”。 可以这么说，在整个计算机领域，图像处理与模式识别、计算机视觉占有绝对重要的地位。图像处理技术已渗入到我们的生活中，与我们息息相关。 学习图像处理可能遇到的困难： 图像处理是一门数学理论要求比较多的课程，它需要学习者有一定的高等数学基础，较强的分析能力，较强的算法设计与实现能力。
更重要的是，学习者愿意投入，愿意持之以恒。 教学目的与要求： 1.数字图像处理是论述图像处理基本理论、方法及其在自动化领域中的应用的学科，是实 现机器视觉的有效工具，是计算机科学与技术本科专业的专业选修课。 2.学习本门课程的主要目的是使学生掌握数字图像处理的基本概念、原理、和方法，并能 解决在智能化检测与控制中的应用问题。 3.通过本课程的学习，要求学生能够根据需要选择合理的数字图像处理技术和方法，从事 图像处理系统设计、基于视觉的智能化检测方面的研究开发工作。 参考教材： Gonzalez R. C.,Woods R. E. Digital Image Processing(Second Edition). 北京：电子工业出版社，2002 参考书目： （1）王润生主编. 图像理解.长沙：国防科技大学出版社，1995 （2）崔屹. 数字图像处理技术与应用. 北京：电子工业出版社，1997 （3）吕凤军. 数字图像处理编程入门. 北京：清华大学出版社，1999 （4）何斌，马天予. VC++数字图像处理. 北京：人民邮电出版社，2001 （5）章毓晋. 图像工程（上册）图像处理. 北京：清华出版社，2006 授课内容（暂定）： 数字图像处理描述了数字图像处理的基本理论、方法及其部分应用。本课程介绍的内容包括：数字图像处理的基本概念与特点，数字图像处理基础和图像编程基础，空间域图像增强，频域图像增强，图像复原，图像的几何变换，图像编码，数学形态学及其应用，图像分割与边缘检测，图像特征与理解等。详细内容如下， 第一章绪论 主要讲述：数字图像处理的基本概念与特点，数字图像处理硬件系统，数字图像处理的应用及发展趋势。 重点：数字图像处理的特点及其应用。 第二章数字图像处理基础 主要讲述：图像的采样与量化技术、图像数字化设备、数字图像的类型、常见图像文件格式、色度学基础与颜色模型。 重点：BMP文件格式、RGB模型、HSI模型以及颜色模型之间的相互转换。 难点：位图调色板及其在编程中的实现。
《数字图像处理》教学大纲
《数字图像处理》教学大纲 电子信息工程专业（本科） 课程编号：（） 课程名称：数字图像处理参考学时：42 其中实验或上机学时：10 说明部分 1．课程的地位、性质和任务 数字图像处理是一门迅速发展的新兴学科，发展的历史并不长。由于图像是视觉的基础，而视觉又是人类重要的感知手段，故数字图像成为心理学、生理学、计算机科学等诸多方面学者研究视觉感知的有效工具。随着计算机的发展，以及应用领域的不断加深和扩展，数字图像处理技术已取得长足的进展，出现了许多有关的新理论、新方法、新算法、新手段和新设备，并在军事公安、航空、航天、遥感、医学、通信、自控、天气预报以及教育、娱乐、管理等方面得到广泛的应用。所以，数字图像处理是一门实用的学科，已成为电子信息、计算机科学及其相关专业的一个热门研究课题，相应《图像处理技术》也是一门重要的课程，是一门多学科交叉、理论性和实践性都很强的综合性课程。 本课程是电子信息工程专业的专业课。 本课程着重研究数字图像处理的方法，训练学生运用所学基础知识解决实际问题的能力，同时要求拓宽专业知识面。 2．课程教学的目的及意义 数字图像处理是研究数字图像处理的基本理论、方法及其在智能化检测中应用的学科，本课程侧重于机器视觉中的预处理技术——数字图像基本处理，并对图像分析的基本理论和实际应用进行系统介绍。目的是使学生系统掌握数字图像处理的基本概念、基本原理和实现方法和实用技术，了解数字图像处理基本应用和当前国内外的发展方向。要求学生通过该课程学习，具备解决智能化检测与控制中应用问题的初步能力，为在计算机视觉、模式识别等领域从事研究与开发打下扎实的理论基础。 3．教学内容及教学要求 教学内容：数字图像处理是计算机和电子学科的重要组成部分，是模式识别和人工智能理论的的中心研究内容。主要教学内容包括：（1）数字图像处理的基本概念，包括数字图像格式，数字图像显示，灰度直方图，点运算，代数运算和几何运算等概念。（2）介绍二维富氏变换离散余弦变换，离散图像变换和小波变换的基本原理与方法。（3）重点介绍图像的增强方法，包括空间域方法和变换域方法。（4）图像恢复和重建基本原理与方法。（5）图像压缩编码的基本原理与方法以及一些国际标准。（6）图像的分析和模式识别基本原理。 教学要求：本课程的目的是使学生掌握数字图像处理的基本概念，熟练使用分析数字图像处理编程的基本工具，了解数字图像处理的发展和应用以及当前国际国内研究的热点和重要成果及其工程应用前景。 1、了解图像处理的概念及图像处理系统组成。 2、理解视觉成像原理、视觉特性及彩色模型。 3、深刻理解图像的采样和量化方法。 4、掌握图像变换，包括傅里叶变换、沃尔什变换、哈达码变换、离散余弦变换及霍特林
《数字图像处理》课程思政教学案例
《数字图像处理》课程思政教学案例 一、教学目标 1. 知识与技能：学生能够掌握数字图像处理的基本概念、原理和方法，能够运用相关软件进行数字图像处理操作。 2. 过程与方法：通过案例教学和实践操作，培养学生的实践能力和创新意识。 3. 情感态度价值观：通过数字图像处理技术的应用，弘扬社会主义核心价值观，引导学生树立正确的价值观和人生观。 二、教学内容与组织 1. 数字图像处理基本概念介绍：教师通过图片展示、视频播放等方式，让学生了解数字图像的基本概念、分类和特点。 2. 数字图像处理原理和方法：教师通过讲解、演示和实践操作，让学生掌握数字图像处理的基本原理和方法，包括图像增强、去噪、压缩、分割等。 3. 实践操作：学生根据教师提供的案例和素材，运用相关软件进行数字图像处理操作，包括图像增强、去噪、压缩、分割等。教师对学生的实践操作进行指导，帮助学生解决遇到的问题。 4. 课堂讨论与交流：学生分组进行讨论和交流，分享自己在数字图像处理方面的经验和技巧，共同探讨数字图像处理技术的应用和发展趋势。 5. 思政教育渗透：在教学过程中，教师注重思政教育的渗透，引导学生树立正确的价值观和人生观，弘扬社会主义核心价值观，培养学生的爱国情怀和社会责任感。 三、教学案例分析 以“人脸识别”技术的应用为例，介绍数字图像处理在实际生活中的应用及其重要性。通过案例分析，让学生了解数字图像处理技术在安全、医疗、金融等领域的应用和发展趋势，激发学生的创新意识和实践能力。 四、教学评价与反思 1. 学生自我评价：学生根据自己在数字图像处理方面的实践操作和讨论交流的表现，进行自我评价，发现自己存在的不足和需要改进的地方。
《数字图像处理》课程教学大纲
二、课程章节主要内容及学时分配 第一章、数字图像处理方法概述讲课3课时
了解本课程研究的对象、内容及其在培养软件编程高级人才中的地位、作用和任务；了解数字图像处理的应用； 了解数字图像的基本概念、与设备相关的位图(DDB)、与设备无关的位图(DIB)； 了解调色板的基本概念和应用； 了解CDIB类与程序框架结构介绍； 了解位图图像处理技术。 重点：CDIB类与程序框架结构介绍。 难点：调色板的基本概念和应用。 第二章、图像的特效显示讲课3课时、实验2学时了解扫描、移动、百叶窗、栅条、马赛克、渐显与渐隐、浮雕化特效显示。 重点：渐显与渐隐。 难点：马赛克。 第三章、图像的几何变换讲课2课时 了解图像的缩放、平移、镜像变换、转置、旋转。 重点：镜像变换。 难点：旋转。 第四章、图像灰度变换讲课3课时、实验2学时了解非0元素取1法、固定阈值法、双固定阈值法的图像灰度变换； 了解灰度的线性变换、窗口灰度变换处理、灰度拉伸、灰度直方图、灰度分布均衡化。 重点：灰度直方图。 难点：灰度分布均衡化。 第五章、图像的平滑处理讲课3课时 了解二值图像的黑白点噪声滤波、消除孤立黑像素点、3*3均值滤波、N*N 均值滤波器、有选择的局部平均化、N*N中值滤波器、十字型中值滤波器、N*N最大值滤波器、产生噪声。 重点：消除孤立黑像素点、中值滤波器。 难点：有选择的局部平均化。 第六章、图像锐化处理及边缘检测讲课3课时、实验2学时了解梯度锐化、纵向微分运算、横向微分运算、双方向一次微分运算、二次微分运算、Roberts边缘检测算子、Sobel边缘检测算子、Krisch边缘检测、高斯-拉普拉斯算子。 重点：Roberts边缘检测算子、高斯-拉普拉斯算子。 难点：梯度锐化。 第七章、图像分割及测量讲课4课时 了解图像域值分割、轮廓提取、轮廓跟踪、图像的测量。 重点：轮廓提取、轮廓跟踪。 难点：图像的测量。包括：图像的区域标记、图像的面积测量及图像的周长测量。 第八章、图像的形态学处理讲课3课时 了解图像腐蚀、图像的膨胀、图像开启与闭合、图像的细化、图像的粗化、中轴变化。 重点：图像腐蚀、图像的膨胀。
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：xxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxx 姓名：xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx 学号：xxxxxxxxxxxxxxxxxxx 指导教师：xxxxxx 2015 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 ABSTRACT Intelligent transportation system has become an important research topic in the world of transportation, license plate recognition system as the core of intelligent transportation system, plays a key role. At present, the application of image processing technology in vehicle license plate recognition has become an important research area of the scientific community. This course is designed to scratch the surface and apply the knowledge to analyze the basic principles of digital image processing technology in a friendly environment (experimental vehicle license plate recognition image selected pictures are environment-friendly, easy to handle, does not have the breadth) . With license plate for the study, the main research how image preprocessing, license plate and license plate character segmentation and character recognition process and a series of complete license plate recognition. Keywords：smart transportation 、Image Processing 、License Plate Recognition
数字图像处理与计算机视觉实验项目课程大纲
数字图像处理与计算机视觉实验项目课程大 纲 一、课程简介 数字图像处理与计算机视觉实验项目课程旨在介绍数字图像处理和计算机视觉的基本理论和实践技术。通过本课程的学习，学生将掌握数字图像处理和计算机视觉的基本概念、算法和应用，并能够独立进行数字图像处理和计算机视觉的相关实验项目。 二、课程目标 1. 理解数字图像处理和计算机视觉的基本概念和原理； 2. 掌握数字图像处理和计算机视觉的常用算法和技术； 3. 能够运用所学知识解决实际的图像处理和计算机视觉问题； 4. 培养学生的实验设计和数据分析能力； 5. 培养学生的团队合作和沟通能力。 三、教学内容 1. 数字图像处理基础知识 1.1 数字图像的表示和存储 1.2 灰度变换和直方图处理 1.3 空域滤波和频域滤波
1.4 图像增强和恢复 1.5 图像分割和边缘检测 2. 计算机视觉基础知识 2.1 图像特征提取和描述 2.2 目标检测和识别 2.3 相机几何和三维重建 2.4 图像匹配和跟踪 2.5 图像分析和理解 3. 实验项目设计与实施 3.1 实验环境搭建和工具介绍 3.2 实验项目选题和设计 3.3 实验数据采集和处理 3.4 实验结果展示和分析 3.5 实验报告撰写和展示 四、教学方法 本课程采用理论讲授相结合的教学方法，包括课堂讲解、实验项目设计和实施、实验报告撰写和展示等环节。教师将通过示范、指导和
评估，引导学生独立思考和动手实践，培养学生的实际操作能力和解 决问题的能力。 五、考核方式 1. 平时成绩：包括实验项目的设计与实施、实验报告的撰写和展示、课堂参与等因素。 2. 期中考核：包括理论知识考察和实验操作考核。 3. 期末考试：综合考察学生对数字图像处理和计算机视觉的理论和 实践能力。 六、参考教材 1. 《数字图像处理》，冈萨雷斯等著，电子工业出版社； 2. 《计算机视觉中的数学方法》，Hartley等著，电子工业出版社； 3. 《数字图像处理与计算机视觉实验指导书》，XX大学计算机科 学系。 七、实验设备与软硬件要求 1. 计算机及相关硬件设备（如相机、传感器等）； 2. 相关图像处理和计算机视觉软件（如MATLAB、OpenCV等）； 3. 实验室配备相应的实验设备和软硬件环境。 八、实验项目示例
图像处理课程说明
图像处理课程说明 二、课程描述 《图像处理》课程是电子信息工程专业选修的专业课程。本课程是模式识别、计算机视觉、图像通讯、多媒体技术等学科的基础，是一门多学科交叉、理论性和实践性都很强的综合性课程，是电子信息类专业学生的一门重要专业课程。 通过对本课程的学习，使学生了解图像的基本概念、图像形成的原理，掌握图像处理的理论基础和技术方法，着重掌握数字图像的增强、复原、压缩和分割的基本理论和实现方法，为将来从事相关领域工作和科研奠定基础。 主要内容： 1．图像处理基础（数字图像的采样、量化过程及数字图像的表示形式；常用数字图像文件格式） 2．图像增强（灰度变换、直方图增强处理、锐化处理） 3．图像复原（图像退化/复原过程的模型、噪声模型） 4．图像压缩编码（静止图像压缩编码标准－JPEG；运动图像压缩编码标准－MPEG；基本的图像编码方法，如无失真变长编码、位平面 编码、游程编码。） 5．图像分割及特征提取（图像分割的概念、基于边缘检测、阈值的分割方法） 6．形态学图像处理（二值形态学的基本运算，如腐蚀、膨胀、开运算和闭运算；二值图像的形态学处理，如形态滤波、边界提取、区域 填充、骨架提取、物体识别；击中击不中变换。）7．彩色与多光谱图像处理（三基色原理和CIE色度图；RGB 模型和HSI 模型；伪彩色处理、全彩色处理基础及彩色变换的常用方法。） 三、使用教材及主要参考书或资料 使用教材：《数字图像处理》李俊山编，清华大学出版社。 本书较全面地介绍了数字图像处理的基本概念、基本原理、基本技术和基本方法。全书正文有10章，内容包括绪论、数字图像处理基础、图像变换、图像
增强、图像恢复、图像压缩编码、图像分割及特征提取、形态学图像处理、彩色与多光谱图像处理以及目标表示与描述等。内容基本上覆盖了数字图像处理技术知识专题及发展动向。本书内容新颖，语言精练，表述通俗，图文并茂，注重实践，系统性强。 本书可作为高等院校信息工程、电子工程、通信工程、信号与信息处理、模式识别与智能系统、生物医学工程、计算机科学与技术、遥感等学科硕士研究生和大学本科高年级学生的专业基础课教材。 主要参考书或资料 1. 《数字图像处理学》阮秋琦著-------------------电子工业出版社 四、考核方式 考勤、作业、实验.................... 30% 期末考试........................... 70% 注意事项： 1. 学生听课课时必须超过本门计划课时三分之二以上同时完成该课程的作业才能取得期末考试资格。 2. 最终成绩以60分为最低及格线。
数字图像处理 教学大纲
数字图像处理 一、课程说明 课程编号：390246Z10 课程名称（中/英文）：数字图像处理/ Digital Image Processing 课程类别：专业选修课 学时/学分：32/2 先修课程：数据结构、算法分析与设计 适用专业：软件工程 教材、教学参考书： [1] （美）冈萨雷斯，（美）伍兹著，阮秋琦等译. 数字图像处理（第三版）. 北京: 电子工业出版社，2011. [2] 李俊山，李旭辉. 数字图像处理（第二版）（21世纪高等学校规划教材·计算机科学与技术）.北京: 清华大学出版社，2013. 二、课程设置的目的意义 《数字图像处理》课程是软件工程专业的一门选修专业课，是一门理论与实践相结合的综合性课程。课程重点介绍数字图像处理的基本概念、原理、方法，系统地介绍数字图像变换、增强、编码与压缩、复原、分割等方面的应用方法。通过本课程的学习，使学生掌握数字图像处理的基本概念、原理和方法，能够实现简单的数字图像处理程序的开发，为学生以后从事图像处理相关的软件产品与软件项目的开发奠定基础。 三、课程的基本要求 通过本课程的学习，要求学生掌握有关数字图像处理的基本概念、方法、原理及应用，培养和增强学生创新意识和创新思维，提高实际动手能力和创新能力，为学生进一步学习图像理解、数字摄影测量、遥感和地理信息系统等专业课程奠定基础，以培养学生在计算机视觉、模式识别等领域从事研究与开发的能力。具体要求如下：（一）知识学习要求 1. 掌握图像数字化理论、图像直方图及其应用、傅立叶变换、图像增强的基本算法、图像分割、影像纹理的基本分析法、二值图像处理等内容； 2．掌握空间滤波的卷积算法、几何校正和灰度内插法等；； 3．了解图像复原与重建、数据压缩、模板匹配、分类、图像处理与分析的发展趋势。 4. 了解数字图像处理的发展、应用以及当前国际国内研究的热点和重要成果； （二）能力培养要求 1. 能够运用一门高级语言编写简单的图像处理软件，实现对图像进行的基本处理；对应培养方案“培养要求”2-①。 2. 能够有效地进行数字图像处理新技术、新方法、新工具的探索，初步具有把新技术转化为生产力的能力；对应培养方案“培养要求”2-①。
数字图像处理课程设计
《数字图像处理》课程设计 1、课程设计目的 1、提高分析问题、解决问题的能力，进一步巩固数字图像处理系统中的基 本原理与方法。 2、熟悉掌握一门计算机语言，可以进行数字图像的应用处理的开发设计。 2、课程设计选题 2.1 【课程设计选题一】简单图像处理系统 整个系统要完成的基本功能大致如下： 1、能对图像文件（bmp、 jpg、 tiff、 gif等）进行打开、保存、另存、 打印、退出等功能操作； 2、数字图像的统计信息功能：包括直方图的统计及绘制、区域图的面积、 周长的统计、线条图中的距离测量等； 3、数字图像的增强处理功能： （1）空域中的点运算、直方图的均衡化、各种空间域平滑算法（如局部平滑滤波法、中值滤波等）、锐化算法（如梯度锐化法、高通滤波等） （2）频域的各种增强方法：频域平滑、频域锐化、低通滤波、同态滤波等。 （3）色彩增强：伪彩色增强、真彩色增强等 4、图像分割： （1）点、线（hough变换检测直线）、及边缘检测（梯度算子、拉普拉斯算子等）； （2）区域分割包括阈值分割、区域生长、分裂合并等； 5、数字图像的变换：普通傅立叶变换(ft)与逆变换（ift）、快速傅立叶变 换（fft）与逆变换(ifft)、离散余弦变换（DCT），小波变换等。 6、二值图像处理：膨胀、腐蚀、开运算与比运算。 在实现整个系统的时候，必须有1、2、3、4（1），及5中的这些基本内容，可以根据兴趣所在增加其他的内容。 2.2【课程设计选题二】复杂图像的区域分割与图形特征提取 1、能对图像文件（bmp、jpg、tiff、gif等）进行打开、保存、另存、
打印、退出等功能操作； 2、图像预处理功能： （1）直方图的统计及绘制，根据此找到图像的阈值点； （2）可将图像的各种几何矫正变换； （3）彩色图像的灰度化变换等、一般灰度图像的二值化处理等； （4）数字图像的增强处理功能：空域中的点运算、直方图的均衡化、各种空间域平滑算法（如局部平滑滤波法、中值滤波等）、锐化算 法（如梯度锐化法、高通滤波等）；色彩增强：伪彩色增强、真彩 色增强等； 3、图像分割：阈值分割、区域生长、分裂合并、区域增长法、特征空间 聚类法、用分水岭变换分割法等各种方法，实现复杂区域的分割。 4、图像特征提取 （1）区域图的面积、周长的统计； （2）区域单元的个数统计等； 此系统主要是对有复杂边界的区域图像及多个区域相连的图像进行分析和处理。通过多幅图的分割效果，比较这些区域分割方法的优劣性。 2.3【课程设计选题三】汽车车牌中的数字识别 整个系统要完成的基本功能大致如下： 1、能对图像文件（bmp、jpg、tiff、gif等）进行打开、保存、另存、 打印、退出等功能操作； 2、图像预处理功能： （1）直方图的统计及绘制，根据此找到图像的阈值点； （2）可将图像的各种几何矫正变换； （3）彩色图像的灰度化变换等、一般灰度图像的二值化处理等； （4）数字图像的增强处理功能：空域中的点运算、直方图的均衡化、各 种空间域平滑算法（如局部平滑滤波法、中值滤波等）、锐化算法（如梯 度锐化法、高通滤波等）；色彩增强：伪彩色增强、真彩色增强等； 3、车牌的定位 4、字符识别 （1）模板匹配； （2）神经网络； 此系统主要是对含有汽车车牌的图像进行处理，并对车牌中的数字字符进行识别。
数字图像处理课程简介
数字图像处理 数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响：一是计算机的发展；二是数学的发展（特别是离散数学理论的创立和完善）;三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。 一般来 数字图像处理与分析 讲，对图像进行处理（或加工、分析）的主要目的有三个方面： （1）提高图像的视感质量，如进行图像的亮度、彩色变换，增强、抑制某些成分，对图像进行几何变换等，以改善图像的质量。 （2）提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，这些被提取的特征或信息往往为计算机分析图像提供便利。提取特征或信息的过程是模式识别或计算机视觉的预处理。提取的特征可以包括很多方面，如频域特征、灰度或颜色特征、边界特征、区域特征、纹理特征、形状特征、拓扑特征和关系结构等。 （3）图像数据的变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输。 不管是何种目的的图像处理，都需要由计算机和图像专用设备组成的图像处理系统对图像数据进行输入、加工和输出。 常用方法 数字图像处理常用方法有以下几个方面： 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）。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 ）图像编码压缩：图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节
【课程思政教学案例】《数字图像处理》课程
一、课程概况 《数字图像处理》是数字媒体技术专业的一门重要的专业课,是计算机视觉、多媒体技术、人工智能等学科的基础，同时也是一门涉及多领域的交叉学科。本课程共64学时，学分4分。 经过本课程学习，学生应掌握图像处理的一些基本方法、了解该领域的研究发展概况，使学生了解数字图像的基本概念、数字图像形成的原理；掌握数字图像处理的理论基础和技术方法，着重掌握数字图像的增强、复原、压缩和分割的基本理论和实现方法，为将来从事相关领域工作和科学研究奠定基础。 本课程以培养学生数字图像处理的基础知识和基本分析方法为基础，在教学中注重培养学生对数字图像处理基本原理的深入理解和对数字图像处理工程问题的解决方案的分析和设计能力,使学生具备针对复杂工程领域的问题,综合各类信息进行研究并得到合理有效结论的能力。 在分析课程特点、我校学生学情和所学专业特点的基础上，摒弃了传统的通过数学推导讲解算法的授课方式，在授课中努力将复杂抽象的理论融入到形象直观的应用实例当中，将算法实现过程中的重难点问题分解细化为可展现的图像处理效果，在理论中渗透实践，在实
践中穿插理论，注重理论联系实际，培养学生的工程实践能力，真正使学生乐学、易学并会学。 二、课程挖掘的思政资源分析 本课程是典型的工科课程，知识点多、理论内容较多，实践性又强，因此针对本门课程，课程思政设计主线是从科学本源出发，培养学生“求真”的科学探索精神,同时培养学生实时了解科技领域前沿成果的能力,增强学生的创新意识和创新思维。此外,依托当前计算机视觉、人工智能领域的蓬勃发展，培养学生将所学的知识转化为推进社会发展动力的责任感和使命感。在不同的章节中围绕主线渗透不同的思政内容，例如： 1.绪论部分：在绪论部分主要带领学生了解图像的基本概念和主要应用领域，熟悉数字图像处理技术发展的历史。通过讲解数字图像处理技术的发展历史，重点介绍我国数字图像处理技术发展过程中涉及的重大事件及人物故事，以培养学生的学习兴趣；通过讲解数字图像处理技术的应用现状，以近几年电子支付和人脸识别的普及为例，讲解数字图像处理技术实现了移动支付，提升了支付的便利性，同时展现一系列鲜活的国内外数据应用对比，大大提升学生的民族自豪感；通过展望讲解数字图像处理技术的应用前景，拓展介绍当前我国
数字图像处理课程设计(图像去雾)
数字图像处理 课设题目：图像去雾 学院：信息与电气工程学院 专业：电子信息工程 班级： 姓名： 学号： 指导教师： 工业大学（威海） 年月日
目录 一. 课程设计任务 (3) 二. 课程设计原理及设计方案......................... 错误!未定义书签。 三. 课程设计的步骤和结果 (6) 四. 课程设计总结 (8) 五. 设计体会 (9) 六. 参考文献....................................... 错误!未定义书签。
一. 课程设计任务 由于大气的散射作用，雾天的大气退化图像具有对比度低、景物不清晰的特点，给交通系统及户外视觉系统的应用带来严重的影响。但由于成像系统聚焦模糊、拍摄场景存在相对运动以及雾天等不利环境，使得最终获取的图像往往无法使用。为了解决这一问题，设计图像复原处理软件。 要求完成功能： 1、采用直方图均衡化方法增强雾天模糊图像，并比较增强前后的图像和直 方图； 2、查阅文献，分析雾天图像退化因素，设计一种图像复原方法，对比该复 原图像与原始图像以及直方图均衡化后的图像； 3、设计软件界面
二. 课程设计原理及设计方案 2.1 设计原理 在雾、霾等天气条件下, 大气中悬浮的大量微小水滴、气溶胶的散射作用导致捕获的图像严重降质,随着物体到成像设备的距离增大, 大气粒子的散射作用对成像的影响逐渐增加. 这种影响主要由两个散射过程造成: 1) 物体表面的反射光在到达成像设备的过程中, 由于大气粒子的散射而发生衰减;2) 自然光因大气粒子散射而进入成像设备参与成像. 它们的共同作用造成捕获的图像对比度、饱和度降低, 以及色调偏移, 不仅影响图像的视觉效果, 而且影响图像分析和理解的性能. 在计算机视觉领域中, 常用大气散射模型来描述雾、霾天气条件下场景的成像过程.Narasimhan 等给出雾、霾天气条件下单色大气散射模型(Monochrome atmospheric scat-tering model), 即窄波段摄像机所拍摄的图像灰度值可表示为 （1） 式中, x 为空间坐标, A 表示天空亮度(Skylight),ρ为场景反照率, d 为场景的景深,β为大气反射系数。图像去雾的过程就是根据获得的有降质的图像，即I（x）来推算出ρ的过程。 但由于该物理模型包含3 个未知参数, 从本质上讲, 这是一个病态反问题. 在只有单幅图像的条件下，我们可以考虑用假设以及推算的方式使其中的几个量固定，然后求解。 2.2 设计方案 2.2.1 白平衡 WP (White point) 算法, 也称为Max-RGB 算法, 利用R、G、B 颜色分量的最大值来估计光照的颜色。我们用天空亮度A来取代最大值。对于A，如果直接用图像中最亮的灰度估计的话会受到高亮噪声或白色物体的干扰，因此我们首先对图像颜色分量进行最小滤波，然后选择阀值为0.99，大于此值的认定为天空区域，然后取平均值为我们估计的天空亮度A。然后方程（1）变为 （2） 2.2.2 估计大气耗散函数 为了简化（2），我们设则（2）变为
数字图像处理课程内容及要求
《数字图像处理》实验内容及要求 实验内容 一、灰度图像的快速傅立叶变换 1、 实验任务 对一幅灰度图像实现快速傅立叶变换（DFT ）,得到并显示出其频谱图，观察图像傅立叶变换的一些重要性质。 2、 实验条件 微机一台、vc++6。0集成开发环境。 3、实验原理 傅立叶变换是一种常见的图像正交变换，通过变换可以减少图像数据的相关性,获取图像 的整体特点，有利于用较少的数据量表示原始图像。 二维离散傅立叶变换的定义如下: 11 2( )00 (,)(,)ux vy M N j M N x y F u v f x y e π---+=== ∑∑ 傅立叶反变换为： 112( )00 1 (,)(,)ux vy M N j M N u v f x y F u v e MN π--+=== ∑∑ 式中变量u 、v 称为傅立叶变换的空间频率。图像大小为M ×N.随着计算机技术和数字电 路的迅速发展，离散傅立叶变换已经成为数字信号处理和图像处理的一种重要手段。但是，离散傅立叶变换需要的计算量太大,运算时间长。库里和图基提出的快速傅立叶变换大大减
少了计算量和存储空间，因此本实验利用快速傅立叶变换来得到一幅灰度图像的频谱图。 快速傅立叶变换的基本思路是把序列分解成若干短序列，并与系数矩阵元素巧妙结合起 来计算离散傅立叶变换.若按照奇偶序列将X(n)进行划分，设： ()(2) ()(21) g n x n h n x n =⎧⎨=+⎩ （n=0，1，2， (12) -） 则一维傅立叶变换可以改写成下面的形式： 1 ()()N mn N n X m x n W -==∑ 11220 ()()N N mn mn N N n n g n W h n W --===+∑ ∑ 1122(2)(21) (2)(21)N N m n m n N N n n x n W x n W --+===++∑∑ 11220 2 2 (2)(21)N N mn mn m N N N n n x n W x n W W --===++∑ ∑ =G(m)+m N W H(m) 因此，一个求N 点的FFT 可以转换成两个求 2 N 点的 FFT 。根据以上公式推导直到2点的
《数字图像处理》课程教学大纲
数字图像处理课程教学大纲 课程简介 数字图像处理是计算机科学与技术领域的一门重要课程，它研究如何使用计算机和算法来处理和分析数字图像。本课程旨在介绍数字图像处理的基本原理、方法和应用，并培养学生的图像处理能力和技巧。 课程目标 本课程的主要目标是让学生掌握数字图像处理的基本理论和方法，具备图像处理算法设计、图像增强、图像分割、图像压缩等技术的基本能力。同时，通过实践项目的实施，培养学生的问题解决能力和团队合作能力。 课程安排 第一周：课程介绍与基本概念 •课程介绍 •数字图像的基本概念与特点
•数字图像处理的基本步骤 第二周：图像预处理 •图像采集与获取 •图像灰度变换 •图像噪声模型与去噪方法 第三周：图像增强 •直方图均衡化 •空域滤波与频域滤波 •边缘增强与锐化 第四周：图像压缩 •图像压缩的基本概念与方法 •离散余弦变换（DCT）与JPEG压缩算法•小波变换与JPEG2000压缩算法
第五周：图像分割与边缘检测•阈值分割 •基于边缘的图像分割 •基于区域的图像分割第六周：实践项目1 - 图像识别•项目需求分析与设计 •图像特征提取与选择 •分类器的训练与测试第七周：实践项目2 - 图像恢复•项目需求分析与设计 •图像模型与图像去模糊 •图像去噪与图像修复
第八周：实践项目3 - 图像处理工具开发 •项目需求分析与设计 •图像处理算法的实现 •图形界面设计与用户交互 评估方式 •平时成绩：30% •作业与实验报告：30% •期末考试：40% 参考教材 •Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods. 数字图像处理（第三版）. 清华大学出版社，2018. •Richard Szeliski. 计算机视觉：算法与应用. 电子工业出版社，2014.
数字图像处理课程设计报告
本科综合课程设计报告 题 目 ____________________________ 指导教师__________________________ 辅导教师__________________________ 学生姓名__________________________ 学生学号__________________________ _______________________________ 院（部）____________________________专业________________班 ___2008___年 _12__月 _30__日 数字图像处理演示系统 信息科学与技术学院 通信工程 052
1 主要内容 1.1数字图像处理背景及应用 数字图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。目前，图像处理演示系统应用领域广泛医学、军事、科研、商业等领域。因为数字图像处理技术易于实现非线性处理，处理程序和处理参数可变，故是一项通用性强，精度高，处理方法灵活，信息保存、传送可靠的图像处理技术。本图像处理演示系统以数字图像处理理论为基础，对某些常用功能进行界面化设计，便于初级用户的操作。 1.2 图像处理演示系统设计要求 能加载和显示原始图像，显示和输出处理后的图像； 系统要便于维护和具备可扩展性； 界面友好便于操作； 1.3 图像处理演示系统设计任务 数字图像处理演示系统应该具备图像的几何变换（平移、缩放、旋转、翻转）、图像增强（空间域的平滑滤波与锐化滤波）的简单处理功能。 1.3.1几何变换 几何变换又称为几何运算，它是图像处理和图像分析的重要内容之一。通过几何运算，可以根据应用的需要使原图像产生大小、形状、和位置等各方面的变化。简单的说，几何变换可以改变像素点所在的几何位置，以及图像中各物体之间的空间位置关系，这种运算可以被看成是将各物体在图像内移动，特别是图像具有一定的规律性时，一个图像可以由另外一个图像通过几何变换来产生。实际上，一个不受约束的几何变换，可将输入图像的一个点变换到输出图像中的任意位置。几何变换不仅提供了产生某些特殊图像的可能，甚至还可以使图像处理程序设计简单化。从变换性质来分可以分为图像的位置变换、形状变换等 1.3.2图像增强 图像增强是数字图像处理的基本内容之一，其目的是根据应用需要突出图像中的某些“有用”的信息，削弱或去除不需要的信息，以达到扩大图像中不同物体特征之间的差别，使处理后的图像对于特定应用而言，比原始图像更合适，或者为图像的信息提取以及其他图像分析技术奠定了基础。一般情况下，经过增强处理后，图像的视觉效果会发生改变，这种变化意味着图像的视觉效果得到了改善，某些特定信息得到了增强。