图像处理
图像处理技术综述
图像处理技术综述图像处理是指对数字图像进行计算机处理的一系列技术。
其目的是识别、理解和改善图像的质量、更好地表示图像中的信息。
图像处理技术通过对图像进行数字处理，对图像进行增强、去燥、去模糊、变形、特征提取等操作，使得图像可以被更好地利用。
图像处理技术的应用广泛，包括医学、航空航天、军事、计算机视觉、娱乐等诸多领域。
下面将简要介绍图像处理技术的几个关键方面。
图像增强图像增强是一种通过对图像进行计算机处理来提高其质量的技术。
增强可以包括调整图像的亮度、对比度或色彩饱和度，或应用锐化技术。
增强可以明显提高图像的质量，以便于人类或计算机视觉系统更好地分析图像。
图像去燥图像去燥是通过对图像进行滤波以减少噪声的技术。
噪声可能是由于图像传感器、图像采集过程或图像处理造成的。
去噪可以提高图像质量，使得信息更加清晰。
图像去模糊是通过计算从模糊的图像中恢复尽可能多的信息的技术。
模糊可能是由于摄像机移动、光照不足、散焦模糊等造成的。
去模糊可以使得模糊的图像清晰化，以便于人类或计算机视觉系统更好地分析图像。
图像变形图像变形是一种改变图像形状、大小、方向等的技术。
变形技术可以用于图像增强、建模、图像贴合等应用中。
特征提取特征提取是从图像中提取关键信息的技术。
这些信息可以包括对象形状、边缘、纹理、颜色等。
经过特征提取处理的图像可以更好地用于对象检测、跟踪、分类等应用。
特征提取是计算机视觉领域中广泛应用的一项技术。
总之，图像处理技术在很多应用领域中都具有重要的作用。
随着计算机技术的发展，图像处理技术的应用将会越来越广泛，对于提高人们的生活质量、推动人类社会进步都将有着重要的意义。
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计算机科学中不可缺少的研究领域之一，用于分析、处理和理解数字图像和视频。
这两个领域有着广泛的应用领域，如医学图像处理、自动驾驶、安防监控、虚拟现实等。
一、计算机视觉计算机视觉是指计算机通过处理数字图像和视频来模拟人类视觉系统对视觉信息的分析、理解和理解过程。
计算机视觉主要包括图像采集、预处理、特征提取、目标检测、图像识别等步骤。
其中，特征提取和目标检测是计算机视觉的重点研究方向。
特征提取是指从数字图像中提取出对目标描述精确、具有可区分性的特征。
常用的特征提取方法有边缘检测、角点检测、纹理特征提取等。
目标检测是指在数字图像中查找所有感兴趣目标的位置，并将其与其他的非目标信息区分开来。
常用的目标检测算法包括Haar 级联检测器、HOG算法、YOLO算法等。
二、图像处理图像处理是指对数字图像进行各种处理和操作，以提高图像质量、改进图像特征、增加图像信息等。
图像处理主要包括图像增强、图像复原、图像分割、图像压缩等方面。
图像增强是通过增强图像亮度、对比度、对图像进行滤波等处理方法，使图像信息显得更加清晰准确。
常用的图像增强方法包括直方图均衡化、非线性滤波、小波变换等。
图像复原是指通过图像处理来修复原始图像中含有噪声或变形的部分。
常用的图像复原方法包括带阻滤波、空间域滤波、频域滤波等。
图像分割是指将图像分成不同的区域，以便进行分析和操作。
常用的图像分割方法包括阈值分割、区域生长、边缘检测等。
图像压缩是指将图像的数据编码压缩，以减少存储空间的占用。
常用的图像压缩方法包括JPEG压缩、PNG压缩等。
三、计算机视觉与图像处理的结合应用计算机视觉与图像处理的结合应用具有广泛的应用领域，如医学诊断、自动驾驶、安防监控、虚拟现实等。
在医学诊断领域中，计算机视觉与图像处理可以用于肺结节检测、肝脏病变检测、乳腺癌早期检测等方面。
在自动驾驶领域中，计算机视觉与图像处理可以用于车道线检测、交通标志识别、障碍物检测等方面。
图像处理1
多媒体技术与网页制作——第二讲1、图像种类•位图图像：♦基本思想：以带有颜色的象素点描述图像；♦分辨率：宽度×高度×象素颜色数宽度和高度一般以象素为单位♦特点：适合处理拍摄的图像；无限放大会出现锯齿效应，•矢量图像：♦基本思想：以带有颜色的有向线段描述图像；♦特点：适合处理绘制的图像；无限放大不会出现锯齿效应。
2、象素和颜色深度3、图像大小与分辨率4、颜色模式RGB模式：根据R G B三基色叠加原理描述象素的色彩；CMYK模式：是一种印刷业常用的打印分色模式，是一种减色原理。
它认为图像象素色彩由青色、洋红、黄色和黑色相减而成。
1、启动Photoshop（示例演示）2、认识工具栏（示例演示）注意同类工具的叠放。
认识每个工具，了解工具的基本作用。
3、认识菜单栏解菜单栏中菜单项，掌握菜单项的基本位置。
（示例演示）4、认识面板掌握颜色面板、图层面板、通道面板、历史记录、动作面板等面板的显示与隐藏，了解各面板的用途。
（示例演示）5、图形显示图形在屏幕上的显示比例（可通过左下脚的百分比数字调整）（示例演示）6、文件的保存文件打开后的保存：注意文件类型转换和文件大小的改变，了解各种文件类型的特点。
重点了解以下几种图像格式：•bmp图像，•jpg图像，•Gif图像,•png图像，•PSD图像三、调整图像1、调整色彩平衡（图像—调整—色彩平衡）（示例演示）2、调整色彩和饱和度（图像—调整—色相和饱和度）（示例演示）3、设置替换颜色（图像—调整—替换颜色）（示例演示）三、调整图像4、设置亮度和对比度（图像—调整—亮度和对比度）（示例演示）5、调整图像大小、画布大小（图像—图像大小）（示例演示）6、颜色变化（图像—调整—变化）（示例演示）7、图像模式（图像——模式——选择特定的模式）（示例演示）四、Photoshop工具与绘图1、工具箱概述（示例演示）2、工具简介绘图工具：画笔、铅笔、形状绘制工具修复工具：修复画笔、颜色替换、修补工具、图章工具（橡皮图章、图案图章）擦除工具：橡皮工具填充工具：油漆桶和渐变填充工具处理工具：模糊、锐化、淡化、加深、减淡、海绵工具（示例演示）。
图像处理论文题目(推荐标题123个)
图像处理论文题目（推荐标题123个）图像处理，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。
又称影像处理。
图像处理一般指数字图像处理。
数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值称为灰度值。
下面是123个关于图像处理论文题目，供大家参考。
图像处理论文题目一：1、智能施肥机作物覆盖率测量系统设计——基于北斗导航和多媒体图像处理2、基于OpenCV的精量喷雾图像处理技术3、数字图像处理技术在木材科学中的应用4、图像处理与识别技术的发展应用5、激光超声可视化图像处理研究6、基于MATLAB软件的图像处理技术在电子元器件引脚缺陷检测的应用7、数字图像处理GUI设计及在教学中的应用8、Matlab图像处理在水稻谷粒计数中的应用9、数字图像处理的关键技术研究10、基于图像处理的公交车内人群异常情况检测11、数字图像处理技术的发展及应用12、基于图像处理的变压器呼吸器自动检测13、基于图像处理的智能小车无线远程灭火14、一种新的磁共振图像处理流水线的设计与实现15、采用数字图像处理的羊毛与羊绒纤维识别16、数字图像处理技术在扫描电化学显微镜中的应用17、基于SIFT算法的局部特征点人脸识别图像处理技术18、Matlab软件在“遥感数字图像处理”课程教学中的应用——基于成果导向教育理念19、图像处理Hough变换的慢小目标航迹起始方法20、基于图像处理技术的管道裂缝检测方法研究21、基于声呐图像处理的船用水下目标识别技术研究22、基于图像处理的田间杂草识别定位技术的研究23、一种增强细节的红外图像处理算法24、基于Zynq-7000的伪彩色图像处理系统设计与实现25、基于图像处理技术的聚合物水基钻井液微观结构分形研究图像处理论文题目二：26、研究生数字图像处理教学模式与实验改革探索27、触屏交互的图像处理实验平台设计28、卫星激光测距系统中图像处理子系统设计29、基于CS架构的煤矿井下图像处理算法研究30、一种基于先验知识的弧焊机器人图像处理方法31、电子信息图像处理与卫星遥感技术在船舶目标识别中的应用32、基于图像处理的变电站视频智能分析研究33、基于图像处理的前方行驶车辆速度测量方法34、基于图像处理的小麦叶绿素估测模型研究35、医学影像技术专业数字图像处理与MATLAB教学探索36、深度学习在图像处理领域中的应用综述37、增强图像处理算法在在线加工圆形零件轮廓识别中的应用研究38、一种计算机视觉算法的图像处理技术39、人工神经网络和图像处理技术在叶绿素含量检测中的应用40、Python在图像处理中的应用41、膜计算在图像处理领域应用研究综述42、基于数学形态学的路面裂缝图像处理技术43、SVM在高光谱图像处理中的应用综述44、基于图像处理弓网燃弧检测研究45、基于嵌入式图像处理系统的鱼类轨迹跟踪46、图像处理中处理重叠椭圆轮廓的改进算法47、计算机图像处理技术在医学影像中的进展与应用研究48、基于三维图像处理的虚拟人物重构改进方法49、基于图像处理技术的艺术设计系统设计与实现50、卷积神经网络在图像处理方面的应用图像处理论文题目三：51、基于机器视觉的草莓图像处理研究52、智能摄影测量和图像处理在高分辨率光学遥感影像处理中的应用——CRC-AGIP实验室的案例53、基于图像处理的数控机床运动控制系统54、基于MATLAB图像处理的高速铁路异物侵限检测技术研究55、金属断口图像处理研究进展56、一种基于图像处理的船舶水尺标志识别方法57、基于图像处理的位移测量传感器设计58、基于Matlab GUI的图像处理演示平台设计59、计算机图形学与图像处理的融合课程方案60、基于matlab和小波分析“一体化”法在医学图像处理中应用61、基于DSP6455实时红外图像处理仿真平台设计62、基于FPGA的图像处理系统设计与实现63、图像处理与识别技术的发展及应用分析64、一种基于图像处理的表面故障裂纹检测系统65、基于深度图像处理技术的类圆形重叠颗粒计数66、基于MATLAB GUI的图像处理实验系统设计67、基于图像处理的围岩分级测量实验教学系统开发68、基于Qt的数字图像处理实验演示系统69、基于图像处理的成形砂轮激光切向整形系统算法与实现70、基于数字图像处理的液位测量系统的研究与实现71、基于LabVIEW图像处理的动态拉出值检测方法72、基于稀疏分解和背景差分融合方法的图像处理技术73、基于图像处理的输电线路导线表面损伤特征研究74、基于RFID和图像处理的奶牛测产系统设计75、木质文物三维断层扫描图像处理图像处理论文题目四：76、基于DR图像处理技术的肺部异常检测概述77、基于图像处理技术的火灾识别方法的应用与研究78、基于图像处理技术的等离子体射流稳定性分析79、基于图像处理的光弹应力测量实验80、基于图像处理的轮轴探伤系统对铁路安全的控制研究81、基于HALCON的印花鞋面剪裁图像处理系统设计82、应用图像处理的纱线黑板毛羽量检测与评价83、图像处理技术在车牌识别中的研究84、基于图像处理的印刷板打孔定位与实现85、底吹过程中基于图像处理技术的气泡直径分布特性86、基于图像处理的风电叶片裂纹检测系统设计87、基于图像处理技术的房屋裂缝宽度变化实时监测研究88、智能驾驶汽车视觉图像处理技术89、基于图像处理技术的中药饮片识别研究90、计算机图形图像处理相关技术探讨91、VR全景图像处理技术研究92、人工智能算法在图像处理中的应用93、图像处理技术在激光熔池温度检测的应用94、基于图像处理技术的植物叶片面积和周长测量95、学术导向的图像处理课程教学改革96、基于PIV图像处理法的管内低浓度液固两相流颗粒运动特性研究97、焊接缺陷的X射线自动检测图像处理98、基于LabVIEW和MATLAB的数字图像处理实验教学研究99、基于图像处理的大蒜蒜种品质无损分级方法研究100、基于数字图像处理技术的再生混凝土数值模拟图像处理论文题目五：101、基于MATLAB图像处理的中空纤维膜截面尺寸的测量102、基于图像处理的井下人员身份识别103、基于图像处理技术的隧道裂缝检测综述104、基于变形数字图像处理的土体拉伸试验装置的研发与应用105、改进Canny算法在码垛机器人视觉图像处理中的应用研究106、基于图像处理和压缩感知的鱼群低溶氧胁迫异常行为检测方法107、基于嵌入式图像处理系统的软件设计与实现108、浅析图像处理技术的实际应用109、智能数字图像处理系统的设计与实现110、基于OpenCV图像处理的智能小车户外寻迹算法的设计111、机器学习在图像处理中的应用112、复合材料红外热波检测图像处理技术的研究进展113、基于数字图像处理技术的测树仪算法研究114、基于图像处理的车牌识别检测系统115、小波分析在数字图像处理中的应用116、CMOS相机采集的激光测距图像处理方法研究117、基于图像处理的四旋翼自主跟踪智能车设计118、基于图像处理和无人机的反窃电精准取证系统的设计与实现119、基于小波变换的模糊图像处理系统设计与实现120、基于图像处理的鱼群运动监测方法研究121、图像处理中拉普拉斯矩阵的稀疏化处理122、利用Cryo-SEM和图像处理技术评价老化和再生沥青低温抗裂性的新方法123、基于数字图像处理技术的多孔沥青混合料细观空隙特征规律。
图像处理中的基本算法和技巧
图像处理中的基本算法和技巧图像处理是一门非常重要的技术，它对于各种领域都有着广泛的应用。
而在图像处理中，基本算法和技巧是非常关键的。
接下来，我们将会详细地介绍几种常用的基本算法和技巧。
一、图像滤波图像滤波是一种常用的图像处理方法，它可以用来去除图像中的噪点和平滑图像等。
在图像滤波中，常用的滤波器有高斯滤波器和中值滤波器。
高斯滤波器是一种线性滤波器，它可以对图像进行平滑处理。
在高斯滤波器中，通过调整高斯核的大小和标准差来控制平滑的程度。
一般情况下，高斯核的大小和标准差越大，平滑程度就越高。
而中值滤波器则是一种非线性滤波器，它可以有效地去除图像中的椒盐噪声和斑点噪声。
二、图像变换图像变换是指对图像进行变形、旋转和缩放等操作。
在图像变换中，常用的方法有仿射变换和透视变换。
仿射变换是指在二维平面上对图像进行平移、旋转、缩放和倾斜等操作，使得变换后的图像与原始图像相似。
而透视变换则是仿射变换的一种扩展，它可以对三维物体进行投影变换，并将其映射为二维图像。
三、图像分割图像分割是指将图像分成若干个互不重叠的子区域的过程。
其目的是为了提取图像的某些特征，如边缘、轮廓和区域等。
在图像分割中，常用的方法有阈值分割、区域生长和边缘检测等。
阈值分割是指通过设置灰度值的阈值，将图像中的像素分为两类：前景和背景。
区域生长则是通过确定种子点，逐步生长出与之相邻的图像区域。
而边缘检测则是通过寻找图像中的边缘，来分割出图像的各个部分。
四、图像识别图像识别是指通过对图像中的特征进行鉴别，从而实现对该图像的识别。
在图像识别中，常用的方法有模板匹配、特征提取和分类器学习等。
模板匹配是指将一个已知的区域模板与待识别图像进行匹配，从而找到与该模板最相似的区域。
特征提取则是指通过对图像中的特征进行分析和提取，来实现对图像的识别。
而分类器学习则是通过对大量的样本进行学习和分类，来实现对图像的自动识别。
以上就是图像处理中的基本算法和技巧，它们在实际应用中都有着非常广泛的应用。
数字图像处理-知识点总结
图像分类：根据图像空间坐标和幅度（亮度或色彩）的连续性可分为模拟（连续）图像和数字图像。
模拟图像是空间坐标和幅度都连续变化的图像，而数字图像是空间坐标和幅度均用离散的数字（一般是整数）表示的图像。
图像的数学表示：一幅图像所包含的信息首先表现为光的强度（intensity）,即一幅图像可看成是空间各个坐标点上的光强度I 的集合，其普遍数学表达式为：I = f (x，y，z，λ，t) 式中(x,y,z)是空间坐标，λ是波长，t是时间，I是光点(x,y,z)的强度（幅度）。
上式表示一幅运动的(t)、彩色/多光谱的(λ)、立体的(x,y,z)图像。
图像的特点：1.空间有界:人的视野有限，一幅图像的大小也有限。
2.幅度（强度）有限：即对于所有的x，y都有0≤f(x,y) ≤Bm其中Bm为有限值。
图像三大类：在每一种情况下，图像的表示可省略掉一维，即1.静止图像：I = f（x，y，z, λ）2.灰度图像：I = f（x，y，z，t ）3.平面图像：I = f（x，y,λ,t）而对于平面上的静止灰度图像，其数学表达式可简化为：I = f（x，y）数字图像处理的基本步骤：1.图像信息的获取：采用图像扫描仪等将图像数字化。
2.图像信息的存储：对获取的数字图像、处理过程中的图像信息以及处理结果存储在计算机等数字系统中。
3.图像信息的处理：即数字图像处理，它是指用数字计算机或数字系统对数字图像进行的各种处理。
4.图像信息的传输：要解决的主要问题是传输信道和数据量的矛盾问题，一方面要改善传输信道，提高传输速率，另外要对传输的图像信息进行压缩编码，以减少描述图像信息的数据量。
5.图像信息的输出和显示：用可视的方法进行输出和显示。
数字图像处理系统五大模块：数字图像处理系统由图像输入、图像存储、图像通信、图像处理和分析五个模块组成。
1.图像输入模块：图像输入也称图像采集或图像数字化，它是利用图像采集设备（如数码照相机、数码摄像机等）来获取数字图像，或通过数字化设备（如图像扫描仪）将要处理的连续图像转换成适于计算机处理的数字图像。
计算机图像处理的基本方法与应用
计算机图像处理的基本方法与应用计算机图像处理（Computer Image Processing）是指利用计算机技术对图像进行处理和分析的一门学科。
它包括了图像获取、图像处理、图像分析和图像显示等方面。
本文将介绍计算机图像处理的基本方法和应用。
以下是详细的步骤和分点：一、图像获取1. 数字相机：通过数码相机或手机等设备获取图像。
2. 扫描仪：通过扫描纸质照片或文件来获取数字图像。
二、图像处理1. 图像预处理a. 去噪：通过滤波算法去除图像中的噪声。
b. 增强：通过调整图像的对比度、亮度等参数来增强图像的清晰度和视觉效果。
c. 校正：校正图像的几何畸变，如图像的旋转或透视变换等。
2. 图像分割a. 阈值分割：基于像素的灰度值与设定阈值进行比较，将像素分为不同的类别。
b. 区域生长：通过确定种子点和生长准则将相邻的像素分为不同的区域。
c. 边缘检测：通过检测图像中灰度变化较大的区域来提取图像的边缘。
3. 特征提取a. 形状特征：提取图像中不同物体的形状特征，如周长、面积等。
b. 纹理特征：提取图像中不同物体的纹理特征，如灰度共生矩阵等。
c. 频域特征：通过傅里叶变换或小波变换等方法提取图像的频域特征。
4. 图像恢复a. 图像去模糊：通过估计图像退化模型和逆滤波方法对模糊图像进行恢复。
b. 图像插值：通过像素插值方法对低分辨率图像进行恢复。
三、图像分析1. 目标检测a. 物体检测：使用机器学习或深度学习方法对图像中的物体进行检测和识别。
b. 人脸检测：通过特征提取和分类器识别图像中的人脸。
2. 图像分类a. 监督学习：使用有标签的训练数据来训练分类器，并根据图片特征将图像分为不同的类别。
b. 无监督学习：使用无标签的训练数据，根据数据的相似性将图像进行聚类，自动分为不同的类别。
3. 图像配准a. 点对点匹配：通过找到两个图像中共有的特征点，并计算相应的相似度矩阵来实现图像配准。
b. 区域匹配：将两个图像划分为小区域，在区域中进行相似度匹配，并通过优化算法找到最佳配准结果。
数字图像处理心得体会
数字图像处理心得体会数字图像处理心得体会数字图像处理是一种非常重要的技术，它能够帮助我们更好地理解、分析和处理图像信息。
在这个领域中，我深深认识到了数字图像处理的重要性和意义，同时也体会到了许多有趣和有益的思考方式和方法。
以下是我对数字图像处理的一些心得体会。
1.数字图像处理让我更好地理解图像数字图像处理让我更好地理解了图像这个概念。
在处理图像的过程中，我意识到图像并不是一张简单的图片，它还包含了非常丰富的信息和细节。
通过数字图像处理的技术，我学会了如何从一个低分辨率的图像中还原出高质量的图像，如何从一个低对比度的图像中提取出更多的细节信息，并且能够更好地理解背后的原理和工作机制。
2.数字图像处理让我更深入地思考问题数字图像处理是一门相当复杂的学科，它需要我们深入地思考和分析问题。
在处理图像的过程中，我学会了如何从不同的角度思考问题，如何更好地选择和优化算法，如何选择合适的参数进行调试。
这一切都需要我们有一定的学习和实践经验，同时也需要我们有耐心和恒心去思考和探索。
3.数字图像处理让我更好地与人沟通数字图像处理往往是一个协作的过程，它需要我们良好的团队合作和有效的沟通。
在处理图像的过程中，我学会了如何与人合作，如何更好地沟通和组织自己的思路，如何更好地理解和解释别人的想法。
这让我更好地学会了如何与人合作，并更好地融入到团队和社会中。
4.数字图像处理让我思考与创新应用数字图像处理是一个非常有意思和富有挑战性的领域，在实际应用中，我们需要不断地进行创新和改进。
在处理图像的过程中，我学会了如何思考和创新，如何针对具体的问题进行算法的改进和创新，并且能够将这些创新应用到实际的生产和实践工作中。
5.数字图像处理让我更好地看待现实数字图像处理让我更好地看待现实，它让我对于现实世界中存在的图像问题和图像信息有了更深刻的认识和理解。
通过学习数字图像处理的知识和技术，我相信我能够更好地理解和处理现实中的图像问题，更好地适应和应对未来的挑战。
图像处理技术的应用
图像处理技术的应用随着科技的发展和普及，图像处理技术已经成为人们生活中不可缺少的一部分。
这项技术的应用范围非常广泛，不仅仅包括了娱乐和媒体领域，还涵盖了医疗、安防、军事等众多领域。
本文将探讨图像处理技术在各个领域中的应用。
一、娱乐和媒体领域在娱乐和媒体领域，图像处理技术被广泛应用于影视、游戏等领域。
例如，在影视制作中，利用电脑特效技术，可以将实际拍摄的场景和人物与虚构的环境完美融合，打造出一个逼真的虚拟世界。
同时，人工智能技术也广泛应用于影视制作，例如利用人工智能技术制作的虚拟人物，可以在影视作品中充当主角。
在游戏领域，图像处理技术也发挥了重要作用。
例如利用光影处理技术，可以实现逼真的光影效果，让游戏画面更加真实；同时，利用运动捕捉技术，可以让游戏人物的动作更加流畅自然。
这些技术的应用，让游戏的画面更加逼真，玩家也更加容易沉浸在虚拟世界中。
二、医疗领域在医疗领域，图像处理技术也得到了广泛应用。
例如在CT和MRI等医学成像技术中，可以利用图像处理技术对成像数据进行重建和处理，以获取更准确的疾病诊断结果。
同时，利用人工智能技术，医生还可以通过数据分析和机器学习，快速准确地诊断疾病，并制定治疗方案。
三、安防领域在安防领域，图像处理技术也有着重要的应用。
例如在视频监控中，利用图像处理技术可以进行人脸识别、车牌识别等智能分析，快速准确地识别出可疑人员和车辆。
此外，在边境监控、智能安检等领域，图像处理技术也发挥了重要作用。
四、军事领域在军事领域，图像处理技术是一项必不可少的技术。
例如在侦查和情报收集中，利用图像处理技术可以对卫星和无人机的图像数据进行处理和分析，以获取准确的情报信息。
同时，在导弹制导、目标识别等领域，图像处理技术也可以发挥重要的作用。
总之，图像处理技术已经成为现代社会中不可或缺的一项技术。
随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展，图像处理技术的应用也将越来越广泛。
数字图像处理-图像基本运算
数字图像处理_图像基本运算图像基本运算1点运算线性点运算是指输⼊图像的灰度级与输出图像呈线性关系。
s=ar+b（r为输⼊灰度值，s为相应点的输出灰度值）。
当a=1，b=0时，新图像与原图像相同；当a=1，b≠0时，新图像是原图像所有像素的灰度值上移或下移，是整个图像在显⽰时更亮或更暗；当a＞1时，新图像对⽐度增加；当a＜1时，新图像对⽐度降低；当a＜0时，暗区域将变亮，亮区域将变暗，点运算完成了图像求补； ⾮线性点运算是指输⼊与输出为⾮线性关系，常见的⾮线性灰度变换为对数变换和幂次变换，对数变换⼀般形式为：s=clog（1+r）其中c为⼀常数，并假设r≥0.此变换使窄带低灰度输⼊图像映射为宽带输出值，相对的是输出灰度的⾼调整。
1 x=imread('D:/picture/DiaoChan.jpg');2 subplot(2,2,1)3 imshow(x);4 title('原图');5 J=0.3*x+50/255;6 subplot(2,2,2);7 imshow(J);8 title('线性点变换');9 subplot(2,2,3);10 x1=im2double(x);11 H=2*log(1+x1);12 imshow(H)13 title('⾮线性点运算');%对数运算幂次变换⼀般形式：s=cr^γ幂级数γ部分值把窄带暗值映射到宽带输出值下⾯是⾮线性点运算的幂运算1 I=imread('D:/picture/DiaoChan.jpg');2 subplot(2,2,1);3 imshow(I);title('原始图像','fontsize',9);4 subplot(2,2,2);5 imshow(imadjust(I,[],[],0.5));title('Gamma=0.5');7 imshow(imadjust(I,[],[],1));title('Gamma=1');8 subplot(2,2,4);9 imshow(imadjust(I,[],[],1.5));title('Gamma=1.5');2代数运算和逻辑运算加法运算去噪处理1 clear all2 i=imread('lenagray.jpg');3 imshow(i)4 j=imnoise(i,'gaussian',0,0.05);5 [m,n]=size(i);6 k=zeros(m,n);7for l=1:1008 j=imnoise(i,'gaussian',0,0.05);9 j1=im2double(j);10 k=k+j1;11 End12 k=k/100;13 subplot(1,3,1),imshow(i),title('原始图像')14 subplot(1,3,2),imshow(j),title('加噪图像')15 subplot(1,3,3),imshow(k),title(‘求平均后的减法运算提取噪声1 I=imread(‘lena.jpg’);2 J=imnoise (I,‘lena.jpg’,0,0.02);3 K=imsubtract(J,I);4 K1=255-K;5 figure;imshow(I);7 figure;imshow(K1);乘法运算改变图像灰度级1 I=imread('D:/picture/SunShangXiang.jpg')2 I=im2double(I);3 J=immultiply(I,1.2);4 K=immultiply(I,2);5 subplot(1,3,1),imshow(I);subplot(1,3,2),imshow(J);6 subplot(1,3,3);imshow(K);逻辑运算1 A=zeros(128);2 A(40:67,60:100)=1;3 figure(1)4 imshow(A);5 B=zeros(128);6 B(50:80,40:70)=1;7 figure(2)8 imshow(2);9 C=and(A,B);%与10 figure(3);11 imshow(3);12 D=or(A,B);%或13 figure(4);14 imshow(4);15 E=not(A);%⾮16 figure(5);17 imshow(E);3⼏何运算平移运算实现图像的平移1 I=imread('lenagray.jpg');2 subplot(1,2,1);3 imshow(I);4 [M,N]=size(I);g=zeros(M,N);5 a=20;b=20;6for i=1:M7for j=1:N8if((i-a>0)&(i-a<M)&(j-b>0)&(j-b<N)) 9 g(i,j)=I(i-a,j-b);10else11 g(i,j)=0;12 end13 end14 end15 subplot(1,2,2);imshow(uint8(g));⽔平镜像变换1 I=imread('lena.jpg');2 subplot(121);imshow(I);3 [M,N]=size(I);g=zeros(M,N);4for i=1:M5for j=1:N6 g(i,j)=I(i,N-j+1);7 end8 end9 subplot(122);imshow(uint8(g));垂直镜像变换1 I=imread('lena.jpg');2 subplot(121);imshow(I);3 [M,N]=size(I);g=zeros(M,N);4for i=1:M5for j=1:N6 g(i,j)=I(M-i+1,j);7 end8 end9 subplot(122);imshow(uint8(g));图像的旋转1 x=imread('D:/picture/DiaoChan.jpg');2 imshow(x);3 j=imrotate(x,45,'bilinear');4 k=imrotate(x,45,'bilinear','crop');5 subplot(1,3,1),imshow(x);6 title(‘原图')7 subplot(1,3,2),imshow(j);8 title(‘旋转图(显⽰全部)')9 subplot(1,3,3),imshow(k);10 title(‘旋转图(截取局部)')⼏种插值法⽐较1 i=imread('lena.jpg');2 j1=imresize(i,10,'nearest');3 j2=imresize(i,10,'bilinear');4 j3=imresize(i,10,'bicubic');5 subplot(1,4,1),imshow(i);title(‘原始图像')6 subplot(1,4,2),imshow(j1);title(‘最近邻法')7 subplot(1,4,3),imshow(j2);title(‘双线性插值法')8 subplot(1,4,4),imshow(j3);title(‘三次内插法')放缩变换1 x=imread('D:/picture/ZiXia.jpg')2 subplot(2,3,1)3 imshow(x);4 title('原图');5 Large=imresize(x,1.5);6 subplot(2,3,2)7 imshow(Large);8 title('扩⼤为1.5');9 Small=imresize(x,0.1);10 subplot(2,3,3)11 imshow(Small);12 title('缩⼩为0.3');13 subplot(2,3,4)14 df=imresize(x,[600700],'nearest');15 imshow(df)16 title('600*700');17 df1=imresize(x,[300400],'nearest');18 subplot(2,3,5)19 imshow(df1)20 title('300*400');后记：（1）MATLAB基础知识回顾1：crtl+R是对选中的区域注释，ctrl+T是取消注释2：有的代码中点运算如O=a.*I+b/255 ，其中b除以255原因是：灰度数据有两种表式⽅法：⼀种是⽤unit8类型，取值0~255；另⼀种是double类型，取值0~1。
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专业综合实验报告 ——图像处理
学 院：计算机科学与工程 专 业：电子信息工程 班 级：100404 学 号：20101392 姓 名：孙恩泽 指导教师：王昕 侯阿临 杨冬 日 期：2013年7月26日 实验二 图像变换 七、思考题 1．直方图是什么概念？它反映了图像的什么信息？
答：直方图是图像亮度分布的概率密度函数，是图像最基本的统计特征，它反映的是图像的灰度值的分布情况和图像的明暗分布规律，。直方图操作能有效地用于图像增强，其固有的信息还可用于在其他图像处理应用中，如图像压缩与分割。直方图在软件中易于计算，也适用于商用硬件设备，因此，它们成为了实时图像处理的一个流行工具。 2．直方图均衡化是什么意思？它的主要用途是什么？ 答：直方图均衡化是通过灰度变换将一幅图像转换为另一幅具有均衡直方图，即在每个灰度级上都具有相同的象素点数的过程直方图均衡化的目的是使图像在整个灰度值动态变化范围内的分布均匀化，改善图像的亮度分布状态，增强图像的视觉效果。灰度直方图是图像预处理中之一。 3．直方图规定化是什么意思？它的主要用途是什么？ 答：直方图匹配(规定化) 函数histeq实现直方图匹配的形式为： g=histeq(f,hspec)其中，f为输入图像，hspec为指定的直方图(一个由指定值构成的行向量)，g为输出图像，其直方图近似于指定的直方图hspec。向量中包含对应于等分空间bin的整数值。histeq的一个特性是在length(hspec)远小于图像f中的灰度级数时，图像g的直方图通常会较好地匹配hspec。 4．傅里叶变换有哪些重要的性质? 答：1.在傅里叶变换(FT, Fourier Transform)域中，高频分量往往对图像边缘 2. 傅里叶变换后，图像能量往往集中在少数项上，或者说能量主要集中在低频分量上，于是通过对 低频成分分配较多的比特数，对高频成分分配较少的比特数，即可实现图像数据压缩。 3. 舍弃变换函数矩阵中某些幅度小的系数，可缩减计算维数，提高计算速度等等。 5．图像的二维频谱在显示和处理时应注意什么? 答：这两种处理过程不可互换。即fftshift(fft2(f))fft2(fftshift(f))。 实验三 图像增强 七、思考题
1．在对图像进行邻域平均法滤波时，邻域半径的大小对图像有什么影响，为什么？ 答：半径不同，图像的模糊度也不同。 2．邻域平均法更适合于处理高斯噪声还是椒盐噪声？试分析原因。 答：邻域平均法更适合于处理高斯噪声。 3．中值滤波更适合于处理高斯噪声还是椒盐噪声？试分析原因。 答：中值滤波更适合于处理椒盐噪声。 4．对叠加有乘性噪声的图像，设计一种处理方法，既能去噪声又能保持边缘清晰。 答：采用取对数的方法使乘性噪声变为加性噪声。 实验四 图像分割 七、思考题
1．分析Sobel算子特点，并给予说明。 答：Sobel相对于先对图像进行加权平均再做差分。 2．分析laplacian算子特点，并解释它为何能增强图像的边缘？
答：拉普拉斯算子定义图像f(x,y)的梯度为 锐化后的图像g为 式中k为扩散效应系数。对系数k的选择要合理，太大会使图像中的轮廓边缘产生过冲；太小则锐化不明显。 3．比较各个边缘算子对图像边缘的检测效果。 答：laplacian算子对边缘的处理最明显，Sobel和 prewitt较差一些。 4．比较各个边缘检测算子对噪声的敏感性，并提出抗噪声性能较好的边缘检测的方法。 答：laplacian算子对噪声的敏感性最强，可先对图像进行平滑处理，再进行边缘检测 实验五 图像压缩 七、思考题
1．图像中哪些信息是主要的，哪些信息是次要的？ 答： 频域的低频分量影响更大一些，而高频分量相对次要 2．简述离散余弦变换(DCT)和行程编码(RLE)的原理。 DCT是一种空间变换，在MPEG-2中DCT以8x8的像块为单位进行，生成的是8x8的DCT系数数据块。DCT变换的最大特点是对于一般的图像都能够将像块的能量集中于少数低频DCT系数上，即生成8x8DCT系数块中，仅左上角的少量低频系数数值较大，其余系数的数值很小，这样就可能只编码和传输少数系数而不严重影响图像质量。
行程编码(RLE)的原理：
基于 Matlab 的图像边缘检测算法的 实现及应用
一、 实验目的 边缘是图像的最基本特征，它包含了用于识别的有用信息，为人 们描述或识别目标以及解释图像提供了一个重要的特征参数。物体的 边缘是以图像局部特性的不连续性为形式出现的。从本质上说，边缘 常常意味着一个区域的终结和另一个区域的开始，它普遍存在于目标 与背景、目标与目标、区域与区域、基元与基元之间，是图像分割所 依赖的重要特征，也是纹理特征的重要信息源和形状特征的基础。有 了图像边缘，我们就可以确定物体的几何尺寸并进一步对其测量，确定物体在空间中的几何位置，确定物体的形状特征并对物体进行识 别。图像的边缘信息在图像分析和计算机视觉中都是十分重要的，是图像识别中提取图像特征的一个重要属性。
二、 实验原理 数字图像中，边缘（edge）是指图像局部强度变化最显著的部分。边缘主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域（包括不同色彩）之间。边缘检测常用到的有属于简单空域微分算法的 Roberts 算子、Sobel 算子、Prewitt 算子，拉普拉斯高斯（LOG）算法以及 Canny边缘检测器等。边缘检测算法的基本步骤：①滤波：改善与噪声有关的边缘检测器的性能; 一般滤波器降导致了边缘的损失；增强边缘和降低噪声之间需要折衷；②增强：将邻域强度值有显著变化的点突显出来, 边缘增强一般是通过计算梯度幅值来完成的； ③检测：最简单的边缘检测判据是梯度幅值阀值；④定位：边缘的位置和方位在子像素分辨率上估计。
2.1边缘检测的基本原理 图像边缘是图像最基本的特征，边缘在图像分析中起着重要的作 用。所谓边缘（edge）是指图像局部特征的不连续性。灰度或结构等 信息的突变称为边缘，例如：灰度级的突变、颜色的突变、纹理结构 的突变。边缘是一个区域的结束，也是另一个区域的开始，利用该特 征可以分割图像。 2.1.1基于一阶导数的边缘检测 梯度是函数变化的一种度量，是图像对应二维函数的一阶导数。 而一幅图像可以看作是图像强度连续导数的取样点数组。梯度是一阶 导数的二维等价式，可定义为向量
有两个重要的性质和梯度有关，一是向量 G(x,y)的方向就是函数 f(x,y)增大时的最大变化率方向；二是梯度的幅值。
对于数字图像，偏导数可用差分来近似，则边缘往往在差分值最 大处，最小处或过零点发生。
在计算梯度时，计算空间同一位置处(x,y)的真实偏导数是至关重 要的。而采用上面公式计算的梯度近似值并不位于同一位置。所以常 常使用2×2 的一阶差分模板来计算位于内插点[x+1/2,y+1/2]的x 方向 和 y 方向偏导数，此时 Gx 和 Gy 可表示为 2.1.2 基于二阶导的边缘检测 以上介绍的计算一阶导数的方法，把一阶导数大于阈值的点作为 边界点的方法，有可能会导致检测出的边缘点过多，数据存储量比较 大。一种在理论上更有效的方法是求梯度局部最大值对应的点，并认 为它们是边缘点。这种去除了一阶导数中的非局部最大值的方法，可 以检测出更精确的边缘，一阶导数的局部最大值对应着二阶导数的零 交叉点。这样，通过找图像灰度的二阶导数的零交叉点就能较好地找 到精确边缘点。从图 1 可以看出，图像灰度二阶导数的过零点对应边 缘点。
2.2 边缘检测算子 2.2.1Canny 算子 Canny 边缘检测利用高斯函数的一阶微分，在噪声抑制和边缘检测之间寻求较好的平衡，其表达式近似于高斯函数的一阶导数。Canny 算子是一阶算子。其方法的实质是用 1 个准高斯函数作平滑运算 fs=f(x,y)×G(x,y),然后以带方向的一阶微分算子定位导数最大值。平滑后 fs(x,y)的梯度可以使用 2×2 一阶有限差分近似式：
P[i,j]≈(fs[i,j+1]-fs[i,j]+fs[i+1,j+1]-fs[i+1,j])/2 Q[i,j]≈(fs[i,j]-fs[i+1,j]+fs[i,j+1]-fs[i+1,j+1])/2 在这个 2×2 正方形内求有限差分的均值,便于在图像中的同一点计算 x 和 y 的偏导数梯度。幅值和方向角可用直角坐标到极坐标的坐 标转化来计算：
M[i,j]反映了图像的边缘强度; ∂ [i,j]反映了边缘的方向。使得 M[i,j] 取得局部最大值的方向角 ∂ [i,j],就反映了边缘的方向。 Canny 算子也 可用高斯函数的梯度来近似 , 在理论上很接近 4 个指数函数的线性组 合形成的最佳边缘算子。在实际工作应用中编程较为复杂且运算较 慢。Canny 边缘检测算子对受加性噪声影响的边缘检测是最优的。
2.2.2 Roberts 梯度算子 对阶跃状边缘，在边缘点处一阶导数有极值，因此可计算每个像 素处的梯度来检测边缘点。对于图像 g （x ，y ），在（x ，y ）处的梯 度定义为 grad（x ，y ）。梯度是一矢量，大小代表边缘的强度，方向 与边缘走向垂直。梯度算子仅用最近邻像素的灰度计算，对噪声敏感， 无法抑制噪声的影响。Roberts 边缘检测算子根据任意一对垂直方向上的差分可用来计算剃度的原理；采用对角线方向相临两像素之差,即：
△x f=f(i,j)-f(i+1,j+1)(1) △y f=f(i,j)-f(i+1,j+1)(2)
有了△x f,△y f 之后,可以根据下式计算出 Roberts 的剃度幅度值 它们的卷职算子为：