图像分割毕业设计
图像分割算法的研究与实现_毕业设计论文
学士学位论文（设计）论文题目图像分割算法研究与实现作者姓名指导教师所在院系物理与电子科学学院专业名称电子信息科学与技术完成时间2010年5月15日目录摘要: (1)1．前言 (3)2．图像分割概念 (3)2.1图像分割定义 (3)2.2图像分割方法综述 (5)2.3阈值法 (5)2.4 基于边缘检测的分割方法 (9)2.5基于区域的分割方法 (12)3．图像分割方法详述 (13)3.1图像分割方法 (13)3.2 图像分割方法实现 (13)4．实验结果及分析 (15)4.1 实验结果 (15)4.2 实验结果分析 (19)5．小结 (21)5.1 本文主要工作总结 (21)5.2 结论及展望 (21)6．致谢 (23)7．附录 (25)图像分割算法研究与实现摘要:图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一,是图像处理图像分析的关键步骤。
因为图像分割及其基于分割的目标表达、特征提取和参数测量等将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式，使得更高层的图像分析和理解成为可能。
因此，图像分割多年来一直得到人们的高度重视.本文首先将现有的多种类型图像分割方法归结为3类典型的方法 , 并分析各自的特性;然后提出图象分割方案，并利用MATLAB 软件编写程序，展示实验现象，最后对所做工作进行总结。
关键词:图像分割阈值法边缘检测微分算子局部阈值中图分类号:TP391.41RESEARCH AND IMPLEMENTATION OF IMAGESEGMENTATION ALGORITHMSHan Yan(College of Physics and Electronic Science,Hubei Normal University, Huangshi 435002, China) Abstract :Image segmentation is one of basic problems in image pro- cessing and computer vision,and is a key step in image processingand image analysis.Because original image can be translated intomore abstract and more compact format by image segmentation andtarget expression , feather extraction , parameter survey , and so onwhich are base on segmentation , this makes more high images analysis and image understanding possible. Therefore, the image segmen-tation for many years is highly valued.At first ,image segmentationmethods are classified into three typical types ,and their characteris-tics are analyzed. Secondly , the scheme of image segmentation areintroduced .At last，there is a summation to the whole work，writtingprogram with MATLAB , and show the phenomenon.Key words: Image Segmentation ,Threshold , Edge Detection , Differential operator ,Local threshold图像分割算法研究与实现1．前言在图像的研究和应用过程中，人们往往仅对各幅图像中的某些部分感兴趣.这些部分常称为目标或前景，它们一般对应图像中特定的具有独特性质的区域.为了辨别和分析目标，需要将这些区域分离提取出来，在此基础上才有可能对目标进一步利用.图像分割就是将图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣的目标的技术和过程.在进行图像分割时，首先要根据目标和背景的先验知识来对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后将等待识别的目标从背景中分离出来.图像分割是由图像处理进到图像分析的关键步骤，也是一种基本的计算机视觉技术.这是因为图像的分割、目标的分离、特征的提取和参数的测量将原始的图像转化为更抽象更紧凑的形式，使得更高层的分析和理解成为可能.因此，图像分割多年来一直得到人们的高度重视[1]。
图像处理 毕业设计论文模版
安徽建筑工业学院毕业设计(论文)课题视频序列图像分割及阴影抑制算法的研究专业电气工程及其自动化班级06城建电气2班学生姓名胡伟学号05290080117指导教师栾庆磊2010年6月5日摘要在智能视频监控领域、影视技术、多媒体应用技术中，常常需要检测出人体或其它物体，并将其与背景分离，即解决实时背景下目标的分割问题。
视频图像的目标分割结果，将对目标分类、跟踪及行为理解等后续处理产生重要影响。
图像分割多年里一直受到研究人员的重视，也提出了数以千计的算法。
现今比较流行的目标分割的方法，有不少是忽略阴影检测的，目标总是与阴影一起被检测出来。
阴影会引起目标的合并、目标形状的失真等一些严重问题，引起分割和跟踪错误。
由于阴影直接影响目标的检测，成为影响后续处理效果的关键因素，有必要进一步研究。
本课题拟根据图像处理的理论基础，对一些传统的边缘检测算子进行了理论分析，用仿真实验测试其边缘检测的效果，对比分析各边缘检测算法效果。
介绍几种常用的彩色空间以及彩色空间的转换算法，系统地阐述了图像分割的各种方法，分析总结了几种常用分割方法的优缺点。
选用RGB彩色空间，利用背景差分法对图像初步分割后，再利用区域生长法去除目标外部的噪声，分割出带影子的目标图像。
然后，分析总结了阴影检测的基本假设和一般框架，及国内外目前主流的阴影检测与抑制算法，指出了这些方法用于去除目标阴影时存在的问题。
针对不同图像的阴影和目标体的特点，拟设计一种去除阴影的算法。
基于边缘信息的阴影抑制算法适用于目标体边缘信息丰富，阴影边缘信息相对简单的阴影去除。
关键词图像分割阴影抑制AbstractIn the field of intelligent video surveillance,video technology,multimedia technology,often need to detect a human body or other objects,separate them with background,that is the context of solving real-time target segmentation. Video image object segmentation results,will target classification,tracking and behavior understanding such an important impact on subsequent processing. Image segmentation has been for many years in research attention,also raised thousands of algorithms.Goal of the current popular methods of segmentation, shadow detection,many are neglected,the goal is always to be detected, together with the shadow.The merger will cause the shadow of goals,objectives and some distortion of the shape of a serious problem,causing segmentation and tracking error.As the shadow directly affect target detection,a follow-up treatment effect affecting the key factors,the need for further research.The aim of this theory based on image processing based on some of the traditional edge detector is theoretically analyzed,using simulation experiments to test their effect on edge detection,contrast analysis of the effect of edge detection algorithm.Introduce some commonly used color space and color space conversion algorithm,systematically expounded the various methods of image segmentation,analyzes and summarizes the advantages and disadvantages of several commonly used e RGB color space, the background difference method using the initial segmentation of the image, then use region growing to remove the target of external noise,split the target image with a shadow.Then,the paper summarizes the basic assumptions shadow detection and the general framework of the current mainstream home and abroad shadow detection and suppression,that the goal of these methodsfor the removal of the existing problems in the shadow.Different images of the shadows and objectives of the body characteristics,be designed to remove the shadow of two algorithms.Based on Edge Information's shadow suppression algorithm is applied to the target of the edge information-rich,relatively simple shadow of the shadow edge removal。
电气电子毕业设计52专业综合课程设计软件部分图像的阈值分割
11 设计方案简介1.1 图像分割的研究意义图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内，表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同[37]．简单的讲，就是在一幅图像中，把目标从背景中分离出来，以便于进一步处理。
图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要的领域之一，它是对图像进行视觉分析和模式识别的基本前提．同时它也是一个经典难题，到目前为止既不存在一种通用的图像分割方法，也不存在一种判断是否分割成功的客观标准。
1.2 图像阈值分割的基本概念阈值法是一种传统的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术．已被应用于很多的领域，例如，在红外技术应用中，红外无损检测中红外热图像的分割，红外成像跟踪系统中目标的分割；在遥感应用中，合成孔径雷达图像中目标的分割等；在医学应用中，血液细胞图像的分割，磁共振图像的分割；在农业工程应用中，水果品质无损检测过程中水果图像与背景的分割。
在工业生产中，机器视觉运用于产品质量检测等等。
在这些应用中，分割是对图像进一步分析、识别的前提，分割的准确性将直接影响后续任务的有效性，其中阈值的选取是图像阈值分割方法中的关键技术。
图像阈值化分割是一种最常用，同时也是最简单的图像分割方法，它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像[1]。
它不仅可以极大的压缩数据量，而且也大大简化了分析和处理步骤，因此在很多情况下，是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。
图像阈值化的目的是要按照灰度级，对像素集合进行一个划分，得到的每个子集形成一个与现实景物相对应的区域，各个区域内部具有一致的属性，而相邻区域布局有这种一致属性。
这样的划分可以通过从灰度级出发选取一个或多个阈值来实现。
阈值分割法是一种基于区域的图像分割技术，其基本原理是：通过设定不同的特征阈值，把图像像素点分为若干类．常用的特征包括：直接来自原始图像的灰度或彩色特征；由原始灰度或彩色值变换得到的特征．设原始图像为f(x ，y)，按照一定的准则在f(x ，y)中找到特征值T ，将图像分割为两个部分，分割后的图像为()()()⎩⎨⎧≥<=.,.,,10t y x f b t y x f b y x g若取 ：b 0=0（黑）,b 1=1（白），即为我们通常所说的图像二值化。
图像处理毕业设计题目
图像处理毕业设计题目篇一：数字图像处理论文——各种题目长春理工大学——professor——景文博——旗下出品1基于形态学运算的星空图像分割主要内容：在获取星图像的过程中，由于某些因素的影响，获得的星图像存在噪声，而且星图像的背景经常是不均匀的，为星图像的分割造成了极大的困难。
膨胀和腐蚀是形态学的两个基本运算。
用形态学运算对星图像进行处理，补偿不均匀的星图像背景，然后进行星图像的阈值分割。
要求：1> 图像预处理：对原始星空图像进行滤波去噪处理；2> 对去噪后的图像进行形态学运算处理；3> 选取自适应阈值对形态学运算处理后的图像进行二值化；4> 显示每步处理后的图像；5> 对经过形态学处理后再阈值的图像和未作形态学处理后再阈值的图像进行对比分析。
待分割图像直接分割图像处理后的分割图像2基于数字图像处理的印刷电路板智能检测方法主要内容：通过对由相机实时获取的印刷电路板图像进行焊盘识别，从而提高电子元件的贴片质量，有效提高电路板的印刷效率。
要求：1> 图像预处理：将原始彩色印刷电路板图像转成灰度图像，对灰度图像进行背景平滑和滤波去噪；2> 对去噪后的图像进行图像增强处理，增强边缘提取的效果。
3> 对增强后的图像进行边缘提取（至少两种以上的边缘提取算法）；4> 显示每步处理后的图像（原始电路板图像可自行查找）；5> 图像处理后要求能对每个焊盘进行边缘提取，边缘清晰。
3静止背景下的移动目标视觉监控主要内容：基于视觉的人的运动分析最有前景的潜在应用之一是视觉监控。
视觉监控系统的需求主要来自那些对安全要求敏感的场合，如银行、商店、停车场、军事基地等。
通过对静止背景下的目标识别，来提醒监测人员有目标出现。
要求：1> 对原始参考图和实时图像进行去噪处理；2> 对去噪后的两幅图像进行代数运算，找出目标所在位置，提取目标，并将背景置黑；3> 判断目标大小，若目标超过整幅图像的一定比例时，说明目标进入摄像保护区域，系统对监测人员进行提示（提示方式自选）。
(完整版)matlab图像分割毕业设计
数字图像的多分辨率分析处理方法研究—基于小波变换的医学图像分割的研究电信学院电子信息工程专业摘要图像分割是一种重要的图像分析技术.对图像分割的研究一直是图像技术研究中的热点和焦点。
医学图像分割是图像分割的一个重要应用领域，也是一个经典难题,至今已有上千种分割方法，既有经典的方法也有结合新兴理论的方法.本论文首先介绍了双峰法以及最大类方差自动阈值法，然后重点介绍一种基于小波变换的图像分割方法，该方法先对图像的灰度直方图进行小波多尺度变换,然后从较大的尺度系数到较小的尺度系数逐步定位出灰度阈值.最后，对这几种算法的分割效果进行了比较。
实验结果表明，本设计能够实时稳定的对目标分割提取,分割效果良好。
医学图像分割是医学图像处理中的一个经典难题.图像分割能够自动或半自动描绘出医学图像中的解剖结构和其它感兴趣的区域，从而有助于医学诊断。
关键词：小波变换;图像分割;阈值The image segmentation is an important technology of image processing. It is still a hot point and focus of image processing。
Medical image segmentation is an important application in the field of image segmentation, and it is also a classical difficult problem for researchers。
Thousands of methods have been put forward to medical image segmentation. Some use classical methods and others use new methods.In this paper , first introduced the petronas method and maximum between class variance 。
图像分割技术研究--毕业论文
本科毕业论文图像分割技术研究Survey on the image segmentation学院名称：电气信息工程学院专业班级：电子信息工程0601班2010年 6 月图像分割技术研究摘要图像分割是图像分析的第一步，是计算机视觉的基础，是图像理解的重要组成部分，也是图像处理、模式识别等多个领域中一个十分重要且又十分困难的问题。
在图像处理过程中，原有的图像分割方法都不可避免的会产生误差，这些误差会影响到图像处理和识别的效果。
遗传算法作为一种求解问题的高效并行的全局搜索方法，以其固有的鲁棒性、并行性和自适应性，使之非常适于大规模搜索空间的寻优，已广泛应用许多学科及工程领域。
在计算机视觉领域中的应用也正日益受到重视，为图像分割问题提供了新而有效的方法。
本文对遗传算法的基本概念和研究进展进行了综述；重点阐述了基于遗传算法的最大类间方差进行图像分割算法的原理、过程，并在MATLAB中进行了仿真实现。
实验结果表明基于遗传算法的最大类间方差方法的分割速度快，轮廓区域分割明显，分割质量高，达到了预期目的。
关键字：图像分割；遗传算法；阈值分割Survey on the image segmentationAbstract I mage segmentation is the first step of image processing and the basic of computer vision. It is an important part of the image, which is a very important and difficult problem in the field of image processing, pattern recognition.In image processing process, the original method of image segmentation can produce inevitable errors and these errors can affect the effect of image processing and identification .This paper discusses the current situation of the genetic algorithms used in the image segmentation and gives some kind of principles and the processes on genetic algorithm of image segmentationIn this paper.It also descripts the basic concepts and research on genetic algorithms .It emphasizes the algorithm based on genetic and ostu and realizes the simulation on Matlab. The experimental results show that this method works well in segmentation speed，the outline of the division and separate areas of high quality and achieve the desired effect.Genetic algorithm (GA) is a sort of efficient，paralled，full search method with its inherent virtues of robustness，parallel and self-adaptive characters. It is suitable for searching the optimization result in the large search space. Now it has been applied widely and perfectly in many study fields and engineering areas. In computer vision field GA is increasingly attached more importance. It provides the image segmentation a new and effective method.Key words image segmentation；genetic algorithm；image threshold segmentation目录第一章绪论 (1)1.1本课题研究的背景、目的与意义 (1)1.2本课题研究的现状与前景 (2)1.3本论文的主要工作及内容安排 (3)第二章图像分割基本理论 (4)2.1图像分割基本概念 (4)2.2图像分割的体系结构 (4)2.3图像分割方法分类 (5)2.3.1阈值分割方法 (5)2.3.2边缘检测方法 (8)2.3.3区域提取方法 (9)2.3.4结合特定理论工具的分割方法 (10)2.4图像分割的质量评价 (11)第三章遗传算法相关理论 (12)3.1遗传算法的应用研究概况 (12)3.2遗传算法的发展 (12)3.3遗传算法的基本概念 (13)3.4遗传算法基本流程 (14)3.5遗传算法的构成 (14)3.5.1编码 (14)3.5.2确定初始群体 (14)3.5.3适应度函数 (15)3.5.4遗传操作 (15)3.5.5控制参数 (17)3.6遗传算法的特点 (18)第四章 MATLAB相关知识 (20)4.1MATLAB简介 (20)4.2MATLAB的主要功能 (20)4.3MATLAB的技术特点 (21)4.4遗传算工法具箱(S HEFFIELD工具箱) (22)第五章基于遗传算法的最大类间方差图像分割算法 (24)5.1最大类间方差法简介 (24)5.2基于遗传算法的最大类间方差图像分割 (25)5.3流程图 (26)5.4实验结果 (27)第六章总结与展望 (29)6.1全文工作总结 (29)6.2展望 (29)致谢 (30)参考文献 (31)附录 (32)第一章绪论1.1本课题研究的背景、目的与意义数字图像处理技术是一个跨学科的领域。
图像处理毕业设计题目
图像处理毕业设计题目篇一：数字图像处理论文——各种题目长春理工大学——professor——景文博——旗下出品1基于形态学运算的星空图像分割主要内容：在获取星图像的过程中，由于某些因素的影响，获得的星图像存在噪声，而且星图像的背景经常是不均匀的，为星图像的分割造成了极大的困难。
膨胀和腐蚀是形态学的两个基本运算。
用形态学运算对星图像进行处理，补偿不均匀的星图像背景，然后进行星图像的阈值分割。
要求：1> 图像预处理：对原始星空图像进行滤波去噪处理；2> 对去噪后的图像进行形态学运算处理；3> 选取自适应阈值对形态学运算处理后的图像进行二值化；4> 显示每步处理后的图像；5> 对经过形态学处理后再阈值的图像和未作形态学处理后再阈值的图像进行对比分析。
待分割图像直接分割图像处理后的分割图像2基于数字图像处理的印刷电路板智能检测方法主要内容：通过对由相机实时获取的印刷电路板图像进行焊盘识别，从而提高电子元件的贴片质量，有效提高电路板的印刷效率。
要求：1> 图像预处理：将原始彩色印刷电路板图像转成灰度图像，对灰度图像进行背景平滑和滤波去噪；2> 对去噪后的图像进行图像增强处理，增强边缘提取的效果。
3> 对增强后的图像进行边缘提取（至少两种以上的边缘提取算法）；4> 显示每步处理后的图像（原始电路板图像可自行查找）；5> 图像处理后要求能对每个焊盘进行边缘提取，边缘清晰。
3静止背景下的移动目标视觉监控主要内容：基于视觉的人的运动分析最有前景的潜在应用之一是视觉监控。
视觉监控系统的需求主要来自那些对安全要求敏感的场合，如银行、商店、停车场、军事基地等。
通过对静止背景下的目标识别，来提醒监测人员有目标出现。
要求：1> 对原始参考图和实时图像进行去噪处理；2> 对去噪后的两幅图像进行代数运算，找出目标所在位置，提取目标，并将背景置黑；3> 判断目标大小，若目标超过整幅图像的一定比例时，说明目标进入摄像保护区域，系统对监测人员进行提示（提示方式自选）。
基于Otsu算法的图像分割毕业设计
江苏科技大学本科毕业设计(论文)学院电信学院专业电子信息工程学生姓名张博伟班级学号1140302123指导教师黄炜嘉二零一五年六月江苏科技大学本科毕业论文基于Otsu算法的图像分割Image segmentation based on Otsu algorithm江苏科技大学毕业设计（论文）任务书学院名称：电子信息学院专业：电子信息工程学生姓名：张博伟学号： 1140302123指导教师：黄炜嘉职称：讲师2015年 3 月 18 日四、主要参考资料（包括书刊名称、出版年月等）:1、阮秋琦编著. 数字图像处理学（第二版）. 北京：电子工业出版社，2007.2.2、章毓晋.图像处理基础教程.电子工业出版社,2012.12.3、李兆锋,炎士涛主编.图像处理技术案例教程.清华大学出版社, 2012.10.4、徐金明主编. MATLAB应用基础.北京交通大学出版社.2012.09.5、王玉顺著.MATLAB实践教程.西安电子科技大学出版社,2012.09.6、杨杰主编. 数字图像处理及MATLAB实现.第2版. 电子工业出版社 2013.0系(教研室)主任：（签章）2015年3月20日学院主管领导：（签章）2015年3月20 日摘要在计算机科学技术的发展的历程中，图像处理技术也开始崛起，虽然，发展历史不长，但受到的关注确实是极大的，所以图像分析与处理也形成了自己的体系。
首先，人类为观察事物，发现事物的第一感知手段就是通过眼睛来完成的，而视觉恰恰就是图像的基础。
同时生理心理学，应用科学等领域学科中研究方法的关键之一就是数字图像。
其次，图像处理在军事行动中，在国防中，在航天技术中，在气象预测中等大型应用程序有一个不断增长的需求。
图像处理有一个非常重要的手段就是图像分割。
在图像分割中，阈值分割较之其他的分割方法，是最为经典，简单，实用的分割方法，而分割成败的关键就是阈值。
阈值的选取合适与否直接决定着结果的成败。
图像处理毕业设计
图像处理毕业设计图像处理毕业设计随着科技的不断发展，图像处理技术在各个领域得到了广泛应用。
作为一种将数字图像进行分析、处理、增强和重建的技术，图像处理在医学影像、人脸识别、安防监控等领域发挥着重要作用。
因此，图像处理成为了许多计算机科学与技术专业学生的毕业设计方向之一。
图像处理毕业设计的目标是通过算法和技术，对数字图像进行优化和改进，以满足特定的需求。
下面将介绍几个常见的图像处理毕业设计方向，供学生们参考。
一、图像增强与去噪图像增强是指通过算法和技术手段，提高图像的质量和视觉效果。
在这个方向上，学生可以研究和比较不同的图像增强算法，如直方图均衡化、灰度拉伸、滤波等。
可以考虑使用深度学习技术，通过训练神经网络来实现图像增强。
同时，去噪也是图像处理的重要任务之一，学生可以研究和实现一些经典的去噪算法，如小波去噪、非局部均值去噪等。
二、图像分割与目标检测图像分割是将图像划分为若干个具有独立语义的区域的过程。
目标检测是在图像中定位和识别特定的目标。
在这个方向上，学生可以研究和实现一些经典的图像分割和目标检测算法，如基于阈值的分割、基于区域的分割、卷积神经网络等。
可以考虑使用深度学习技术，通过训练神经网络来实现图像分割和目标检测。
三、图像压缩与编码图像压缩是将图像数据进行编码和压缩，以减少存储空间和传输带宽的过程。
在这个方向上，学生可以研究和实现一些经典的图像压缩和编码算法，如JPEG、JPEG2000等。
可以考虑使用深度学习技术，通过训练神经网络来实现图像压缩和编码。
四、图像识别与分类图像识别是将图像中的对象或场景进行识别和分类的过程。
在这个方向上，学生可以研究和实现一些经典的图像识别和分类算法，如支持向量机、卷积神经网络等。
可以考虑使用深度学习技术，通过训练神经网络来实现图像识别和分类。
总之，图像处理毕业设计是一个充满挑战和创新的方向。
学生们可以选择自己感兴趣的方向，深入研究和实践，挖掘出新的算法和技术，为图像处理领域的发展做出贡献。
图像处理本科毕业设计
图像处理本科毕业设计图像处理本科毕业设计在计算机科学与技术领域中，图像处理是一个重要的研究方向。
随着数字图像的广泛应用，图像处理技术的发展日益迅猛。
作为一名本科生，我有幸选择了图像处理作为我的毕业设计课题，旨在探索图像处理领域的一些新方法和应用。
首先，我将介绍图像处理的基本概念和技术。
图像处理是指对数字图像进行一系列的操作和处理，以达到改善图像质量、提取图像特征或实现图像分析等目的。
常见的图像处理技术包括图像滤波、图像增强、图像分割和图像特征提取等。
这些技术可以应用于医学影像、人脸识别、图像检索等领域，具有广泛的应用前景。
接下来，我将介绍我毕业设计的具体内容和目标。
我的毕业设计旨在研究和实现一种基于深度学习的图像超分辨率重建算法。
图像超分辨率重建是指通过对低分辨率图像进行处理，得到高分辨率的图像。
这对于提高图像质量、增强图像细节非常重要。
而深度学习作为一种强大的机器学习技术，已经在图像处理领域取得了很多突破性的成果。
通过深度学习的方法，可以实现更准确、更高效的图像超分辨率重建。
在我的毕业设计中，我将首先收集大量的图像数据，包括低分辨率图像和对应的高分辨率图像。
然后，我将使用深度学习技术，构建一个卷积神经网络模型。
该模型将通过学习低分辨率图像与高分辨率图像之间的映射关系，从而实现图像的超分辨率重建。
为了提高模型的性能，我还将探索一些优化方法，如残差学习和生成对抗网络等。
最后，我将评估所设计算法的性能，并与其他相关方法进行比较。
除了算法的研究和实现，我还将进行一些实验和应用。
例如，我将使用不同类型的图像数据进行测试，以验证算法的鲁棒性和适用性。
此外，我还将探索一些实际应用场景，如医学影像和卫星遥感图像等。
通过在实际应用中验证算法的有效性，我可以更好地了解图像处理技术在实际问题中的应用。
最后，我将总结我的毕业设计，并展望未来的研究方向。
毕业设计是我在图像处理领域的第一次深入研究，通过这个过程，我不仅学到了很多专业知识，还培养了解决问题和创新思维的能力。
(完整版)图像处理本科毕业设计
摘要本文以VC++6.0做为编程语言，对图像降噪技术进行研究。
本文通过介绍位图的基本操作以及在图像中加入椒盐噪声的操作，从而进一步引出几种降噪方法。
本文分别介绍“均值滤波”、“中值滤波”以及“傅里叶降噪”和“小波降噪”四种算法，实现图像降噪。
详细介绍了其基本原理、实现方法以及具体算法，并对降噪效果加以比较与分析。
“均值滤波”把每个像素都用周围的8个像素来做均值操作，可以平滑图像，速度快，算法简单。
“中值滤波”是常用的非线性滤波方法,也是图像处理技术中最常用的预处理技术。
同时在“低通滤波”及“小波降噪”中分别引入“快速傅里叶变换”和“Mallat 算法”，使得其取得更快速的计算，有效地解决了其计算量太大，运算时间过长的弊端，从而达到更好的综合降噪效果。
关键词：图像降噪；滤波；傅里叶降噪；小波降噪AbstractTaking VC++6.0 as the programming language, this paper is a study about image noise reduction technology. Furthermore, introducing several noise reducing measures through the introduction of the basic processing and the operation to put the salt and pepper noise into the image.The paper introduces Averaging Filter, Median Filter,Fourier Lowpass Filtering and Wavelet Filter to achieve image noise reducing. Here we introduce the basic principles, implement methods, detailed arithmetic, and make comparison and analysis the noise reducing effects.Averaging Filter operates every pixel by using 8 pixels meanly. It can make the images smoothing, fast and easy to calculate. Median Filter Fourier is a common nonlinear filtering way and also common preprocessing technique when processing images. Introducing FFT and Mallat Algorithm separately into Lowpass Filtering and Wavelet Filter, and then we can make faster calculating and solve the massive calculating more efficiently. Therefore, we can have a more effective noise reducing.Keywords：Image Noise Reduction；Filter；Fourier Filter；Wavelet filter毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
图像 本科毕业设计题目
图像本科毕业设计题目图像本科毕业设计题目一、引言图像处理是计算机科学和工程领域的一个重要研究方向，随着数字技术的发展，图像处理在各个领域都有着广泛的应用。
本科毕业设计是学生在大学期间的重要项目，选择一个合适的图像处理题目能够锻炼学生的综合能力和创新思维。
本文将探讨几个适合本科毕业设计的图像处理题目，希望能够给即将毕业的学生提供一些启发和参考。
二、题目一：基于深度学习的图像分类系统设计与实现随着深度学习的兴起，图像分类技术取得了巨大的突破。
本课题旨在设计和实现一个基于深度学习的图像分类系统，通过深度学习模型对输入的图像进行分类。
学生可以选择合适的深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch，并结合经典的卷积神经网络模型，如ResNet或VGG，设计一个高效准确的图像分类系统。
三、题目二：基于图像处理的人脸识别系统设计与实现人脸识别技术在安防领域有着重要的应用价值。
本课题旨在设计和实现一个基于图像处理的人脸识别系统，通过图像处理算法对输入的人脸图像进行特征提取和匹配，实现人脸的自动识别。
学生可以选择合适的人脸检测和特征提取算法，如Haar特征和局部二值模式（LBP），并结合机器学习方法，如支持向量机（SVM）或人工神经网络（ANN），设计一个高效准确的人脸识别系统。
四、题目三：基于图像处理的医学图像分析与诊断系统设计与实现医学图像分析与诊断是医学领域的重要研究方向，图像处理技术在医学图像分析中发挥着关键作用。
本课题旨在设计和实现一个基于图像处理的医学图像分析与诊断系统，通过图像处理算法对医学图像进行分割、特征提取和分类，实现对疾病的自动诊断。
学生可以选择合适的医学图像处理算法，如阈值分割、边缘检测和形态学处理，并结合机器学习方法，如随机森林（Random Forest）或卷积神经网络（CNN），设计一个高效准确的医学图像分析与诊断系统。
五、题目四：基于图像处理的虚拟现实系统设计与实现虚拟现实技术在娱乐、教育和训练等领域有着广泛的应用。
图像分割毕业论文
第一章绪论1.1课题的研究背景及意义随着信息技术的开展和不断深入，人们越来越多的利用计算机来帮助人类获取与处理各种信息。
据统计，在人类从外界获得的信息中有75%左右是来自视觉或者说图像信息，它是人类最有效的信息获取和交流方式，图像也因为其所含的信息量大、表现直观而在近年得到的广为宣传和应用的多媒体中占据了重要的地位。
图像分割是一种根本的计算机视觉技术，是从图像处理到图像分析的关键步骤。
图像分割就是将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合，是进行图像分析的第一步工作，也是解决起来比较困难的一个问题。
对于那些基于图像分割结果的接下来的任务，如特征提取、目标识别等的质量的好坏都取决于是否有一个质量比较好的图像分割结果，有效合理的图像分割能够为基于内容的图像检索、对象分析等抽象出十分有用的信息，从而使得更高层的图像理解成为可能[1]。
1.1.1图像分割在数字图像处理中的地位为了弄清图像分割在数字图像处理中所处的地位，我们引入并使用“图像工程〞这个概念。
图像技术在广义上是各种与图像有关技术的总称。
图像技术种类很多，跨度很大，但可以将它们归在一个整体框架一一“图像工程〞之下。
图像工程是一个对整个图像领域进行研究应用的新科学，它的内容非常丰富，根据抽象程度和研究方法等的不同可分为三个有特点的层次〔如图1-1所示〕：图像处理、图像分析和图像理解[2]。
图1-1图像分割在图像工程中的位置图像处理着重强调在图像之间进行变换以改善图像的视觉效果。
图像分析那么主要是对图像中感兴趣的目标进行监测和测量，以获得它们的客观信息从而建立对图像的描述。
图像理解的重点是在图像分析的根底上，进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，并得出对原始成像客观场景的解释，从而指导和规划行动。
图像处理、图像分析和图像理解具有不同的操作对象，参考图1-1图像处理是比较低层的操作，它主要在图像像素级上进行处理。
图像分析那么进入了中层，它侧重于对像素集合到目标的表达测量描述。
Otsu图像阈值分割方法的应用研究毕业设计论文
西安邮电大学毕业设计（论文）题目： Otsu 图像阈值分割方法的应用研究毕业设计（论文）诚信声明书本人声明：本人所提交的毕业论文《 Otsu图像阈值方法的应用研究》是本人在指导教师指导下独立研究、写作的成果，论文中所引用他人的文献、数据、图件、资料均已明确标注；对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式注明并表示感谢。
本人完全清楚本声明的法律后果，申请学位论文和资料若有不实之处，本人愿承担相应的法律责任。
论文作者签名：时间：年月日指导教师签名：时间：年月日西安邮电学院毕业设计(论文)任务书学生姓名指导教师职称副教授院系自动化学院专业自动化题目Otsu图像阈值分割方法的应用研究任务与要求阈值分割方法是图像分割技术中最常用的方法，其实质是利用图像的灰度直方图信息获取用于分割的最佳阈值。
Otsu方法一直被认为是阈值自动选取方法中的最优方法,该方法计算简单，在一定条件下不受图像对比度与亮度变化的影响，在一些实时图像处理系统中得到广泛应用。
主要研究一种改进的一维单阈值Otsu方法，研究多维Otsu方法，重点在二维Otsu方法。
本课题应完成的工作：学习图像阈值分割技术的常用方法，学习一维、二维Otsu方法的基本原理。
将一维Otsu方法推广到二维的层面，应用一种新的二维Otsu方法，并编写MATLAB仿真程序，进行相关实验验证这一方法的有效性。
预期目标：总结比较现有的Otsu方法，将改进的一维单阈值Otsu方法推广到二维。
将改进方法进行实验分析，与传统算法相比较，提高分割效率。
成果形式：正确的二维Otsu方法在图像分割中的应用，MATLAB程序文件，实现对实际图像的高效分割。
开始日期2012.1.10 完成日期2012.6.17院系主任(签字) 2012 年 6 月10 日西安邮电学院毕业设计(论文) 工作计划学生姓名指导教师职称副教授系别自动化学院专业自动化题目 Otsu图像阈值分割方法的应用研究_______________________________________________________工作进程起止时间工作内容12月10日至3月20日学习图像阈值分割原理，学习一维、二维Otsu方法的基本原理,撰写开题报告；3月21日至4月15日将一维Otsu方法推广到二维的层面，应用一种新的二维Otsu方法进行图像阈值分割；4月16日至5月5日将新方法与现有的方法进行比较，证明新方法的不同效果；5月6日至5月25日针对经典图像，基于MATLAB编写相应程序实现图像分割，验证新方法的分割效果和效率；5月26日至6月5日理论总结，撰写论文；6月5日至6月25日做ppt，准备答辩。
毕业设计论文PPT答辩-基于聚类分析的图像分割的研究和应用
研究动态
对图像分割的方法，可分为四类:
• 基于邻域的方法 • 基于直方图的方法 • 颜色聚类的方法 • 结合特定理论工具的方法
研究的主要内容
• 了解数据挖掘的相关概念，熟悉聚类分析的思想和 算法，特别掌握K-means算法，实现图像分割系统
• 将图像分割系统应用于遥感图像分割，并对分割结 果进行分析
陈述内容
• 研究背景和意义 • 研究动态 • 研究的主要内容 • 图像分割系统实现 • 分割系统的应用 • 总结与展望
研究背景和意义
•图像分割是图像理解、模式识别和计算机视觉领域 中一个十分重要的问题 •图像分割是计算机视觉技术中首要的关键步骤 •聚类分析把数据按照相似性归纳成若干类别，使同 一类中的数据彼此相似，不同类中的数据相异
图像分割系统的实现
聚类分析模块 （本模块主要用K-means算法实现聚类分析） 其算法描述如下： • 任意选择k个对象作为初始的簇中心
• Repeat • 根据簇中对象的平均值，将每个对象重新赋给最类
似的簇 • 更新簇的平均值，即计算每个簇中对象的平均值 • Until各簇的中心点不再发生变化
图像分割系统的实现
原图
实例验证
在RGB颜色空间下当K=4、5、6时的效果图如下所示：
原图
K=4
K=5
K=6
实例验证
在HSV颜色空间下当K=4、5、6时的效果图如下所示：
原图
K=4
K=5
K=6
分割系统的应用
图片特性：遥感图像 地 区：东营 大 小：162×151 分 辨 率: 30米分辨, 5, 6时的效果图如下所示：
综上所述，HSV空间能更好的满足图像分割要求
总结与展望
• 利用聚类分析中的K-means算法实现图像分割系统 • 实现HSV颜色空间下的分割系统 • 完成对遥感图像的应用
transformer分割毕业设计
一、概述Transformer 分割（Transformer-based semantic segmentation）是一种基于 Transformer 模型进行图像像素级别语义分割的方法。
目前，传统的图像分割方法在处理复杂场景下效果并不理想，而基于Transformer 的分割方法在语义分割任务中取得了很大的进展，受到了广泛的关注。
本文将探讨基于 Transformer 的分割方法对毕业设计的意义和必要性。
二、Transformer 的原理及优势1. Transformer 模型的原理Transformer 是一种基于自注意力机制的深度学习模型，最初应用于自然语言处理领域。
其特点是通过注意力机制实现了序列数据的全局依赖性建模，因此在各种序列建模任务中取得了很好的效果。
2. Transformer 在图像领域的应用近年来，研究者们开始探索将 Transformer 模型应用于计算机视觉领域。
其中，基于 Transformer 的图像分割方法取得了一系列突破性进展。
相比传统的卷积神经网络（CNN）方法，基于 Transformer 的分割方法可以更好地处理长距离的依赖关系，改善了图像分割任务中的像素级别语义理解能力。
3. 基于 Transformer 的分割方法的优势a. 长距离依赖性建模能力更强：Transformer 模型可以轻松捕捉长距离像素之间的关联，有助于提高分割结果的准确性。
b. 参数效率高：相比传统的卷积神经网络方法，Transformer 模型在处理图像分割任务时，参数数量更少，计算效率更高。
c. 开放式调整便利：Transformer 模型的结构更具灵活性，可以根据任务需求进行不断调整和改进。
三、基于 Transformer 的分割方法在毕业设计中的意义1. 提高图像分割结果的准确性由于 Transformer 模型在捕捉长距离的依赖关系方面具有优势，因此基于Transformer 的分割方法能够在保证像素级别语义理解的基础上，进一步提高分割结果的准确性。
unet 分割毕业设计
unet 分割毕业设计UNET（U-Net）是一种常用于图像分割的神经网络架构，它由Ronneberger等人在2015年提出，并被广泛应用于医学图像分割等领域。
UNET的设计灵感来源于编码器-解码器结构，具有“U”字形的网络拓扑结构。
UNET网络由两部分组成：下采样路径（编码器）和上采样路径（解码器）。
下采样路径通过卷积和池化操作逐渐减小特征图的尺寸，同时增加特征图的通道数，以提取图像的高级特征。
上采样路径通过反卷积和特征图连接的方式逐渐恢复原始图像的尺寸，同时减少特征图的通道数，以实现像素级的分类和分割。
UNET网络的特点是在上采样路径中使用了跳跃连接（skip connection），即将下采样路径中的特征图与上采样路径中的对应特征图进行连接，从而保留了更加细节的信息，提高了分割的准确性。
此外，UNET还引入了辅助分类器（auxiliary classifier）用于提供额外的监督信号，进一步增强了分割性能。
在进行分割任务时，UNET网络通常通过交叉熵损失函数（cross-entropy loss）来评估分割结果的准确性，并通过反向传播（backpropagation）和优化算法（如梯度下降）来更新网络参数，以最小化损失函数。
对于UNET的毕业设计，可以选择一个特定的图像分割任务，如医学图像分割、自然场景图像分割等，并使用UNET网络进行模型训练和评估。
具体的设计可以包括数据集的获取和预处理、UNET网络的搭建和训练、评估指标的选择和分析等方面。
同时，可以考虑使用一些增强技术，如数据增强、迁移学习等来提升分割性能。
总结来说，使用UNET进行分割毕业设计需要从具体的分割任务出发，设计实验并进行数据处理、网络搭建、训练和评估，在实践中不断优化和改进，最终得到准确且可靠的分割结果。
图像 毕业设计 题目
图像毕业设计题目图像毕业设计题目随着科技的不断发展，图像处理技术已经成为了现代社会中不可或缺的一部分。
无论是在电影制作、广告设计还是医学影像等领域，图像处理技术都扮演着重要的角色。
因此，选择一个有趣且具有挑战性的图像处理毕业设计题目是非常重要的。
在选择毕业设计题目之前，我们首先需要了解当前图像处理技术的研究热点和趋势。
例如，深度学习在图像分类、目标检测和图像生成等任务上取得了巨大的成功。
因此，一个有趣的毕业设计题目可以是探索深度学习在图像处理中的应用。
毕业设计题目可以从以下几个方面进行选择和探索：1. 图像分类与识别：利用深度学习方法，设计一个高效准确的图像分类器。
可以使用经典的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），并对其进行改进和优化，以提高分类准确率。
2. 目标检测与跟踪：设计一个目标检测与跟踪系统，能够从图像或视频中快速准确地检测和跟踪感兴趣的目标。
可以使用基于深度学习的目标检测算法，如Faster R-CNN或YOLO。
3. 图像生成与风格转换：利用深度学习方法，设计一个能够生成逼真图像的模型。
可以使用生成对抗网络（GAN）或变分自编码器（VAE）等模型，实现图像的风格转换、图像超分辨率或图像修复等任务。
4. 图像分割与语义分析：设计一个图像分割与语义分析系统，能够将图像中的不同物体或区域进行准确的分割和标注。
可以使用基于深度学习的语义分割算法，如FCN或U-Net。
5. 图像增强与去噪：设计一个能够提高图像质量的算法，如图像增强或去噪算法。
可以使用基于深度学习的方法，如自编码器或生成对抗网络。
除了以上几个方面，还可以根据自己的兴趣和专业方向选择其他相关的图像处理题目。
无论选择哪个题目，都需要进行充分的文献调研和实验验证，以确保毕业设计的科学性和有效性。
在进行毕业设计时，还需要注意以下几点：1. 确定合适的数据集：根据所选择的题目，需要寻找合适的数据集进行实验。
可以使用公开的图像数据集，如ImageNet或COCO，也可以自己采集和标注数据集。
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目录摘要 (I)Abstract......................................................... I I 第1章绪论 (1)1.1图像分割概述 (1)1.2图像分割特征 (1)1.3图像分割的发展及现状 (1)1.4研究的背景与意义 (2)第2章数字图像处理 (3)2.1发展概况 (3)2.2主要目的 (4)2.3常用方法 (4)2.4应用领域 (5)2.5研究方向 (7)2.6基本特点 (7)2.7MATLAB软件 (8)第3章阈值分割 (10)3.1图像二值化 (10)3.2阈值分割基本原理 (10)3.3阈值分割方法定义 (11)3.4阈值分割描述 (11)3.5阈值分割分类 (12)第4章阈值分割方法 (13)4.1直方图法 (13)4.2迭代法 (14)4.3最大类间方差法 (17)4.4小结 (20)第5章最大类间方差法的改进 (21)结论 (27)参考文献 (28)致谢 (29)通常人们只对图像的某个区域感兴趣，为了能够把感兴趣的区域提取出来，就得对图像进行分割。
图像分割就是把图像分成一些具有不同特征而有意义的区域，以便进一步的图像处理与分析。
图像分割是图像处理的关键，在灰度图像中分割出有意义区域的最基本方法是设置阈值的分割方法。
选择阈值的主要方法有：直方图法，迭代法，最大类间方差法。
本文主要比较三种方法的优缺点，并对其中的最大类间方差法进行优化，改进分割效果。
关键词：阈值直方图迭代法最大类间方差法Usually people only interested in certain parts of the image, in order to be able to extract the interesting part, you have to do image segmentation. Image segmentation is to divide the image into a number of different features and meaningful areas for further image analysis and understanding. Image segmentation is the key of image processing .The most basic method of segmentation in the gray image is to set threshold . The main methods of selecting threshold are: histogram method, iterative method, Otsu method. In this paper, comparative advantages and disadvantages of the three methods, and improved segmentation results using Otsu method .Key words：threshold the histogram method iterative methodOtsu method第1章绪论1.1图像分割概述图像分割就是按照人们的意愿将图像分成许多个区域，使得人们分离出目标与背景[1]。
同时人们可以对图像的特征进行提取或者是对目标的一些参数进行一些简单的测量，为人们进行更深入的图像研究提供了基础。
图像分割是图像预处理的重要步骤，在人们进行图像处理研究的初期就已经受到人们的高度重视。
经过几十年的发展，到目前为止，人们已经提出了很多种分割方法。
尽管图像分割的方法和种类有很多，却没有公认的标准的分割方法。
有些分割运算可直接分割任何图像，而有一些只能适用于特殊类图像。
许多不同种类的图像或景物都可作为待分割的图像，不同类型的图像，已经有相对应的分割方法对其分割，同时，某些分割方法也只是适合于某些特殊类型的图像分割。
分割结果的好坏需要根据具体情况而定。
图像分割是从图像处理到图像分析的关键步骤，可以说，图像分割结果的好坏直接影响对图像的进一步处理。
1.2图像分割特征（1）分割出来的各区域对某种性质例如灰度，纹理而言具有相似性，区域内部是连通的且没有过多小孔；（2）区域边界是明确的；（3）相邻区域对分割所依据的性质有明显的差异。
（4）基于亮度值的两个基本特性之一: 跳跃性不连续性和相似性.第1类性质的应用途径是基于亮度的跳跃（不连续）变化分割图像,比如图像的边缘。
第2类的主要应用途径是依据事先制定的准则将图像分割为相似的区域、阈值处理、区域生长、区域分离和聚合都是这类方法的实例。
1.3图像分割的发展及现状图像数据的模糊和噪声的干扰是分割问题的主要困难[2]。
到目前为止，还没有一种分割方法，可以使按照人们的意愿准确无误的分割任何一种图像。
实际图像中景物情况多变，具体问题具体分析，需要根据实际情况选择适合的方法。
分割结果的好坏，目前还没有一个统一的评价准则，分割的好坏必须从分割的效果和实际应用场景来判断。
不过在人类研究图像的历史中，还是积累了许多经典的图像分割方法。
虽然这些分割方法不适合所有类型的图像分割，但是这些方法却是图像分割方法进一步发展的基础。
早期的图像研究中，图像的分割方法主要可以分为两大类。
一类是边界方法，这种方法的假设是图像分割结果的某个子区域在原来的图像中一定会有边缘存在；一类是区域方法，这种方法的假设是图像分割结果的子区域一定会有相同的性质，而不同区域的像素没有共同的性质[3]。
这两种方法都有缺点和优点，研究人员也试图把两者结合起来进行图像分割，随着计算机处理能力的提高，很多方法不断涌现，如基于彩色分量分割、模糊集、纹理图像分割。
所使用的教学工具和实验手段也是不断的扩展，从时域信号到频域信号处理，近来小波变换也被应用到图像分割中。
1.4 研究的背景与意义图像分割是图像处理、模式识别和人工智能等多个领域中的关键课题，也是计算机处理视觉技术的首要的、关键的步骤。
图像分割的应用非常广泛，几乎出现在关于图像处理的所有领域。
因此，从20世纪60年代以来，图像分割一直都是图像研究技术的热点。
数字图像处理的基础是图像分割，图像分割同时也是进行计算机自动识别和人工智能的桥梁，长期以来图像分割一直都是数字图像处理领域的一个经典难题。
经典的图像分割算法，诸如：直方图分割方法具有实现简单、计算量小、性能较稳定等特点。
通常，它是利用图像的灰度直方图的分布特征,找出灰度直方图分布的两波峰之间的波谷，选定恰当的阈值将图像分割开，然而这种分割方法依赖于图像灰度的分布，对灰度分布不呈双峰特征或复杂背景的图像,这种方法往往会造成错误，并且有些细节不能很好的显示出来，应用较窄。
第2章数字图像处理数字图像处理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[4]。
数字图像处理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计算机对其进行处理的过程。
2.1发展概况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。
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。
首次获得实际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使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。
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，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，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，如对火星、土星等星球的探测研究中，都发挥了巨大的作用。
数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果。
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（Computer Tomograph）。
CT的基该方法是根据人的头部截面的投影，经计算机处理来重建截面图像，称为图像重建。
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。
1979年，这项无损伤诊断技术获得了诺贝尔奖，说明它对人类作出了划时代的贡献。
与此同时，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，使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。
随着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图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界，这被称为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。
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，因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。
2.2主要目的一般来讲，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。