二个数字图像处理算法的分析与实现
数字图像处理技术分析及应用
数字图像处理技术分析及应用数字图像处理技术是指利用计算机技术对数字图像进行处理和分析的一种技术。
在现代科技应用中，数字图像处理技术已经成为一个不可或缺的技术手段，它被广泛应用在医学图像处理、航空航天、地理信息系统、军事侦察等领域。
本文将从图像处理的基本原理、几种主要的数字图像处理技术以及他们的应用等多个方面对数字图像处理技术进行分析并探讨其未来发展的前景。
数字图像处理技术的基本原理数字图像处理技术的处理对象是数字图像，因此我们先来了解一下数字图像。
数字图像是以像素为基本单位构成的二维矩阵，每个像素点都有着不同的灰度值或彩色值。
例如一张640x480像素的数字图像，它以640列480行像素矩阵的形式构成，而每个像素点的灰度值或彩色值则通常使用8位表示 (0~255)。
数字图像处理技术主要分为图像预处理、图像增强、图像分割、物体识别等几个方面。
其中，基本的数字图像处理步骤包括：数字图像采集、数字图像存储、数字图像预处理、数字图像处理、数字图像输出和图像後处理等。
数字图像的预处理通常起到降低信号噪声，使得图像处理更加舒适准确的作用。
这部分通常涉及到灰度校正，增加对比度、噪声去除等处理。
图像增强则是在原始图像的基础上通过各种算法将图像更加清晰、明亮、细节更加丰富。
包括了灰度变换、傅里叶变换、滤波等等。
数字图像处理技术的应用数字图像处理技术在现代科技应用中所起的作用是无可替代的。
它不仅可以应用到人们日常生活，例如手机的拍照功能、智能家居中的人脸识别等，还可以应用在医学图像处理、大气环境监测和地理信息系统等领域。
1、医学图像处理医疗保健产业是数字图像处理领域的一个重要研究领域，应用于医生的辅助诊断和手术操作上。
在医疗保健领域中，数字图像处理技术主要涉及到CT扫描、磁共振成像、超声成像等众多医疗成像模式的图像等。
比如说在癌症治疗中，数字图像处理技术被应用于癌症的早期诊断、疾病的定量评估以及疾病的治疗等。
例如对于癌症肿瘤的辅助诊断和治疗方向的确定、对于神经元的特征提取和定量评估等方面，都有着非常广泛的应用。
数字图像处理的原理与方法
数字图像处理的原理与方法数字图像处理是一种将数字信号处理技术应用到数字图像上的科学技术，它的出现极大地推动了图像处理技术的发展。
数字图像处理不仅可以用于医学图像处理、卫星图像处理、工业检测等领域，还可以应用于数字影像娱乐等方面。
数字图像处理的核心内容就是图像增强、图像恢复、图像分割、图像识别等，本文将主要探讨数字图像处理的原理与方法。
一、图像增强处理图像增强处理是对原始图像进行改善的过程，也是数字图像处理中最普遍的操作类型。
通过增强处理，可以使图像局部特征更加明显，以便进行更高级的图像分析。
常见的图像增强方法包括灰度线性变换、灰度非线性变换、空域滤波增强、频域滤波增强等。
其中，空域滤波增强是最常见的一种方法。
通过对原始图像进行高斯滤波、中值滤波等操作，可以有效去除图像中的噪声。
二、图像恢复处理图像恢复处理是指从已知的图像信息中恢复出原始图像的过程，也是数字图像处理中一种重要的方法。
在数字图像处理中，图像的失真比如模糊、噪声等是不可避免的。
而图像恢复就是通过各种手段找到原始图像中所保留的信息，以恢复图像失真前的形态。
常见的图像恢复处理方法包括逆滤波、维纳滤波、约束最小二乘滤波等。
三、图像分割处理图像分割处理是将图像分割成若干具有独立意义的子区域的过程。
图像分割处理是数字图像处理中一种热门的研究领域，其主要应用于目标提取、图像分析和模式识别等方面。
常用的图像分割方法包括基于像素的算法、基于区域的算法、边缘检测算法等。
其中，基于区域的算法应用最广。
通过对相似区域进行聚类，可以将图像分割成若干子区域，从而实现目标提取等功能。
四、图像识别处理图像识别处理是指对图像进行自动识别的过程。
图像识别处理是数字图像处理中的一大领域，它的技术含量非常高。
常见的图像识别处理方法包括特征提取、模式匹配、神经网络等。
其中，特征提取是一种重要的处理方式。
通过对图像进行特征提取，可以将图像转化为数字特征，从而实现对图像的自动识别和分类。
毕业论文：数字图像处理系统的设计与实现[管理资料]
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毕业设计(论文)说明书题目：数字图像处理系统的设计与实现毕业设计（论文）外文摘要目录1 引言 (1)研究的意义 (1)图像处理主要研究的内容 (2)国内外研究状况 (3)数字图像处理系统简介 (4)课题调研与可行性分析 (4)课题调研 (4)可行性分析 (6)各章节内容简介 (7)2 系统需求分析 (8)系统功能需求分析 (8)系统处理流程分析 (8)3 系统设计 (10) (10)面向用户的观点 (10)严格按阶段进行 (10)采用系统的观点处理 (10)采用系统的观点处理 (10)整个系统的设计主要采用快速原形法 (10)系统设计要求 (11)系统开发基本目标 (11)系统的设计语言 (11)系统开发的最终目标 (11)系统总体结构设计 (12)系统总体结构图 (12)系统模块设计 (12)系统代码设计说明 (13)系统的开发与运行环境 (13)4 系统详细设计 (15)各子模块的详细设计 (15)文件操作模块 (15)图像编辑模块 (17)视图设置模块 (19)图像处理模块 (22)主要问题以及解决方案 (23)图像经过多次缩小后再放大的失真 (23)文件目录树与列表视图中文件显示 (24)文件删除 (24)图像颜色矩阵变换 (24)5 用户手册 (26)功能的介绍 (26)系统的配置与操作指南 (26)系统配置 (26) (27)6 系统评价 (29)系统特色 (29) (29) (30) (30)，操作简单 (30)系统存在的不足 (31)心得与收获 (31)结论 (33)致谢................................................................................................................................... 错误!未定义书签。
参考文献 (34)1 引言数字图像处理（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计算机对其进行处理的过程。
数字图像处理与计算教程
数字图像处理与计算教程当今社会，数字图像处理和计算已经成为了计算机科学中的一门重要学科。
它不仅涉及到日常生活中的摄影、图像编辑等应用，还在医学影像、遥感图像、安防监控等领域发挥着重要作用。
本文将介绍数字图像处理与计算的基本概念、常见算法和应用案例，并通过具体的例子来帮助读者更好地理解和掌握这一领域的知识。
首先，我们来了解一下数字图像处理的基本概念。
数字图像是由一系列像素点组成的二维矩阵，每个像素点表示图像中的一个点，包含了颜色和亮度等信息。
数字图像处理就是对图像进行数字化的操作和处理，以实现增强图像的质量、提取图像的特征、改变图像的内容等目的。
在数字图像处理中，最基本的操作包括图像的采集、预处理、特征提取、图像增强和图像分割等。
其次，我们来介绍一些常见的数字图像处理算法。
其中，最简单的算法是图像的亮度调整。
亮度调整是通过改变图像像素的值来增强或减弱图像的明暗程度。
除了亮度调整，图像的对比度调整也是常见的图像增强算法。
对比度调整可以通过线性拉伸或直方图等方式来改变图像像素值的分布，以增加图像的感知效果。
此外，为了进一步提升图像的质量和清晰度，还有图像滤波算法，它可以用来去除图像中的噪声、模糊图像细节等。
除了基本图像处理算法外，数字图像处理还有很多高级算法和技术。
例如，特征提取算法可以通过寻找图像中的纹理、边缘等特征来帮助我们理解和认识图像。
在医学影像领域，数字图像处理还常用于图像配准算法，它可以将不同时间或不同模态的医学影像进行配准，以帮助医生更准确地诊断疾病。
此外，数字图像处理还有一些应用于图像分析和识别的算法，如目标检测、人脸识别等。
为了帮助读者更好地理解数字图像处理与计算的应用，我们来介绍一些典型的应用案例。
首先是图像去噪。
图像往往会受到采集过程中的噪声的干扰，这些噪声会降低图像的质量和清晰度。
图像去噪算法可以通过滤波等方式去除这些噪声，以改善图像的质量。
其次是图像分割。
图像分割是将图像根据其像素值、纹理、颜色等特征进行划分，以提取图像中感兴趣的目标。
数字图像处理 算法原理
数字图像处理算法原理
数字图像处理是指应用数字计算机对图像进行处理与分析的技术。
其中涉及到的算法原理包括：
1. 灰度变换算法：通过改变图像中像素的灰度级分布，实现对图像亮度、对比度、伽马校正等属性的调整。
常用的灰度变换算法有线性变换、逆变换、非线性自适应直方图均衡化等。
2. 图像滤波算法：用于平滑图像、强调图像细节或检测图像中的边缘。
常用的滤波算法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波、导向滤波等。
3. 图像增强算法：通过改善图像的质量和可视化效果，使图像更适合人眼观察和计算机分析。
常用的图像增强算法有直方图均衡化、局部对比度增强、锐化增强等。
4. 彩色图像处理算法：针对彩色图像的特点，进行颜色空间转换、亮度调整、色彩增强、色彩平衡等操作。
常用的彩色图像处理算法有RGB空间转换为HSV空间、色彩补偿、白平衡调整等。
5. 图像分割与边缘检测算法：将图像划分为不同的区域或提取图像中感兴趣的目标，常用的算法包括阈值分割、基于边缘的分割、基于区域的分割等。
6. 图像压缩与编解码算法：将图像数据经过压缩编码处理，以减少存储空间和传输带宽。
常用的压缩算法有无损压缩算法
（如RLE、Huffman编码）和有损压缩算法（如JPEG）。
除了以上算法原理外，还包括图像配准、图像恢复、形态学处理、基于特征的图像分析等其他算法。
这些算法原理的应用能够有效地处理数字图像，对于图像识别、图像搜索、医学图像分析等领域具有广泛的应用价值。
《数字图像处理》实验教案
《数字图像处理》实验教案一、实验目的1. 使学生了解和掌握数字图像处理的基本概念和基本算法。
2. 培养学生运用数字图像处理技术解决实际问题的能力。
3. 提高学生使用相关软件工具进行数字图像处理操作的技能。
二、实验内容1. 图像读取与显示：学习如何使用相关软件工具读取和显示数字图像。
2. 图像基本操作：学习图像的旋转、缩放、翻转等基本操作。
3. 图像滤波：学习使用不同类型的滤波器进行图像去噪和增强。
4. 图像分割：学习利用阈值分割、区域增长等方法对图像进行分割。
5. 图像特征提取：学习提取图像的边缘、角点等特征信息。
三、实验环境1. 操作系统：Windows或Linux。
2. 编程语言：Python或MATLAB。
3. 图像处理软件：OpenCV、ImageJ或MATLAB。
四、实验步骤1. 打开相关软件工具，导入图像。
2. 学习并实践图像的基本操作，如旋转、缩放、翻转等。
3. 学习并实践图像滤波算法，如均值滤波、中值滤波等。
4. 学习并实践图像分割算法，如全局阈值分割、局部阈值分割等。
5. 学习并实践图像特征提取算法，如Canny边缘检测算法等。
五、实验要求1. 每位学生需独立完成实验，并在实验报告中详细描述实验过程和结果。
2. 实验报告需包括实验目的、实验内容、实验步骤、实验结果和实验总结。
3. 实验结果要求清晰显示每个步骤的操作和效果。
4. 实验总结部分需对本次实验的学习内容进行归纳和总结，并提出改进意见。
六、实验注意事项1. 实验前请确保掌握相关软件工具的基本使用方法。
3. 在进行图像操作时，请尽量使用向量或数组进行处理，避免使用低效的循环结构。
4. 实验过程中如需保存中间结果，请使用合适的文件格式，如PNG、JPG等。
5. 请合理安排实验时间，确保实验报告的质量和按时提交。
七、实验评价1. 实验报告的评价：评价学生的实验报告内容是否完整、实验结果是否清晰、实验总结是否到位。
2. 实验操作的评价：评价学生在实验过程中对图像处理算法的理解和运用能力。
数字图像处理中的二值化技术研究
数字图像处理中的二值化技术研究数字图像处理是指对数字化的图像进行各种算法处理，以改善图像质量、实现目标应用和进行图像分析等。
其中，二值化技术是数字图像处理中应用最为广泛的技术之一。
本文将从二值化的基本原理、常见算法、优化技术以及应用等方面进行综述。
一、二值化的基本原理二值化是将一幅灰度图像转换成只有两种颜色的图像，常见的是黑白二值图像。
它的目的是将灰度范围较大的图像转换为仅包含两种灰度值的图像，以便进行图像分析和处理。
二值化的基本原理就是根据一定的阈值将像素点的灰度值分为两类，一类是大于等于阈值的像素点，另一类是小于阈值的像素点。
然后将这两类像素点分别用黑色和白色进行表示，从而得到一幅二值图像。
二、常见的二值化算法1.全局阈值法全局阈值法也称为固定阈值法，是最简单、最基本的二值化算法之一。
它的原理是将整幅图像的灰度直方图进行分析，将图像中所有像素的灰度值设置为一个固定的阈值，一般取灰度直方图的平均值或中值。
然后对于灰度值大于等于该值的像素点置为白色，灰度值小于该值的像素点置为黑色。
但这种算法容易受到光照不均匀、噪声较多等因素的影响，产生误判。
2.手动阈值法手动阈值法是根据观察或经验设置阈值，也称为交互式的阈值法。
它适用于像素灰度值分布不均匀，且图像背景和目标差异大的情况。
3.自适应阈值法自适应阈值法是根据图像在局部区域内的灰度值特征进行划分，常见的有局部均值法和Otsu法。
局部均值法是将像素点周围一定大小的区域内的灰度值作为阈值，并将该像素点二值化。
这种算法可以对灰度分布不均匀、光照不均匀等情况适用。
Otsu法是利用图像中目标与背景之间灰度值分布的偏差，自适应地确定一个能够最大程度区分两个类别的阈值。
4.基于形态学的阈值法形态学阈值法基于二值图像形态学操作的方法，能够有效去除噪声和骨骼化等图像处理，并能够保留目标的边界。
它的核心思想是基于图像特征对阈值进行判断，通常是先对图像进行形态学膨胀操作，然后求出局部的最大值，作为阈值进行二值化操作。
数字图像处理技术
数字图像处理技术数字图像处理技术是一种针对数字图像进行处理和分析的技术。
随着计算机技术的不断发展和普及，数字图像处理技术在图像处理领域中扮演着越来越重要的角色。
本文将详细介绍数字图像处理技术的概念、原理、应用及未来发展方向。
概念数字图像处理技术是指利用计算机对数字图像进行处理和分析的技术。
数字图像是通过像素表示的图像，而像素是图像最小的单元，每个像素都有其特定的数值表示颜色和亮度。
数字图像处理技术可以对图像进行各种操作，如增强图像的质量、提取图像特征、恢复图像信息等。
原理数字图像处理技术的原理主要包括图像获取、图像预处理、图像增强、图像分割、特征提取和图像识别等基本步骤。
1.图像获取：通过相机或扫描仪等设备获取数字图像，将图像转换为数字信号。
2.图像预处理：对原始图像进行去噪、几何校正、尺度变换等预处理操作，以提高后续处理的效果。
3.图像增强：通过直方图均衡化、滤波等方法增强图像的对比度、亮度等特征。
4.图像分割：将图像分割成若干个区域或对象，以便更好地分析和处理图像。
5.特征提取：提取图像中的特征信息，如颜色、纹理、形状等，为图像识别和分类提供依据。
6.图像识别：利用机器学习、深度学习等算法对图像进行分类、识别和分析。
应用数字图像处理技术在各个领域都有广泛的应用，如医疗影像分析、无人驾驶、安防监控、智能交通等。
以下列举一些典型的应用场景：•医疗影像分析：利用数字图像处理技术分析医学影像，辅助医生进行疾病诊断和治疗。
•安防监控：通过视频监控系统、人脸识别技术等实现对安全领域的监控和警报。
•智能交通：通过交通监控系统、车辆识别技术等提高交通管理效率和道路安全。
未来发展数字图像处理技术在人工智能、物联网等新兴技术的推动下不断发展和创新，未来的发展方向主要包括以下几个方面：1.深度学习在图像处理中的应用：深度学习技术在图像分类、目标检测等方面取得重大突破，将在数字图像处理领域得到更广泛的应用。
2.虚拟现实与增强现实：数字图像处理技术将与虚拟现实、增强现实技术结合，实现更加沉浸式的用户体验。
数字图像处理与音频处理：使用代码实现图像和声音的处理
数字图像处理与音频处理：使用代码实现图像和声音的处理数字图像处理和音频处理是计算机科学领域中两个重要的研究方向，它们分别研究如何通过计算机算法对图像和声音进行处理和分析。
数字图像处理是对图像进行数字化处理的技术。
在数字图像处理中，图像通常被表示为二维矩阵，每个矩阵元素对应于图像中的像素值。
数字图像处理算法可以通过对图像矩阵中的元素进行操作，对图像进行增强、滤波、压缩、分割等处理。
常见的图像处理算法包括灰度转换、直方图均衡化、边缘检测、图像分割等。
声音是由空气中压力变化引起的机械波，经过麦克风等设备转换为电信号后，可以通过计算机进行数字化处理。
音频处理技术通过对声音信号进行采样、量化、编码，以及通过数字滤波、降噪、去混响等算法对声音进行处理。
常见的音频处理算法包括均衡器、声音合成、语音识别、语音合成等。
在图像处理方面，常见的应用场景包括图像增强和图像识别。
图像增强可以通过调整图像的对比度、亮度、色彩平衡等参数来改善图像的视觉效果。
图像识别则是通过计算机算法对图像中的对象进行识别和分类。
例如，在人脸识别领域，可以使用图像处理算法来检测人脸区域并进行特征提取，从而实现人脸的识别和验证。
在音频处理方面，常见的应用场景包括音频编解码和音乐合成。
音频编解码是将模拟音频信号转换为数字音频信号，并通过压缩算法减少数据量以实现传输或存储。
音乐合成则是使用计算机算法生成音乐或音效。
例如，在电影制作中，可以使用音频处理算法来合成特定的音效，从而增强电影的视听效果。
为了实现图像和声音的处理，可以使用各种编程语言和数字处理库。
例如，Python语言中的OpenCV库可以用于数字图像处理，而Librosa库可以用于音频处理。
这些库提供了丰富的函数和算法，方便开发者进行图像和声音的处理操作。
此外，还可以使用深度学习和机器学习技术来进行图像和声音的处理。
例如，卷积神经网络（CNN）在图像识别领域取得了很大成功，而循环神经网络（RNN）在语音识别和音乐生成方面表现出色。
数字图像处理中的二值化算法研究
数字图像处理中的二值化算法研究数字图像处理是一种将数字信号进行转换和处理的技术，其中二值化算法是数字图像处理中最基本的算法之一。
在数字图像处理中，二值化是将一张彩色或灰度图像转换成只包含黑白两种颜色的图像。
这篇文章将讨论数字图像处理中的二值化算法研究，重点探讨二值化算法的基本原理、常见的二值化算法以及它们的优缺点。
一、二值化算法的基本原理二值化算法是将一张彩色或灰度图像转换为只包含黑色和白色的图像。
这仅仅是将像素值分为两类，其中一个像素集合表示白色，另一个表示黑色。
二值化的原理是将灰度图像中亮度值相近的像素映射为同一种颜色，以达到压缩图像数据并提高图像处理速度的目的。
二、常见的二值化算法1、全局阈值法全局阈值法是通过计算整个图像的灰度平均值来确定二值化的阈值。
该算法简单易用，但它假定图像的背景和目标的亮度值之间存在一个确定的边界，这在实际应用中并不总是正确的。
2、自适应阈值法自适应阈值法是针对全局阈值法的不足，通过对每个像素周围的像素值的统计分布进行分析，自适应地确定像素的阈值。
该算法对于图像的光照变化和背景模糊有很好的鲁棒性。
3、Otsu算法Otsu算法是一种自适应的阈值算法，通过最小化类内方差和类间方差的和来确定阈值。
这个算法假设图像存在不同的颜色区域，旨在找到阈值，以最大化识别两个区域的差异。
三、二值化算法的优缺点1、全局阈值法的优点是简单易用，运算速度快，因此非常适合处理简单的图像。
但是，它不能很好地处理灰度变化较大的图像和背景复杂的图像。
2、自适应阈值法比全局阈值法更适用于处理复杂的图像，由于每个像素的阈值是基于周围像素的，具有更好的图像复杂性，然而，该算法对于图像的光照变化较大的情况也有一定的局限。
3、Otsu算法能够通过最小化类内方差和类间方差的和来确定阈值。
该算法对于事先未知的图像类型以及图像颜色区域的不均衡分布具有适应性和鲁棒性，是一种广泛应用于图像二值化中的方法。
四、二值化算法的应用二值化算法在字符识别、边缘检测等领域中有着广泛的应用。
数字图像处理中的数学方法探讨
数字图像处理中的数学方法探讨在当今的科技时代，数字图像处理已经成为了一个至关重要的领域，广泛应用于医学、航天、安防、娱乐等众多行业。
而在数字图像处理的背后，数学方法扮演着不可或缺的角色，为实现各种复杂的图像处理任务提供了坚实的理论基础和有效的工具。
要理解数字图像处理中的数学方法，首先得明白图像在计算机中的表示方式。
图像本质上是由一个个像素组成的矩阵，每个像素都有其特定的颜色和亮度值。
而这些数值正是数学处理的对象。
线性代数在数字图像处理中应用广泛。
比如，图像的变换，像是旋转、缩放和平移，都可以通过矩阵运算来实现。
以图像旋转为例，我们可以通过构建一个合适的旋转矩阵，然后将图像像素的坐标与这个矩阵相乘，就能得到旋转后的像素位置，从而实现图像的旋转效果。
概率论与统计学也发挥着重要作用。
在图像去噪方面，我们常常会遇到噪声干扰图像质量的问题。
通过对噪声的概率分布进行分析，我们可以采用诸如均值滤波、中值滤波等方法来降低噪声的影响。
均值滤波就是计算像素邻域内的平均值来替代当前像素值，假设某个像素及其邻域像素值分别为 10、20、15、18、22，那么经过均值滤波后，该像素的值就变为（10 ＋ 20 ＋ 15 ＋ 18 ＋ 22) ／ 5 ＝ 17。
中值滤波则是取邻域像素值的中值作为当前像素的值，比如上述例子中，中值就是 18，经过中值滤波后，该像素值就变为 18。
微积分在图像边缘检测中有着关键的应用。
边缘是图像中灰度值发生急剧变化的区域，通过对图像的灰度函数进行求导，可以检测到这些边缘。
例如，常用的 Sobel 算子和 Canny 算子就是基于微积分的原理来实现边缘检测的。
Sobel 算子通过计算水平和垂直方向的梯度来确定边缘的强度和方向。
傅里叶变换在数字图像处理中也是一种强大的工具。
它可以将图像从空间域转换到频率域，使我们能够更方便地分析图像的频率特征。
比如，在图像压缩中，通过对高频和低频成分的分析，可以去除一些不太重要的高频信息，从而实现图像的压缩存储。
数字图像处理课件 第八章 二值图像处理与形状分析
D ( p, q ) 0 D ( p , q ) D ( q, p ) D ( p , r ) D ( p , q ) D ( q, r )
计算点（i , j）和（h, k）间距离常用的方法有：
欧几里德距离 4-邻点距离
de[(i,j),(h,k)]=((i-h)2+(j-k)2)1/2
⑶边界点:在B（p）= 1的像素中，把除了孤立点 和内部点以外的点叫做边界点。边界上点， 1≤Nc(p)≤4。
Nc(p)
１ 删除点或端点；
p7
p5 p3 p2
p4
２ 连接点；
３ 分支点；
４ 交叉点。
p1
p6
⑷背景点：把B（p）= 0的像素叫做背景点。
6.距离 对于集合S中的两个元素p和q，当函数D ( p , q )满足下式的条件时，把D ( p , q )叫做p和q的距 离，也称为距离函数。
第八章 二值图像处理与形状分析
二值图像处理的流程如图 8.1.1所示。
首先介绍二值图像的几何概
念； 其次是讲解二值图像连接成 分的各种变形算法； 最后简介二值图像特征提取 与描述的各种方法。
8.1 二值图像的连接性和距离
在二值图像特征分析中最基础的概念是二值 图像的连接性（亦称连通性）和距离。 1.邻域和邻接 对于任意像素 (i，j)，把像素的集合 {(j+p， j+q)}(p,q是一对适当的整数)叫做像素(i，j)的 邻域。直观上看，这是像素(i，j)附近的像素形 成的区域。最经常采用的是4-邻域和8-邻域。 ①4-邻域与4-邻接 ②8-邻域与8-邻接
2.细化
细化是从二值图像中提取线宽为1像素的中心线 的操作。
3.边界跟踪
《数字图象处理》实验指导书
《数字图象处理》实验和大作业指导书计算机科学与工程学院目录目录 (1)实验一：数字图像读取及色彩、亮度、对比度变化 (2)实验二：数字图像变换与伽马校正 (3)实验三：数字图像的噪声去除 (4)实验四：图像的空间域锐化（拉普拉斯算子） (5)实验五：频率域低通和高通滤波 (6)实验六：数字图像复原 (7)实验七：人脸皮肤颜色分层 (8)大作业 (9)实验一：数字图像读取及色彩、亮度、对比度变化一、实验目的：了解数字图像的存储格式，并学会对图像的某些视觉特征作简单处理。
二、实验要求：1．从最常用的“.BMP”图像格式中读取图像数据；2．对数字图像的表示方式（如RGB、YUV）及各种表示方式之间的转换有初步了解；3．根据输入参数改变数字图像的色彩、亮度、对比度。
三、实验步骤：1．根据BMP格式，将图像内容读入内存数组；2．通过访问数字图像RGB三个通道的对应矩阵，改变数字图像的色彩；3．将数字图像的RGB表示转换为YUV表示；Y=0.30R+0.59G+0.11BU=0.70R-0.59G-0.11BV=-0.30R-0.59G+0.89B4．通过访问Y（亮度）通道，改变数字图像的亮度；5．通过Y（亮度）通道作灰度的线性变换，改变数字图像的对比度。
四、实验图像：实验二：数字图像变换与伽马校正一、实验目的：了解数字图像的灰度反变换和γ（0.4，0.6，0.8）校正。
二、实验要求：1. 对图像进行灰度变换。
2. 对图像进行γ校正。
三、实验步骤：1. 将BMP图像内容读入内存数组。
2. 调整图像的灰度，对图像进行灰度变换（反变换）。
3. 对图像进行γ较正,分别取值为0.4,0.6,0.8.四、实验图像：灰度变换γ较正实验三：数字图像的噪声去除一、实验目的：学会用滤波器去除图像中的噪声。
二、实验要求：1．用均值滤波器去除图像中的噪声； 2．用中值滤波器去除图像中的噪声； 3．比较两种方法的处理结果三、实验步骤：1．根据BMP 格式，将图像内容读入内存数组； 2．用均值滤波器去除图像中的噪声；3．用中值滤波器去除图像中的噪声；将两种处理方法的结果与原图比较； 4．注意两种处理方法对边缘的影响。
数字图像处理的算法及其应用
数字图像处理的算法及其应用数字图像处理是一种计算机技术，通过对数字图像进行处理，使其变得更加清晰、精确和易于分析。
数字图像处理的算法及其应用广泛，涉及到医疗、工业、环境等多个领域。
本文将介绍数字图像处理的算法及其应用。
一、数字图像处理算法1. 图像滤波算法图像滤波是一种数字滤波处理过程，用于去除图像噪声、增强图像边缘等。
最常用的滤波算法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
均值滤波是一种最简单的滤波算法，它将每个像素的数值替换为其周围像素值的平均值。
中值滤波将每个像素替换为其周围像素的中位数，它比均值滤波更好地保留了图像边缘特征。
高斯滤波则是通过将每个像素替换为周围像素的加权平均值来平滑图像，权重取决于它们相对于中心像素的位置。
2. 图像分割算法图像分割是指将一副图像划分为若干个不同的区域，每个区域与其他区域有着明显的不同。
最常用的图像分割算法有阈值分割和区域生长等。
阈值分割是指将图像分成两个部分，其划分是通过将图像的灰度值与设定的阈值进行比较而得到的。
区域生长则是通过将某个种子像素与其周围的相邻像素进行比较，如果它们在阈值范围内，则将它们合并到一个区域中。
3. 图像增强算法图像增强是指通过调整图像的亮度、对比度和色彩等属性，从而使图像更加清晰、明亮、有趣。
最常用的图像增强算法有直方图均衡化和灰度映射等。
直方图均衡化是一种使图像亮度均匀分布的技术，它通过对图像灰度级分布进行调整，从而扩展输入图像中低灰度值像素的范围和压缩高灰度值像素的范围。
灰度映射则是将图像灰度值映射到一定的范围内，从而调整图像的亮度和对比度。
二、数字图像处理应用1. 医学影像处理数字图像处理在医学影像处理中得到了广泛应用。
例如，医生们可以使用数字图像处理技术来增强医疗影像，从而更好地观察病人的身体情况，研究病情，制定治疗计划。
2. 工业检测数字图像处理技术还被广泛用于工业检测。
例如，在生产线上，使用数字图像处理可以检测产品表面的缺陷、确定产品质量，并将有缺陷的产品从产品流中剔除。
数字图像处理技术的研究与应用
数字图像处理技术的研究与应用数字图像是一种数字信号，是由像素矩阵组成的数据集合，每个像素点包含了图像的各种统计信息，如亮度、颜色、对比度、纹理等。
数字图像处理技术是一种将数字信号与数学算法相结合的技术，主要应用于图像增强、图像分割、图像识别等领域。
本文将从数字图像处理技术的原理、技术分类和应用中进行探讨。
一、数字图像处理技术的原理数字图像处理技术的基本原理和过程包括图像获取、图像处理和图像输出三个环节。
1、图像获取数字图像处理的第一步是获取图像。
图像获取的主要方式有两种：光学传感器和数字摄像机。
光学传感器包括CCD和CMOS传感器，它们采用光电转换的原理来将光信号转换为电信号，再经过A/D转换器将电信号转换为数字信号。
数字摄像机是一种数字化的视频录制设备，它可以直接将视频信号转换为数字信号，用于数字图像处理。
2、图像处理数字图像处理的主要内容是图像处理算法。
常用的数字图像处理算法包括图像增强、图像滤波、图像压缩、图像分割、目标检测和识别等。
其中，图像增强主要是对图像的亮度、对比度和色彩等进行调整，更好地展示图像细节。
图像滤波主要是对图像中噪声等干扰因素进行处理，提高图像质量。
图像压缩主要是对图像数据进行压缩，减小图像数据量，实现数据的存储和传输。
图像分割主要是将图像分割为不同的区域，便于进行后续的分析和处理。
目标检测和识别是将图像中的目标物体进行自动识别和跟踪。
3、图像输出数字图像处理的最后一步是图像输出。
图像输出主要包括显示和打印。
将数字图像处理后的结果输出到显示器上进行图像展示，或将其输出为打印机识别的格式进行打印。
二、数字图像处理技术的分类数字图像处理技术可以分为两种类型：基于点的图像处理和基于区域的图像处理。
1、基于点的图像处理基于点的图像处理主要是对每个像素点进行处理。
它包括图像增强、图像滤波、图像压缩和色彩转换等技术。
其中，图像增强主要是通过调整图像亮度、对比度和色彩等参数，使图像更清晰、更鲜艳。
数字图像处理实验报告
数字图像处理实验报告一、引言数字图像处理是一门涉及图像获取、图像处理和图像分析的重要学科，广泛应用于计算机科学、电子工程、通信技术等领域。
本报告旨在介绍并总结我所进行的数字图像处理实验，讨论实验的目的、方法、结果和分析。
二、实验目的通过本次实验，旨在掌握和理解数字图像处理的基本原理和常见技术，包括灰度变换、空间域滤波、频域滤波等，以及层次分割、边缘检测和形态学处理等高级应用技术。
三、实验方法1. 寻找合适的图像在实验中，我选用了一张自然风景图像作为处理对象。
这张图像包含丰富的纹理和颜色信息，适合用于多种图像处理方法的验证和比较。
2. 灰度变换灰度变换是数字图像处理中常见的基础操作，可以通过对图像的像素灰度值进行线性或非线性变换，来调整图像的对比度、亮度等特征。
在实验中，我利用线性灰度变换方法将原始彩色图像转换为灰度图像，并进行对比度的调整，观察处理结果的变化。
3. 空间域滤波空间域滤波是一种基于像素邻域的图像处理方法，常用于图像去噪、边缘增强等应用。
我使用了平滑滤波和锐化滤波两种方法，并针对不同的滤波算子和参数进行了实验和比较，评估其对图像细节和边缘保留的影响。
4. 频域滤波频域滤波是一种基于图像的频谱特征的图像处理方法，广泛应用于图像增强、去噪和特征提取等方面。
我利用傅里叶变换将图像从空间域转换到频域，采用理想低通滤波器和巴特沃斯低通滤波器进行图像的模糊处理，并进行了实验对比和分析。
5. 高级应用技术在实验中，我还研究了数字图像处理中的一些高级应用技术，包括层次分割、边缘检测和形态学处理。
通过应用不同的算法和参数，我实现了图像区域分割、提取图像边缘和形态学形状变换等效果，评估处理结果的准确性和稳定性。
四、实验结果与分析通过对以上实验方法的实施，我获得了一系列处理后的图像，并进行了结果的比较和分析。
在灰度变换实验中，我发现线性变换对图像的对比度有较大影响，但对图像的细节变化不敏感；在空间域滤波实验中，平滑滤波可以有效降噪，但会导致图像细节损失，而锐化滤波可以增强图像的边缘效果，但也容易引入噪声；在频域滤波实验中，理想低通滤波对图像的模糊效果明显，而巴特沃斯低通滤波器可以在一定程度上保留图像的高频细节信息；在高级应用技术实验中，边缘检测和形态学处理对提取图像边缘和形状变换非常有效，但参数的选择会对结果产生较大影响。
数字图像处理的算法研究的开题报告
数字图像处理的算法研究的开题报告1. 研究背景数字图像处理是信息与数字技术的交叉领域，对于现代化社会的各个领域都有着广泛的应用。
数字图像处理算法研究是数字图像处理的重要组成部分，其研究领域包括但不限于图像增强、图像压缩、图像分割和目标识别等。
2. 研究内容本课题旨在深入研究数字图像处理算法，具体研究内容包括以下几个方面：(1) 图像增强算法：包括直方图均衡化、灰度级转换、滤波器设计等。
(2) 图像压缩算法：包括JPEG、PNG、GIF等常见图像压缩算法的原理及优缺点分析，以及基于深度学习的图像压缩算法的研究。
(3) 图像分割算法：包括基于边缘检测、基于阈值、基于聚类等图像分割算法的研究。
(4) 目标识别算法：包括基于特征提取的目标识别算法、深度学习目标识别算法等。
3. 研究目标和意义本研究旨在探索现有图像处理算法的优缺点，进一步完善改进算法，并提出一些新的改进思路。
具体有以下几个目标和意义：(1) 提高数字图像处理领域的研究水平，为应用领域提供更好的技术支持。
(2) 推广并应用新型的数字图像处理算法，促进数字技术的发展。
(3) 对于数字图像处理领域存在的问题进行深入分析，从技术层面上提供解决方案。
4. 研究方法本研究采用文献调研和实验研究相结合的方法。
具体方法包括以下几个步骤：(1) 文献调研：对于数字图像处理领域的相关文献进行详尽的调研和梳理，根据文献的特点，分析其优缺点。
(2) 研究算法实现：基于理论知识，采用Matlab或Python等工具实现算法。
(3) 经验分析：通过实验结果及实验分析，总结及改进现有算法，提出新的算法思想。
5. 研究计划本研究的时间期限为一年。
具体分工计划如下：第1-3个月：文献调研、算法初步实现第4-6个月：算法实现、优化及改进第7-9个月：算法对比实验及总结第10-12个月：研究结果撰写和论文写作6. 预期成果本研究的预期成果包括：(1) 对于数字图像处理算法的现有研究文献进行深入的综述。
数字图像处理实验报告
数字图象处理实验报告主要是图象的几何变换的编程实现,详细包括图象的读取、改写,图象平移,图象的镜像,图象的转置,比例缩放,旋转变换等.详细要求如下:1.编程实现图象平移，要求平移后的图象大小不变;2.编程实现图象的镜像;3.编程实现图象的转置;4.编程实现图象的比例缩放，要求分别用双线性插值和最近邻插值两种方法来实现，并比较两种方法的缩放效果;5.编程实现以任意角度对图象发展旋转变换，要求分别用双线性插值和最近邻插值两种方法来实现，并比较两种方法的旋转效果.本实验的目的是使学生熟悉并掌握图象处理编程环境,掌握图象平移、镜像、转置和旋转等几何变换的方法，并能通过程序设计实现图象文件的读、写操作，及图象平移、镜像、转置和旋转等几何变换的程序实现.3.1 实验所用编程环境:Visual C++(简称VC)是微软公司提供的基于C/C++的应用程序集成开辟工具.VC拥有丰富的功能和大量的扩展库，使用它能有效的创立高性能的Windows应用程序和Web应用程序.VC除了提供高效的C/C++编译器外，还提供了大量的可重用类和组件，包括著名的微软根抵类库(MFC)和活动模板类库(ATL)，因此它是软件开辟人员不可多得的开辟工具.VC丰富的功能和大量的扩展库，类的重用特性以及它对函数库、DLL库的支持能使程序更好的模块化，并且通过向导程序大大简化了库资源的使用和应用程序的开辟，正由于VC具有明显的优势，于是我选择了它来作为数字图象几何变换的开辟工具.在本程序的开辟过程中，VC的核心知识、消息映射机制、对话框控件编程等都得到了生动的表达和灵便的应用.3.2 实验处理的对象:256色的BMP(BIT MAP )格式图象BMP(BIT MAP )位图的文件构造:详细组成图: BITMAPFILEHEADER位图文件头(只用于BMP文件) bfType=”BM” bfSize bfReserved1bfReserved2bfOffBitsbiSizebiWidthbiHeightbiPlanesbiBitCountbiCompressionbiSizeImagebiXPelsPerMeterbiYPelsPerMeterbiClrUsedbiClrImportant单色DIB有2个表项16色DIB有16个表项或者更少256色DIB有256个表项或者更少真彩色DIB没有调色板每一个表项长度为4字节(32位)像素按照每行每列的顺序罗列每一行的字节数必须是4的整数倍BITMAPINFOHEADER 位图信息头 Palette 调色板 DIBPixels DIB图象数据1. BMP文件组成BMP文件由文件头、位图信息头、颜色信息和图形数据四部份组成.2. BMP文件头BMP文件头数据构造含有BMP文件的类型(必须为BMP)、文件大小(以字节为单位)、位图文件保存字(必须为0)和位图起始位置(以相对于位图文件头的偏移量表示)等信息.3. 位图信息头BMP位图信息头数据用于说明位图的尺寸(宽度,高度等都是以像素为单位,大小以字节为单位, 水平和垂直分辨率以每米像素数为单位) ,目标设备的级别，每一个像素所需的位数, 位图压缩类型(必须是 0)等信息.4. 颜色表颜色表用于说明位图中的颜色，它有假设干个表项，每一个表项是一个RGBQUAD类型的构造，定义一种颜色.详细包含蓝色、红色、绿色的亮度(值范围为0-255)位图信息头和颜色表组成位图信息5. 位图数据位图数据记录了位图的每一个像素值，记录顺序是在扫描行内是从左到右,扫描行之间是从下到上.Windows一个扫描行所占的字节数必须是 4的倍数(即以long为单位),缺乏的以0填充.3.3 BMP(BIT MAP )位图的显示:①普通显示方法:1. 申请内存空间用于存放位图文件2. 位图文件读入所申请内存空间中3. 在函数中用创立显示用位图, 用函数创立兼容DC,用函数选择显示删除位图但以上方法的缺点是: 1)显示速度慢; 2) 内存占用大; 3) 位图在缩小显示时图形失真大,(可通过安装字体平滑软件来解决); 4) 在低颜色位数的设备上(如256显示模式)显示高颜色位数的图形(如真彩色)图形失真严重.②BMP位图缩放显示 :用视频函数来显示位图，内存占用少，速度快，而且还可以对图形发展淡化(Dithering )处理.淡化处理是一种图形算法，可以用来在一个支持比图象所用颜色要少的设备上显示彩色图象.BMP位图显示方法如下:1. 翻开视频函数，普通放在在构造函数中2. 申请内存空间用于存放位图文件3. 位图文件读入所申请内存空间中4. 在 函数中 显示位图5. 关闭视频函数 ,普通放在在析构函数中以上方法的优点是: 1)显示速度快; 2) 内存占用少; 3) 缩放显示时图形失真小,4) 在低颜色位数的设备上显示高颜色位数的图形图形时失真小; 5) 通过直接处理位图数据，可以制作简单动画.3.4 程序中用到的访问函数Windows支持一些重要的DIB访问函数，但是这些函数都还没有被封装到MFC中，这些函数主要有：1. SetDIBitsToDevice函数：该函数可以直接在显示器或者打印机上显示DIB. 在显示时不发展缩放处理.2. StretchDIBits函数：该函数可以缩放显示DIB于显示器和打印机上.3. GetDIBits函数：还函数利用申请到的内存，由GDI位图来构造DIB.通过该函数，可以对DIB的格式发展控制，可以指定每一个像素颜色的位数，而且可以指定是否发展压缩.4. CreateDIBitmap函数：利用该函数可以从DIB出发来创立GDI位图.5. CreateDIBSection函数：该函数能创立一种特殊的DIB，称为DIB项，然后返回一个GDI位图句柄.6. LoadImage函数：该函数可以直接从磁盘文件中读入一个位图，并返回一个DIB句柄.7. DrawDibDraw函数：Windows提供了窗口视频(VFW)组件，Visual C++支持该组件.VFW中的DrawDibDraw函数是一个可以替代StretchDIBits的函数.它的最主要的优点是可以使用颤动颜色，并且提高显示DIB的速度，缺点是必须将VFW代码连接到进程中.3.5 图象的几何变换图象的几何变换，通常包括图象的平移、图象的镜像变换、图像的转置、图象的缩放和图象的旋转等.实验目的：本实验内容旨在让学生通过用VC等高级语言编写数字图象处理的一些根本算法程序，来稳固和掌握图象处理技术的根本技能，提高实际动手能力，并通过实际编程了解图象处理软件的实现的根本原理。
数字图像处理实验报告
数字图像处理实验报告数字图像处理实验报告一、引言数字图像处理是计算机科学与工程领域中的一个重要研究方向。
通过使用数字化技术，对图像进行采集、传输、存储和处理，可以实现对图像的增强、恢复、分析和识别等功能。
本实验旨在通过对数字图像处理算法的实践应用，探索图像处理的原理和方法。
二、实验目的本实验的主要目的是掌握数字图像处理的基本概念和算法，并通过实际操作加深对图像处理原理的理解。
具体目标包括：1. 学习使用图像处理软件，如Photoshop或Matlab等。
2. 掌握图像增强的方法，如直方图均衡化、滤波和锐化等。
3. 理解图像压缩和编码的原理，如JPEG和PNG等格式。
4. 了解图像分割和边缘检测的基本算法，如阈值分割和Canny边缘检测等。
三、实验过程1. 图像增强图像增强是指通过一系列算法和技术，改善图像的质量和视觉效果。
在实验中，我们可以使用直方图均衡化算法来增强图像的对比度和亮度。
该算法通过将图像的像素值映射到一个更大的范围内，使得图像的亮度分布更加均匀。
2. 图像滤波图像滤波是指通过一系列滤波器对图像进行处理，以实现去噪、平滑和锐化等效果。
在实验中，我们可以使用平滑滤波器（如均值滤波器和高斯滤波器）来去除图像中的噪声。
同时，我们还可以使用锐化滤波器（如拉普拉斯滤波器和Sobel滤波器）来增强图像的边缘和细节。
3. 图像压缩和编码图像压缩是指通过减少图像的数据量来减小图像文件的大小，从而实现存储和传输的效率提升。
在实验中，我们可以使用JPEG和PNG等压缩算法来对图像进行压缩和编码。
JPEG算法通过对图像的频域进行离散余弦变换和量化，实现对图像的有损压缩。
而PNG算法则采用无损压缩的方式，通过对图像的差值编码和哈夫曼编码，实现对图像的高效压缩。
4. 图像分割和边缘检测图像分割是指将图像分成若干个区域，以实现对图像的目标提取和图像分析的目的。
而边缘检测是指通过检测图像中的边缘和轮廓，实现对图像的形状分析和目标识别。
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这个模型的建立需要满足两个要求 ： ①分量与模型的色彩毫无关系 ； ②Ｈ和 ｓ 分量与人如何感受到颜色是 密切 相关 。这 两个要 求使 得人 们 可 以通 过 Ｈ Ｓ Ｉ 模 型来感 知彩 色特性 图像 处理 方法 。
Ｈ Ｓ Ｉ 模 型 可 以 由一个 三 维 圆柱 体表 示 。圆柱 体空 间 的截面 形成 彩色 环 ， 用 彩色 环 的角 度 表示 色相 ， 一 般０ 。 表示 红色 ， １ ２ ０ 。 表示 绿 色 ， ２ ４ ０ 。 表 示蓝 色 ； 用 彩 色环 的半 径 表 示饱 和 度 ， 原点（ 圆心） 饱 和度 为 ０ ， 圆周 上 的饱 和度 为 １ 。灰 度 阴影沿着 轴 线从底 向上变化 ， 由底部 的黑 。 变化成 ｄ为 顶部 的 白 ， 亮度 达 到最 大 。三维 圆柱 体上顶 面的 圆周 表示 颜 色 的最大饱 和度 。
１ ． ２灰 度变换
ｙ 作 图时 ， 常常 因 图像 生成 系 统 的限制 ， 造成 对 比度效果 很差 ， 使 视觉效 果 十分 的差 ， 灰 度变 换可 以改变 ０ 线性 变换 ， 这种 弊端 。灰 度变换 的方法分 为 三种 ： 线性 变换 、 非线 性变 换 和分段 下面介 绍其 中的二种 。
０ 引言
随着 科技 的飞速发展 ， 图像 处理 技术被 广泛 应用 于生 产 、 生 活 的众 多领 域 。研究 表 明 ， 人 们所 获 取 的 全部 信息 中 ， 有７ ０ ％ 以上来 源于视 觉 。跟语音 或文 字信 息相 比 ， 图像 包 含 的信息 量更 大 、 更 直观 、 更 确切 ， 具 有更 高 的使 用效 率和 更广泛 的适 用 性 ¨ Ｊ 。数 字 图像 处 理 目的一 般 包括 三 方 面 ： ① 对 图像 灰 度 作变 换 ，
和合 成算法 进行 了分 析与 实现 ， 最 后对 工作进 行 了总结 。
１ 相关 技术 介绍
１ ． １颜 色模 型
为更 准确 定义 和使用颜 色 ， 将颜 色模 型 可分 为 硬件 设 备模 型 和 彩色 处 理 应用 模 型 ， Ｒ Ｇ Ｂ模 型是 硬 件 模 型最普 遍应 用 的模 型 ， Ｈ Ｓ Ｉ 模 型是彩 色处 理最普 遍 的应用模 型 。
１ ． １ ． １ Ｒ Ｇ Ｂ模 型
Ｒ Ｇ Ｂ模型 中 的任 何一 种颜 色都 可用三 维空 间 中的一个 点来 表示 。每 三个 分 量组 成一 个 点 ， 这三 个 分
量表示该点颜色的蓝、 绿、 红三种亮度值 ， 亮度值 的范 围设定在［ ０ ， １ ］ 。
在 立方体 模 型 中 ， 黑 色代 表原 点 的颜 色 ， 它 们 的分量 都 为零 。 白色代 表 着离 远 点最 远 的 点 ， 它 们 的 分 量都 为 １ 。在这 两个 点的连 线上分 布 着从 黑 到 白的灰 度值 ， 这 条 线就 被 称 为灰 色 线 。不 同的颜 色 对应 着 立 方体 内不 同的点 。在 立方体 中（ 蓝、 绿、 红） 三基 色对 应着 三个 角 。另外 三个 角 对应 着 另外 三种 色 彩 ， 即
增强有用信息， 抑制无用信息 ， 提高质量 ， 便于理解或计算机进一步处理 ； ②用特殊手段提取 、 分析 图像 中
的某 种特定 信息 ， 便于 计算机 对 图像 作进 一步 的分 析 ， 通 常是模 式识 别 、 计算 机视 觉等 的预处 理 ； ③ 图像 数
据的压缩 ， 便于图像的存储和传输 ］ 。本文首先对灰度变换等相关技术作 了一些介绍 ， 然后对浮雕算法
摘
要： 近年来数字 图像处理技术发展非常迅速 ， 在人们 的生产 、 生活 中被 应用的越来越广 泛。通过研 究首先对数
字 图像处 理技 术的背景和 意义做 了介绍 ， 然后基 于 Ｖ Ｂ的数 字 图像处 理环境 ， 设 计 与实现 了一个数 字 图像处 理 系 统， 对数字 图像处理 中的浮雕和合成叠加算法进行 了分 析与实现 ， 并进行 了评价 ， 为相关工作提供 良好借鉴。 关键 词： 图像处理 ； 浮雕 ； 灰度变换 作者简介 ： 王冬星（ １ ９ ７ ７ 一 ） ， 女， 黑龙江大庆人 ， 大庆 师范学 院计 算机科 学与信息技 术学 院讲 师， 从 事计算机 应用和
第３ ３卷
第 ６期
大 庆 师 范 学 院学 报
Ｊ Ｏ ＵＲＮＡＬ Ｏ Ｆ ＤＡＱＩ ＮＧ ＮＯＲＭＡ Ｌ Ｕ ＮＩ ＶＥ ＲＳ Ｉ Ｔ Ｙ
二 个 数 字 图像 处 理 算 法 的分 析 与实 现
王冬星 ， 许有军 ， 王 健
（ 大庆 师范学院 计算机科学 与信息技术学院 ， 黑龙江 大庆 １ ６ ３ ７ １ ２ ）
一
１ ． ２ ． １线性 变换 换 公 式如 式 １ 。
』
十
线性变 换 可 以使 原始 图像 ｆ （ Ｘ ， Ｙ ） 的灰 度 范 围为 ［ ａ ， ｂ ］ ， 扩展至［ ｃ ， ｄ ］ ， 变换 后 的 图像 为 ｇ （ ｘ ， ｙ ） ， 其 变
品红 、 黄色 、 青色。
１ ． １ ． ２ Ｈ Ｓ Ｉ 模 型
ＨＳ Ｉ 模 型反 映 了人 类 的视 觉 系统观 察彩 色的方 式 ， ＨＳ Ｉ 模 型常被 用在 艺术上 。Ｈ Ｓ Ｉ 模型 中每个英 文 字
６
符都 表示 不 同含义 ， Ｈ 的含 义 是 色 调 （ Ｈ ｕ ｅ ） ， Ｓ的含 义 是 饱 和 度 （ Ｓ ａ ｔ ｕ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ） ， Ｉ的含 义 是亮 度 （ Ｉ ｎ ｔ ｅ ｎ ｓ ｉ ｔ基金 项 目： 黑龙江省教育厅科学技术研究资助项 目（ １ ２ ５ ３ ３ ０ ０ ２ ） 。 中图分类号 ： Ｔ Ｐ ３ ９ １ ． ４ １ 文献标识码 ： Ａ 文章编号 ： ２ ０ ９ ５ － ０ ０ ６ ３ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ６ — ０ ０ ０ ６ — ０ ４ 收稿 日期 ： ２ ０ １ ３ — ０ ７ — ２ ６