图像处理课程期末论文
photoshop图像处理技术论文（2）
photoshop图像处理技术论文(2)photoshop图像处理技术论文篇三摘要：近年来，计算机图像技术的飞速发展和应用使个人电脑上的美术创作进入一个新的阶段，各种图像处理软件也越来越完善，普及程度越来越高，其中Photoshop是目前公认的、较好的图像处理软件，本论文中就采用了Photoshop图像处理软件。
关键词：图层通道滤镜1. Photoshop 简介Photoshop 是一款功能强大的平面图像处理软件，广泛应用于印刷、广告设计、封面制作、网页图像制作和照片编辑等领域。
它是图像处理领域的标准工具，可帮助用户提高工作效率，尝试新的创作方式，并能制作出适用于打印、Web页和其他用途的最佳品质的图像。
Photoshop的出现，将图形图像的设计与处理推向了一个更高的艺术水准，越来越多的艺术家、广告设计和平面爱好者均视它为自己的法宝。
1.1像素和分辨率像素和分辨率是最常用的两个概念，决定了图像的质量和文件的大小。
(1)像素像素是构造图像的最小单位。
在一幅图像中，每一个像素点都带有一种颜色信息和位置信息，一个点阵图像包含了一定量的像素，像素点越多，文件就越大。
(2)分辨率每英寸内含有像素点的多少称为分辨率。
分辨率的单位是"像素/英寸"，图像分辨率与图像大小之间有着密切的关系，分辨率越高，单位长度内所包含的像素就越多，图像的信息量就越大，文件也就越大，所以分辨率的高低直接影响着图像的效果。
1.2位图和矢量图图像的类型包括位图和矢量图两种。
位图文件相对较大，它是由像素点构成的，矢量图文件相对较小，位图和适量图概念介绍如下。
在计算机中看到的人物照片和风景图片通常都属于位图，位图图像也叫做点阵图像，它是由像素点组成的。
当放大位图时，可以看见构成图像的单个元素。
放大位图尺寸就是增大单个像素，这会使线条和形状显得参差不齐。
(2)矢量图矢量图像也称作绘图图像，在数学上定义为一系列点与点之间的关系，在任何分辨率下输出都同样清晰。
数字图像处理相关论文
数字图像处理相关论文“数字图像处理”是一门利用计算机解决图像处理的学科。
并且，现代多媒体计算机中又广泛采用了数字图像处理技术。
下面是店铺给大家推荐的数字图像处理相关论文，希望大家喜欢!数字图像处理相关论文篇一浅谈“数字图像处理”课程教学改革实践摘要：数字图像处理技术是一种发展迅速且应用广泛的新兴技术，就“数字图像处理”课程的特点，从教学内容、教学手段和方法、教学理论和实践等方面进行改革与实践，增强了学生的实践创新能力，提高了教学质量，收到良好的教学效果。
关键词：数字图像处理;教学手段;实践作者简介：刘忠艳(1975-)，女，黑龙江依安人，黑龙江科技学院计算机与信息工程学院，副教授;周波(1963-)，男，黑龙江绥化人，黑龙江科技学院计算机与信息工程学院，教授。
(黑龙江哈尔滨 150027)一、“数字图像处理”概述数字图像处理技术是集微电子学、光学、应用数学和计算机科学等学科的一门综合性边缘技术。
[1，2]是当今信息社会中发展迅速且应用广泛的新兴科学技术。
数字图像处理技术广泛应用到通信、计算机、交通运输、军事、医学和经济等各个领域，在各个领域发挥着越来越重要的作用。
随着计算机技术的迅速发展，图像处理的技术和理论不断完善和丰富，新的理论、技术也不断涌现，并逐渐进行应用。
面对这样一门理论与实际紧密结合的课程，在学习过程中，学生常常会遇到很多问题，既为数字图像处理技术应用的广泛前景所吸引，也时常对课程的抽象理论感到苦恼，渐渐失去学习兴趣。
为了激发学生的学习兴趣，提高教学质量，对该课程进行教学改革，势在必行。
经过两年半的教学改革与实践，取得了一定的教学效果。
二、教学改革措施为了提高“数字图像处理”课程的教学质量，激发学生学习本课程的兴趣，对本门课程进行改革，采取以下措施：1.整合教学内容随着计算机技术的迅速发展，数字图像处理技术也得到快速发展。
近几年来，有很多新的应用点和研究涌现出来，在“数字图像处理”课程中加入新技术的介绍，对于学生了解国际的研究和应用热点，尽快地投入相应的研究与应用中去大有益处。
图像处理 毕业论文
图像处理毕业论文图像处理是计算机科学领域中的一个重要研究方向，它涉及到对图像的获取、处理、分析和识别等多个方面。
随着科技的不断发展，图像处理在各个领域都扮演着重要的角色，如医学影像、安防监控、虚拟现实等。
本文将从图像处理的基础原理、应用领域以及未来发展方向等方面进行探讨。
首先，图像处理的基础原理是数字图像处理。
数字图像处理是将图像从连续的模拟信号转换为离散的数字信号，通过对数字信号的处理来实现对图像的改变和分析。
其中，最基础的操作包括图像的采集、预处理、增强、压缩和恢复等。
图像采集是指通过摄像头或扫描仪等设备将现实世界中的图像转化为数字信号。
预处理是对采集到的图像进行去噪、去除伪影等操作，以提高后续处理的效果。
增强是通过调整图像的亮度、对比度、色彩等参数，使图像更加清晰、鲜艳。
压缩是为了减小图像文件的大小，方便存储和传输。
恢复是指对经过压缩或传输过程中丢失的信息进行恢复，以还原原始图像。
图像处理的应用领域非常广泛。
在医学影像方面，图像处理可以帮助医生进行疾病的诊断和治疗。
例如，通过对CT扫描图像的处理，可以清晰地显示出患者体内的器官结构，帮助医生准确判断病变部位。
在安防监控方面，图像处理可以用于人脸识别、行为分析等功能，提高监控系统的智能化水平。
在虚拟现实方面，图像处理可以实现对虚拟场景的渲染和交互，为用户带来更加逼真的虚拟体验。
此外，图像处理还应用于图像搜索、图像检索、图像合成等领域，为用户提供更加便捷和高效的图像处理服务。
未来，图像处理领域的发展方向主要包括以下几个方面。
首先，随着人工智能技术的快速发展，图像处理将与机器学习、深度学习等技术相结合，实现更加智能化的图像分析和识别。
其次，虚拟现实技术的兴起将推动图像处理向更加真实和沉浸式的方向发展，为用户带来更加逼真的虚拟体验。
再次，图像处理技术将与物联网、云计算等技术相结合，实现对大规模图像数据的处理和分析，为用户提供更加个性化和精准的图像服务。
数字图像处理期末课程论文.
1 选题课程论文选题如下，每人任选一题，题目自拟，本学期6月3日前交至计算机学院411办公室。
1.图像XX增强方法综述与MATLAB实现（至少3种）2.图像增强方法的深入研究（学习一种或两种课本上没有的图像平滑/锐化方法与课本上介绍的进行对比研究）（需实验）3.图像XX特征分析方法综述与MATLAB实现（至少3种）4.结合人脸图像讨论各种图像特征分析方法的适用性（需实验）5..灰度共生矩阵与灰度差分直方图在图像处理中实际应用（需实验）6.不同图像分割方法的分析与比较（需实验）7.基于数字图像处理的森林火灾识别方法研究基于摄像机摄取的视频图像对现场进行火灾的自动探测、监视，同时将摄得的图像，利用各种图像处理技术不断进行图像处理和分析，通过早期火灾的图像变化特征来探测火灾是否发生。
测试要求：首先从彩色摄像机获取视频流图像，并转换成BMP格式图像，先判断图像中有红色区域存在。
l)火灾图像预处理，包括图像抽样、图像分割、图像灰度化、二值化、图像平滑处理;2)研究火焰目标的特征提取方法(l)轮廓特征提取:该模块主要功能为提取火焰轮廓上的尖点特征和圆形度。
在火焰轮廓特征图中，从下至上从左至右逐点扫描，将火焰的边缘编成链码。
当链码在一定步数内，出现一次有效上升和一次有效下降时，我们就得到一个尖角。
(2)颜色特征提取:火焰一般从焰心到外焰其颜色应从白色到黄色再向红色移动，在图像中表现为像素值的变化不明显，可以用图像像素方差值来反映这种变化。
8.基于数字图像处理的答题卡识别方法9.车牌识别方法研究（要求本地苏L车牌照）2 格式要求（1）页面设置：A4纸，页边距正常（上、下各2cm，左3cm、右2.0cm），页码（页面底端居中，小五号，Times New Roman字体），装订线：0.5厘米，装订位置：左侧3、7两颗钉（2）题目：不多于30字，黑体、小三号、不加粗、居中排列，1.25倍行距，段前断后各空0.5行。
（3）内容：不少于5000字，宋体，小四，不加粗，1.25倍行距，段前空2字符。
数字图像处理论文
数字图像处理论文数字图像处理在计算机视觉和图像分析领域中扮演着重要角色。
随着数字图像处理算法的不断发展和改进，对于图像的处理和分析有了更深入的理解。
本篇论文主要介绍了数字图像处理的一些基础概念、方法和应用。
首先，数字图像处理是基于计算机的图像处理技术，旨在改善图像的质量、增强图像的特征以及从图像中提取有用的信息。
数字图像处理的基本步骤包括图像获取、预处理、特征提取和图像重建等。
在图像获取的阶段，通过传感器或数码相机等设备获取图像的原始数据。
在预处理的阶段，对图像进行去噪、平滑和增加对比度等操作，以消除图像中的噪声和提高图像的视觉效果。
在特征提取的阶段，根据图像的特定特征，如边缘、纹理和颜色等，进行特征的提取和描述。
在图像重建的阶段，利用图像处理算法对图像进行重建和恢复。
常见的图像处理算法包括滤波、变换和编码等。
滤波算法主要用于图像平滑和去噪，如均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
变换算法主要用于提取图像的频域特征，如傅里叶变换和小波变换等。
编码算法主要用于图像的压缩和存储，如JPEG、PNG和GIF等。
除了基本的图像处理方法，数字图像处理还有许多应用领域。
其中之一是医学图像处理，包括医学图像的分割、配准和识别等。
另一个应用是遥感图像处理，用于地理信息系统和环境监测等领域。
此外，数字图像处理还在安全和认证、图像检索和图像合成等领域发挥重要作用。
总之，数字图像处理是一门研究如何使用计算机技术对图像进行处理和分析的学科。
通过了解数字图像处理的基本概念、方法和应用，可以更好地理解图像的特性和结构，提高图像处理的效果和精度，并在各个领域中发挥重要作用。
计算机图形与图像处理论文2000字（2）
计算机图形与图像处理论文2000字(2)计算机图形与图像处理论文2000字篇二《试论计算机视觉与图像处理技术》【摘要】随着计算机技术的不断发展，计算机视觉研究成为科学和工程领域的一项重要内容。
作为一门综合性较强的学科内容，计算机视觉学吸引了不同学科研究者的广泛关注。
同时在计算机技术和视觉学研究不断深入的条件下，取得了丰硕的研究成果。
这些研究成果的应用转化促进了医学、地质学等的发展，对人类社会和经济的发展产生了深远的影响。
基于此，本研究以计算机视觉与图像处理技术作为研究对象，就图像处理的方法等进行了分析。
【关键词】计算机视觉图像处理技术一、引言随着计算机技术的不断发展，在20世纪60年底产生了计算机视觉学这一学科。
计算机视觉是借助计算机以及各种设备，进行生物视觉模拟的一种技术。
计算机视觉学的主要任务，是借助已掌握的图片、视频等资料，进行计算与处理，和人类及其他生物的视觉过程一样，得到相应形式的三维数据信息。
计算机视觉学的发展，在工业、农业的生产中，地质勘探、天文、医学观察等领域也有着重要的应用价值。
因此，视觉学的研究和应用转化受到了越来越多的重视。
二、计算机视觉学的图像分割研究(一)数据驱动的分割研究在计算机视觉学应用过程中，经常进行的数据驱动分割有下面几项内容：第一种是边缘检测的分割、第二种是区域分割、第三种是边缘和区域相互结合的分割。
第一种基于边缘检测的分割，这种分割的基本方法：首先对检测图像的边缘点进行检测，然后根据一定的法则进行轮廓的连接，获得分割的区域。
基于边缘检测的分割其难点是边缘检测时如何处理好抗噪声性能、检测的精度之间的矛盾。
所以，在研究的过程中，提出了多种多尺度边缘检测的方法，按照实际问题进行多尺度边缘信息设计等方案，以获得更为合适的抗噪性能和检测的精度。
第二种基于区域的分割，它的基本思想是按照图像数据的特点，将整个图像的空间划分成为几个不同的区域进行图像处理。
(二)计算机视觉学模型驱动的分割经常使用的模型驱动分割有下面三种，第一种模型是基于动态轮廓的模型、第二种模型是组合优化模型、第三种模型是目标几何与统计模型。
数字图像处理论文
数字图像处理论文数字图像处理论文篇一：数字图像增强技术摘要：数字图像处理是指利用计算机技术对图像进行各种操作和处理的过程。
图像增强是数字图像处理中的一项重要技术，旨在改善图像的质量和视觉效果。
本文针对数字图像增强技术进行了综述，包括直方图均衡化、滤波和锐化等常用方法。
此外，还介绍了一些新近提出的图像增强算法，如基于深度学习的方法。
最后，对数字图像增强技术的发展趋势进行了展望。
关键词：数字图像处理；图像增强；直方图均衡化；滤波；锐化；深度学习1.引言数字图像处理是计算机科学和图像处理领域的重要研究方向。
随着数字图像在各个领域的广泛应用，对图像质量和视觉效果的要求也越来越高。
图像增强是数字图像处理的一项基础技术，通过改善图像的对比度、亮度和细节等特征，提高图像的可视化效果。
图像增强技术已被广泛应用于医学影像、无人驾驶、图像识别等领域。
2.直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，通过调整图像的像素值分布，提高图像的对比度和显示效果。
其基本思想是将原始图像的像素值映射到一个新的像素值域，使得新图像具有均匀分布的像素值。
直方图均衡化可以有效地增强图像的细节和纹理特征，但在一些情况下会导致图像过度增强或噪声增加。
3.滤波技术滤波是图像处理中常用的一种方法，通过对图像进行平滑或者锐化处理，改善图像的质量和视觉效果。
常用的滤波方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
均值滤波通过计算像素点周围邻域像素的平均值来更新像素的值，可用于图像的平滑处理。
中值滤波通过计算像素点周围邻域像素的中值来更新像素的值，可有效地去除图像中的椒盐噪声。
高斯滤波通过对图像进行加权平均处理，对图像进行平滑和去噪。
4.锐化技术锐化是图像处理中常用的一种技术，通过增加图像中的高频成分，提高图像的边缘和细节等特征。
常用的锐化方法有拉普拉斯算子、Sobel算子和Canny算子等。
拉普拉斯算子通过计算图像的二阶导数来增强图像的边缘和细节。
Sobel算子通过计算图像的一阶导数来提取图像的边缘特征。
图形图像处理毕业论文
图形图像处理毕业论文图形图像处理是计算机科学与技术领域中的一个重要研究方向。
随着数字技术的快速发展，图形图像处理的应用范围也越来越广泛。
在这篇毕业论文中，我将探讨图形图像处理的一些关键技术和应用领域，并提出一种新的方法来改进图像处理的效果。
首先，让我们来了解一下图形图像处理的基本原理。
图形图像处理是指对图形图像进行数字化处理，以改变图像的外观、增强图像的质量或提取有用的信息。
它包括图像采集、图像预处理、图像增强、图像压缩、图像分割、图像识别等一系列步骤。
这些步骤可以通过一系列算法和技术来实现，如滤波、变换、插值等。
在图形图像处理的应用领域中，医学影像处理是一个重要的研究方向。
医学影像处理可以帮助医生更好地观察和分析患者的影像数据，从而提高诊断的准确性和效率。
例如，通过图像分割技术可以将医学影像中的不同组织或器官分离出来，帮助医生更好地定位和诊断疾病。
另外，图像增强技术可以提高医学影像的质量，使医生能够更清晰地观察到患者的病变情况。
除了医学影像处理，图形图像处理还在计算机视觉、图像识别、虚拟现实等领域得到广泛应用。
例如，在自动驾驶技术中，图像处理可以帮助车辆感知周围环境，识别和跟踪道路、车辆和行人等目标。
在电影和游戏制作中，图像处理可以用于特效的制作和场景的渲染，提供更逼真的视觉效果。
在虚拟现实技术中，图像处理可以实现对虚拟世界的实时渲染和交互。
然而，传统的图像处理方法在某些情况下存在一些局限性。
例如，在图像增强领域，传统的滤波方法可能会导致图像细节的损失或者产生一些不自然的伪影。
为了克服这些问题，我提出了一种基于深度学习的图像增强方法。
该方法利用卷积神经网络来学习图像的特征表示，并通过反卷积操作将图像恢复到原始的高质量状态。
实验证明，该方法在提高图像质量的同时保留了更多的细节信息，具有较好的效果。
在本论文中，我还对该方法进行了进一步的改进和优化。
通过引入注意力机制，我提出了一种自适应图像增强方法。
图像处理毕业论文
图像处理毕业论文图像处理毕业论文图像处理是计算机科学与技术领域中的一个重要研究方向，随着数字图像的广泛应用，图像处理技术的发展也愈发迅猛。
作为一名即将毕业的学生，我选择了图像处理作为我的毕业论文课题，旨在探索图像处理技术在实际应用中的潜力和挑战。
首先，我将介绍图像处理的基本概念和原理。
图像处理是指对数字图像进行各种算法和方法的处理，以获得更好的图像质量或实现特定的目标。
其中，图像增强、图像分割、图像压缩等是图像处理的基本任务。
图像增强通过改善图像的亮度、对比度和清晰度等方面，使图像更加清晰可见。
图像分割则是将图像划分为不同的区域或物体，以便进一步分析和处理。
而图像压缩则是通过减少图像的数据量，以实现存储和传输的效率提升。
接下来，我将探讨图像处理技术在实际应用中的一些典型案例。
首先是医学影像的图像处理应用。
医学影像是一种重要的诊断工具，通过对医学影像进行图像处理，可以提取出更多的有用信息，辅助医生进行疾病诊断和治疗。
例如，通过图像分割技术可以将医学影像中的肿瘤区域分割出来，帮助医生进行肿瘤的定位和评估。
此外，图像处理技术还可以应用于安防领域，通过对监控摄像头拍摄的图像进行实时分析和处理，实现人脸识别、行为检测等功能，提高安防系统的效率和准确性。
在研究中，我将重点关注图像增强和图像分割这两个方面。
在图像增强方面，我将探索不同的算法和方法，如直方图均衡化、自适应增强等，以提高图像的可视性和质量。
在图像分割方面，我将研究基于区域的分割方法和基于边缘的分割方法，比较它们的优缺点，并根据实际应用需求选择合适的方法。
此外，我还将尝试将深度学习技术应用于图像处理中。
深度学习是近年来兴起的一种机器学习方法，通过构建多层神经网络模型，可以实现对大规模数据的高效处理和分析。
在图像处理中，深度学习可以应用于图像分类、目标检测等任务，通过训练模型，使其具备自动学习和识别图像特征的能力。
我将尝试使用深度学习技术对图像进行分类和识别，以提高图像处理的准确性和效率。
计算机图像处理论文（2）
计算机图像处理论文(2)计算机图像处理论文篇二《数字图像处理技术简述》摘要：在多媒体技术与通信技术迅猛发展的今天，含有大量数据信息的数字图像处理技术应运而生，同时获得了突飞猛进的发展。
接下来，文章针对数字图像处理技术开展相关浅述，望能够有一定的参考价值。
关键词：数字图像处理技术电子信息伴随着先进的网络技术与多媒体技术的迅猛发展，在人们的日常生活当中，数字图像处理技术获得了较为广泛的运用。
譬如，医学、通信、工业检测、智能机械人等方面，但是不管是哪个方面，数字图像处理技术的运用使得各事物间的逻辑关系都得到了很好的体现，使得数字图像处理技术的作用得到了最大限度上的发挥。
1 数字图像处理技术概述计算机的显著特征在于，能够对各类数据信息进行科学的处理，数字图像在经过采样-量化处理后转变为数字存储在计算机当中，在经过数字图像处理之后，数据信息便会被分割、增强、复原，这一过程就是我们所说的数字图像处理过程。
由此可见，数字图像处理是计算机软硬件有效结合的一种技术，伴随着先进计算机的快速发展及其各行业中广泛运用。
在先进计算机科学技术的推动下，数字图像处理技术在获得大程度发展的同时，展现出以下几方面的特点：1.1 图像处理的多样性数字图像编写算法及程序上存在一定差异，会造成最终的图像处理结果也是有所不同的。
1.2 图像处理精准度较高随着数字图像处理精准度的不断升高，图像再现性质量也得到了相应的提升，数字图像处理实则是利用多种计算方法对图像数据进行的相关编写与计算，伴随着先进计算机技术的进步，促使计算结果的精准度得到了有效的保障，除此之外，多种计算方法的融合会获得相近的计算结果，具有良好的再现性。
1.3 各学科技术的相互融合数学与物理是数字图像处理的基本性因素，除此之外，数字图像处理技术是与计算机技术、通信技术、电视技术等紧密的联系在一起。
1.4 大量的数据处理图像当中涵盖了大量的信息，其中包含：有用、无用等各类信息，我们可利用图像处理技术将无用信息完全的进行消除，从而获得图像当中的有用信息数据。
图像处理课程期末论文
二进制图像的数据隐藏质量控制方法摘要：在二进制图像中秘密数据隐藏比其他格式更困难，因为二进制图像要求只有一个位表示黑色和白色。
本文研究提出一种新的二进制图像数据隐藏方法，采用优化位的位置，以取代一个秘密位。
此方法能操作细分的块。
指定块的奇偶校验位来决定改变或者不变，以嵌入一个秘密位。
通过寻找最佳位置为每个分割块插入一个秘密位，所得到的伪装图像的图像质量可以被提高，提高图像质量的同时保持低的计算复杂度。
实验结果表明，该方法在某些方面相对于以前的方法有所改进。
关键字：数据隐藏，质量控制，二进制图像1 介绍数据隐藏涉及主动隐瞒信息信号，如文本，图像，音频或视频。
二进制图像是两色的图像，每个像素的值为0或1，其中，每个像素只需要一个比特表示，以表示黑色和白色。
事实上困难在于在二进制图像改变的像素值能导致违规行为，这在视觉上非常引人注目。
在二值图像隐藏数据，比在其他格式隐藏数据更具挑战性。
在这些图像中隐藏数据主要有这2个方法：子块的修改和单像素处理。
在最先修改的子块，它被分成一组像素。
松井和田中通过操纵抖动模式，在“抖动”的图像嵌入秘密数据，他们通过操纵运行长度，还嵌入了传真的图像。
Low等人在大宗电子出版物中改变行间距和字符间距在文本图像嵌入秘密数据。
这些方法是用于一些特殊类型的二进制图像。
第二个办法是从黑到白修改单个像素，反之亦然：在图像中的一些特殊的单像素被改变以嵌入秘密数据。
Koch和赵提出一个数据隐藏方法，通过在一个块中强制比较黑色和白色像素的比例比1大或小。
不论如何，这个是有难度的。
只有比特的数量有限，才可以嵌入，自实施方法有一个处理块的麻烦，有着显著低或高的黑色像素的百分比。
吴等人在图像块嵌入位，通过计算一个特征值选定和找到一个模式。
Lie等人将隔开的二进制图象成2×2的块像素并嵌入在块中的位0或1。
通过平均修改0.5像素，此法可每块隐藏一个位。
为了嵌入显著数据量而不会造成明显的视觉效果，吴和刘操作不稳定的像素去执行一个特定的基于块的关系。
数字图像处理期末论文
深圳大学研究生课程论文题目彩色图像处理成绩专业电子与通讯工程课程名称、代码年级姓名学号时间年月彩色图像分割摘要由于彩色图像提供了比灰度图像更为丰富的信息,因此彩色图像处理正受到人们越来越多的关注。
彩色图像分割是彩色图像处理的重要问题,彩色图像分割可以看成是灰度图像分割技术在各种颜色空间上的应用,为了使该领域的研究人员对当前各种彩色图像分割方法有较全面的了解,因此对各种彩色图像分割方法进行了系统论述,即先对各种颜色空间进行简单介绍,然后对直方图阈值法、特征空间聚类、基于区域的方法、边缘检测、模糊方法、神经元网络、基于物理模型方法等主要的彩色图像分割技术进行综述,并比较了它们的优缺点,通过比较发现模糊技术由于能很好地表达和处理不确定性问题,因此在彩色图像分割领域会有更广阔的应用前景。
关键词彩色图像分割颜色空间直方图阈值化边缘检测模糊方法神经网络目录基于MATLAB 工具箱的数字图像处理技术 ............................................... 错误!未定义书签。
1 引言 (3)2 MA TLAB 图像处理工具箱及数字图像处理基本过程简介 (3)2.1. 常用图像操作 (4)2.2. 图像增强功能: (4)2.3. 边缘检测和图像分割功能 (5)2.4. 图像变换功能 (5)3 MA TLAB 图像处理工具箱运用实例 (5)3.1 对灰度图进行直方图均衡化处理 (7)3.2灰度调整 (8)3.3 灰度图像平滑与锐化处理 (8)4 结论 (10)参考文献 (10)1 引言MATLAB 语言是由美国MathWorks 公司推出的计算机软件，经过多年的逐步发展与不断完善，现已成为国际公认的最优秀的科学计算与数学应用软件之一，是近几年来在国内外广泛流行的一种可视化科学计算软件。
它集数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显示于一体，构成了一个方便的、界面友好的用户环境，而且还具有可扩展性特征。
图像处理 毕业论文
图像处理毕业论文图像处理是计算机科学领域中的重要研究方向。
随着科技的不断发展和应用的广泛推广，图像处理技术在许多领域发挥着重要作用，比如图像识别、模式识别、图像增强、图像分割等。
本文主要介绍了图像处理的原理以及在图像增强方面的应用。
一、图像处理的原理图像处理是指对数字图像进行各种操作的过程，通过各种算法和技术对图像进行分析、处理和改进。
图像处理的主要原理包括图像采集、图像预处理、图像增强、图像分割、目标识别等。
图像采集是将物理世界中的光学、电磁或其他能量转换为数字信号的过程，常见的设备有摄像机、扫描仪等。
图像预处理是对采集到的原始图像进行去噪、平滑、锐化等处理，以提高图像质量。
图像增强是通过调整图像的亮度、对比度、色彩饱和度等参数，提高图像的视觉效果。
图像分割是根据图像的某些特征将图像划分为若干个子区域，通常用于目标检测、轮廓提取等。
目标识别是根据图像中的目标特征进行识别和分类。
二、图像增强的应用图像增强是图像处理中的一项重要应用，旨在改善图像的视觉效果，使得图像更易于理解和分析。
图像增强可以通过调整亮度、对比度、饱和度等参数来实现。
常见的图像增强方法有直方图均衡化、拉普拉斯滤波、中值滤波等。
直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，通过调整图像的像素亮度分布，使得图像的对比度增加。
具体实现过程是将图像的像素值通过累计分布函数进行映射，从而实现像素值分布的均匀化。
直方图均衡化可以有效地改善图像的对比度，使得图像的细节更加清晰。
拉普拉斯滤波是一种常见的图像增强滤波方法，通过滤波器对图像进行卷积操作，增强图像的边缘细节。
具体实现过程是通过计算图像像素的二阶导数，从而提取图像的边缘信息。
拉普拉斯滤波可以使图像的边缘更加锐化，增强图像的细节。
中值滤波是一种常用的图像去噪方法，通过滤波器对图像进行卷积操作，去除图像中的噪声。
具体实现过程是将滤波器覆盖在图像的每一个像素上，将像素的值替换为滤波器中像素值的中值。
photoshop图像处理技术论文
photoshop图像处理技术论文有些网友觉得photoshop图像处理技术的论文难写，可能是因为没有思路。
所以小编为大家带来了photoshop图像处理技术论文的相关的例文，希望能帮到大家!photoshop图像处理技术论文篇一摘要：图像处理技术的研究和应用越来越收到社会发展的影响，并以自身的技术特点反过来影响整个社会技术的进步。
本文主要简单概括了数字图像处理技术近期的发展及应用现状，列举了数字图像处理技术的主要优点和制约其发展的因素，同时设想了图像处理技术在未来的应用和发展。
关键字：图像处理发展技术应用1.概述1.1图像的概念图像包含了它所表达的物体的描述信息。
我们生活在一个信息时代，科学研究和统计表明，人类从外界获得的信息约有百分之七十来自视觉系统，也就是从图像中获得，即我们平常所熟知的照片，绘画，动画。
视像等。
1.2图像处理技术图像处理技术着重强调在图像之间进行的变换，主要目标是要对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果并为其后的目标自动识别打基础，或对图像进行压缩编码以减少图像存储所需要的空间或图像传输所需的时间。
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，处理的数据量非常大。
1.3优点分析1.再现性好。
数字图像处理与模拟图像处理的根本不同在于，它不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化。
2.处理精度高。
按目前的技术，几乎可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，这主要取决于图像数字化设备的能力。
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，这意味着图像的数字化精度可以达到满足任一应用需求。
3.适用面宽。
图像可以来自多种信息源，它们可以是可见光图像，也可以是不可见的波谱图像(例如X射线图像、射线图像、超声波图像或红外图像等)。
从图像反映的客观实体尺度看，可以小到电子显微镜图像，大到航空照片、遥感图像甚至天文望远镜图像。
即只要针对不同的图像信息源，采取相应的图像信息采集措施，图像的数字处理方法适用于任何一种图像。
关于计算机图形与图像处理的论文
关于计算机图形与图像处理的论文伴随计算机技术和相关图形图像理论的的发展，计算机图形学与图形图像处理技术产生了，并且其在各个行业应用越来越广泛。
下面是店铺给大家推荐的计算机图形与图像处理的论文，希望大家喜欢! 计算机图形与图像处理的论文篇一试谈计算机图形图像处理技术摘要：20世纪80年代初，计算机图形学理念诞生，后来图形图像处理技术快速发展，而且渐渐变得十分成熟。
在计算机科学中，图形图像处理技术是一个重要的内容，计算机技术的不断进步使得图形图像有着更为多元化的用途，并在很多领域被大量运用。
本文主要根据计算机图形学的发展入手，探讨图形图像处理技术及其应用。
关键词：计算机;图形图像;处理技术1 引言(Introduction)互联网的高度普及使得我们的生活越来越离不开计算机，而计算机促进了图形图像技术不断发展，从土木工程、机械设计到视频处理等都需要计算机图形图像处理技术，越来越多的人们开始积极投入到计算机图形图像处理工作中[1]。
但这种新兴技术发展时间不长，应用手段还不成熟，巨大的潜能还有待深入开发，相关行业的技术人员应该进一步加强图形图像处理技术探索，以适应现代社会的发展。
2 计算机图形学(Computer graphics)19世纪中叶，美国出现了计算机附件，滚筒式绘图仪就是该时期科学家发明的，这使得过去的数字式记录仪的操作繁复、毛病多的问题得以有效解决，而此时社会正处于电子管计算机发展阶段。
到了20世纪50年代，美国林肯实验室创造了空中防御计算机体系，该体系充分运用了计算机显示器，可在上面用笔点击操作，以此控制目标。
并且不少技术、图形设计已经大量运用于社会日常生活中，计算机图形学渐渐兴起。
计算机图形图像处理技术的表达目的明确而简单，即以处理过的图片来冲击人的视觉，将仿真的美感真实展现出来，让人们获得视觉享受。
图形的几何数学设置是实现这个目的的基本方式，在模型中表现出图形的光照、材质以及纹理等要素，满足图形设计要求。
数字图像处理相关论文（2）
数字图像处理相关论文(2)数字图像处理相关论文篇二《现代数字信号处理课程的教学改革与实践》摘要：针对现代数字信号处理的课程特点，开展课程的教学改革与实践，建立基于MATLAB实现的教学示例，并应用于课堂与实践教学，有助于提高教学质量，培养学生的研究能力和创新能力，且促进课程由传统课堂教学向研究型教学转化。
关键词：现代数字信号处理;教学;MATLAB;教学示例中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324(2012)06-0093-02随着计算机和微处理器技术的迅速发展，学科间的交叉与融合，数字信号处理技术得到了飞速发展，出现了以现代滤波器技术、现代谱分析理论、智能信息处理方法等为标志的现代数字信号处理理论及技术，并广泛应用于现代通信、新型雷达、精确遥测、医疗等众多领域。
目前，现代数字信号处理课程主要面向研究生层次学生开设。
由于该课程的理论性和实践性都很强，且其基本原理和方法已广泛应用于各领域，因此教师教好和学生学好该课程都很重要。
一、课程特点及传统教学中存在的困难现代数字信号处理课程具有数学理论推导较多、内容广泛、概念抽象等特点。
由于工科研究生的数学理论水平普遍不高，同时课程的学时有限，若教学方法不当，学生一方面在学习过程中常感到枯燥乏味，难以理解和掌握;另一方面易造成学生畏惧学习的心理，失去学习兴趣。
现代数字信号处理同时是一门以算法为核心，实践性很强的课程，其算法的应用实现主要基于计算机的数值计算。
如果教师采用传统的教学方式，主要讲授基础理论和算法的推导，学生则主要利用大量的公式、算法及推导进行学习和解题，而忽视让学生采用计算机动手设计、调试和分析课程中大量的、应用性较强的内容，会使得学生感觉该课程是一门数学理论课，不利于他们深层次理解数学概念中所蕴含的物理和工程意义，从而造成课后实践受到很大限制，不利于学生以后从事有关信号处理领域的研究工作。
因此，如何提高学生学习的兴趣和主动性，增强他们对知识的理解和掌握，培养学生综合应用所学知识解决实际问题的实践能力是本课程教学所要解决的关键问题。
photoshop图像处理的论文
photoshop图像处理的论文Photoshop课程简单总结在这学期，我们学习了由郑老师指导的photoshop图像处理技术这门课程，对于没有一点美术基础，空有兴趣的我来说，是一次深刻了解它的机会。
我一直觉得PS门槛很高，但通过一学期的学习，我对PS也有了一定的理解认识。
学习的态度和目的：在一开始时，不能着急地做出多么好的图像，首先要开始基本的训练，在生活中也是，做什么事都要从基础开始，急于求成，只会事背功半。
在我看来基础的训练以下三个方面比较重要。
1.造型能力，通过选区的各种模式可以做出很多优美的造型。
强化钢笔工具训练(吃透原理,每天坚持用钢笔抠10个图) 。
点线面的组合。
用这些基本元素排列组合。
然后把这些点线面换成具体的图形元素。
一定要对尺寸敏感.习惯用参考线辅助线。
力求精确。
以后做样本的时候就知道这种习惯的重要性了。
造型能力的训练与培养很重要。
你不要去做什么什么效果，你就是先要开始基本的造型的理解和深入。
因为只有这样到后来你才能得心应手。
2.色彩运用：PS很重要的特性就是色彩了。
你可以展开这方面的训练。
填充. 也是非常重要基本素质、渐变、圆形等等.反正你换着办法给它填。
然后填充选区，各种各样的选区往里面填，不厌其烦。
我们看到很多效果其实就是填充的合理运用得来的。
所以掌握填充的重要性很重要。
记住一句话：红、黄、蓝、绿。
只要有这四种颜色。
绝对是鲜艳无比的.。
3.整体工程把握(比较晦涩，但不知道用什么词语恰当) ：在你打开软件的时候你要知道我需要的功能在什么地方可以找到。
右侧的面板现在处于什么状态下。
一个效果仔细想想还有其它的实现方法吗？我觉得学习固然重要但在实战中实践才能提高自身的技术水平。
这一点很多人比较赞同。
活学活用，多看多做多想，三多政策。
在开始的时候一定要摆正心态，看那些高手做的图像，其实对自己技术的提高一点用处都没有。
我们需要的是在PS这部强大的数字机器下掌握最基本的使用说明。
而不是利用这部机器生产属于我们的专利产品。
实用图像处理方法及软件结课论文
实用图像处理方法及软件结课论文一通过本课程所学知识在学实用图像处理方法及软件这门课之前，只知道用photoshop 来美化图片，从未使用过matlab。
通过老师一学期的授课，我学到了关于图像基本概念及其处理方法的很多知识，也初步学会了matlab 的使用，见识matlab强大的功能。
之前听过北京理工大学的一位博导给我们光电和电科两个专业的学生讲过图像处理的讲座，大概都是从一些军用图片中提取重要信息，当时并未接触过这门课程，觉得那位博导的讲座很高深，并且觉得处理前与处理后的图片几乎看不出有什么区别。
这学期老师给我们讲了图像的锐化处理，让我明白了那个讲座里图片是怎么实现的。
不仅有图像锐化，还更深入地介绍了图像的各种处理技术的基础，比如：彩色图和灰度图的问题，这两种图像都是256色，学习了第二章的图像的基本概念知道了，彩色图像比灰度图像多了三个通道，或者说灰度图像的三个颜色通道的像素值总是保持一致的，而彩色图像三个颜色通道各有取值，所以造就了它缤纷的色彩。
还有图像分割，有一次上机练习是运用阈值分割的方法，将大米从灰色背景的图像中提取出来，不同的阈值确定方法提取的效果不同，一开始直接取中间的数字，提取的图像噪声很大，后来进过调试取得一幅效果较好的图片。
这次结课作业基于特征参数提取水果时，提取的桔子左下角都缺了一块，因为在原图中桔子左下角由于拍摄角度，有阴影。
一开始参数设置有问题，将桔子边缘取得过小，直接将带有阴影的部分去掉了，最后提取的桔子都缺角。
反复调试参数，去得一个较为理想的效果。
这次基于特征参数提取水果，主要运用第八章的内容，将原始图转换为灰度图，在转换为二值图，对二值图进行腐蚀、填充、提取内边缘；运用8连接将水果贴上5个标签，最后识别。
将老师上课讲的内容学以致用。
这门课虽然不是着重于运用PS，但是老师每次讲完matlab相关原理，都会讲一下PS对应部分的操作，增加了课外知识，而且PS在日常生活中更加常用。
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二进制图像的数据隐藏质量控制方法摘要：在二进制图像中秘密数据隐藏比其他格式更困难，因为二进制图像要求只有一个位表示黑色和白色。
本文研究提出一种新的二进制图像数据隐藏方法，采用优化位的位置，以取代一个秘密位。
此方法能操作细分的块。
指定块的奇偶校验位来决定改变或者不变，以嵌入一个秘密位。
通过寻找最佳位置为每个分割块插入一个秘密位，所得到的伪装图像的图像质量可以被提高，提高图像质量的同时保持低的计算复杂度。
实验结果表明，该方法在某些方面相对于以前的方法有所改进。
关键字：数据隐藏，质量控制，二进制图像1 介绍数据隐藏涉及主动隐瞒信息信号，如文本，图像，音频或视频。
二进制图像是两色的图像，每个像素的值为0或1，其中，每个像素只需要一个比特表示，以表示黑色和白色。
事实上困难在于在二进制图像改变的像素值能导致违规行为，这在视觉上非常引人注目。
在二值图像隐藏数据，比在其他格式隐藏数据更具挑战性。
在这些图像中隐藏数据主要有这2个方法：子块的修改和单像素处理。
在最先修改的子块，它被分成一组像素。
松井和田中通过操纵抖动模式，在“抖动”的图像嵌入秘密数据，他们通过操纵运行长度，还嵌入了传真的图像。
Low等人在大宗电子出版物中改变行间距和字符间距在文本图像嵌入秘密数据。
这些方法是用于一些特殊类型的二进制图像。
第二个办法是从黑到白修改单个像素，反之亦然：在图像中的一些特殊的单像素被改变以嵌入秘密数据。
Koch和赵提出一个数据隐藏方法，通过在一个块中强制比较黑色和白色像素的比例比1大或小。
不论如何，这个是有难度的。
只有比特的数量有限，才可以嵌入，自实施方法有一个处理块的麻烦，有着显著低或高的黑色像素的百分比。
吴等人在图像块嵌入位，通过计算一个特征值选定和找到一个模式。
Lie等人将隔开的二进制图象成2×2的块像素并嵌入在块中的位0或1。
通过平均修改0.5像素，此法可每块隐藏一个位。
为了嵌入显著数据量而不会造成明显的视觉效果，吴和刘操作不稳定的像素去执行一个特定的基于块的关系。
Venkatesan等人使用块的奇偶性建议。
封面图像分割成小块，其中1位的信息存储。
可惜的是，如果所有的像素值属于0或1，秘密位就不能被隐藏。
本文提出了二进制图像的一种新的数据隐藏方法，使用优化的位位置和奇偶校验位，检查奇偶校验块。
此方法操纵子分割块。
奇偶校验位的指定块决定是否要改变，来嵌入一个秘密位。
通过为每个分割块找到要插入的秘密位的最佳位置，用相对低的计算复杂性，隐秘图像的图像质量能被控制。
本文的结构如下。
在第2节，V enkatesan等人建议使用奇偶校验块的数据隐藏方案来验证。
在第3节，我们提出的数据隐藏方法被更详细地描述。
在第4节，我们的实验结果进行了介绍和讨论。
我们的结论列在第5节。
2 相关工作V enkatesan等人提出二进制图像的数据隐藏方法，维持封面图片的质量。
要改变一个有点接近它具有相同的值的位置，邻矩阵被采用。
对于3x3的子块B m，所得到的子块B m''比检测B m'更困难。
找到位置，V enkatesan等人定义一个邻居矩阵。
图1. 子块的封面图像分块矩阵但是有一个提升空间与能力能使到人类视觉系统的失真少。
本文提出了一种新的二进制图像数据隐藏方法，使用优化的位位置和奇偶校验位检查。
3 提出方法在这一节，我们考虑数据嵌入的位置，以及如何将保密数据嵌入和提取。
二进制图像是由黑色和白色组成。
在这里对每个像素只用一位表示，说0或1。
设C为宽x高像素的封面图片和S是n位的秘密数据。
为P（i，j）附C图像的像素值，一个新的像素值被定义为P'（i，j）。
3.1嵌入方案下面的步骤被执行以嵌入秘密数据。
第一步：对于给定的封面图片，计算矩阵中存储所述分离的像素的位置。
给定一个特定的像素值P（i，j），相邻的四个像素的值，行和列的方向进行比较，并且差值计算每个0或1。
接着，在围绕指定像素相邻的8个像素的差进行比较和计算。
这些被分别定义为NB4（i，j）和NB8（i，j），其中Γ（·）是一个指标函数，它是从{0,1}取值。
例如，当一个封面图像可表示为图2中相邻的像素P（2,1）的差，如NB4（2,1）=2，NB8（2,1）=4。
图2.相邻的像素的差第二步：封面图像分割成M×N个尺寸的块。
对于一个指定的子块B m，计算被给定的块的总和第三步：如果S（B m）的不等于0或M×N，当有以下三种情况时，嵌入1位秘密数据到B m：例1：如果S（B m）的模2等于0和嵌入位是1，然后改变孤立像素P（i，j）的NB4（i，j）值，其中NB4（i，j）的值是比任何其它像素的P（i，j）= 0大的像素。
当存在另一个像素，相邻的四个像素相等，选择NB8（i，j）值较大的一个像素。
例2：如果S（B m）的模2等于0和嵌入位是0，然后改变孤立像素P（i，j）的NB4（i，j）值，其中NB4（i，j）的值是比任何其它像素的P（i，j）= 1大的像素。
当存在另一个像素，相邻的四个像素相等，选择NB8（i，j）值更大的一个像素。
例3：如果它不属于情况1和情况2，对块中的任何其他像素值保持不变。
第四步：对于嵌入块B m，在嵌入数据后就成了一个新的B m，计算该块的总和。
当该值属于0或M×N，放弃此块嵌入一个秘密位。
例如，计算NB4（i，j）和NB8（i，j）的值得到的用于图3中所示的4×4子块。
结果，NB4（0,3）= 3，NB8（I，J）= 7是一个子块的最大值，因此像素P（0,3）被选择为嵌入的秘密位。
图3.数据嵌入过程的示例3.2提取计划下面的步骤被执行，以恢复秘密数据。
它可以从隐秘图像直接提取。
第一步：对于给定的隐秘图像，分割成M×N个大小的块。
对于每一个块的B m'，计算该块的总和，用第二步：如果S（B m'）不等于0或者M×N，从B m'抽取1位到以下两种情况：例1：如果S（B m'）的模2等于0或1，所提取的位是0。
例2：如果S（B m'）的模2等于0或1，所提取的位是1。
第三步：对于所有的嵌入式块B m'，取出堆栈的位。
对于子块B m'，块的S（B m'）的总和等于9，最后S（B m'）的值模2 等于9或1。
所以嵌入式位为1。
图4.数据提取处理的例子4 实验结果在我们的实验中，在图5所示的四个512×512二进制图像被用作封面图片。
秘密数据是由伪随机数生成。
本研究采用峰值信噪比（PSNR）作为延伸的1位二进制值到8位，并计算嵌入式数据量的能力。
我们的实验中所用扩展8位的值，白色的价值扩展到0xFF，黑色为0x00。
图5.4个封面图像图6显示了隐秘图像和对狒狒图像嵌入块，这些地方与不同的M×N块比较大小。
作为是，目前不存在任何视觉假象。
图6.嵌入结果：（a）(c)(e)隐秘图像，（b）(d)(f)差分图像我们发现，在图像的边缘区，这些扭曲现象时有发生。
这意味着，这种扭曲将不太明显，因为改变边缘二值图像的区域对肉眼来说一般不太显眼。
图6（a）示出了狒狒图像，尺寸512×512，它需要13,415位嵌入式模块，它被分成2×2的子块。
图6（c）和6（e）分别为嵌入11,960位和8,301位后显示的隐秘图像。
图6（b），6（d）和6（F）显示为2×2，3×3和4×4子块分别嵌入的像素。
表1显示了不同的子块大小所提出的方法的能力。
该表显示，当一个封面图像迅速改变它的像素值，该方法可以隐藏更多的秘密数据。
例如，狒狒图像比其他图像具有更高的容量，其中包含许多块，能够让所有的子块的值都随机地均匀分散。
随着子块越大，容量就低，PSNR值高。
这意味着，有容量之间的折衷和隐形。
每个子块可以嵌入秘密比特，除了全黑或白块。
表1.对于嵌入3x3的块大小的比较表1表示出了与其它方法的比较，相比其他方法，该方法可以隐藏更多的秘密数据，虽然每个图像虽然PSNR值是相似的。
在这里，峰值信噪比值比较采用另一种方法。
图7显示了嵌入秘密数据为每个3x3的子块后的隐秘图像。
在这些实验中，所提出的方法能使封面图像产生更少的失真，尽管它的容量高。
隐秘图像如图7(a),7(b),7(c)和7(d)所示，它可以比其它两个图像被嵌入少，在那里丢弃了嵌入，因为在这些图像中许多子块有一个完整的0或1值。
图8显示了结果的详细图像。
170x170封面图片的隐秘图像如图8（b），图8（c），8（e）和8（f）所示。
如图8，该方法比以前方法失真更少。
图7.该方法的隐秘图像图8.对隐秘图像详细比较5 结论我们提出了一个使用优化位的位置和奇偶校验位的二进制映像数据隐藏方法，从嵌入秘密数据的隐秘图像提取数据的时候，参照原有封面图片不是必需的。
这其中又分为小的M×N大小的块的方法操纵块。
奇偶校验位的指定块决定是否要改变以嵌入一个秘密位，通过找到要插入的秘密位的最佳位置为每个分割块，当保持低的计算复杂度时，隐写图像的图像质量可以改善。
我们的实验结果也表明，该方法提供了一种更好的方法，相比于其他方法，该方法能隐藏更多数据并且没有明显扭曲。