《数字图像处理》课程学习心得
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门涉及到计算机科学和数学的学科，通过对图像进行分析、处理和改进，使得图像更加清晰、美观和有用。
在学习数字图像处理的过程中，我获得了许多宝贵的经验和体会。
首先，数字图像处理需要掌握一定的数学基础。
在图像的采集、压缩和恢复等过程中，涉及到很多数学性质和算法，比如傅里叶变换、线性代数和统计学等。
只有通过扎实的数学基础，我们才能理解图像处理的原理和方法，并能够应用到实际问题中。
其次，数字图像处理需要掌握一定的编程技巧。
在处理图像的过程中，我们需要编写一些算法和程序来实现对图像的操作，比如滤波、增强和分割等。
因此，熟练掌握编程语言和算法设计是非常重要的。
同时，编写高效的代码也是必不可少的，因为图像处理通常需要处理大量的数据，对于大规模的图像处理任务来说，效率是非常关键的。
另外，数字图像处理需要细心和耐心。
在处理图像的过程中，可能会遇到各种各样的问题，比如图像噪声、畸变和伪影等。
这时候，我们需要仔细观察和分析问题，找出问题的原因，并采取合适的方法来解决。
同时，由于图像处理通常是一个迭代的过程，我们可能需要尝试多种方法和参数，比较它们的效果，进行不断的调试和优化。
因此，耐心和细心是非常必要的。
最后，数字图像处理需要与实际应用相结合。
数字图像处理广泛应用于很多领域，比如医学影像、遥感、安防监控和计算机视觉等。
因此，在学习数字图像处理的过程中，我们需要了解不同领域的需求和应用，将图像处理的技术和方法应用到具体的问题中去，提高图像的质量和应用的效果。
总之，学习数字图像处理是一项具有挑战性和复杂性的任务，它需要我们具备一定的数学基础、编程技巧和实践经验。
通过学习和实践，我深刻体会到了数字图像处理的重要性和应用价值，也提高了自己的学习和解决问题的能力。
希望通过不断的学习和实践，能够在数字图像处理领域有更深入的研究和应用。
数字图像处理学习总结
数字图像处理学习总结这个学期学习了数字图像处理这门课程，主要学习了图像的点运算、几何变换、空间域图像增强、频率域图像增强、形态学图像处理、图像分割（边缘检测）、纹理方向等方面的知识。
（1） 图像的点运算。
○1灰度直方图 灰度直方图描述了一幅图像的灰度级统计信息，一般用于图像分割和图像灰度变换等的处理过程中。
从数学角度来说，图像直方图描述图像各个灰度级的统计特征，它是图像灰度级的函数，统计一幅图像中各个灰度级出现的次数或频率。
从图形上来说，灰度直方图是一个二维图，横坐标为图像中各个像素的灰度级别，纵坐标表示具有各个灰度级别的像素在图像中出现的次数或频率。
○2直方图的均衡化 直方图均衡化是将原图像通过某种变换，得到一幅灰度直方图为均匀分布的新图像的方法。
从人眼视觉特性来考虑，一幅图像的直方图如果是均匀分布的，即Ps(s)=k(归一化时k=1)时，该图像色调给人的感觉比较协调。
因此将原图像直方图通过T(r)调整为均匀分布的直方图，这样修正后的图像能满足人眼视觉要求。
因为归一化假定()1()()r P s d s p r dr==两边积分得0()()rr s T r p r dr ==⎰上式表明，当变换函数为r 的累积直方图函数时，能达到直方图均衡化的目的。
对于离散的数字图像，用频率来代替概率,则变换函数T (rk)的离散形式可表示为:直方图均衡化的步骤：（1）求原直方图。
()H s [0,255]s ∈ （2）求累加值（原直方图） ()F s （3）将累加值乘以255 （4）变换(,)((,))()I i j F I i j r T r →→○3直方图规定化 直方图规定化增强处理的步骤如下： ①对原始图像作直方图均衡化处理；②按照希望得到的图像的灰度概率密度函数p z(z)，求得变换函数G(z)； ③用步骤①得到的灰度级s 作逆变换z= G-1(s)。
经过以上处理得到的图像的灰度级将具有规定的概率密度函数p z(z)。
数字像处理实训学习总结像处理算法与像识别
数字像处理实训学习总结像处理算法与像识别数字图像处理实训学习总结数字图像处理是计算机科学领域中的重要研究方向，它主要研究如何对数字图像进行操作和处理，从而提取出图像中的有用信息。
在数字图像处理实训学习过程中，我学习了像处理算法和像识别技术，并在实践中深化了对数字图像处理原理和方法的理解。
在本文中，我将总结我在数字图像处理实训中所学到的知识和经验。
1. 图像处理算法图像处理算法是数字图像处理的核心内容，它们可以对图像进行增强、压缩、分割等操作。
在实训中，我学习了常用的图像处理算法，如直方图均衡化、滤波、边缘检测等。
这些算法可以有效地改善图像的质量，使得图像更加清晰、亮度均衡。
例如，通过直方图均衡化，我可以提高图像对比度，使细节更加清晰可见。
2. 像素操作像素操作是图像处理中的基本操作，它涉及到对图像中每个像素点的处理。
通过修改像素的数值，可以改变图像的亮度、对比度等特征。
在实训中，我学习了如何使用像素操作实现图像的二值化、灰度转换等功能。
通过设置适当的阈值，可以将图像转换为黑白图像或者灰度图像，并突出显示图像中的目标区域。
3. 图像滤波图像滤波是一种常用的图像处理方法，通过对图像进行滤波操作，可以去除图像中的噪声，平滑图像并增强图像特征。
在实训中，我学习了线性和非线性滤波算法，如均值滤波、中值滤波等。
这些滤波算法可以有效地减少图像中的噪声，并提高图像的质量。
4. 图像分割与边缘检测图像分割是指将图像分割成若干个子区域的过程，而边缘检测是指寻找图像中物体边缘的过程。
在实训中，我学习了图像分割和边缘检测的方法，如阈值分割、边缘检测滤波器等。
这些方法可以帮助我们在图像中提取出感兴趣的目标，并进行后续的分析和处理。
5. 像识别技术像识别技术是数字图像处理的一个重要应用领域，它将图像处理和模式识别相结合，以实现对图像中目标的自动识别和分类。
在实训中，我学习了基于特征提取和分类器设计的像识别方法。
通过提取图像的特征并训练分类器，可以实现对图像中物体的自动识别。
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。
数字图像处理,心得
数字图像处理,心得数字图像处理课程心得数字图像处理课程心得本学期，我有幸学习了数字图像处理这门课程，这也是我大学学习中的最后一门课程，因此这门课有着特殊的意义。
人类传递信息的主要媒介是语音和图像。
据统计，在人类接受的信息中，听觉信息占20%,视觉信息占60%，其它如味觉、触觉、嗅觉信息总的加起来不过占20%。
可见图像信息是十分重要的。
通过十二周的努力学习，我深刻认识到数字图像处理对于我的专业能力提升有着比较重要的作用，我们可以运用Matlab对图像信息进行加工，从而满足了我们的心理、视觉或者应用的需求，达到所需图像效果。
数字图像处理起源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约采用数字压缩技术传输了第一幅数字照片。
此后，由于遥感等领域的应用，使得图像处理技术逐步受到关注并得到了相应的发展。
第三代计算机问世后，数字图像处理便开始迅速发展并得到普遍应用。
由于CT的发明、应用及获得了备受科技界瞩目的诺贝尔奖，使得数字图像处理技术大放异彩。
目前数字图像处理科学已成为工程学、计算机科学、信息科学、统计学、物理、化学、生物学、医学甚至社会科学等领域中各学科之间学习和研究的对象。
随着信息高速公路、数字地球概念的提出以及Internet的广泛应用，数字图像处理技术的需求与日俱增。
其中，图像信息以其信息量大、传输速度快、作用距离远等一系列优点成为人类获取信息的重要来源及利用信息的重要手段，因此图像处理科学与技术逐步向其他学科领域渗透并为其它学科所利用是必然的。
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。
图像处理科学是一门与国计民生紧密相联的应用科学，它给人类带来了巨大的经济和社会效益，不久的将来它不仅在理论上会有更深入的发展，在应用上亦是科学研究、社会生产乃至人类生活中不可缺少的强有力的工具。
数字图像处理课程心得
数字图像处理课程心得近来，在数字图像处理的课程学习中，我对数字图像处理有了更深层次的认识。
数字图像处理的基础知识在课程一开始，我们学习了数字图像处理的基础知识，包括图像的分辨率、色彩模式、图像噪声、图像压缩等等。
这些知识为我们后续学习进阶算法打下了坚实的基础。
在此基础上，我们还学习了数字图像的表示、采样和量化，以及对于灰度图像的像素值的变换方法，例如线性变换、非线性变换等。
这些方法对于图像的增强和解析有很大的帮助。
图像增强算法的学习在数字图像处理中，图像增强算法是最为常见和基础的算法之一。
在课程中，我们集中学习了常见的图像增强算法，如直方图均衡化、对比度增强、滤波器应用等等。
这些算法用于图像的质量提升，是我们后续学习图像分割和特征提取等算法的先决条件。
图像分割算法的学习图像分割是数字图像处理中最为常见和重要的应用之一。
课程中，我们学习了图像分割的基本概念与理论，以及基于阈值算法、聚类算法、边缘检测等方法的图像分割算法。
这些算法应用广泛，在图像分析、计算机视觉、医学图像处理等领域得到了广泛的应用。
特征提取算法的学习特征提取是数字图像处理领域关键性的问题。
在课程的后半段，我们重点研究了图像特征提取的算法和应用。
这些算法包括基于哈尔小波、离散小波、傅里叶变换等方法的频域特征提取。
图像的特征提取可以用于数字图像识别、目标检测等领域，尤其在人工智能领域的图像识别中得到了广泛的应用。
基于深度学习算法的图像处理课程末段，我们接触了基于深度学习的图像处理。
深度学习算法和卷积神经网络相关的图像生成和处理应用，使得我们可以生成高质量的图像和改善图像的质量。
例如GAN，DCGAN等算法基于深度学习实现的自然图像生成有广泛的应用前景。
，本课程是一门基本和必要的课程，它为我们提供了图像处理的基础知识和进阶算法，让我对数字图像处理领域有了更深层次的理解。
这门课程不仅让我掌握了基本的图像处理算法，还让我了解到图像处理领域的发展潜力以及未来的应用趋势，启发了我对于人工智能和计算机视觉领域研究的兴趣。
数字图像处理课程设计心得体会
竭诚为您提供优质文档/双击可除数字图像处理课程设计心得体会篇一：数字图像处理心得体会数字图像处理心得体会姓名:学号:20XX03284班级:计科11202序号:31院系:计算机科学学院在这一学期，我选修了《数字图像处理》这门专业选修课，同时，老师还讲授了一些图片处理的知识。
在这里，梳理一下这学期学到的知识，并提出一些我对这门课程的建议。
图像处理是指对图像信息进行加工，从而满足人类的心理、视觉或者应用的需求的一种行为。
图像处理方法一般有数字(:数字图像处理课程设计心得体会)法和光学法两种，其中数字法的优势很明显，已经被应用到了很多领域中，相信随着科学技术的发展,其应用空间将会更加广泛。
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。
数字图像处理是从20世纪60年代以来随着计算机技术和VLsL的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新兴技术领域。
数字图像处理技术其实就是利用各种数字硬件与计算机，对图像信息通过转换而得到的电信号进行相应的数学运算，例如图像去噪、图像分割、提取特征、图像增强、图像复原等，以便提高图像的实用性。
其特点是处理精度比较高，并且能够对处理软件进行改进来优化处理效果，操作比较方便，但是由于数字图像需要处理的数据量一般很大，因此处理速度有待提高。
目前，随着计算机技术的不断发展，计算机的运算速度得到了很大程度的提高。
在短短的历史中，它却广泛应用于几乎所有与成像有关的领域，在理论上和实际应用上都取得了巨大的成就。
1.数字图像处理需用到的关键技术由于数字图像处理的方便性和灵活性，因此数字图像处理技术已经成为了图像处理领域中的主流。
数字图像处理技术主要涉及到的关键技术有：图像的采集与数字化、图像的编码、图像的增强、图像恢复、图像分割、图像分析等。
图像的采集与数字化：就是通过量化和取样将一个自然图像转换为计算机能够处理的数字形式。
图像编码：图像编码的目的主要是来压缩图像的信息量，以便能够满足存储和传输的要求。
dip学习心得
dip学习心得数字图像处理(Digital Image Processing，简称DIP)是计算机科学和图像处理领域中的一个重要分支。
它通过采用数字技术对图像进行处理和分析，以实现图像的增强、压缩、复原、特征提取等目标。
在我学习DIP的过程中，我深刻体会到了它在各个领域的广泛应用以及对图像处理和分析的重要性。
一、入门DIP是一个综合性较强的学科，它涉及到信号处理、数学、统计学等多个领域的知识。
刚开始接触DIP时，我首先系统地学习了图像的基本概念，包括像素、灰度、亮度等。
此外，我还学习了常见的图像表示方式，如二值图、灰度图和彩色图，以及它们在数字化过程中的表示方法。
二、图像增强图像增强是DIP中的重要研究方向之一。
通过图像增强技术，可以改善图像的质量，使其在视觉上更加清晰、鲜明。
在学习过程中，我掌握了一些常用的图像增强算法，比如直方图均衡化、滤波器等。
直方图均衡化通过对图像的像素值进行重新映射，使图像的亮度分布更加均匀，从而增强了图像的对比度，使细节更加清晰可见。
滤波器可以消除图像中的噪声，改善图像的质量。
三、图像压缩图像压缩是DIP的另一个重要研究方向。
随着图像数据的不断增长，对图像进行高效的压缩成为了必要。
学习图像压缩技术时，我了解了有损压缩和无损压缩两种常见的压缩方法。
有损压缩通过牺牲一定的图像质量来实现更高的压缩率，适用于对图像质量要求不高的场景。
而无损压缩不会导致图像质量的减损，适用于对图像质量要求较高的场景。
我还学习了一些常见的图像压缩算法，如JPEG、PNG等。
四、图像复原图像复原是DIP的一个重要分支，它旨在通过消除图像中的模糊、失真等因素，恢复出原始的图像信息。
在学习图像复原的过程中，我了解了一些经典的复原方法，如逆滤波、维纳滤波等。
逆滤波可以通过对模糊核进行估计，对模糊图像进行逆滤波处理，从而恢复出原始的图像信息。
维纳滤波通过最小化均方误差，对图像进行频率域的滤波处理，实现图像的复原。
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《数字图像处理》课程学习心得导读：本文《数字图像处理》课程学习心得，仅供参考，如果能帮助到您，欢迎点评和分享。
《数字图像处理》课程学习心得（一）在这一学期，我选修了《数字图像处理基础》这门课程，同时，老师还讲授了一些视频处理的知识。
在这里，梳理一下这学期学到的知识，并提出一些我对这门课程的建议。
图像处理是指对图像信息进行加工，从而满足人类的心理、视觉或者应用的需求的一种行为。
图像处理方法一般有数字法和光学法两种，其中数字法的优势很明显，已经被应用到了很多领域中，相信随着科学技术的发展，其应用空间将会更加广泛。
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。
数字图像处理是从20世纪60年代以来随着计算机技术和VLSL的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新兴技术领域。
数字图像处理技术其实就是利用各种数字硬件与计算机，对图像信息通过转换而得到的电信号进行相应的数学运算，例如图像去噪、图像分割、提取特征、图像增强、图像复原等，以便提高图像的实用性。
其特点是处理精度比较高，并且能够对处理软件进行改进来优化处理效果，操作比较方便，但是由于数字图像需要处理的数据量一般很大，因此处理速度有待提高。
目前，随着计算机技术的不断发展，计算机的运算速度得到了很大程度的提高。
在短短的历史中，它却广泛应用于几乎所有与成像有关的领域，在理论上和实际应用上都取得了巨大的成就。
1、数字图像处理需用到的关键技术由于数字图像处理的方便性和灵活性，因此数字图像处理技术已经成为了图像处理领域中的主流。
数字图像处理技术主要涉及到的关键技术有：图像的采集与数字化、图像的编码、图像的增强、图像恢复、图像分割、图像分析等。
图像的采集与数字化：就是通过量化和取样将一个自然图像转换为计算机能够处理的数字形式。
图像编码：图像编码的目的主要是来压缩图像的信息量，以便能够满足存储和传输的要求。
图像的增强：图像的增强其主要目的是使图像变得清晰或者将其变换为机器能够很容易分析的形式，图像增强方法一般有：直方图处理、灰度等级、伪彩色处理、边缘锐化、干扰抵制。
图像的恢复：图像恢复的目的是减少或除去在获得图像的过程中因为各种原因而产生的退化，可能是由于光学系统的离焦或像差、被摄物与摄像系统两者之间的相对运动、光学或电子系统的噪声与介于被摄像物跟摄像系统之间的大气湍流等等。
图像的分割：图像分割是将图像划分为一些互相不重叠的区域，其中每一个区域都是像素的一个连续集，通常采用区域法或者寻求区域边界的境界法。
图像分析：图像分析是指从图像中抽取某些有用的信息、数据或度量，其目的主要是想得到某种数值结果。
图像分析的内容跟人工智能、模式识别的研究领域有一定的交叉。
2、数字图像处理的特点数字图像处理的特点主要表现在以下几个方面：1)数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大。
因此对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。
2)数字图像处理占用的频带较宽。
与语言信息相比，占用的频带要大几个数量级。
所以在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上技术难度较大，成本亦高。
这就对频带压缩技术提出了更高的要求。
3)数字图像中各个像素不是独立的，其相关性大。
在图像画面上，经常有很多像素有相同或接近的灰度。
所以，图像处理中信息压缩的潜力很大。
4)数字图像处理后的图像受人的因素影响较大，因为图像一般是给人观察和评价的。
3、数字图像处理的优点数字图像处理的优点主要表现在4个方面。
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。
只要图像在数字化时准确地表现了原稿，那么数字图像处理过程始终能保持图像的再现。
2)处理精度高。
将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，主要取决于图像数字化设备的能力。
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。
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。
4)灵活性高。
图像处理大体上可分为图像的像质改善、图像分析和图像重建三大部分，每一部分均包含丰富的内容。
4、数字图像处理的应用领域图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面，随着人类活动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随之不断扩大。
航天和航空技术：在飞机遥感和卫星遥感技术中用配备有高级计算机的图像处理系统来判读分析，既节省人力又加快了速度，还可以从照片中提取人工所不能发现的大量有用情报。
生物医学工程：除了CT技术之外，还有对医用显微图像的处理分析，如红细胞、白细胞分类，染色体分析，癌细胞识别等。
通信工程：当前通信的主要发展方向是声音、文字、图像和数据结合的多媒体通信。
在一定意义上讲，编码压缩是这些技术成败的关键。
除了已应用较广泛的熵编码、DPCM编码、变换编码外，目前国内外正在大力开发研究新的编码方法，如分行编码、自适应网络编码、小波变换图像压缩编码等。
工业和工程领域：图像处理技术有着广泛的应用，如自动装配线中检测零件的质量并对零件进行分类，印刷电路板疵病检查，弹性力学照片的应力分析，流体力学图片的阻力和升力分析，邮政信件的自动分拣，在一些有毒、放射性环境内识别工件及物体的形状和排列状态，先进的设计和制造技术中采用工业视觉等等。
军事方面：图像处理和识别主要用于导弹的精确末制导，各种侦察照片的判读，具有图像传输、存储和显示的军事自动化指挥系统，飞机、坦克和军舰模拟训练系统等;公安业务图片的判读分析，指纹识别，人脸鉴别，不完整图片的复原，以及交通监控、事故分析等。
文化艺术：电视画面的数字编辑、动画的制作、电子图像游戏、纺织工艺品设计、服装设计与制作、发型设计、文物资料照片的复制和修复、运动员动作分析和评分等等。
视频和多媒体系统：电视制作系统广泛使用的图像处理、变换、合成，多媒体系统中静止图像和动态图像的采集、压缩、处理、存贮和传输等。
电子商务：图像处理技术在电子商务中也大有可为，如身份认证、产品防伪、水印技术等。
在这门课程的最后，代课老师给我们讲授了数字视频处理，让我们了解到数字视频就是以数字形式记录的视频，和模拟视频相对的。
数字视频有不同的产生方式，存储方式和播出方式。
比如通过数字摄像机直接产生数字视频信号，存储在数字带，P2卡，蓝光盘或者磁盘上，从而得到不同格式的数字视频。
然后通过PC，特定的播放器等播放出来。
了解了数字视频发展过程和视频压缩的概念和分类等。
我们这门课程主要是上理论课，其中有很复杂的数学原理，专业术语多，基础知识要求高，理解起来有些困难。
当初选择这门课是希望能有一些具体软件的教学。
就我了解，视频处理的软件有MAYA、Premiere、绘声绘影、windows自带的MOVEMAKER;处理数字图像的软件主要有matlaB、photoshop、ImageJ(java图像处理程序)。
其中，matlaB和PS很具有教学性，这两个软件也运用的很广。
MATLAB全称是MatrixLaboratory(矩阵实验室)，一开始它是一种专门用于矩阵数值计算的软件，从这一点上也可以看出，它在矩阵运算上有自己独特的特点。
实际运用中MATLAB中的绝大多数的运算都是通过矩阵这一形式进行的，这一特点决定了MATLAB在处理数字图像上的独特优势。
理论上讲，图像是一种二维的连续函数，然而计算机对图像进行数字处理时，首先必须对其在空间和亮度上进行数字化，这就是图像的采样和量化的过程。
Photoshop是Adobe公司旗下最为出名的图像处理软件之一，集图像扫描、编辑修改、图像制作、广告创意，图像输入与输出于一体的图形图像处理软件，深受广大平面设计人员和电脑美术爱好者的喜爱。
如果能理论和实践相结合，相信我们会把数字图像处理理解的跟透彻，同时也锻炼了大家的动手能力。
希望老师能考虑我的这点建议，多开设实际动手的课程。
《数字图像处理》课程学习心得（二）本人导师张崎，主要从事智能交通方面的研究。
高年级学长曾做过车牌识别的研究。
在学完数字图像处理这门课后，于是有了这篇关于车牌识别系统的心得体会。
仔细翻阅了几遍平时上课做的笔记，梳理了下各种图像处理方法在各中图像处理中起到的作用。
结合对实际车牌识别过程的了解，谈谈自己对图像处理的各种方法在识别过程中起到的作用。
老师总说图像处理就是不讲道理，我觉得这就是最大的道理。
为什么有人能够把不讲道理的东西做出来?这其中实际上蕴藏着深刻的道理。
就像爱因斯坦证明布朗运动是毫无规律的运动一样，你发现他是毫无规律的，这其实就是他最大的规律。
我想，只有对图像有了深刻的认识，才能完成这种你也说不出道理的事。
好了，现在我想结合这门课和车牌识别展开说说。
有时候，计算机跟人相比真的很傻，扔一张车牌尾号过来，不管它多么破旧、不清晰，人们能够轻而易举的读出上面的数字。
而计算机呢?他要不停的运算、识别，而你算法上的一个小小漏洞，更会导致识别的大大不同。
通过数字图像处理这门课的学习，我觉得可能通过下面的一些列步骤能较好的识别出车牌上的号码数字。
首先，我觉得我们需要将彩色的图片转换为灰色图像，这样便于计算机分析，计算机跟人刚好相反，好看的不一定好处理，而灰色的图像虽然不美观，但是正好适合计算机来处理。
另一方面，将彩色图像转化为灰色图像也能减少图像所占的存储空间，简化和加快后续处理的工作。
其次，我觉得我们需要根据实际需要，对图像就行简单的预处理。
我们应当让我们所关心的图像内容，显现的更加突出。
而弱化那些我们所不关心的背景类似的东西。
这里我觉得，我们就可以利用我们上课所学到的图像增强的知识了。
需要注意的是，图像增强并不能增加原始图像的信息，只是通过某些技术有选择的突出对某一具体应用有价值的信息，即图像增强只通过突出某些信息，以增强对这些信息的辨识能力，而其他信息信息则被削弱，这就是我对图像增强的理解，我认为他是我们后期识别车牌的重要准备，增强的好坏直接影响了后期识别的准确度和速度。
然后，图像增强后，我觉得我们就应该对处理后的图像就行边缘检测，这里就直接会用到我们上课所学到的边缘检测的各种方法，边缘是图像的最基本特征，边缘部分集中了图像的大部分信息。
边缘确定和提取对于整个图像场景的识别是非常重要的。
而上一部的图像强也增强了边缘信息。
下一步，我认为就应该进行图像分割了，把各个字母数字单独分割出来，便于后续的进一步识别。
最后，就应该开始识别这些分割出来的图像，这一部分，我们课上内容并没有涉及，查阅了些资料，找到了比较可行的办法。
即模式识别。
我理解的过程是，首先我们应该建立一个标准模版库，然后通过将提取出来的样品与标准模版进行比较，来识别他们。