科研训练中期报告【图像处理系统】
图像处理的工作总结报告
图像处理的工作总结报告
在当今数字化时代，图像处理技术已经成为许多行业中不可或缺的一部分。
从医疗影像到娱乐产业，图像处理技术的应用范围越来越广泛。
作为一名图像处理工程师，我在过去一年中积累了丰富的工作经验，现在我将对我所做的工作进行总结和报告。
首先，我在图像处理方面的主要工作是利用各种算法和工具对图像进行分析、处理和优化。
这包括了图像的去噪、边缘检测、图像增强、图像分割等多项工作。
通过对图像进行处理，我们能够提高图像的质量和清晰度，使其更适合于后续的分析和应用。
其次，我在图像处理方面还进行了一些研究和创新工作。
我尝试了一些新的图像处理算法，并对其进行了评估和优化。
我还参与了一些图像处理项目的设计和实施，为客户提供了定制化的图像处理解决方案。
另外，我还在图像处理技术与其他领域的融合方面进行了一些探索。
比如，我将图像处理技术应用于医疗影像中，帮助医生更准确地诊断疾病。
我还将图像处理技术与人工智能相结合，开发了一些智能图像识别系统，为客户提供了更便捷和高效的服务。
总的来说，我在过去一年中在图像处理领域取得了一些成绩，但也面临了一些挑战。
未来，我将继续不断学习和探索，不断提升自己的技术水平，为图像处理技术的发展做出更大的贡献。
相信随着技术的不断进步，图像处理技术将会在更多领域得到应用，为人们的生活带来更多的便利和惊喜。
数字图像处理实验报告
数字图像处理实验报告1. 引言数字图像处理是使用计算机来处理和优化图像的一种技术。
在本实验中，我们将探索几种常见的数字图像处理方法，并使用Python编程语言和相关库来实现。
2. 实验目的本实验的主要目的是：1.了解图像的基本特性和数字图像处理的基本原理；2.熟悉Python编程语言和相关图像处理库的使用；3.实现常见的图像处理算法并进行实验验证。
3. 实验方法在本实验中，我们使用Python编程语言和以下相关库来实现图像处理算法：•OpenCV：用于图像读取、显示和保存等基本操作；•Numpy：用于图像数据的处理和算术运算；•Matplotlib：用于图像的可视化和结果展示。
以下是实验涉及到的图像处理方法和步骤：1.图像读取和显示：使用OpenCV库读取图像，使用Matplotlib库显示图像；2.图像的灰度化：将彩色图像转换为灰度图像；3.图像的二值化：将灰度图像转换为黑白二值图像；4.图像的平滑处理：使用平滑滤波器对图像进行平滑处理，如均值滤波和高斯滤波；5.图像的边缘检测：使用边缘检测算法对图像进行边缘检测，如Sobel算子和Canny算子；6.图像的直方图均衡化：对灰度图像进行直方图均衡化，增强图像的对比度。
4. 实验过程和结果4.1 图像读取和显示首先，我们使用OpenCV库读取一张图像，并使用Matplotlib库显示该图像：import cv2import matplotlib.pyplot as plt# 读取图像img = cv2.imread('image.jpg')# 显示图像plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)) plt.axis('off')plt.show()4.2 图像的灰度化接下来，我们将彩色图像转换为灰度图像：# 灰度化图像gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 显示灰度图像plt.imshow(gray_img, cmap='gray')plt.axis('off')plt.show()4.3 图像的二值化然后，我们将灰度图像转换为黑白二值图像：# 二值化图像_, binary_img = cv2.threshold(gray_img, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY)# 显示二值图像plt.imshow(binary_img, cmap='gray')plt.axis('off')plt.show()4.4 图像的平滑处理接下来，我们使用平滑滤波器对图像进行平滑处理，例如使用5x5的均值滤波器和高斯滤波器：# 均值滤波mean_img = cv2.blur(img, (5, 5))# 高斯滤波gaussian_img = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0) # 显示平滑处理后的图像plt.figure(figsize=(10, 5))plt.subplot(121)plt.imshow(cv2.cvtColor(mean_img, cv2.COLOR_BGR2R GB))plt.title('Mean Filter')plt.axis('off')plt.subplot(122)plt.imshow(cv2.cvtColor(gaussian_img, cv2.COLOR_B GR2RGB))plt.title('Gaussian Filter')plt.axis('off')plt.show()4.5 图像的边缘检测然后，我们使用边缘检测算法对图像进行边缘检测，例如使用Sobel算子和Canny算子：# 边缘检测sobel_img = cv2.Sobel(gray_img, cv2.CV_8U, 1, 1, ksize=3)canny_img = cv2.Canny(gray_img, 50, 150)# 显示边缘检测结果plt.figure(figsize=(10, 5))plt.subplot(121)plt.imshow(sobel_img, cmap='gray')plt.title('Sobel Operator')plt.axis('off')plt.subplot(122)plt.imshow(canny_img, cmap='gray')plt.title('Canny Operator')plt.axis('off')plt.show()4.6 图像的直方图均衡化最后，我们对灰度图像进行直方图均衡化，以增强图像的对比度：# 直方图均衡化equalized_img = cv2.equalizeHist(gray_img)# 显示直方图均衡化结果plt.imshow(equalized_img, cmap='gray')plt.axis('off')plt.show()5. 实验总结通过本实验，我们熟悉了数字图像处理的基本方法和步骤，并使用Python编程语言和相关库实现了图像的读取、显示、灰度化、二值化、平滑处理、边缘检测和直方图均衡化等操作。
图像处理专题报告范文
图像处理专题报告范文一、引言图像处理是数字图像领域的重要技术之一，它涉及到对图像的获取、压缩、增强、分割、识别等一系列操作。
随着数字化时代的到来，图像处理在各个领域都得到了广泛应用，如医学影像、安全监控、人脸识别等。
本篇报告将对图像处理的基本原理、常见的应用和发展趋势进行探讨，并结合实例进行分析。
二、图像处理的基本原理1. 数字图像的表示和存储数字图像是通过离散采样来表示连续的模拟图像的。
常用的表示方法有二值图像、灰度图像和彩色图像三种。
在存储方面，图像可以以位图、矢量图和向量图等形式保存。
2. 图像增强技术图像增强主要是通过改善图像的视觉特征，使得观察者更容易从图像中获取信息。
常用的增强方法包括直方图均衡化、滤波、边缘增强等。
3. 图像压缩技术图像压缩是在保证图像质量的前提下，减少图像数据的存储空间和传输带宽。
常见的压缩方法有无损压缩和有损压缩两种。
4. 图像分割技术图像分割是将图像划分为多个具有独立意义的区域的过程。
常用的分割方法有基于阈值的方法、基于边缘的方法和基于区域的方法等。
5. 图像识别技术图像识别是指利用计算机自动识别和分析图像内容的过程。
常见的识别任务有目标检测、人脸识别、文字识别等。
三、图像处理的应用领域1. 医学图像处理医学图像处理广泛应用于疾病诊断、手术规划等领域。
例如，通过对CT图像的处理，可以更清晰地观察到病变部位，帮助医生做出准确的诊断。
2. 安全监控图像处理在安全监控中具有重要作用，如人脸识别、行为分析等。
通过对监控摄像头拍摄到的图像进行处理，可以自动识别出不安全的行为并及时报警。
3. 虚拟现实图像处理技术在虚拟现实领域的应用越来越广泛。
通过对虚拟场景的渲染和处理，可以使用户在虚拟环境中获得身临其境的感觉。
四、图像处理的发展趋势1. 深度学习的应用深度学习技术在图像处理中的应用越来越多。
通过深度学习模型的训练，可以对图像进行更准确的分类、分割和识别。
2. 云计算与分布式处理随着云计算技术的不断发展，图像处理也可以借助云计算平台进行处理。
图像处理技术实训报告
计算机基本技能实训报告题目:图像处理技术实训所属系、部:电气信息工程学院年级、专业:电子商务161班姓名:学号:指导教师:实训时间: 2017.5.29-2017.6.2一、实训项目的规划与设计这次的画册的主题是花艺设计，主要分为花的搭配、花的素材的使用、花环的制作欣赏、花器与花的搭配、新娘的捧花以及餐桌搭配的花这6个板块。
我们采取的是简洁、明了、清新的风格，本身花艺这个主题就是比较清新淡雅的，从封面就给人清新明亮的感觉，让看到这个画册的人能够眼前一亮，对我们做的这个画册感兴趣，同时也对插花这门艺术感兴趣，我们所有采取淡雅清新的风格更加能够凸显出题，同时也可以更加的贴切花艺这个主题。
首页布局采取淡雅的配色，但配上简单的标题，加上清新的图片，在这个炎热的夏天，不仅带给人一种独特的清凉感，也可以带给视觉一种简洁美。
目录页也是用与封面相似相近的颜色来作为底色，这样整体看起来比较舒服，不会因为差别颜色太多，或者不符合颜色不相近而影响了我们整体的效果，各个小版块的位置放的错乱而有秩序，每种主题和板块的设计感都不一样，可以让读者有不一样的感觉，从而不会显得单调。
在花艺设计中，颜色搭配的好坏，常常决定着花艺作品的成败，一个好的作品色彩必定是协调的，无论他表现的主题是素雅还是奢华，柔美还是艳丽。
而一个色彩有明显缺陷的作品，不论其造型多么出色也会归于失败的作品。
我们采用的色彩搭配方式有五种：一是单色彩搭配，即使用一种颜色但是是深浅的不同颜色来搭配，比如渐变的粉色等，此列色彩让我们的作品表现出了温和协调的效果；二：对比色的搭配，我们主要是采用两种不同颜色来搭配我们的画册，比如绿色和黄色，紫色和红色等，表现出强烈对比，跳跃感，撞击感的效果；三：邻近色的搭配：我们也采用了颜色较为相似的颜色来搭配我们的画册，主要是由色环上几个相邻颜色的相互配合，如：红色，粉色，橙色与香槟色等，通常能表现出优雅的气质。
第四种是三角色搭配，在色环上刚好构成等边三角形的配色，这是非常明朗，强烈，活泼的颜色组合方式；最后一种是多种颜色搭配的方式，通常看上去五彩缤纷，在色环上包括很多临近的颜色，有些时候颜色的跨越也是很大的，给人很奢华艳丽的色彩，令我们做的画册增添了很多的美丽。
图像处理报告
1．原理
直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对比度进行图像增强的方法。这种方法通常用来增加许多图像的局部对比度，尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候。通过这种方法，亮度可以更好地在直方图上分布。这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度，直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能。（代码见附件1）
b.中值滤波器
中值滤波是一种最常用的非线性平滑滤波器，其滤波原理是把邻域中的图像的像素按灰度级进行排序，然后选择该组的中间值作为输出像素值。
1.原理
其基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值来替换，其主要功能是让周围像素灰度值差别比较大的像素改取与周围的像素值接近的值,从而可以消除孤立的噪声点,所以中值滤波对于滤除图像的椒盐噪声非常有效。常规中值滤波器对长拖尾概率分布的噪声能起到良好的平滑效果。不仅如此，它在消除噪声的同时还具有保护边界信息的优点，对图像中的某些细节起到保护作用，因而在图像去噪处理中得到了比较广泛的应用。但是常规中值滤波去脉冲噪声的性能受滤波窗口尺寸的影响较大，而且它在抑制图像噪声和保护细节两方面存在一定的矛盾:取的滤波窗口越小，就可较好地保护图像中某些细节，但滤除噪声的能力会受到限制；反之，取的滤波窗口越大就可加强噪声抑制能力，但对细节的保护能力会减弱。（代码见附件3）
另外，拉普拉斯算子还可以表示成模板的形式，如图3-1所示。图3-1（a）表示离散拉普拉斯算子的模板，图3-1（b）表示其扩展模板，从模板形式容易看出，如果在图像中一个较暗的区域中出现了一个亮点，那么用拉普拉斯运算就会使这个亮点变得更亮。因为图像中的边缘就是那些灰度发生跳变的区域，所以拉普拉斯锐化模板在边缘检测中很有用。（代码见附件4）
图形图像处理实训报告总结集合9篇
图形图像处理实训报告总结集合9篇作为一个AI助手，我可以为您生成一份图形图像处理实训报告总结集合，但请注意，这些报告仅供参考。
1. 实训报告一本次实训旨在学习数字图像处理的基本知识和常用算法，主要包括图片读取、图像增强、图像分割等内容。
通过实践操作，我们掌握了常见的图像处理方法，如灰度化、二值化、中值滤波、Canny边缘检测等，并通过实验验证了这些算法的效果。
2. 实训报告二本次实训主要内容是光线追踪（Ray Tracing）方法在图形图像处理中的应用。
从基本的光线追踪原理入手，我们逐步学习了光线追踪算法、阴影算法、反射算法、折射算法等，理论和实践相结合，我们通过编写代码实现了一个小型的光线追踪引擎，并将其应用到了图像渲染中。
3. 实训报告三本次实训内容是图像识别，我们学习了图像识别的基本知识和算法，并通过实验实现了一些基本的图像识别功能，如人脸识别、手写数字识别等。
我们更深入地研究了卷积神经网络（CNN）的原理和应用，搭建了一个深度学习模型，并对其进行了训练和验证，得到了很好的识别效果。
4. 实训报告四本次实训主要内容是图像处理中的变换算法，我们学习了常见的几何变换和像素变换，如旋转、缩放、平移、镜像、色彩空间转换等。
通过实践操作，我们掌握了这些算法的原理和具体实现方法，并对其效果进行了验证。
在实践中，我们发现不同的变换算法的效果和适用范围有很大的差异，需要根据具体需求进行选择。
5. 实训报告五本次实训内容是图像处理中的形态学操作，如膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等。
我们学习了这些算法的原理和实现方法，并通过实验验证了它们的效果。
我们还研究了基于形态学操作的图像分割方法，并编写代码实现了一个基本的图像分割引擎。
通过实践，我们更加深入地认识了形态学操作在图像处理中的应用。
6. 实训报告六本次实训的主题是图像特征提取与匹配。
我们学习了常见的图像特征提取算法，如SIFT、SURF、ORB等，并通过实验了解了它们的实现方法和效果。
图像处理实习报告
图像处理实习报告篇一：图像处理综合实验报告专业综合实验报告——图像处理学院：专业：班级：学号：姓名：指导教师：XX.12.1实验二图像变换一、实验目的学习灰度变换修正图像的颜色和灰度的方法。
学习图像直方图的生成和修正技术的原理和实现方法，理解其对于观察图像的意义。
了解图像变换的意义和手段，熟练掌握傅里叶变换等图像正交变换方法，了解二维频谱的分布特点。
二、实验要求1.掌握灰度变换函数的用法，对图像进行灰度变换，增强对比度，显示变换前后的图像以及它们的灰度直方图。
2.选择一幅直方图不均匀的图像，对其作直方图均衡化处理，显示处理前后的图像以及它们的灰度直方图。
三、实验内容1.直方图均衡化处理I1=imread('h1.bmp'); % 读入原图像I2=imread('h2.bmp'); % 读入原图像I3=imread('h3.bmp'); % 读入原图像I4=imread('h4.bmp'); % 读入原图像J=histeq(I); %对原图像进行直方图均衡化处理imshow(I); %显示原图像title('原图像'); %给原图像加标题名figure,imshow(J); %对原图像进行屏幕控制；显示直方图均衡化后的图像 title('直方图均衡化所得图像'); %给直方图均衡化后的图像加标题名figure;subplot(121); %对直方图均衡化后的图像进行屏幕控制；作一幅子图作为并排两幅图的第imhist(I,64); %将原图像直方图显示为64级灰度 title('原图像直方图'); %给原图像直方图加标题名subplot(122); %作第2幅子图imhist(J,64); %将均衡化后图像的直方图显示为64级灰度 title(‘均衡变换后的直方图’); %给均衡化后图像直方图加标题名1幅图2. 显示图像频谱I=imread('chuizhi.bmp');%读入原图像文件imshow(I); %显示原图像fftI=fft2(I); %二维离散傅立叶变换sfftI=fftshift(fftI);%直流分量移到频谱中心RR=real(sfftI); %取傅立叶变换的实部II=imag(sfftI); %取傅立叶变换的虚部A=sqrt(RR.^2+II.^2);%计算频谱幅值A=(A-min(min(A)))/(max(max(A))-min(min(A)))*225;%归一化 figure; %设定窗口imshow(A); %显示原图像的频谱四、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，。
图像处理 实验报告
图像处理实验报告图像处理实验报告一、引言图像处理是计算机科学与工程领域的重要研究方向之一，它涉及到对图像进行获取、处理、分析和识别等一系列操作。
本实验旨在通过对图像处理算法的实现和应用，探索图像处理的基本原理和方法。
二、实验目的1. 学习图像处理的基本概念和算法；2. 掌握常用的图像处理工具和软件；3. 实现并应用图像处理算法，提高图像质量和识别效果。
三、实验方法1. 实验环境：使用Python编程语言和OpenCV图像处理库；2. 实验工具：Jupyter Notebook；3. 实验步骤：a) 图像读取：使用OpenCV读取图像文件，并将其转换为灰度图像；b) 图像增强：对灰度图像进行直方图均衡化，增强图像的对比度；c) 图像滤波：使用高斯滤波器对图像进行平滑处理，去除噪声；d) 边缘检测：应用Canny算法进行边缘检测，并提取图像中的边缘信息；e) 图像分割：使用基于阈值的方法对图像进行分割，得到目标区域；f) 特征提取：计算图像中目标区域的形状、纹理等特征；g) 图像识别：使用机器学习算法对提取的特征进行分类和识别。
四、实验结果与分析1. 图像增强：经过直方图均衡化处理后，图像的对比度得到了明显的提升，细节更加清晰；2. 图像滤波：高斯滤波器的应用能够有效平滑图像，去除噪声，使图像更加平滑自然；3. 边缘检测：Canny算法能够准确地检测出图像中的边缘，提取出目标物体的轮廓；4. 图像分割：基于阈值的分割方法能够将图像中的目标区域与背景区域分离开来，方便后续的特征提取和识别；5. 特征提取：通过计算目标区域的形状、纹理等特征，可以对图像进行更加细致的描述和识别；6. 图像识别：应用机器学习算法对提取的特征进行分类和识别，可以实现对图像中目标物体的自动识别和分类。
五、实验总结通过本次实验，我们深入学习了图像处理的基本原理和方法，并通过实际操作实现了图像的增强、滤波、边缘检测、分割、特征提取和识别等一系列操作。
数字图像处理实验报告
数字图像处理实验报告引言数字图像处理是一门研究如何对图像进行数字化处理的学科，它的应用广泛，涵盖了图像的获取、增强、压缩、分割等多个方面。
本次实验旨在探索数字图像处理的基本原理和常用技术，并通过实践操作加深对数字图像处理的理解。
实验目的1.学习掌握数字图像处理的基本原理；2.熟悉常用的数字图像处理工具和方法；3.实践应用数字图像处理技术解决实际问题。
实验环境在本次实验中，我们使用了以下环境和工具：- 操作系统：Windows 10 - 编程语言：Python - 图像处理库：OpenCV实验步骤步骤一：图像获取与显示首先，我们需要获取一张待处理的图像，并对其进行显示。
在Python中，我们可以使用OpenCV库来实现图像的读取和显示。
以下是示例代码：import cv2# 读取图像image = cv2.imread('image.jpg')# 显示图像cv2.imshow('Image', image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()步骤二：图像增强图像增强是数字图像处理中常用的技术之一，旨在改善图像的质量和可视化效果。
常见的图像增强技术包括灰度转换、直方图均衡化、滤波器等。
以下是示例代码：import cv2# 读取图像image = cv2.imread('image.jpg')# 灰度转换gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GR AY)# 直方图均衡化equalized_image = cv2.equalizeHist(gray_image)# 高斯滤波器blurred_image = cv2.GaussianBlur(equalized_image, (5, 5), 0)# 边缘增强enhanced_image = cv2.Canny(blurred_image, 100, 20 0)# 显示图像cv2.imshow('Enhanced Image', enhanced_image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()步骤三：图像压缩图像压缩是数字图像处理中的重要话题，旨在减少图像的存储空间和传输带宽。
图像处理 实验报告
摘要：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。
基本内容图像处理一般指数字图像处理。
数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值为一整数，称为灰度值。
图像处理技术的主要内容包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。
图像处理一般指数字图像处理。
数字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。
目前，图像处理演示系统应用领域广泛医学、军事、科研、商业等领域。
因为数字图像处理技术易于实现非线性处理，处理程序和处理参数可变，故是一项通用性强，精度高，处理方法灵活，信息保存、传送可靠的图像处理技术。
本图像处理演示系统以数字图像处理理论为基础，对某些常用功能进行界面化设计，便于初级用户的操作。
设计要求可视化界面，采用多幅不同形式图像验证系统的正确性；合理选择不同形式图像，反应各功能模块的效果及验证系统的正确性对图像进行灰度级映射，对比分析变换前后的直方图变化；1.课题目的与要求目的：基本功能：彩色图像转灰度图像图像的几何空间变换：平移，旋转，剪切，缩放图像的算术处理：加、减、乘图像的灰度拉伸方法（包含参数设置）；直方图的统计和绘制；直方图均衡化和规定化；要求：1、熟悉图像点运算、代数运算、几何运算的基本定义和常见方法；2、掌握在MTLAB中对图像进行点运算、代数运算、几何运算的方法3、掌握在MATLAB中进行插值的方法4、运用MATLAB语言进行图像的插值缩放和插值旋转等5、学会运用图像的灰度拉伸方法6、学会运用图像的直方图设计和绘制；以及均衡化和规定化7、进一步熟悉了解MATLAB语言的应用，将数字图像处理更好的应用于实际2.课题设计内容描述1>彩色图像转化灰度图像：大部分图像都是RGB格式。
RGB是指红，绿，蓝三色。
通常是每一色都是256个级。
相当于过去摄影里提到了8级灰阶。
图像处理实验报告
实验报告（理工类）2011 至2012 学年度第一学期课程名称图像处理系别班级10土木建筑系建筑学班学号**********姓名陈孝飞授课教师周艳艳指导教师周艳艳实验项目一：奥运五环的制作同组者：无填写日期：2011.12.14实验日期：2011.11.20别选择黄色和绿色环向下拉形成奥运五环形状6.选择蓝色图层，点击工具箱路径选择工具，右击蓝色图层建立区域再确定，再反向（菜单栏的反向或者ctrl+shift+i），选择黄色图层，添加图层蒙版，把前后景色设置为白和黑，运用画笔工具轻轻绘一下蓝色和黄色左下角交接的地方，这时两个环已经连接套在一起了7.（两两环套在一起跟上面同理）选择黄色图层，选择反向（ctrl+shift+i）此图层，再选择黑色图层。
添加图层蒙版，运用画笔工具把黄黑色环上面交接地方轻轻绘一下，因此黄黑两环也套在了一起了。
8，运用黑色图层，选择反向（ctrl+shift+i）此图层，再选择绿色图层，添加图层蒙版。
运用画笔工具把黑绿色环下面交接地方轻轻绘一下，因此绿黑两环也套在了一起了。
9.选择绿色图层，，选择反向（ctrl+shift+i）此图层，再选择红色图层，添加图层蒙版。
运用画笔工具把绿红色环下面交接地方轻轻绘一下，因此绿红色也套在了一起了。
现在的奥运五环就这样做好了。
一、实验结果分析（可另加附页）通过这次的奥运五环制作，可以初步了解到在制作一个较为简单的图像的时候，图像中的图层和蒙版的重要性。
以及运用这些工具对我们制作出图像的必要性。
都离不开这样的过程。
对于这次的奥运五环的制作，其实还是有不同的方法来实验项目二：一寸证件照同组者：无填写日期：2011.12.14实验日期：2011.11.20工具】按住Alt 键再进行选择将该处选区减去。
6.得到人像选区。
使用【反选】命令反选选区，并使用【收缩】命令稍微收缩选区，得到人物头像的选区。
7.羽化选区。
为使交界更加自然，使用【羽化】命令稍微羽化选区。
图像处理综合实验报告
图像处理综合实验报告一、引言图像处理是计算机科学中的重要研究领域，其应用范围广泛，涵盖了图像增强、图像分割、图像识别等多个方面。
本实验旨在通过综合实验的方式，探索图像处理的基本方法和技术，并对实验结果进行分析和总结。
二、实验目的1. 了解图像处理的基本概念和原理；2. 熟悉常用的图像处理工具和算法；3. 掌握图像处理中常见的操作和技术；4. 分析实验结果并提出改进意见。
三、实验步骤1. 实验准备在实验开始之前，我们需要准备一台计算机和图像处理软件，例如MATLAB、Python等。
同时，需要收集一些图像数据作为实验样本。
2. 图像增强图像增强是图像处理中常用的操作，旨在改善图像的质量和视觉效果。
我们可以通过调整图像的亮度、对比度、色彩等参数来实现图像增强。
在实验中，我们可以选择一些常见的图像增强算法，如直方图均衡化、灰度拉伸等。
3. 图像滤波图像滤波是图像处理中常用的技术，用于去除图像中的噪声和平滑图像。
常见的图像滤波算法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
在实验中，我们可以选择适合实验样本的滤波算法，并对比不同滤波算法的效果。
4. 图像分割图像分割是将图像划分为不同的区域或对象的过程。
常见的图像分割算法包括阈值分割、边缘检测、区域生长等。
在实验中，我们可以选择一种或多种图像分割算法，并对比它们的分割效果和计算复杂度。
5. 图像识别图像识别是图像处理的重要应用之一，它可以用于识别和分类图像中的对象或特征。
在实验中，我们可以选择一些常用的图像识别算法，如模板匹配、神经网络等，并通过实验样本进行图像识别的实验。
四、实验结果与分析1. 图像增强实验结果我们选取了一张低对比度的图像作为实验样本，经过直方图均衡化和灰度拉伸处理后，图像的对比度得到了明显的改善，细节部分更加清晰。
2. 图像滤波实验结果我们选取了一张带有高斯噪声的图像作为实验样本，经过均值滤波、中值滤波和高斯滤波处理后，图像的噪声得到了有效的去除，图像更加平滑。
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。
图像处理的工作总结报告
图像处理的工作总结报告一、引言图像处理是一门应用广泛的技术，通过对图像的采集、处理、分析和展示，可以有效地提取图像中的有用信息，对实际问题进行识别、分析和解决。
在过去的一段时间里，我们团队积极开展了多项图像处理工作，以满足公司的需求。
本报告将对我们团队所做的工作进行总结和评估，并提出相应的改进和思考。
二、工作内容1. 图像采集与预处理在图像处理的初期阶段，我们团队通过各类设备和传感器对图像进行了大量的采集工作。
在此过程中，我们重视对图像质量的控制，遵循了一系列的采集准则，并利用图像处理算法对采集到的图像进行了预处理。
这些预处理包括图像去噪、均衡化、滤波等，在一定程度上提高了图像的质量，为后续的处理工作打下了基础。
2. 图像特征提取与分析在图像处理的核心环节中，我们团队开展了大量的图像特征提取与分析工作。
通过使用不同的特征提取算法，我们成功地从图像中提取出了鲜花和果蔬的特征，包括颜色、纹理、形状等。
这些特征有效地表征了图像中的信息，为后续的分类、识别等工作提供了重要的依据。
3. 图像分类与识别基于图像的特征和模式，我们实施了一系列的图像分类和识别工作。
通过使用机器学习的方法，我们建立了一套鉴别模型，能够有效地识别和分类不同的图像。
在不同实验中，我们对模型进行了调优和验证，取得了相当令人满意的结果。
我们的模型在图像分类和识别的性能上较之前有了明显的提升。
4. 图像增强和修复通过应用一系列的图像处理技术，我们团队还对图像进行了增强和修复。
我们通过调整图像的对比度、亮度和色彩等参数，使图像更加鲜明和富有视觉冲击力。
同时，我们还根据图像中存在的噪点和瑕疵，通过图像修复算法对图像进行恢复和修补。
这些工作大大提高了图像的质量和可视效果，使我们的应用更具吸引力。
5. 图像展示与应用最后，我们团队还将图像处理的结果进行了展示和应用。
通过设计和开发相应的应用程序和平台，我们能够向用户提供图像处理的相关服务和功能。
用户可以通过我们的应用程序对图像进行处理，以满足不同需求。
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。
数字图像处理实验报告通用
数字图像处理实验报告通用数字图像处理实验报告通用数字图像处理是现代科学技术发展过程中的一个重要方向，它广泛地涉及到了计算机、数学、物理、电子等多个学科。
数字图像处理实验是数字图像处理领域中不可或缺的重要研究手段之一。
为了更好地展示实验结果和数据，以下是数字图像处理实验报告通用模板，以供参考。
1. 实验目的本次实验的目的是掌握数字图像处理的基本概念、算法以及其应用，在实践中学习数字图像处理的基础操作和技巧。
通过实验，学生可以更深入地理解数字图像处理的原理，并掌握数字图像处理应用的方法和技术。
2. 实验原理数字图像处理是将数字信号处理和图像处理结合起来的技术。
主要基于数字通信和数字信号处理原理，将二维图像进行数字化，并对其进行处理，实现图像的获取、传输、分析和显示等功能。
3. 实验流程(1) 图像获取和预处理：获取需要处理的图像，并进行基本的预处理，包括降噪、锐化、自适应增强等。
(2) 图像增强：通过滤波、直方图均衡化、灰度拉伸等操作，增强图像的亮度、对比度等特征。
(3) 图像变换：包括几何变换（旋转、平移、缩放等）、色彩空间变换（RGB空间、HSV空间等）等。
(4) 特征提取和分类：从图像中提取出感兴趣的特征，进行分类判别、目标检测等。
(5) 结果展示和分析：将处理后的图像结果进行展示和分析，分析图像特征和处理效果。
4. 实验结果(1) 原始图像(2) 预处理后的图像(3) 增强后的图像(4) 变换后的图像(5) 提取出的特征及分类结果(6) 结果展示和分析5. 实验总结通过本次实验，我们对数字图像处理的基本概念、算法和应用有了更深的理解，并掌握了数字图像处理的基础操作和技巧。
对于未来的科学研究和工程技术领域，数字图像处理具有广泛的应用前景，我们有信心在这个领域不断深耕，为社会的发展进步做出更大的贡献。
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第一章总论数字图像处理是计算机图形学、数字信号处理等学科交叉的一门学科。
它是基于数字计算机对图像信号进行数字处理的一种方法。
数字图像处理技术已广泛应用于医学影像诊断、遥感图像处理、图像识别、安防监控等领域，在当今社会中具有不可替代的重要作用。
本次实验主要介绍了数字图像处理的基本方法，包括图像采集、图像增强、图像恢复、图像分割、图像压缩等几个方面。
在实验过程中，我们采用了一些常用的数字图像处理方法，并通过 Matlab 图像处理工具箱进行实现和验证。
第二章实验过程2.1 图像采集在数字图像处理中，图像采集是一个重要的步骤。
采集到的图像质量直接影响到后续处理结果的准确性。
本次实验使用的图像是一张 TIF 格式的彩色图像，通过 Matlab 读取图像文件并显示，代码如下：```Matlabim = imread('test.tif');imshow(im);```执行代码后，可以得到如下图所示的图像：2.2 图像增强图像增强是指利用某些方法使图像具有更好的视觉效果或者变得更适合某种应用。
本次实验我们主要采用直方图均衡化、灰度变换等方法进行图像增强。
2.2.1 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的增强方法，它可以增加图像的对比度和亮度，使图像更加清晰。
代码实现如下：```Matlabim_eq = histeq(im);imshow(im_eq);```执行代码后，会得到直方图均衡化后的图像，如下图所示：可以看出，经过直方图均衡化处理后，图像的对比度和亮度得到了明显提高。
2.2.2 灰度变换灰度变换是一种用于调整图像灰度级别的方法。
通过变换某些像素的灰度级别，可以增强图像的视觉效果。
本次实验我们采用对数变换和幂函数变换两种方法进行灰度变换。
图像处理实验报告实验报告
一、实验目的1、熟悉位图文件的文件格式，掌握位图数据读取并在屏幕上显示的方法。
2、掌握在计算机上进行直方图均衡化以及线性增强的方法。
3、通过实验体会一些主要的分割算子对图像处理的效果，以及各种因素对分割效果的影响。
4、熟练掌握应用MATLAB软件编程进行图像处理。
二、实验环境一台pc机，MATLAB软件编程环境。
三、实验内容1、图像的现实和读取：运用MATLAB软件编程，读取指定的256色灰度图像的数据，显示该文件的文件头和信息头数据的值，并在屏幕上显示该图象。
2、直方图的显示和均衡化：运用MATLAB软件编程，实现内容1中图像直方图的显示和均衡化。
3、图像分割：使用Prewitt 算子、Sobel 算子对图像进行边缘检测处理，完成图像分割实验。
4、图像增强：编写线性增强的程序及相应的显示程序，对指定图象进行线性增强，将原始图象及增强后的图象都显示于屏幕上，比较增强的效果。
四、实验步骤1、打开计算机，启动MATLAB程序。
2、图像读取与显示。
MATLAB中从图像文件中读取数据用函数imread()，这个函数的作用就是将图像文件的数据读入矩阵中，用imshow（）函数显示出来。
imread('C:\Users\weixiaoxu\Desktop\图像处理\图像处理.jpg','jpg');imshow('C:\Users\weixiaoxu\Desktop\图像处理\图像处理.jpg');title('原图像')3、直方图的显示A=imread('C:\Users\weixiaoxu\Desktop\图像处理\图像处理.jpg','jpg'); figure;imhist(A),title('对应直方图')4、直方图均衡化MATLAB提供了histeq函数（自动直方图均衡化）I=imread('C:\Users\weixiaoxu\Desktop\图像处理\图像处理.jpg','jpg'); K=histeq(I);figure;imshow(K),title('经直方图均衡化后的图')figure;imhist(K),title('直方图均衡化后的直方图')5、图像的边缘检测用Sobel算子做边缘检测[A,map]=imread('C:\Users\weixiaoxu\Desktop\图像处理\图像处理.jpg','jpg'); image=double(A);u=zeros(1,9);k=zeros(1,9);for i=2:255,for j=2:255,u(1)=0*image(i,j);u(2)=2*image(i,j+1);u(3)=1*image(i-1,j+1);u(4)=0*image(i-1,j);u(5)=-1*image(i-1,j-1);u(6)=-2*image(i,j-1);u(7)=-1*image(i+1,j-1);u(8)=0*image(i+1,j);u(9)=1*image(i+1,j+1);rimage1(i,j)=abs(sum(u));k(1)=0*image(i,j);k(2)=0*image(i,j+1);k(3)=1*image(i-1,j+1);k(4)=2*image(i-1,j);k(5)=1*image(i-1,j-1);k(6)=0*image(i,j-1);k(7)=-1*image(i+1,j-1);k(8)=-2*image(i+1,j);k(9)=-1*image(i+1,j+1);rimage2(i,j)=abs(sum(k));xiaoqiu(i,j)=rimage1(i,j)+rimage2(i,j);end,end,figure,imshow(xiaoqiu,map),title('Sobel锐化');用prewitt算子做边缘检测[A,map]=imread('C:\Users\weixiaoxu\Desktop\图像处理\图像处理.jpg','jpg'); image=double(A);u=zeros(1,9);k=zeros(1,9);for i=2:255,for j=2:255,u(1)=0*image(i,j);u(2)=1*image(i,j+1);u(3)=1*image(i-1,j+1);u(4)=0*image(i-1,j);u(5)=-1*image(i-1,j-1);u(6)=-1*image(i,j-1);u(7)=-1*image(i+1,j-1);u(8)=0*image(i+1,j);u(9)=1*image(i+1,j+1);rimage1(i,j)=abs(sum(u));k(1)=0*image(i,j);k(2)=0*image(i,j+1);k(3)=-1*image(i-1,j+1);k(4)=1*image(i-1,j);k(5)=1*image(i-1,j-1);k(6)=0*image(i,j-1);k(7)=-1*image(i+1,j-1);k(8)=-1*image(i+1,j);k(9)=-1*image(i+1,j+1); rimage2(i,j)=abs(sum(k));xiaoqiu(i,j)=rimage1(i,j)+rimage2(i,j);end,end,figure,imshow(xiaoqiu,map),title('prewitt边缘检测');7、图像的处理均值滤波I=imread('C:\Users\weixiaoxu\Desktop\图像处理\图像处理.jpg','jpg');h=fspecial('average',3);I2=uint8(round(filter2(h,I)));imshow(I2),title('均值滤波')中值滤波I=imread('C:\Users\weixiaoxu\Desktop\图像处理\图像处理.jpg','jpg');I3=medfilt2(I,[3,3]);imshow(I3),title('中值滤波')五、实验总结通过本次试验基本掌握了应用MATLAB软件编程进行图像处理的方法，熟悉了位图文件的文件格式，掌握了位图数据读取显示，直方图均衡化以及线性增强的方法，并学会了运用分割算子对图像进行边缘检测和图像分割处理的方法。
图像处理报告
实验一 图像基本处理方法一、实验目的1. 直方图均衡化，图像滤波去噪，边缘检测算子，阈值分割等基本图像处理操作2.熟悉MATLAB 环境；3.学习用MATLAB 编程或直接调用函数对数字图像实现处理。
；4.分析比较运行结果，感性认识不同算法对图像处理的不同效果。
二、实验内容及要求利用Matlab 命令进行直方图均衡化，图像滤波去噪，边缘检测算子，阈值分割等基本图像处理操作。
三．实验原理图象去噪增强旨在改善图象质量。
并不一定以图象保真为准则，而是有选择地突出某些对人或机器分析有意义的信息，抑制无用信息，提高图象的使用价值。
时域处理：<1>线性灰度变换当图象成象时曝光不足或过度, 或由于成象设备的非线性和图象记录设备动态范围太窄等因素。
都会产生对比度不足的弊病，使图象中的细节分辨不清。
这时可将灰度范围线性扩展。
设f(x,y)灰度范围为[a,b]，g(x,y)灰度范围为[c,d],⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧<≤≤+--->=ay x f cb y x f a ca y x f abcd b y x f d y x g ),(),(]),([),(),(还有分段线性灰度变换可以将感兴趣的灰度范围线性扩展，相对抑制不感兴趣的灰度区域。
此外非线性灰度变换如对数变换实现：低灰度区扩展，高灰度区压缩。
指数变换实现：高灰度区扩展，低灰度区压缩。
<2>直方图均衡化 Histogram Equalization直方图均衡化是将原图象的直方图通过变换函数修正为均匀的直方图，然后按均衡直方图修正原图象。
图象均衡化处理后，图象的直方图是平直的，即各灰度级具有相同的出现频数，那么由于灰度级具有均匀的概率分布，图象看起来就更清晰了。
直方图均衡化实质上是减少图象的灰度级以换取对比度的加大。
在均衡过程中，原来的直方图上频数较小的灰度级被归入很少几个或一个灰度级内，故得不到f(x,y)增强。
若这些灰度级所构成的图象细节比较重要，则需采用局部区域直方图均衡。
结题报告图像处理
目录1项目背景和意义 (1)2项目研究方案 (1)3项目实施过程 (1)3.1声纳图像处理 (1)3.1.1 图像增强 (2)3.1.2 图像分割 (7)3.1.3边缘提取 (10)3.1.4图像融合 (11)3.2MATLAB GUI设计 (12)4结论 (15)5参考文献 (16)1项目背景和意义成像声纳在水声工程领域的应用中发挥着重要作用，它能提供探测目标的图像数据信息，直观反映目标特征。
本项目将一些经典的图像处理算法应用于水声图像处理，实现对声纳图像的增强、特征提取、分割、融合等操作，对比分析不同算法在声纳图像应用中的优缺点。
在此基础上，利用MATLAB GUI编程构建系统性的声纳图像处理界面，实现人机交互式操作，为今后水声图像处理方面的研究提供技术储备。
2项目研究方案将声纳图像所需进行的处理由各个程序来执行，然后在MATLAB的编程环境下由GUI展示出来，更有利于人机交互，机器读取识别。
而对声纳图像的处理主要有图像增强，图像分割，图像融合，边缘提取等操作。
图像增强，按特定的需要有选择地突出图像中的某些信息，削弱或去除某些不需要的信息的处理方法。
我们这里所研究的主要是滤波和锐化。
图像分割，就是将图像表示为物理上有联通区域的集合。
我们这里主要研究的图像分割有分水岭分割，基于迭代法的图像阈值分割，一维直方图最大熵法，边缘提取，根据图像的特征提取所需要的信息。
而边缘检测主要研究了Robers、Sobel、Prewitt、Canny、LOG算子的边缘检测。
图像融合就是将不同来源的同一对象的图像数据进行空间配准，然后采用一定的算法将各种图像数据中所含的信息优势或互补性有机地结合起来产生新图像数据的技术。
用其他语言实现图像程序设计比较繁琐，但MATLAB具有很多优点，比如能够提供更多的使用的图像编辑的库函数，以及有一个有好的图形用户界面（GUI）来发布应用程序。
所以选择了MATLAB作为实现工具。
本质上说，图像就是函数、矩阵或程序设计中的数组。
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随着卡片数码相机的流行，数码照片成为越来越多 普通家庭存储回忆的介质，而数码照片拍摄过程中 各种各样原因引起的照片表现力不足，需要对数码 照片进行修复，或需要对数码照片进行后期处理的 需求不断增大，图像处理器，正是这一时代应运而 生的产物。图像处理器在当前的应用，主要在于对 数码照片进行修复和增强。
图像处理技术一直是困扰Visual C++初学者的一个 难题，在Visual C++中，没有一个完善的控件能够显示和 处理各种格式的图像，有时用户需要了解各种图像的文件 格式，这极大地增加了初学者的学习难度。基于此，设计 一个图像处理软件。
遇到的问题
解 决 思 路
为了降低程序开发的难度，使用微软公司的 GDI+。GDI+又称为GDIPlus，是微软公司.NET构 架的一部分，它封装了各种图像的处理技术。 通过使用GDI，用户可以非常方便地实现图像的 显示与转换。虽然GDI+属于.NET框架的一部分， 但是用户可以在非.NET环境下使用GDI+,有关具 体的使用方法，在以下部分进行介绍。
主窗体设计
• 图像处理系统主窗体主要由菜单、工具栏、客户区域和状态栏4 部分组成，主要功能是对图像处理系统的各个模块进行调整。 图像处理系统主窗体的运行效果如图
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设计步骤
• （1）创建一个单文档/视图结构的应用程序，工程名称为 “ImageHandle”。 • （2）在工作区的资源视图窗口中修改菜单资源ID为 “IDR_MAINMENU”，设置菜单项的效果如图
预 期 达 到 的 效 果
在设计图像效果显示时，有些图像可能比较大， 在窗口中不能完全显示出来。为了让用户能够 浏览图像，可以单独设计了一个滚动窗口，当 控件设置在窗口中，用户可以通过滚动条来浏 览控件的各个部分。
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滚动窗口的设计步骤如下。 (1)创建一个对话框，类名为“CImageContainer”，设置对话框的属性。 (2)处理对话框的WM_HSCROLL消息，设置窗口的滚动方向和范围。 代码如下： (3)处理对话框的VSCROLL消息，设置窗口的滚动方向和范围。代码 如下： case SB_PAGELEFT: //在滚动块的左方空白滚动区域单击,增量为6 case SB_PAGERIGHT: //在滚动块的右方空白滚动区域单击,增量为6 (4)处理对话框的WM_MOUSEWHEEL消息，响应鼠标的滚轮事件。代码 如下： GetScrollInfo(SB_VERT,&vinfo); //获取滚动条信息 int min,max,thumbwidth; min = vinfo.nMin; max = vinfo.nMax; thumbwidth = vinfo.nPage; int pos = GetScrollPos(SB_VERT); //获取垂直滚动条位置 SetScrollPos(SB_VERT,pos-6); //设置垂直滚动条的位置 ScrollWindow(0,6); //滚动窗口
中期报告
什么是图像处理器
图像处理器是一类对图像进行分析、修复、美化、合成 等处理的软件。图像分析，即指通过取样和量化过程将 一个以自然形式存在的图像变换为适合计算机处理的数 字形式，包括图片直方图、灰度图等的显示，图像修复， 即指通过图像增强或复原，改进图像的质量，包括去除 噪点，修正数码照片的广角畸变，提高图片对比度，消 除红眼等等，图片合成，即指将多张图片进行合并，实 现图片内容改变的过程，图片合成通常需要通过抠图实 现，图片合成的主要意义，在于通过抠图的方式更换背 景，或将多张图片直接合成，譬如正片叠底、滤色、柔 光等融合模式，都是图片合成的方式。
图像的压缩处理算法 通过对图像的像素、长宽、大小进行变化，础内容。在调用GDI类库时， Delphi是一个理想的语言，它已经把绝大多数GDI绘图函 数都封装成可直接调用的类，这些类有TPicture、 TBitmap、TGraphic、TIcon、TJPEGImage 和TCanvas。但 Delphi本身是不支持GIF 文件格式的，可以借用一个第三 方的类GIFImage来让Delphi支持他。还可以使用 ScanLine属性进行高效的图像处理。
①硬件要求： CPU：600MHz以上的Intel/奔腾处理器， 推荐1GHz或者更高 内存：250MB，推荐512MB或者更高 硬盘1GB以上剩余空间 显示像素：最低800*600，最佳效果1024*768 ②软件要求： 操作系统：Windows2000/XP/Vista/Win7 数据库：SQL Server2005 开发语言：Delphi7.0 开发环境：图形用户界面（Graphical User Interface，简称GUI）
用什么实现图片处理
在图片处理上，Adobe系列软件几乎涵盖了目前所能想到 的图片处理的各种效果，但由于其定位的专业性，Adobe 系列软件在具有功能强大的特点的同时，也非常难于操作。 Photoshop主要处理以像素所构成的数字图像。使用其 众多的编修与绘图工具，可以更有效的进行图片编辑工作。 图像编辑是图像处理的基础，可以对图像做各种变换如放 大、缩小、旋转、倾斜、镜像、透视等。也可进行复制、 去除斑点、修补、修饰图像的残损等。
总结
• 毕业设计定下来的时候，我当时便立刻着手资料的收集工作中，当时 面对浩瀚的书海真是有些茫然，不知如何下手。在老师细心的指导下，
终于使我对方向和方法有了少些的了解。
• 通过这次毕业设计，我想我一定能收获很多，在以后的工作、生活中 都应该不断的学习，努力提高自己知识和综合素质。 • 总之，不管学会的还是学不会的的确觉得困难比较多，真是万事开头 难，不知道如何入手。但现在至少已经找到了开始。此外，还得出一 个结论：知识必须通过应用才能实现其价值！有些东西以为学会了， 但真正到用的时候才发现是两回事，所以我认为只有到真正会用的时 候才是真的学会了。
图像处理要的用途
该软件主要包括四部 分
图像数据库的保存、读取 对需要加工的图像进行保存和读取。 图片的缩放、翻转、拉伸扭曲 对需要编辑的图片进行大小的缩放，和方位上的翻转， 以及对图像进行拉伸扭曲等一系列事件。 图像的模糊、锐化、均衡化等算法 对需要编辑的图像进行模糊处理、锐化处理或者均衡 化处理。他们都是不同程度上加重目标物轮廓，使模糊图象变 清晰。