图像处理课程报告
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一个重要研究方向，它涉及到对数字图像进行获取、处理、分析和显示等一系列操作。
本实验旨在通过使用图像处理技术，对一幅给定的数字图像进行处理和分析，以探索图像处理的原理和应用。
二、实验目的本实验有以下几个目的：1. 理解图像处理的基本概念和原理；2. 掌握图像处理的常用技术和方法；3. 熟悉图像处理软件的使用。
三、实验步骤1. 图像获取在本实验中，我们选择了一张风景图作为实验对象。
该图像是通过数码相机拍摄得到的，保存在计算机中的文件格式为JPEG。
我们使用图像处理软件将该图像导入到程序中，以便进行后续的处理和分析。
2. 图像预处理在进行图像处理之前，我们需要对图像进行预处理。
预处理的目的是去除图像中的噪声、平滑图像的边缘等。
我们使用了均值滤波和中值滤波两种常用的图像平滑方法。
通过对比两种方法的效果，我们可以选择合适的方法来进行图像预处理。
3. 图像增强图像增强是指通过一系列的操作，使得图像在视觉上更加鲜明、清晰、易于观察。
在本实验中，我们使用了直方图均衡化和灰度拉伸两种图像增强方法。
直方图均衡化通过对图像的像素值进行变换，使得图像的直方图更加均匀，从而增强图像的对比度。
灰度拉伸则是通过对图像的像素值进行线性变换，将图像的灰度范围拉伸到更广的范围内，从而增强图像的细节。
4. 图像分割图像分割是将图像分成若干个互不重叠的区域，每个区域具有一定的意义和特征。
在本实验中，我们使用了阈值分割和边缘检测两种图像分割方法。
阈值分割是指通过设置一个合适的阈值，将图像中的像素分为两个类别。
边缘检测则是通过检测图像中的边缘信息，将图像分割为不同的区域。
5. 图像特征提取图像特征提取是指从图像中提取出具有一定意义和特征的信息。
在本实验中，我们选择了纹理特征和颜色特征两种常用的图像特征提取方法。
纹理特征提取通过对图像的纹理进行分析，提取出图像的纹理特征。
计算机图像处理学习报告
主要学习内容1.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, 以提高图像的实用性, 从而达到人们所要求的预期结果。
例如: 对照片反差进行变换；对被噪声污染的工业电视图像去除噪声；从卫星图片中提取目标物特征参数等等。
与人类对视觉机理着迷的历史相比, 数字图像处理还是一门相对年轻的学科。
但在其短短的历史中, 它却以程度不同的成功被应用于几乎所有与成像有关的领域。
由于其表现方式（用图像显示）所固有的魅力, 它几乎吸引了从科学家到平民百姓太多的注意。
几个新的技术发展趋势将进一步刺激该领域的成长: 包括由低价位微处理器支持的并行处理技术；用于图像数字化的低成本的电荷耦合器件（CCD）；用于大容量、低成本存储阵列的新存储技术；以及低成本、高分辨的彩色显示系统。
另一个推动力来自于稳定涌现出的新的应用。
在商业、工业、医学应用中, 数字成像技术的使用持续增长。
尽管军费在削减, 在遥感成像中却更多地使用了数字图像处理技术。
低成本的硬件加上正在兴起的几个非常重要的应用, 我们可以预料到数字图像处理在将来会发挥更重要的作用。
2.图像增强技术图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息, 同时, 削弱或去除某些不需要的信息的处理方法。
其主要目的是处理后的图像对某些特定的应用比原来的图像更加有效。
图像增强技术主要包含直方图修改处理、图像平滑化处理、图像尖锐化处理和彩色处理技术等。
空间域平滑技术为了抑制噪声改善图像质量所进行的处理称为图像平滑或去噪。
它可以在空间域或频率域中进行。
此处介绍空间域的几种平滑方法。
（1）局部平滑法局部平滑发又称邻域平均法或移动平均法。
它是利用像素邻域内的各像素的灰度平均值代替该像素原来的灰度值, 实现图像的平滑。
邻域平均法是将当前像素邻域内各像素的灰度平均值作为其输出值的去噪方法。
其作用相当于用这样的模板同图像卷积。
图片处理实训报告总结
图片处理实训报告总结
本次图片处理实训主要围绕图像采集、预处理、特征提取和图像分割等方面展开。
通过本次实训，我对图像处理的基本原理和常用技术有了更深入的了解，并且掌握了相关的工具和方法。
在图像采集方面，我们学习了如何使用相机或者手机进行图像的拍摄，以及如何处理不同光照和角度下的图像。
我们使用了不同的拍摄方式和参数设置，以获得更好的图像质量。
同时，我们还学习了如何使用图像处理软件对已有的图像进行采集和处理，包括调整亮度、对比度和色彩平衡等。
在图像预处理方面，我们学习了如何去除噪声和不必要的细节，以提高图像的质量。
我们使用了滤波器对图像进行平滑和锐化处理，同时还学习了如何使用图像算法对图像进行增强处理。
通过预处理，我们能够更好地凸显出图像的目标信息和特征。
在特征提取方面，我们学习了常用的特征提取方法，包括边缘检测、角点检测和纹理特征提取等。
我们使用了不同的算法和工具对图像进行特征提取，并利用提取到的特征进行目标检测和识别。
通过特征提取，我们能够更好地分析和理解图像中的信息内容。
最后，在图像分割方面，我们学习了如何将图像分割成不同的区域或者对象。
我们使用了不同的图像分割算法，包括阈值分割、边缘检测和聚类等方法。
通过图像分割，我们能够更好地提取出图像中的目标区域，为后续的图像处理和分析提供基础。
综上所述，本次图片处理实训使我对图像处理的原理和技术有了更深入的了解，并且通过实际操作和实验，掌握了相关的工具和方法。
这对我的专业发展和实际工作都具有重要的意义，我将更加努力地学习和实践，不断提升自己在图像处理领域的能力。
数字图像处理课程设计报告matlab
数字图像处理课程设计报告姓名：学号：班级： .net设计题目：图像处理教师：赵哲老师提交日期： 12月29日一、设计内容：主题：《图像处理》详细说明：对图像进行处理（简单滤镜，模糊，锐化，高斯模糊等），对图像进行处理（上下对称，左右对称，单双色显示，亮暗程度调整等），对图像进行特效处理（反色，实色混合，色彩平衡，浮雕效果，素描效果，雾化效果等），二、涉及知识内容：1、二值化2、各种滤波3、算法等三、设计流程图四、实例分析及截图效果：运行效果截图：第一步：读取原图,并显示close all;clear;clc;% 清楚工作窗口clc 清空变量clear 关闭打开的窗口close allI=imread('1.jpg');% 插入图片1.jpg 赋给Iimshow(I);% 输出图II1=rgb2gray(I);%图片变灰度图figure%新建窗口subplot(321);% 3行2列第一幅图imhist(I1);%输出图片title('原图直方图');%图片名称一，图像处理模糊H=fspecial('motion',40);%% 滤波算子模糊程度40 motion运动q=imfilter(I,H,'replicate');%imfilter实现线性空间滤波函数，I图经过H滤波处理，replicate反复复制q1=rgb2gray(q);imhist(q1);title('模糊图直方图');二，图像处理锐化H=fspecial('unsharp');%锐化滤波算子，unsharp不清晰的qq=imfilter(I,H,'replicate');qq1=rgb2gray(qq);imhist(qq1);title('锐化图直方图');三，图像处理浮雕(来源网络)%浮雕图l=imread('1.jpg');f0=rgb2gray(l);%变灰度图f1=imnoise(f0,'speckle',0.01);%高斯噪声加入密度为0.01的高斯乘性噪声 imnoise噪声污染图像函数 speckle斑点f1=im2double(f1);%把图像数据类型转换为双精度浮点类型h3=1/9.*[1 1 1;1 1 1;1 1 1];%采用h3对图像f2进行卷积滤波f4=conv2(f1,h3,'same');%进行sobel滤波h2=fspecial('sobel');g3=filter2(h2,f1,'same');%卷积和多项式相乘 same相同的k=mat2gray(g3);% 实现图像矩阵的归一化操作四，图像处理素描(来源网络)f=imread('1.jpg');[VG,A,PPG] = colorgrad(f);ppg = im2uint8(PPG);ppgf = 255 - ppg;[M,N] = size(ppgf);T=200;ppgf1 = zeros(M,N);for ii = 1:Mfor jj = 1:Nif ppgf(ii,jj)<Tppgf1(ii,jj)=0;elseppgf1(ii,jj)=235/(255-T)*(ppgf(ii,jj)-T);endendendppgf1 = uint8(ppgf1);H=fspecial('unsharp');Motionblur=imfilter(ppgf1,H,'replicate');figure;imshow(ppgf1);调用function [VG, A, PPG] = colorgrad(f, T)if (ndims(f)~=3) || (size(f,3)~=3)error('Input image must be RGB');endsh = fspecial('sobel');sv = sh';Rx = imfilter(double(f(:,:,1)), sh, 'replicate');Ry = imfilter(double(f(:,:,1)), sv, 'replicate');Gx = imfilter(double(f(:,:,2)), sh, 'replicate');Gy = imfilter(double(f(:,:,2)), sv, 'replicate');Bx = imfilter(double(f(:,:,3)), sh, 'replicate');By = imfilter(double(f(:,:,3)), sv, 'replicate');gxx = Rx.^2 + Gx.^2 + Bx.^2;gyy = Ry.^2 + Gy.^2 + By.^2;gxy = Rx.*Ry + Gx.*Gy + Bx.*By;A = 0.5*(atan(2*gxy./(gxx-gyy+eps)));G1 = 0.5*((gxx+gyy) + (gxx-gyy).*cos(2*A) + 2*gxy.*sin(2*A));A = A + pi/2;G2 = 0.5*((gxx+gyy) + (gxx-gyy).*cos(2*A) + 2*gxy.*sin(2*A)); G1 = G1.^0.5;G2 = G2.^0.5;VG = mat2gray(max(G1, G2));RG = sqrt(Rx.^2 + Ry.^2);GG = sqrt(Gx.^2 + Gy.^2);BG = sqrt(Bx.^2 + By.^2);PPG = mat2gray(RG + GG + BG);if nargin ==2VG = (VG>T).*VG;PPG = (PPG>T).*PPG;endf1=rgb2gray(f);imhist(f1);title('素描图直方图');五，图像处理实色混合(来源网络)%实色混合I(I<=127)=0; %对像素进行处理，若值小于等于127，置0 I(I>127)=255; %对像素进行处理，若值大于127，置255 imshow(I);title('像素图');I1=rgb2gray(f);imhist(I1);title('像素图直方图');六，图像处理反色图f=imread('1.jpg');q=255-q;imshow(q);title('反色图');imhist(q1);title('反色图直方图');七，图像处理上下对称A=imread('1.jpg');B=A;[a,b,c]=size(A);a1=floor(a/2); b1=floor(b/2); c1=floor(c/2);B(1:a1,1:b,1:c)=A(a:-1:a-a1+1,1:b,1:c);figureimshow(B)title('上下对称');A=rgb2gray(A);figureimhist(A)title('上下对称直方图');八，图像处理类左右对称C=imread('1.jpg');A=C;C(1:a,1:b1,1:c)=A(1:a,b:-1:b+1-b1,1:c);figureimshow(C)title('左右对称');A=rgb2gray(A);figureimhist(A)；title('左右对称直方图');九，图像处理单双色显示a=imread('1.jpg');a1=a(:,:,1);a2=a(:,:,2); a3=a(:,:,3);aa=rgb2gray(a);a4=cat(3,a1,aa,aa); a5=cat(3,a1,a2,aa);figuresubplot(121);imshow(a4);title('单色显示');subplot(122);imshow(a5);title('双色显示');a4=rgb2gray(a4);a5=rgb2gray(a5);figuresubplot(121);imhist(a4);title('单色显示直方图');subplot(122);imhist(a5);title('双色显示直方图');十，图像处理亮暗度调整a=imread('1.jpg');a1=0.8*a;figuresubplot(121);imshow(a1);title('暗图');subplot(122);imshow(a2);title('亮图')q3=rgb2gray(a1);q4=rgb2gray(a2);figuresubplot(121);mhist(q3);title('暗图直方图') subplot(122);imhist(q4);title('亮图直方图')十一，图像处理雾化处理q=imread('1.jpg');m=size(q,1);n=size(q,2);r=q(:,:,1);g=q(:,:,2);b=q(:,:,3);for i=2:m-10for j=2:n-10k=rand(1)*10;%产生一个随机数作为半径di=i+round(mod(k,33));%得到随机横坐标dj=j+round(mod(k,33));%得到随机纵坐标r(i,j)=r(di,dj);%将原像素点用随机像素点代替 g(i,j)=g(di,dj);b(i,j)=b(di,dj);endenda(:,:,1)=r;a(:,:,2)=g;a(:,:,3)=b;imshow(a)title('雾化处理图');q=rgb2gray(a);figureimhist(q);title('雾化处理图直方图');十二，图像处理高斯滤波I = imread('1.jpg');G =fspecial('gaussian', [5 5], 2);% fspecial生成一个高斯滤波器Ig =imfilter(I,G,'same');%imfilter使用该滤波器处理图片imshow(Ig);title('高斯滤波');I1=rgb2gray(Ig);imhist(I1);title('高斯滤波直方图');十三，图像处理色彩平衡（来自网络）im=imread('1.jpg');im2=im;%存储元图像im1=rgb2ycbcr(im);%将im RGB图像转换为YCbCr空间。
ps课程设计报告
ps课程设计报告一、课程介绍：本课程旨在通过深入浅出的教学方法，使学员熟练掌握Photoshop的基本操作技能，进而能够独立完成图像处理、设计和创作等工作。
课程围绕Photoshop的核心功能，如图像编辑、色彩调整、图层操作、路径绘制和滤镜应用等，展开全面而系统的教学。
预期成果是，学员将建立起扎实的Photoshop技能基础，并能够运用这些技能解决实际问题，提升视觉表达能力。
课程背景是随着数字媒体和网络技术的迅猛发展，图像处理和设计技能在个人和职业生活中越来越重要。
掌握Photoshop技能不仅能满足工作和学习的需要，也能丰富个人的创意生活和艺术修养。
因此，本课程作为数字艺术教育的组成部分，旨在满足社会和学员个人发展的需求，提升学员的综合素质。
二、学习者分析：目标受众为16岁以上，具有一定计算机操作基础的学员。
他们可能对摄影、绘画、设计或数字艺术有浓厚的兴趣。
先备知识方面，学员应对计算机的基本操作有了解，有一定的审美观念和创意思维能力。
三、学习目标：1.认知目标：学员应了解Photoshop的基本界面布局、工具栏功能以及各种图像处理的基本概念。
2.技能目标：学员应能熟练使用Photoshop进行图像打开、保存、编辑、裁剪、调整色彩、应用图层效果等基本操作。
3.情感目标：通过课程学习，学员应培养对图像创作的兴趣，提升审美能力，并养成积极探索和终身学习的意识。
四、课程内容：1.模块/单元划分：课程内容分为基础操作、图像编辑、图层应用、路径与矢量图形、色彩调整、滤镜与效果六大模块。
2.内容描述：每个模块包含若干与Photoshop功能紧密相关的子主题，如基础操作模块包含界面熟悉、工具使用、图像调整等子主题。
3.核心概念：每个模块都强调对核心概念的理解，如图层的概念、路径的编辑技巧、色彩理论的应用等。
通过实际操作加深对理论的认识和理解。
五、教学策略：为了达到课程的学习目标，本课程将采用多种教学方法相结合的策略。
关于图形图像处理实训报告总结【九篇】
关于图形图像处理实训报告总结【九篇】实训报告总结：图形图像处理实训图形图像处理实训是计算机科学与技术专业的基础课程之一。
通过本次实训课程，我深入了解了图形图像处理的基本概念、方法和技术，并通过实际操作来提升了自己的实践能力。
下面是对本次实训的九篇报告总结：1. 实验一：图像读取与显示本次实验主要是学习如何读取和显示图像，以及使用Matplotlib库进行图像展示。
通过实验，我掌握了图像读取和显示的基本方法，并学会了基本的图像处理操作。
2. 实验二：图像的灰度变换实验二主要是学习图像的灰度变换，包括线性变换和非线性变换。
我学会了如何使用不同的灰度变换函数来调整图像的亮度和对比度，进一步提升图像的质量。
3. 实验三：图像的空间域滤波本次实验主要是学习图像的空间域滤波技术，包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
通过实验，我掌握了不同滤波方法的原理和实现方式，并学会了如何选择合适的滤波方法来降噪和模糊图像。
4. 实验四：图像的频域滤波实验四主要是学习图像的频域滤波技术，包括傅里叶变换和频域滤波等。
通过实验，我了解了傅里叶变换的原理和应用，并学会了如何使用频域滤波来实现图像的锐化和平滑。
5. 实验五：图像的形态学处理本次实验主要是学习图像的形态学处理技术，包括腐蚀、膨胀、开运算和闭运算等。
通过实验，我学会了如何使用形态学操作来改变图像的形状和结构，进一步改善图像的质量。
6. 实验六：图像的边缘检测实验六主要是学习图像的边缘检测技术，包括Sobel算子、Laplacian算子和Canny算子等。
通过实验，我了解了不同边缘检测方法的原理和应用，并学会了如何使用边缘检测来提取图像的轮廓和特征。
7. 实验七：图像的分割与聚类本次实验主要是学习图像的分割与聚类技术，包括阈值分割、区域生长和K均值聚类等。
通过实验，我掌握了不同分割与聚类方法的原理和应用，并学会了如何使用分割与聚类来识别和分析图像中的目标和区域。
8. 实验八：图像的特征提取与描述子实验八主要是学习图像的特征提取和描述子技术，包括尺度不变特征变换（SIFT）和方向梯度直方图（HOG）等。
数字图像处理课设报告
数字图像处理课程设计报告细胞识别目录第一部分页脚内容11、实验课题名称----------------------------------------------------------------------------------32、实验目的----------------------------------------------------------------------------------------33、实验内容概要----------------------------------------------------------------------------------3第二部分1、建立工程文件----------------------------------------------------------------------------------32、图像信息获取----------------------------------------------------------------------------------43、如何建立下拉菜单----------------------------------------------------------------------------64、标记Mark点------------------------------------------------------------------------------------65、二值化---------------------------------------------------------------------------------------------96、填洞------------------------------------------------------------------------------------------------97、收缩------------------------------------------------------------------------------------------------108、获取中心点--------------------------------------------------------------------------------------119、细胞计数-----------------------------------------------------------------------------------------1310、All-steps-----------------------------------------------------------------------------------------1311、扩展功能---------------------------------------------------------------------------------------14第三部分12、各步骤结果和错误举例--------------------------------------------------------------------16页脚内容2第四部分13、心得体会----------------------------------------------------------------------------------------22第一部分1、实验课题：细胞识别2、实验目的：对血液细胞切片图片进行各种处理，最终得出细胞的数目、面积等信息。
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1一. 实验内容:主要是图像的几何变换的编程实现,具体包括图像的读取、改写,图像平移,图像的镜像,图像的转置,比例缩放,旋转变换等.具体要求如下:1.编程实现图像平移，要求平移后的图像大小不变;2.编程实现图像的镜像;3.编程实现图像的转置;4.编程实现图像的比例缩放，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像进行旋转变换，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.二.实验目的和意义:本实验的目的是使学生熟悉并掌握图像处理编程环境,掌握图像平移、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像文件的读、写操作，及图像平移、镜像、转置和旋转等几何变换的程序实现.三.实验原理与主要框架: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++的应用程序集成开发工具.VC拥有丰富的功能和大量的扩展库，使用它能有效的创建高性能的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，包括著名的微软基础类库(MFC)和活动模板类库(ATL)，因此它是软件开发人员不可多得的开发工具.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发，正由于VC具有明显的优势，因而我选择了它来作为数字图像几何变换的开发工具.在本程序的开发过程中，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体现和灵活的应用.3.2 实验处理的对象:256色的BMP(BIT MAP )格式图像BMP(BIT MAP )位图的文件结构:具体组成图: BITMAPFILEHEADER位图文件头(只用于BMP文件) bfType=BM bfSize bfReserved1bfReserved2bfOffBitsbiSizebiWidthbiHeightbiPlanesbiBitCountbiCompressionbiSizeImagebi_PelsPerMeterbiYPelsPerMeterbiClrUsedbiClrImportant单色DIB有2个表项16色DIB有16个表项或更少256色DIB有256个表项或更少真彩色DIB没有调色板每个表项长度为4字节(32位)像素按照每行每列的顺序排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 DIB Pi_els DIB图像数据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分组成.2. BMP文件头BMP文件头数据结构含有BMP文件的类型(必须为BMP)、文件大小(以字节为单位)、位图文件保留字(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，它有若干个表项，每一个表项是一个RGBQUAD类型的结构，定义一种颜色.具体包含蓝色、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规定一个扫描行所占的字节数必须是 4的倍数(即以long为单位),不足的以0填充.3.3 BMP(BIT MAP )位图的显示:①一般显示方法: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. 在函数中用创建显示用位图, 用函数创建兼容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，而且还可以对图形进行淡化(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像所用颜色要少的设备上显示彩色图像.BMP位图显示方法如下:1. 打开视频函数，一般放在在构造函数中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 ,一般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打印机上显示DIB. 在显示时不进行缩放处理.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的格式进行控制，可以指定每个像素颜色的位数，而且可以指定是否进行压缩.4. CreateDIBitmap函数：利用该函数可以从DIB出发来创建GDI位图.5. CreateDIBSection函数：该函数能创建一种特殊的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抖动颜色，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 图像的几何变换图像的几何变换，通常包括图像的平移、图像的镜像变换、图像的转置、图像的缩放和图像的旋转等.一、实验的目的和意义实验目的：本实验内容旨在让学生通过用VC等高级语言编写数字图像处理的一些基本算法程序，来巩固和掌握图像处理技术的基本技能，提高实际动手能力，并通过实际编程了解图像处理软件的实现的基本原理。
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。
图形图像处理实训报告总结三篇
图形图像处理实训报告总结三篇图形图像处理实训报告总结一篇通过这次实训，我收获了很多，一方面学习到了许多以前没学过的专业知识与知识的应用，另一方面还提高了自己动手做项目的能力。
本次实训，是对我能力的进一步锻炼，也是一种考验。
从中获得的诸多收获，也是很可贵的，是非常有意义的。
在实训中我学到了许多新的知识。
是一个让我把书本上的理论知识运用于实践中的好机会，原来，学的时候感叹学的内容太难懂，现在想来，有些其实并不难，关键在于理解。
在这次实训中还锻炼了我其他方面的能力，提高了我的综合素质。
首先，它锻炼了我做项目的能力，提高了独立思考问题、自己动手操作的能力，在工作的过程中，复习了以前学习过的知识，并掌握了一些应用知识的技巧等。
其次，实训中的项目作业也使我更加有团队精神。
从那里，我学会了下面几点找工作的心态：一、继续学习，不断提升理论涵养。
在信息时代，学习是不断地汲取新信息，获得事业进步的动力。
作为一名青年学子更应该把学习作为保持工作积极性的重要途径。
走上工作岗位后，我会积极响应单位号召，结合工作实际，不断学习理论、业务知识和社会知识，用先进的理论武装头脑，用精良的业务知识提升能力，以广博的社会知识拓展视野。
二、努力实践，自觉进行角色转化。
只有将理论付诸于实践才能实现理论自身的价值，也只有将理论付诸于实践才能使理论得以检验。
同样，一个人的价值也是通过实践活动来实现的，也只有通过实践才能锻炼人的品质，彰显人的意志。
必须在实际的工作和生活中潜心体会，并自觉的进行这种角色的转换三、提高工作积极性和主动性。
实习，是开端也是结束。
展现在自己面前的是一片任自己驰骋的沃土，也分明感受到了沉甸甸的责任。
在今后的工作和生活中，我将继续学习，深入实践，不断提升自我，努力创造业绩，继续创造更多的价值。
可以说这次实训不仅使我学到了知识，丰富了经验。
也帮助我缩小了实践和理论的差距。
这次实训将会有利于我更好的适应以后的工作。
我会把握和珍惜实训的机会，在未来的工作中我会把学到的理论知识和实践经验不断的应用到实际工作中，为实现理想而努力。
数字图像处理课程报告——指纹图像识别技术
的指纹 ，判 断 出相 对应 的指纹 ，这 广泛应 用于传 统领 域。两
者在 比对算法 上有 着各 自不 同的技 术特点 。辨识 系统在 对 比 残纹 时更具 优势 ，而验证 系统 侧重 于 比对 完整 的指纹 ；验证 系统强调 的是易用性 ，要 求有较 高 的识别 率 ，处 理速度较快 。 辨识 系统采 用分类 技术 ，以提 高查 询速度 ，对对 比的识 别 率
研 究 主要采 用 的是基 于 Ｇ ａ ｂ ｏ ｒ 滤波 对 图像所 开展 的分 析 。使 用 Ｗｉ ｅ ｎ ｅ ｒ 滤波器 计算平方 梯度矢量 图 。具 体算法 如下所示 ：
ｆ 岛（ ｉ ． ｊ ） ＝ ２ ｛ 。 （ ｉ ， ｊ ） Ｇ ， （ ｉ ． ｊ ） 【 ＆（ ｉ ， ｊ ） ＝ Ｇ ： （ ｉ ｏ ｊ ） 一 ｃ ： （ ｉ ． Ｊ ）
（ ２ ）
【 ２ 】刘健 ， 王万 良 ． 基 于中心 区域 基准点的指 纹匹配算法 卟 计 算
机 应 用 与软 件 ， ２ ０ １ １ （ ｆ ） ２ ） ．
２ ． １ ． ２ 指纹 图像的增强 与重构 。一般情 况下 ，原始指纹 图 像 有很 多 噪声 、 断 纹或 纹线模 糊等 ，所 以为 了改善 质量 ，必
须 使用滤 波技术进 行图像增 强 。 ２ ． １ ． ３指纹特 征提取 。为提取指 纹特征 ，需要通 过二值化 和细化 ，把纹 线变 成灰 度相 同的单像 素宽 的细 纹线 。本研 究 采 用的是 扇格块 的平 均绝对 偏差作 为特征 。
【 ３ 】魏发 建 ，游敏 娟 ， 王保 帅 ， 赵传 华 ， 王世刚 浅谈指纹识 别的 基本原理 Ｕ Ｉ ． 中国科技 信息 ， ２ ０ ０ ９ （ １ ０ ） ．
如图 ｌ
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。
数字图像处理实验报告
数字图像处理实验报告图像处理课程的目标是培养学生的试验综合素质与能力。
使学生通过实践，理解相关理论学问，将各类学问信息进行新的组合，制造出新的方法和新的思路，提高学生的科学试验与实际动手操作能力[1]。
从影像科筛选有价值的图像，建成影像学数字化试验教育平台，系统运行正常；具备图像上传、图像管理、图像检索与扫瞄、试验报告提交、老师批阅等功能；能满意使用要求[2]。
1.试验内容设计思路1.1项目建设内容和方法数字图像处理的内容：完整的数字图像处理大体上分为图像信息的猎取，存储，传送，处理，输出，和显示几个方面。
数字图像信息的猎取主要是把一幅图像转换成适合输入计算机和数字设备的数字信号，包括摄取图像，光、电转换及数字化。
数字图像信息的存储，数字图像信息的突出特点是数据量巨大，为了解决海量存储问题，数字图像的存储主要研究图像压缩，图像格式及图像数据库技术。
数字图像信息的传送数字图像信息的传送可分为系统内部传送与远距离传送[4]数字图像信息处理包括图像变换，图像增加，图像复原，彩色与多光谱处理图像重建，小波变换，图像编码，形态学，目标表示与描述。
数字图像输出和显示，最终目的是为人和机器供应一幅便于解释和识别的图像，数字图像的输出和显示也是数字图像处理的重要内容之一。
1.2数字图像处理的方法大致可以分为两大类，既空域法和频域法空域法：是把图像看做平面中各个像素组成的集合，然后直接对一维和二维函数进行相应处理，依据新图像生成方法的不同，空域处理法可为点处理法，区处理法，叠代处理法，跟踪处理法，位移不变与位移可变处理法。
点处理法的优点，点处理的典型用途a）灰度处理b）图像二值处理点处理方法的优点a）可用LUT方法快速实现b）节省存储空间。
区处理法，邻域处理法。
它依据输入图像的小邻域的像素值，按某些函数得到输出像素。
区处理法主要用于图象平滑和图像的锐化。
叠代处理法：叠代就是反复进行某些处理运算，图像叠代处理也是如此，拉普拉斯算子或平滑处理的结果是物体轮廓，该图像轮廓边缘太宽或粗细不一，要经过多次叠代把它处理成单像素轮廓——图像细化。
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。
图像处理实验报告
图像处理实验报告第一次实验课：绘制直方图f=imread('bld.tif');imshow(f)imhist(f)原图像：直方图：第二次实验课：图像增强f=imread('hua.jpg');imshow(f)g=gscale(f);figure,imshow(g)原图像：处理后的图像：第三次实验课：图像平滑f=imread('noisy.jpg');imshow(f)f1=imnoise(f,'salt & pepper',0.1);figure,imshow(f1)f2=medfilt2(f1);figure,imshow(f2)imwrite(f2,'w.tif')原图像：加噪声后的图像：平滑后的图像：第四次实验课：图像分割f=imread('bld.tif');imshow(f)[gc,t]=edge(f,'canny');figure,imshow(gc)tt =0.0188 0.0469[gc,t]=edge(f,'canny',[0.04 0.10]); figure,imshow(gc)[gc,t]=edge(f,'canny',[0.04 0.10],1.5); figure,imshow(gc)原图像：线检测后得到如下图像：第五次实验课：彩色图像处理f=imread('iris.tif');imshow(b)fr=f(:,:,1);fg=f(:,:,2);fb=f(:,:,3);w=fspecial('disk',3.5);fr_f=imfilter(fr,w,'replicate');fg_f=imfilter(fg,w,'replicate');fb_f=imfilter(fb,w,'replicate');f1=cat(3,fr_f,fg_f,fb_f);原图像：处理后图片为：第六次实验课：形态学处理f=imread('calculator.tif');imshow(f)se=strel('line',55,0);f0=imopen(f,se);f1=imsubtract(f,f0);figure,imshow(f1)原图像：处理后图像：第七次实验课：频域处理f=imread('periodic.jpg');[m,n]=size(f)sig=30;h=lpfilter('gaussian',m,n,sig);F=fft2(double(f));G=h.*F;figure,imshow(abs(G),[])x=real(ifft2(G));figure,imshow(x,[])原图像：处理后图像：f=imread('noise.jpg'); imshow(f)g=fft2(f);s=abs(g);figure,imshow(double(s))figure,imshow(double(s),[])h=fftshift(g);figure,imshow(double(abs(g)),[]) figure,imshow(double(abs(h)),[]) ss=log(1+s);figure,imshow(double(ss),[])原图像：处理后图像：。
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。
关于图形图像处理实训报告总结【九篇】
关于图形图像处理实训报告总结【九篇】1. 实训背景图形图像处理是计算机科学中的一个重要领域，应用广泛，例如数字图像处理、图形学、计算机视觉等。
为了提高学生的实际操作能力，我们在学校开设了图形图像处理实训课程，让学生有机会接触各种图形图像处理技术，从而提高他们的实践能力。
2. 实训目的本次实训主要目的是让学生掌握图形图像处理的基本理论和技术，以及学会使用工具软件进行图形图像处理。
通过实践，学生能够更深入的理解图形图像处理的应用场景，了解不同领域中图形图像处理的方法和技巧，提高他们的计算机图形学和计算机视觉能力。
3. 实训内容本次实训的内容主要涵盖了以下方面：1）图像基础知识：学习图像的基本概念、分类和特性等知识。
2）图像采集和存储：了解数字相机的基本原理和使用方法，并学会使用图像处理软件对采集的图像进行处理。
3）图像增强和滤波：学习图像增强和滤波的基本操作，如直方图均衡化、对比度调整、降噪等，以及相应的算法。
4）图像分割和边缘检测：了解图像分割和边缘检测的应用场景和相关算法，以及学会使用相应的工具。
5）特征提取和匹配：学习特征提取和匹配的相关知识和算法，掌握不同特征的提取和描述方法，并学会使用相应的软件进行匹配。
4. 实训成果通过本次实训，学生在图形图像处理方面取得了不小的进步，具体成果如下：1）理论知识：学生掌握了图像处理的基础知识、图像特征提取和匹配等相关知识。
2）技术应用：学生运用了不同的图像处理软件和工具，学会了对图像进行降噪、平滑、增强、分割和匹配等操作。
3）实践能力：学生能够熟练掌握各种图像处理技术，并能够在实际项目中灵活应用。
4）团队合作：学生能够在小组合作中，共同完成实训任务，并取得较好的成果。
5. 实训感悟通过本次实训，我们深刻认识到图形图像处理的重要性和广泛应用，同时也意识到需要不断地学习和了解最新技术，以适应不断变化的应用场景。
我们也认识到了团队合作的重要性，只有通过良好的团队合作，才能达到更好的实训效果。
遥感图像处理课程设计报告
《遥感图像处理课程设计报告》学号： 20121003790班级序号： 113121-23姓名：张栋指导老师：高伟中国地质大学（武汉）信息工程学院遥感科学技术系2015年3月一．课程设计要求加深对遥感图像处理课程教授的典型算法的理解，使用高级程序语言完成算法的设计与实现。
不得直接在商用软件上做二次开发。
二．课程设计题目（1）课程实验1、图像数据显示此次实习要求在Demo原型系统中增加对图像数据的显示，具体说明如下：（1）至少支持Tiff格式图像的显示（2）完成RGB合成显示、灰度显示和索引显示的功能（3）完成至少2种的增强显示方式：如：正规化显示、均衡化显示、自适应显示等。
（4）完成基本统计量计算以及直方图统计功能。
（2）课程设计内容1.图像几何校正（1）图像几何校正的实现是在准备的控制点数据基础之上，计算图像的转换系数，进而对图像进行重采样，完成图像的几何校正算法。
此部分功能要求：（2）要求实现多项式校正的算法，至少完成一阶多项式，对多阶多项式可尝试。
（3）重采样方式要求完成最邻近、双线性和三次立方卷积3种重采样方法。
（4）要求对重采样方式和多项式阶数能够设置2.实现影像空域滤波的功能。
主要功能如下：（1）能选择输入影像数据文件；（2）能定制滤波核大小和数值；（3）能选取输出的影像数据文件。
3.图像分类（1）要求实现至少一种分类算法。
（2）监督分类的AOI区选取可借助于其他系统选取的AOI区信息（3）若采用非监督分类，要求使用ISODATA算法予以实现（4）要求能以不同颜色来区分显示不同类的像元三．课程设计思路程序运行结果截图：依次是彩色显示、灰色显示、影像信息。
直方图统计：四．思考与总结这次的课程设计做的很失败，我差点没有通过。
我自己也总结了几个导致我没有做好这次课程设计的原因。
首先是我一开始做的时候就出现畏难情绪。
因为没有思路，不知道从何下手，在网上查找的相关资料实践起来也不是那么一回事，所以我完全没有做出来的信心，以至于我在以后的大部分时间都选择忽视它。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
《数字图像处理》课程论文题目：瓶子灌装流水线是否灌装满瓶体的检测姓名学院专业班级学号指导教师日期2015年6月10日瓶子灌装流水线是否灌装满瓶体的检测摘要：使用数字图像处理方法分析图像中液面高度来检测瓶中的液体体积是否符合要求。
通过对瓶子中装满液体的区域进行提取，以此区域的大小作为判断的依据。
首先对采集的实际图像进行RGB三种颜色分量的提取，将其中的两种分量作差，除去背景，接下来将作差后的图像采用大津法计算阈值并二值化，再通过腐蚀、膨胀等运算去除躁声点。
最后标记连通域、计算各连通域的面积，判断出未装满的瓶子，将其标注出来，同时统计瓶子总数及未装满的个数。
所有处理过程通过matlab编程实现。
关键词：数字图像处理；液体体积检测0 引言随着消费水平的提高，相关法律法规的完善，在食品（饮料、调料）和医药等行业中，产品的质量变得越来越重要。
而产品的重量符合要求正是产品质量的基本要求之一。
但现在，这些行业的生产规模日益扩大，生产现代化水平日益提高。
采用传统手段对大规模现代化生产线上的产品灌装后的液体体积进行逐一检测，已经是很困难的了。
在固定的同一种瓶中，其液体的液位变化直接反应了所装液体体积的变化，所以对液位的检测实际上就是对灌装液体体积的检测。
本文利用数字图像处理技术对灌装后瓶内液位进行检测的算法，能满足对液体体积进行快速在线检测的要求。
在当前市面上液面的检测是基于传感器等芯片实现的，结构复杂。
而基于数字图像处理的算法只能处理一些简单的理想的图片，事实上流水线由于空气浮沉、机械振动等的影响根本无法采集到躁点少，杂波低的理想图片。
本算法利用作差法实现了去噪，又运用了图像增强法实现了对目标图像的提取，克服了传统算法的缺点。
1 检测原理在瓶子灌装流水线上要实现对液体是否灌装满瓶体的检测，可以有下面三种方法：（1）以液面的高度作为判断依据。
将刚好装满时的液位高度作为标准，若液面高度低于此标准，则认为未装满。
（2）以瓶口处未装满的体积作为判断依据。
由于同一流水线上的瓶子的尺寸和规格都是一样的，所以当瓶口处未装满的体积大于标准值时则认为未装满。
而实际通过摄像头采集的图像是二维的，无法计算体积，于是有面积代替。
（3）以瓶子装满的体积作为判断依据。
由于同一流水线上的瓶子的尺寸和规格都是一样的，所以当瓶子装满的体积小于标准值时则认为未装满。
而实际通过摄像头采集的图像是二维的，无法计算体积，于是用面积代替。
考虑到算法的简便性，本文采用了第三种方法。
图像处理的流程如下：图（1）图像处理流程图2 去背景由于我们最终要提取的是瓶子装满区域的面积，所以我们感兴趣的部分就是瓶子装满液体的区域，其他部分则为背景。
去除背景的干扰才能便于后续的面积提取。
例如模拟瓶子灌装流水线上的初始图像如图所示：图（2）初始图像其中瓶子本身为无色透明的，所装液体为橙黄色，瓶后的挡板为白色（由于采集光线所致，挡板略显粉红）。
若直接进行灰度变换（如图3），所得图像难以将装满区域提取。
去背景二 值 化 去 噪 生 计算装满区图像的面积 比较判断是否装满并标记 统计总数并计算不合格率图（3）直接进行灰度变换后图像应用matlab编写程序为：clearclose allI=imread('E:\图像处理\6.png');figure,imshow(I)I=rgb2gray(I);figure,imshow(I)因此不能直接进行灰度变换，只能考虑先对彩色图像进行处理。
首先将彩色图像的RGB三个彩色分量提取出来。
应用matlab编写程序为：fR=I(:,:,1); %获取图像的红色分量fG=I(:,:,2); %获取图像的绿色分量fB=I(:,:,3); %获取图像的蓝色分量figure,imshow(fR) %分别显示图像figure,imshow(fG)figure,imshow(fB)图（4）红色分量图像图（5）绿色分量图像图（6）蓝色分量图像将RGB三个色彩分量的图形进行分析可发现，在每一种分量的图像中瓶子装满区域与其他部分的差别不大不易提取，但将三种分量的图像进行对比可以发现瓶子已灌装液体的区域与未装满的在分量图像中各有差异，因此可以采用图像代数运算中的图像减法来实现图像装满区域的提取，即图像的去背景。
图像减法也称为差分方法，是一种常用于检测图像变化及运动物体的图像处理方法。
图像减法可以作为许多图像处理工作的准备步骤。
例如，可以使用图像减法来检测一系列相同场景图像的差异。
图像减法与阈值化处理的综合使用往往是建立机器视觉系统最有效的方法之一。
对原始图像分析可得到如下特征：（1）瓶后的挡板为白色，RGB三种分量的灰度值都接近255，因此任意两种分量的图像做减法运算均可以去掉挡板。
（2）瓶中液体为橙黄色，瓶子本身为无色，因此：红色分量减去蓝色分量可提取出瓶中装有液体的区域：图（7）红色分量减去蓝色分量后的图像图（8）红色分量减去绿色分量后的图像显然，对液体区域的提取红色分量减去绿色分量没有没有红色分量减去蓝色分量的清晰。
图（9）绿色分量减去红色分量后的图像图（10）绿色分量减去蓝色分量后的图像图（11）蓝色分量减去红色分量后的图像图（12）蓝色分量减去绿色分量后的图像经过对以上处理方法所得结果进行对比，决定给采用红色分量减去蓝色分量来提取瓶子中装满液体区域的方法。
此方法可有效提取液体区域，且噪点少，便于后续的二值化等处理。
综上可得，用不同颜色分量做作差去背景的方法十分灵活，可根据瓶子的颜色及瓶中液体的颜色来选择不同的作差方式。
尤其适用于瓶子颜色与所装液体颜色不同情况下。
以上处理应用matlab编写的程序为：fR_B=fR-fB; %红色分量减去蓝色分量figure,imshow(fR_B)fR_G=fR-fG; %红色分量减去绿色分量figure,imshow(fR_G)fG_R=fG-fR; %绿色分量减去红色分量figure,imshow(fG_R)fG_B=fG-fB; %绿色分量减去蓝色分量figure,imshow(fG_B)fB_R=fB-fR; %蓝色分量减去红色分量figure,imshow(fB_R)fB_G=fB-fG; %蓝色分量减去绿色分量figure,imshow(fB_G)3 二值化图像的二值化处理就是将图像上的点的灰度置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果。
即将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阈值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。
利于再对图像做进一步处理时，图像的几何性质只与像素值为0或255的点的位置有关，不在涉及像素的多级值，使处理变得简单，而且数据量减小，能凸显出感兴趣的目标的轮廓。
图像二值化的具体实现方法就是将所有灰度大于或等于阈值的像素判定为属于特定物体，其灰度值为255表示，而其他的像素点被排除在物体区域以外，灰度值为0，表示背景或者例外的区域。
因此图像二值化的选择十分关键，根据其对像素的处理方式，主要分为三类：（1）全局阈值法：是指整个图像采用单一阈值（全局阈值）T进行图像二值化。
一般有图像的直方图或灰度的空间分布确定一个全局阈值T，将图像的每个像素的灰度值与T进行比较。
若大于T，则取为前景色；否则取为背景色；典型的全局阈值法有Ostu法、最大熵法等。
（2）局部阈值法：由当前像素灰度值与该像素周围点局部灰度特征来确定像素的阈值。
通过定义考察点的邻域，并由邻域计算模板实现考察点灰度与邻域点的比较。
典型的局部阈值法有Bernsen法、Nilblack法等。
（3）动态阈值法：当光照不均匀、或者背景灰度变化较大等情况时，必须根据图像的坐标位置关系自动确定不同阈值，实施动态的阈值确定。
该法的阈值选择不仅取决与该像素及周围像素的灰度值。
而且还与该像素的坐标位置有关。
邻域均值法是较为常见的一种动态阈值确定技术。
对去背景后的图像（图（7））分析得到，图像整体光照均匀，适合用全局阈值法，这里我们采用Ostu法（最大类间方差法，又称大津法）来选取阈值。
应用MATLAB进行图像处理时使用函数level=graythresh(I)来计算全局阈值（level).处理后图像如图（13）。
图（13）采用Ostu法选取阈值并将进行二值化的图像二值化后的图像基本可以，已能将瓶中装满液体的区域提取。
应用matlab编写程序为：bw1=im2bw(fG_B,level); %二值化figure,imshow(bw1)四滤波通常，由于噪声的影响，图像在阈值化后所得到边界往往是很不平滑的，物体区域具有一些噪声，背景区域上散布着一些小的噪声物体。
连续的开和闭运算可以有效地改善这种情况。
有时需要经过多次腐蚀之后在加上相同次数的膨胀，才可以产生比较好的效果。
开运算：先腐蚀后膨胀的过程称为开运算。
用来消除小物体、在纤细点处分离物体、平滑较大物体的边界的同时并不明显改变其面积。
闭运算：先膨胀后腐蚀的过程称为闭运算。
用来填充物体内细小空间、连接邻近物体、平滑其边界的同时并不明显改变其面积。
腐蚀：腐蚀是一种消除边界点，使边界向内部收缩的过程。
可以用来消除小且无意义的物体。
膨胀：膨胀是将与物体接触的所有背景点合并到该物体中，使边界向外部扩张的过程。
可以用来填充物体中的空洞。
经过二值化后的图像虽然能基本提取所需区域，但扔存在一些纤细处分离的物体类噪声点。
我们要将这些噪声点去掉，对于每一个瓶子的位置只保留一个连通的区域来计算面积，所以采用开运算的方法来消除噪声。
由于噪声点不是很多，可进行一次开运算便得到了很好的效果（如图（14））。
如果小物体类噪声点较大可采用多次腐蚀后在经相同次数的膨胀来完成。
图（14）经开运算后的图像应用matlab编写程序为：%SE1=strel('arbitrary',eye(5)); %设置腐蚀结构元素%bw2=imerode(bw1,SE1); %腐蚀%figure,imshow(bw2)bw3=bwmorph(bw1,'open'); %开运算figure,imshow(bw3)%bw3=bwmorph(bw2,'open'); %开运算%figure,imshow(bw3));五装满区域面积的计算对瓶中装满液体区域面积的计算实际就是对目标所占像素数的计算。
经过开运算后，每个装满的区域都成了一个连通的区域，为计算每一个区域的面积首先要各个区域进行标记，可以利用matlab中的bwlabel函数来实现；然后计算被标记的各区域的大小，可以利用matlab中的regionprops来实现；Bwlabel的作用是在二值图像中标记连通区域，用法如下：L=bwlabel(BW,n)返回一个和BW大小相同的L矩阵，包含标记了BW中每个连通区域的类别标签，这些标签的值为1、2、num(连通区域的个数）。