图像处理论文
图像处理毕业论文
毕业论文(设计)题目:数字图像处理系统的设计与实现姓名:学院:理学与信息科学学院专业:计算机科学与技术班级:学号:指导教师:完成时间:数字图像处理系统的设计与实现摘要:随着信息技术的蓬勃发展,尤其是计算机技术的日新月异,为数字图像处理的发展提供了广阔的空间。
该数字图像处理系统是基于Windows平台的图像处理系统,实现了对灰度级图像的编辑,可以进行图像导入和导出,视图设置,可以调整图片尺寸,旋转和翻转图片,图片增强优化,图像边缘检测与分割,图像编码以及打印输出图片。
本文主要介绍了数字图像处理系统的设计和实现过程,系统设计运用MFC的设计思想,通过VC++实现系统框架,简化了软件的开发,提高了软件系统的灵活性、可扩展性和重用性。
同时系统所有的操作设计得十分简单方便,无需具备有专业的知识,也能对图片完成编辑操作。
关键词:VC++;MFC;灰度级图像;图像编辑The Design and Implementation of Digital Image Processing SystemAbstract:With the rapid development of information technology, especially in the progress of computer technology, it provides wide space to the application of Digital Image Processing. Digital image processing system is an image processing system based on the Windows platform. To realize the image editor of gray level, import and export images, view settings, you can adjust picture size, rotate and flip images Enhance the optimization and print output picture.The analysis and the implementation procedure of Digital Image Processing System were introduced in this paper. The design idea of MFC was used and the system structure was implemented by VC++. So the development of software can be predigested and flexibility, expansibility and reusability of software system can be improved.Keywords: VC++; MFC; Grayscale image; Image edit目录前言 (1)1 概述 (2)1.1课题设计的背景和意义 (2)1.2数字图像处理的方法概要与应用领域 (2)1.2.1 数字图像处理的方法概要 (2)1.2.2数字图像处理的应用领域 (4)1.3数字图像系统简介 (5)2 数字图像处理系统开发技术基础 (6)2.1C++语言优点 (6)2.2VC++平台简介 (7)2.3MFC技术简介 (8)2.3.1 封装 (8)2.3.2继承 (9)2.3.3虚拟函数和动态约束 (9)2.4MDI应用程序的构成 (10)3 需求分析 (12)3.1系统功能需求分析 (12)3.2系统处理流程分析 (12)4 系统总体设计 (14)4.1系统功能模块划分 (14)4.2类的设计 (15)4.2.1对话框类 (15)4.2.2 CMyDIB、CBmpShow、CRectTrackerEx类 (15)4.2.3系统框架类 (15)5 系统的详细设计 (16)5.1文件模块的设计 (16)5.2图像编辑模块 (18)5.3图像处理模块 (19)5.3.1图像的点运算 (20)5.3.2图像的几何运算 (23)5.3.3图像的正交变换 (25)5.3.4图像的增强和复原 (26)5.3.5图像边缘检测与分割 (28)5.3.6图像编码 (31)5.2系统调试 (32)结束语 (34)致谢 (35)参考文献 (36)前言数字图像处理(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。
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。
基于嵌入式Linux系统的图像处理研究论文[优秀范文5篇]
基于嵌入式Linux系统的图像处理研究论文[优秀范文5篇]第一篇:基于嵌入式Linux系统的图像处理研究论文摘要:嵌入式图像处理系统的完成将为图像处理开辟新的实现途径,并且为嵌入式系统的应用打开一片新的领域。
基于嵌入式平台的图像处理系统是未来图像处理系统的发展趋势,研究如何将嵌入式平台和图像处理结合起来,对于进一步拓展图像处理应用领域具有非常深远的意义。
本文分别介绍本系统软硬件整体设计及嵌入式图像处理系统开发环境的建立。
关键词:嵌入式;Linux;图像处理引言数字图像处理系统是执行处理图像、分析理解图像信息任务的计算机系统。
尽管图像处理技术应用广泛,图像处理系统种类很多,但他们的基本组成是相近的。
嵌入式数字图像处理系统主要包括:图像输入设备、执行处理分析与控制的微处理器、输出设备、存储系统中的图像数据库、图像处理程序库。
一、嵌入式系统图像处理技术研究现状目前国内外嵌入式图像处理系统正在成为微型计算机开发的热门研究课题。
结合嵌入式系统的高端图像处理性能,手机、数码、mp4等产品的嵌入式处理器已在上述市场中占有比较大的份额,而且嵌入式系统已成功应用于医疗设备、机器人控制中的图像领域,现代战争中利用图像进行的精确制导、无人飞机的电视导航等。
美国“索杰纳”火星车作为技术高密集的移动机器人,采用的是美国WindRiver公司的Vxworks嵌入式操作系统。
火星车上负责采集、处理传输图像的控制器采用16位以上的处理器,各种MCU如ARM、MIPS、68K系列的处理器在控制器中占据核心地位。
近年来,结合嵌入式系统、DSP和实时图像处理等领域的最新发展,嵌入式实时图像处理系统采用基于DSP+FPGA+ARM的硬件系统架构设计,将高速的DSP与在通讯、网络和实时控制方面具有独特优势的StrongARM处理器以及接口逻辑丰富、并行运算能力强大的FPGA结合起来,为嵌入式实时环境下一些复杂算法的实现开辟了新的途径。
但该系统在软件实现中的一些关键问题,特别是DSP代码的开发与优化等内容还不成熟和完善。
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。
计算机图形与图像处理相关的论文
计算机图形与图像处理相关的论⽂ 伴随着计算机技术的不断发展,计算机图形学与图形图像处理技术逐渐成熟。
下⾯是店铺给⼤家推荐的计算机图形与图像处理相关的论⽂,希望⼤家喜欢! 计算机图形与图像处理相关的论⽂篇⼀ 《计算机图形学与图形图像处理技术浅析》 摘要:伴随着计算机技术的不断发展,计算机图形学与图形图像处理技术逐渐成熟。
计算机图形学与图形图像处理技术在现代各领域中的应⽤越来越重要,从⽽逐渐受到了⼈们的⼴泛关注。
本⽂通过分析计算机图形学的系统组成、功能以及应⽤领域等内容,详细分析了计算机图形学与图形图像处理技术的特点。
关键字:图形学图形图像处理技术 计算机技术在近年来的发展速度极为迅速,如今在各个领域中都应⽤了计算机技术。
从20世纪50年代开始,⼈们开始利⽤计算机技术处理图形,⽽随着计算机技术的不断发展与成熟,⼈们开始利⽤计算机技术处理图形与图像信息,随着这种图形与图像处理技术的不断成熟与完善,最终形成了备受⼈们重视的新型学科。
这种计算机图形学与图形图像处理技术的应⽤,对于各个领域的发展有很重要的意义,因此对计算机图形学与图形图像处理技术进⾏研究分析,对各领域的发展⾮常重要。
1 计算机图形学概述 1.1 计算机图形学的主要内容 计算机图形学中的研究内容包含了许多⽅⾯,其中包含了图形硬件、图形交互技术、曲⾯曲线建模、虚拟实现以及实物造型等。
这是⼀种利⽤数学算法将相应⼆维与三维图形转化到计算机中显⽰出来。
计算机图形学学科成⽴的主要⽬的是为了让计算机转换出来的图像更加的真实,⽽要让计算机转化的图形具备更强的真实感,就必须要建⽴图形描述场景的⼏何表⽰,从中计算出虚拟的光源、纹理以及材质属性产⽣的效果。
因此计算机图形学与⼏何设计学的联系⾮常紧密。
在计算机图形学中,主要的研究内容包括⼏何场景中的曲线曲⾯造型技术以及实体造型技术。
⽽由计算机转化出的图形,通常都需要对图形进⾏再⼀次的处理,因此计算机图形学与相应的图形图像处理技术需要紧密联系起来,这样才能够产⽣更好的图形真实感。
图像处理 毕业论文
图像处理毕业论文图像处理是一门目前非常热门的技术,它在多个领域都有广泛的应用,如医学影像处理、机器视觉、数字媒体等,越来越多的企业和机构也开始重视这一领域的研究和应用。
因此,本文就图像处理领域进行深入探讨,主要内容包括图像处理的研究现状、核心技术以及应用前景等。
一、图像处理的研究现状图像处理是指对数字图像进行分析、处理、修复、增强、压缩等一系列技术手段的总称。
自从数字媒体技术发展起来以来,图像处理技术就不断被广泛研究和应用,除了数字媒体领域外,图像处理技术也广泛应用于人工智能、机器学习等领域。
目前,图像处理的核心技术主要包括以下几方面:(1)图像采集与处理技术,包括图像获取、格式转换、增强等;(2)图像变换与滤波技术,包括傅里叶变换、小波变换、空域滤波、频域滤波等;(3)图像分割与识别技术,主要包括基于颜色、形状、纹理等特征的图像分割、背景消除和目标跟踪等;(4)三维图像重建技术,包括基于光学、激光和雷达等手段的三维建模和重构。
以上几个方面都是图像处理中不可或缺的核心技术,其中图像分割与识别技术被广泛应用于医疗影像处理、安防监控等领域,三维图像重建技术则主要应用于航空航天、机器人等领域。
二、图像处理的核心技术1、图像采集与处理技术在图像处理中,图像采集是整个流程的第一步,图像采集质量直接影响到后续处理结果的好坏。
目前,常用的图像采集设备有光学、摄像头、雷达等,其中光学又分为激光、微波、红外等多种形式。
对于不同的图像采集设备,需要有对应的图像处理技术,例如对于光学采集设备,需要对镜头进行透镜校正、图像畸变校正等处理技术,而对于传感器采集的图像,则需要进行背景降噪和信号增强等处理技术。
2、图像变换与滤波技术图像变换与滤波技术是进行图像处理的重要手段,可以通过变换获得图像的一些特征或者对图像进行平滑和去噪等操作。
目前主要的图像变换和滤波技术有傅里叶变换、小波变换、空域滤波、频域滤波等。
傅里叶变换可以将图像转换到频域,可以对图像进行一些频域分析和处理;小波变换可以分析图像的局部特征,可以对噪声等进行去除;空域滤波主要对图像的像素进行处理,例如中值滤波、均值滤波等;频域滤波则是对频域的特征进行处理,例如高通滤波、低通滤波等。
2024年数字图像处理论文doc
2024年数字图像处理论文doc标题:2024年数字图像处理论文doc一、引言随着技术的不断发展,数字图像处理在各个领域中的应用越来越广泛。
本文旨在探讨2024年数字图像处理领域的发展趋势,以及相关算法和技术的应用。
通过对数字图像处理的研究,希望能够为相关领域的发展提供一定的参考和帮助。
二、数字图像处理的基本原理数字图像处理是一种利用计算机对图像进行加工、处理和分析的技术。
数字图像处理的基本原理是将图像转换为数字信号,然后利用计算机对数字信号进行处理和分析。
数字图像处理技术包括图像增强、图像变换、图像滤波、图像恢复、图像分析等。
三、数字图像处理的应用范围数字图像处理技术的应用范围非常广泛,包括医学影像、安防监控、智能交通、工业生产、环境监测等领域。
随着技术的不断发展,数字图像处理的应用范围将会更加广泛。
四、数字图像处理的热点问题和研究方向目前,数字图像处理的热点问题和研究方向包括深度学习、人工智能、虚拟现实等。
其中,深度学习在数字图像处理中的应用已经得到了广泛的认可,其在图像识别、目标检测、人脸识别等方面的应用已经取得了显著的成果。
此外,人工智能在数字图像处理中的应用也在不断发展,包括机器学习、神经网络等。
虚拟现实技术在数字图像处理中的应用也在逐渐增加,其在虚拟现实游戏、电影制作等方面的应用已经得到了广泛的应用。
五、数字图像处理的发展趋势和未来前景随着技术的不断发展,数字图像处理的应用范围将会更加广泛。
未来,数字图像处理技术将会更加智能化、自动化和人性化,其在各个领域中的应用将会更加深入。
同时,数字图像处理技术也将会面临更多的挑战和机遇,包括如何提高图像处理的精度和速度、如何解决图像处理中的隐私和安全问题等。
六、总结本文对2024年数字图像处理领域的发展趋势进行了探讨,并介绍了相关算法和技术的应用。
数字图像处理技术已经成为各个领域中不可或缺的一部分,其未来的发展前景非常广阔。
希望本文能够对相关领域的发展提供一定的参考和帮助。
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。
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。
浅谈图像处理教学中的色彩定量分析论文
浅谈图像处理教学中的色彩定量分析论文第一篇:浅谈图像处理教学中的色彩定量分析论文摘要:数码相片在屏幕显示与实际输出是不同的色彩体系。
使得人们在实际操作中产生错觉;RGB、CMY、HSB色彩表示方法与传统的色彩理论:Ostwald、Munsell和CIE怎样在现代图形图像软件中能有机的结合?使得数码影像的调校更加科学、合理。
关键词:数码相片;色彩体系;色彩数字化;数字窗口;处理方法数码相机成像原理就是光电效应,目前市场上常见数码相机的成像器件有CCD(电荷偶合器件)和CMOS(互补金属氧化物半导体)两种,CCD或CMOS负责把镜头照到它上影像按三基色分别转换为电荷,再通过模/数转换器(A/D)芯片转换成RGB(红、绿、蓝)数字信号,然后将信号送到处理器(DSP)处理,最后存储到存储卡上的是一幅由RGB 数字(0-255)描述的点阵(像素)二维图。
同理,扫描仪所得数码影像也是雷同:所以,处理数码相片或数码影像实质上就是分析和处理RGB 数字信号。
在处理数码影像时我们大多数是以电脑的显示屏所显示的效果为参照:笔者认为屏显是一种感性的带有不确定性,屏幕所显示色彩效果既不是数码相片的本身效果,也不是打印或冲印出来的实际效果。
现在我们来分析一下原因:(1)色彩体系定义不同:RGB是色光加色体系。
也是电脑屏幕的显色体系;而打印或冲印是CMY(品、青、黄)染料减色体系,RGB体系的色域是2563=16,777,216种颜色而CMY体系的色域是1013=1,010,301种颜色,所以在电脑屏幕上所能显示的色彩从理论上讲只有近1/16能颜色染料打印或冲印出来。
(2)电脑屏幕显色调校不同:不同显卡和不同的品牌的显示器再加不同的用户偏好,可以说相同的数码影像在不同的电脑显示器上显示效果都不一样。
色彩表示体系有Ostwald、Munsell和CIE、日本色彩研究所等四种,皆是以三个数字(RGB、CMY、HSB、lab)来表示某一色彩。
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。
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。
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。
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印前技术至图像分辨率应用摘要: 从事平面设计工作,不是仅仅停留在屏幕图像或打印稿上的,更多的设计作品最终是以印刷品的形式发布的。
本文从印前技术层面分析了数字图像分辨率的实际应用,涉及图像解析度、加网线数和设备像素等方面内容,并就其相互关系进行了阐述。
关键词: 数字图像分辨率 Photoshop 印前技术在我们的工作生活中离不开两类图像——模拟图像和数字图像。
通俗地说,模拟图像就是实物图像,是“看得见,摸得着”的图像,比如照片、照相底片、印刷品、画稿,甚至连电脑屏幕和电视屏幕上的画面也是模拟图像,只要通过客观的物理量表现颜色的图像就是模拟图像。
与此相对的是以人为制造的电脑语言记录颜色的图像——数字图像。
例如,从网上下载一幅图,把它存储在电脑里,这时它是数字图像;但它显示在屏幕上,以三原色的强度表现颜色,就成了模拟图像。
一、数字图像的含义以电脑语言来记录各个点的色彩信息的图像是数字图像,它们必须存储在电脑磁盘、光盘等电子媒介中。
在电脑里搜索以.jpg、.gif、.bmp等为扩展名的文件,它们就是数字图像,即使从未在这台电脑里存储过图像,也会找到数字图像,因为系统需要数字图像来显示操作界面;扫描一张照片后,从扫描仪传入电脑的图像是数字图像;用数码相机拍照,照片是以数字图像的形式存储在数码相机里的,也可以传入电脑;从网上下载的图像是数字图像;手机的背景画面也是数字图像……数字图像已经融入今天的日常生活中。
但是,能够用于印刷的数字图像是有限的。
很多人看见网上的好图就下载,用作印前的素材,结果不一定好,可能分辨率不够,也可能存在着版权隐患。
例如,一个客户用手机给产品拍了照,想印在画册上,他并不知道小照片放大后会变模糊。
很多人认为数字图像就像照片底片那样可以放大很多倍,其实只有矢量图可以这样做。
另外,缺乏工作经验的设计师从网上海选图片,这比从正版图库中找图省事,但这种图版权不明,用在赢利性的出版物上是有风险的。
二、图像的解析度在品质上,图像的主要指标之一是解析度,即像素数量。
数字图像在屏幕上显示的基本单位是像素,像素越多,能反映的细节就越多。
在Photoshop的“图像大小”对话框中可以看到像素数量。
另外,有些专门用来选图的软件可以直接显示像素数量,如ACDSee。
印前通常需要高解析度的图片,一般认为图片的宽度或高度超过1000像素就算高解析度。
不过,如果图片印刷的尺寸很小(比如页眉上的小装饰、正文上的小图标),也可以用低解析度的原稿。
在印前设计中,设计师可以在PhotoShop中计算原稿解析度至少要多大。
例如一张图片,将来准备印刷为3cm×2cm,分辨率为300像素/英寸,那么原稿应该有多大呢?在PhotoShop中新建一个文件,设定尺寸为3cm×2cm,分辨率为300像素/英寸。
通过“图像>图像大小”菜单打开“图像大小”对话框,看到像素大小为354像素×236像素,这就是原稿至少要达到的解析度。
考虑到可能会有一些构图上的调整,调色后可能还要压缩一些尺寸以消除色阶的不连续,原稿可再大些,比如为500像素×350像素。
这个尺寸并不需要很精确,原稿稍大一些,将来可以裁剪,也可以通过“图像大小”命令调整。
通过这样的计算,我们可以知道原稿大致应该是多大,200像素×150像素肯定是太小了,而1000像素×700像素对于这张小图来说也没有必要。
应该了解的是,原稿太大,不会影响到印刷质量,只会降低将来的输出速度;而原稿太小,在排版时强行拉大,印出来会变模糊。
随着互联网的日益普及,人们对网上图片的使用也越来也多,但网上图片常常存在以下问题。
1.版权问题。
网上似乎有那么多的图可供选择,而且百度(Baidu)、谷歌(Google)、雅虎(Yahoo)等网站还有图片搜索引擎,可以用关键词来寻找图片,可是真正有版权许可的图片还是很有限的。
我们在网上选择图片时,应该去正规的、有版权条款的图库网站。
2.画质问题。
网上最常见的图是JPEG格式和GIF格式的,这两种格式都会降低图片质量,JPEG 产生俗称“马赛克”的拼贴痕迹,GIF有不连续的色斑。
3.解析度问题。
在网上宽1000像素以上的图不多见,这是因为人们为了上传图片时更快一些,喜欢缩小图片的尺寸。
实际上,我们凭感觉就可以判断网上的图片是不是高解析度的,因为屏幕的解析度是已知的。
在系统的显示属性中可以看到屏幕的解析度,假如是1024像素×768像素,那么充满屏幕的图片大致上也就是这么大,是高解析度的,但比屏幕小的图片是低解析度的。
千万不要认为图片在屏幕上是这么大,印刷出来就可以这么大,这也是很多初学者容易出现的问题。
屏幕的分辨率是每英寸72像素或96像素,而印前的分辨率至少要达到每英寸300像素,这就是说,从屏幕到印刷品,像素被压得更紧密了,那么图片的尺寸就变小了。
初学者常常对此感到不解——图片在屏幕上看起来不是很好吗,就这样印出来不就可以了吗,为什么印前不能像屏幕上一样采用72像素/英寸的分辨率呢?因为眼睛对屏幕和印刷品的宽容度是不一样的,印刷品的分辨率如果像屏幕那么低,我们就会挑剔。
喷绘的分辨率就是72像素/英寸的,近距离看时墨点很明显,如果画册也是这样,我们会满意吗?如从网上下载一张图片,用Photoshop打开它。
通过“图像>图像大小”菜单打开“图像大小”对话框,现在,它的分辨率是72像素/英寸,宽度将近10cm。
取消“重定图像像素”,把分辨率扩大为300像素/英寸,尺寸会同时缩小,宽度变成了2.4cm,这就是它可以印刷的尺寸。
如果不缩小尺寸,也不改变分辨率,在画册上印刷出来会有明显的“马赛克”;如果既扩大分辨率,又保持尺寸不变(在勾选“重定图像像素”时扩大分辨率),图片就会变得很模糊。
三、数字图像的分辨率“网上的照片可以印多大?”“500万像素的数码相机拍画册插图够用吗?”这些实际上是分辨率的问题。
分辨率是和印刷精度相关的,包括加网线数、设备像素等。
分辨率是专用于位图的概念,是在每英寸距离内排列多少个像素。
像素越密集,越能反映图像的细节。
因此,每英寸300个像素比每英寸72个像素要精细得多。
分辨率的常用单位是像素/英寸(pixels per inch),缩写为ppi。
但很多网上文章甚至书籍把它写成dpi。
dpi是点/英寸(dots per inch)的意思,本来是用于打印、喷绘、激光照排的,这些输出过程用点(墨点或激光曝光点)组成图像,是输出设备的分辨率。
将ppi写成dpi意味着将像素与输出时的点等同起来,通常这是不合理的,因为一个像素可由数十个点组成。
但既然很多人习惯这么说,我们心里明白它指的是像素还是点就行。
四、根据印刷要求控制分辨率一般情况下,印刷要求位图的分辨率不低于300ppi,但有时原稿的分辨率太低(比如从网上下载的图像)或太高(比如扫描反转片得到的图像,它的分辨率可达到数千ppi,在印前是没有必要的,只会降低将来的输出速度),就要改变分辨率。
在改变分辨率的时候,我们还要尽量保证画质不降低。
我们通常通过以下两个步骤来调节原稿的分辨率。
在Photoshop中打开任何一张图,在“图像”菜单下选择“图像大小”,可以打开“图像大小”对话框。
这是实际工作中几乎每天都要用到的对话框。
1.固定像素数量,改变分辨率。
位图是由像素组成的,像素不变,画质就不会有丝毫变化。
在Photoshop的“图像大小”对话框中有保证像素不变的方法,就是取消“重定图像像素”。
在这种情况下改变分辨率,可以看到画面没有任何变化,相应地,对话框中像素大小、像素数量也不变,但是,打印尺寸在变——当把网上图片的分辨率扩大的时候,打印尺寸会变小(所以网上的图片不能打印得像在屏幕上那么大);当把反转片扫描图的分辨率缩小的时候,打印尺寸会变大(这正是我们需要的,反转片本来只有几厘米宽,而在印刷品上它可能需要扩大到几十厘米宽)。
2.固定分辨率,改变打印尺寸。
一旦分辨率达到了要求,就要根据将来准备印刷的尺寸调节图像的宽度和高度,即打印尺寸。
勾选“重定图像像素”,能够在分辨率不变的情况下改变打印尺寸。
一般还要勾选“约束比例”和“缩放样式”,以保证等比例变化。
这时候,画面中像素的数量是在变化的。
当像素增加时,Photoshop在相临像素之间插入新的像素,当像素减少时,Photoshop有选择地去掉一些像素,这叫“插值”。
在勾选“重定图像像素”的情况下,改变打印尺寸和改变分辨率就是改变像素数量。
增加像素数量会把画面变模糊,减少像素数量不会把画面变模糊,但会减少细节。
五、屏幕图像的分辨率屏幕分辨率通常是72ppi或96ppi,远远低于印刷要求的300ppi。
以PC为例,按“Print Screen”键,屏幕图像会进入系统的剪贴板,立即切换到Photoshop,新建一个文件,按Ctrl V键,就把屏幕图像粘贴进来了。
假如拷屏图像的分辨率是72ppi,在取消“重定图像像素”的情况下将其扩大为300ppi,则宽和高会缩小到原来的1/4。
这个尺寸也许太小,让人看不清楚。
可在勾选“重定图像像素”的情况下将宽和高扩大到原来的1.5倍,或在置入到排版文件后将宽和高拉大到1.5倍,这会引起一些模糊,但不明显,若拉大到2倍以上就太模糊了。
六、网上图像的分辨率网上图像通常与屏幕有相同的分辨率,在扩大分辨率时要缩小打印尺寸才能保持画质。
把72ppi的网上图像在Photoshop中打开,用取消“重定图像像素”的方法把分辨率改为300ppi,看看打印尺寸有什么变化。
再勾选“重定图像像素”,在保持分辨率不变的情况下扩大打印尺寸,看能够扩大多少倍而不至于太模糊。
通过这个练习可以体会到:网上的图像用于印刷,要保持原有的清晰度,宽度和高度最好不超过原来的1/4,直观地说,全屏的图印出来大概只有一个巴掌大。
七、扫描分辨率扫描仪的分辨率分光学分辨率和插值分辨率两种。
光学分辨率是真实的采样能力,是感光元件在每英寸原稿上能分辨多少个点;插值分辨率是通过计算在真实的点之间插补了过渡点之后得到的分辨率,这些过渡点会使图像模糊。
我们要获得最好的扫描效果,就应以光学分辨率扫描。
扫描分辨率以dpi(dots per inch,点/英寸)为单位。
注意,这个dpi不同于激光照排的dpi,它与数字图像的ppi(pixels per inch,像素/英寸)一致,以多少dpi扫描,得到的数字图像就是多少ppi。
在各种扫描程序中都可以设置分辨率,但不一定要设置成300ppi,如果原稿尺寸大于设计尺寸,扫描分辨率就可以低些,反之,扫描分辨率就要高些。
例如一张36mm×24mm的底片,若要印刷成210mm×285mm,扫描时需要多大的分辨率呢?可用反推法计算。