图像处理课程设计报告
图像处理技术课程设计
图像处理技术课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握图像处理技术的基本概念、原理和方法。
2. 使学生了解图像处理软件的操作界面、功能模块及其使用方法。
3. 帮助学生理解图像处理技术在日常生活和各领域中的应用。
技能目标：1. 培养学生运用图像处理软件进行图像编辑、修复、美化的能力。
2. 培养学生运用图像处理技术解决实际问题的能力，如图像合成、特效制作等。
3. 提高学生的创新意识和动手实践能力，能够独立完成图像处理作品的创作。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对图像处理技术的兴趣，激发学生学习积极性。
2. 引导学生关注图像处理技术在各领域的应用，提高学生对科技发展的认识。
3. 培养学生团队合作意识，学会分享、交流、互相学习，形成良好的学习氛围。
课程性质：本课程为信息技术学科，以实践操作为主，理论联系实际。
学生特点：学生处于初中年级，具有一定的信息技术基础，对新鲜事物充满好奇心，喜欢动手实践。
教学要求：结合学生特点，注重理论与实践相结合，充分调动学生积极性，提高学生的实践能力和创新能力。
在教学过程中，关注个体差异，分层教学，确保每个学生都能达到课程目标。
通过课程学习，使学生能够运用所学知识解决实际问题，培养其信息素养。
二、教学内容1. 图像处理技术基础理论：- 图像处理的基本概念：像素、分辨率、颜色模式等。
- 图像处理的基本操作：图像打开、保存、关闭、缩放、旋转等。
- 图像处理的基本算法：图像滤波、边缘检测、图像分割等。
2. 图像处理软件操作：- 软件界面及功能模块介绍：熟悉软件的操作界面，了解各功能模块的作用。
- 常用工具的使用：选区工具、画笔工具、橡皮擦工具等。
- 图像调整命令的应用：亮度/对比度、色相/饱和度、色彩平衡等。
3. 图像处理技术应用：- 图像编辑与修复：去除图像中的污点、瑕疵，修复破损的图像。
- 图像美化与特效制作：调整肤色、美化风景，制作艺术字等。
- 图像合成与创意设计：运用图层、蒙版、通道等功能进行图像合成，实现创意设计。
《图像处理》课程设计
《图像处理》课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解图像处理的基本概念，掌握图像处理的基本原理；2. 学习并掌握常见的图像处理技术，如图像滤波、边缘检测、图像增强、色彩调整等；3. 了解图像处理在日常生活和各领域中的应用。
技能目标：1. 能够运用所学软件（如Photoshop等）进行图像的编辑和处理；2. 培养学生独立分析图像问题，运用合适的图像处理技术解决问题的能力；3. 提高学生的实际操作能力，使学生能够独立完成图像处理任务。
情感态度价值观目标：1. 激发学生对图像处理的兴趣，培养学生主动学习的态度；2. 培养学生的审美观念，提高对图像美的鉴赏能力；3. 增强学生的团队协作意识，培养学生在团队中分享、交流、互助的品质。
分析课程性质、学生特点和教学要求：1. 课程性质：本课程为信息技术课程，具有较强的实践性和应用性；2. 学生特点：学生为初中生，具备一定的计算机操作基础，对图像处理有较高的兴趣；3. 教学要求：结合实际案例，注重理论与实践相结合，关注学生的个体差异，提高学生的实际操作能力。
二、教学内容1. 图像处理基本概念：介绍图像处理的基本概念，如图像的构成、像素、分辨率等；教材章节：第一章 图像处理基础2. 图像处理软件操作：学习Photoshop等图像处理软件的基本操作，如图像打开、保存、缩放、裁剪等；教材章节：第二章 图像处理软件操作3. 图像处理技术：a. 图像滤波：介绍高斯滤波、中值滤波等；b. 边缘检测：讲解Sobel、Canny等边缘检测算法；c. 图像增强：介绍直方图均衡化、对比度增强等方法；d. 色彩调整：学习色彩平衡、色相/饱和度调整等；教材章节：第三章 图像处理技术4. 图像处理应用案例：分析图像处理在摄影、广告设计、医学等领域中的应用；教材章节：第四章 图像处理应用案例5. 实践操作：结合所学内容，进行实际操作，完成图像处理任务；教材章节：第五章 实践操作教学进度安排：1. 第一周：图像处理基本概念；2. 第二周：图像处理软件操作；3. 第三周：图像处理技术（1）；4. 第四周：图像处理技术（2）；5. 第五周：图像处理应用案例及实践操作。
《图像处理》课程设计
《图像处理》课程设计一、教学目标本课程的教学目标是让学生掌握图像处理的基本原理和常用方法，能够运用图像处理技术解决实际问题。
具体分为以下三个部分：1.知识目标：学生需要了解图像处理的基本概念、原理和常用算法，包括图像增强、滤波、边缘检测、形态学处理等。
2.技能目标：学生能够熟练使用图像处理软件（如MATLAB、OpenCV等），进行图像的基本操作和处理，并能独立完成一些图像处理项目。
3.情感态度价值观目标：学生通过本课程的学习，能够培养对图像处理技术的兴趣和热情，认识到图像处理在现实生活中的应用和价值，提高解决实际问题的能力。
二、教学内容根据课程目标，本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.图像处理的基本概念和原理：包括图像的表示、图像的采样和量化、图像的格式等。
2.图像增强：包括灰度增强、色彩增强、图像锐化、图像平滑等。
3.图像滤波：包括线性滤波、非线性滤波、频率域滤波等。
4.边缘检测：包括梯度算法、Canny算法、Sobel算法等。
5.形态学处理：包括形态学的基本运算、形态学的滤波、形态学的重建等。
6.图像处理软件的使用：学习并掌握MATLAB、OpenCV等图像处理软件的基本使用方法。
三、教学方法为了达到课程目标，本课程将采用以下几种教学方法：1.讲授法：通过教师的讲解，使学生掌握图像处理的基本概念和原理。
2.案例分析法：通过分析具体的图像处理案例，使学生了解图像处理技术的应用和效果。
3.实验法：通过上机实验，使学生熟练掌握图像处理软件的使用，并能够独立完成图像处理项目。
4.讨论法：通过分组讨论，引导学生思考和探索图像处理技术的新发展和新应用。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，本课程将采用以下教学资源：1.教材：《数字图像处理》，作者：冈萨雷斯。
2.参考书：《数字图像处理与应用》，作者：潘晓阳。
3.多媒体资料：包括教学PPT、图像处理软件的教程等。
4.实验设备：计算机、MATLAB软件、OpenCV库等。
图像处理基础课程设计
图像处理基础课程设计一、教学目标本课程的教学目标是让学生掌握图像处理的基本概念、原理和方法，培养学生运用图像处理技术解决实际问题的能力。
具体目标如下：1.知识目标：（1）了解图像处理的基本概念、发展历程和应用领域；（2）掌握图像处理的基本原理，如图像采样、量化、图像增强、滤波等；（3）熟悉图像处理的主要算法，如图像分割、特征提取、图像重建等。
2.技能目标：（1）能够运用图像处理软件进行基本的图像处理操作；（2）能够根据实际问题选择合适的图像处理算法和参数；（3）能够编写简单的图像处理程序，实现图像处理的基本功能。
3.情感态度价值观目标：（1）培养学生对图像处理技术的兴趣和好奇心；（2）培养学生勇于探索、创新的精神，提高学生解决实际问题的能力；（3）培养学生团队协作、沟通交流的能力，提高学生的综合素质。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.图像处理的基本概念和原理：图像处理的基本概念、发展历程、应用领域、图像采样、量化、图像增强、滤波等；2.图像处理的主要算法：图像分割、特征提取、图像重建等；3.图像处理软件的使用：熟悉常用图像处理软件的基本操作和功能；4.图像处理程序设计：学习图像处理的基本编程方法，编写简单的图像处理程序。
三、教学方法为了实现本课程的教学目标，我们将采用以下教学方法：1.讲授法：通过讲解图像处理的基本概念、原理和算法，使学生掌握相关知识；2.讨论法：引导学生分组讨论实际问题，培养学生解决问题的能力；3.案例分析法：分析典型的图像处理案例，使学生更好地理解图像处理技术的应用；4.实验法：让学生动手实践，熟悉图像处理软件和编程方法，提高学生的实际操作能力。
四、教学资源为了支持本课程的教学内容和教学方法，我们将准备以下教学资源：1.教材：选用权威、实用的图像处理教材，为学生提供系统、全面的知识体系；2.参考书：提供相关的参考书籍，丰富学生的知识储备；3.多媒体资料：制作课件、演示视频等，增强课堂教学的趣味性和生动性；4.实验设备：准备计算机、图像处理软件、编程环境等，为学生提供实践操作的机会。
电子科技大学-数字图像处理-课程设计报告
电子科技大学数字图像处理课程设计课题名称数字图像处理院（系）通信与信息工程学院专业通信工程姓名学号起讫日期指导教师2015年12月15日目录摘要： (03)课题一：图像的灰度级分辨率调整 (04)课题二：噪声的叠加与频域低通滤波器应用 (06)课题三：顶帽变换在图像阴影校正方面的应用 (13)课题四：利用Hough变换检测图像中的直线 (15)课题五：图像的阈值分割操作及区域属性 (20)课题六：基于MATLAB®的GUI程序设计 (23)结束语： (36)参考文献： (37)基于MATLAB®的数字图像处理课题设计摘要本文首先对数字图像处理的相关定义、概念、算法与常用变换进行了介绍；并通过七个课题实例，借助MATLAB®的图像处理工具箱（Computer Vision System Toolbox）对这些案例逐一实现，包括图像的灰度值调整、图像噪声的叠加、频域低通滤波器、阈值分割、Hough变换等，常用的图像变化与处理；然后通过MATLAB®的GUI程序设计，对部分功能进行模块化整合，设计出了数字图像处理的简易软件；最后给出了软件的帮助文件以及该简易程序的系统结构和m代码。
关键词：灰度值调整噪声图像变换MATLAB® GUI设计课题一：图像的灰度级分辨率调整设计要求：128,64,32,16,8,4,2，并在同一个figure窗口将图像的灰度级分辨率调整至{}上将它们显示出来。
设计思路：灰度级分辨率又称色阶，是指图像中可分辨的灰度级的数目，它与存储灰度级别所使用的数据类型有关。
由于灰度级度量的是投射到传感器上的光辐射值的强度，所以灰度级分辨率又称为辐射计量分辨率。
随着图像灰度级分辨率的的逐渐降低，图像中所包含的颜色数目将变得越来越少，从而在颜色维度造成图像信息量的退化。
MATLAB®提供了histeq函数用于图像灰度值的改变，调用格式如下：J = histeq(I,n)其中J为变换后的图像，I为输入图像，n为变换的灰度值。
大学图像处理课程设计
大学图像处理课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解图像处理的基本概念，掌握图像处理的基本理论；2. 学会使用图像处理软件进行图像的编辑、修复和特效处理；3. 掌握图像处理技术在各个领域的应用，如摄影、影视、医疗等。
技能目标：1. 能够运用图像处理软件进行图像的基本操作，如裁剪、旋转、调整亮度对比度等；2. 熟练掌握图像修复、去噪、色彩调整等高级技巧；3. 能够独立完成图像特效的制作，如滤镜、合成、动画等。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对图像处理技术的兴趣，激发其创新意识和实践欲望；2. 培养学生团队协作能力，使其在合作中共同进步，提高沟通表达能力；3. 增强学生对图像处理技术在现实生活中的应用意识，使其认识到科技对社会发展的推动作用。
课程性质：本课程为大学图像处理课程，旨在使学生掌握图像处理的基本知识和技能，培养实际操作能力，提高学生在图像处理领域的综合素质。
学生特点：学生具备一定的计算机操作基础，对图像处理有一定了解，但缺乏系统学习和实践操作经验。
教学要求：结合课程性质和学生特点，注重理论与实践相结合，充分调动学生的主观能动性，提高学生的实践操作能力和创新能力。
通过课程学习，使学生能够达到上述课程目标，为后续相关课程和实际工作打下坚实基础。
二、教学内容1. 图像处理基础理论：包括图像处理的基本概念、图像类型、颜色模型等，参考教材第一章内容。
2. 图像处理软件操作：学习常用图像处理软件的基本操作，如裁剪、旋转、调整亮度对比度等，参考教材第二章内容。
3. 图像修复与增强：掌握图像去噪、锐化、色彩平衡等修复与增强技术，参考教材第三章内容。
4. 图像特效处理：学习图像特效制作，如滤镜、合成、动画等，参考教材第四章内容。
5. 图像处理应用案例：分析图像处理在摄影、影视、医疗等领域的应用实例，参考教材第五章内容。
教学大纲安排：第一周：图像处理基础理论第二周：图像处理软件操作第三周：图像修复与增强第四周：图像特效处理第五周：图像处理应用案例教学内容注重科学性和系统性，结合教材章节进行合理安排和进度控制，使学生在短时间内掌握图像处理的核心知识，提高实践操作能力。
数字图像处理的课程设计
数字图像处理的课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解数字图像处理的基本概念，掌握图像的数字化表示方法；2. 掌握图像处理的基本操作，如图像变换、滤波、增强和复原；3. 了解常见的图像分割和特征提取方法，并应用于实际问题；4. 掌握图像压缩的基本原理及常用算法。
技能目标：1. 能够运用图像处理软件进行基本的图像编辑和操作；2. 能够编写简单的数字图像处理程序，实现对图像的基本处理功能；3. 能够运用所学的图像处理方法解决实际问题，如图像去噪、图像增强等；4. 能够对图像进行有效的压缩，以适应不同的应用场景。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数字图像处理技术的兴趣和热情，激发其探索精神；2. 培养学生的团队合作意识，学会与他人共同解决问题；3. 增强学生的实际操作能力，使其认识到理论与实践相结合的重要性；4. 引导学生关注图像处理技术在日常生活和各领域的应用，提高其科技素养。
课程性质：本课程为高年级选修课程，旨在使学生掌握数字图像处理的基本原理和方法，培养其实际应用能力。
学生特点：学生具备一定的数学基础和编程能力，对图像处理有一定了解，但尚未深入学习。
教学要求：结合学生特点和课程性质，注重理论与实践相结合，以实际应用为导向，提高学生的动手能力和创新能力。
通过本课程的学习，使学生能够达到上述课程目标，为未来进一步学习和研究打下坚实基础。
二、教学内容1. 数字图像基础：包括图像的数字化表示、图像质量评价、颜色模型等基本概念；- 教材章节：第1章 数字图像处理基础2. 图像增强：介绍直方图均衡化、图像平滑、锐化等增强方法；- 教材章节：第3章 图像增强3. 图像复原：涉及图像退化模型、逆滤波、维纳滤波等复原方法；- 教材章节：第4章 图像复原4. 图像分割与特征提取：包括阈值分割、边缘检测、区域生长等分割方法，以及特征点的提取和描述；- 教材章节：第5章 图像分割与特征提取5. 图像压缩：介绍图像压缩的基本原理，如JPEG、JPEG2000等压缩算法；- 教材章节：第6章 图像压缩6. 数字图像处理应用：分析图像处理在医学、遥感、计算机视觉等领域的应用案例；- 教材章节：第7章 数字图像处理应用教学进度安排：1. 数字图像基础（2学时）2. 图像增强（4学时）3. 图像复原（4学时）4. 图像分割与特征提取（6学时）5. 图像压缩（4学时）6. 数字图像处理应用（2学时）三、教学方法为提高教学效果，本课程将采用以下多样化的教学方法：1. 讲授法：教师通过系统的讲解，使学生掌握数字图像处理的基本概念、原理和方法。
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。
图像处理的课程设计
图像处理的课程设计一、教学目标本课程旨在通过图像处理的教学，使学生掌握图像处理的基本概念、原理和常用方法。
在知识目标方面，学生应了解图像处理的基本概念，掌握图像处理的基本原理和常用方法，理解图像处理在实际应用中的重要性。
在技能目标方面，学生应能够熟练使用图像处理软件，进行图像的基本处理和分析。
在情感态度价值观目标方面，学生应培养对图像处理的兴趣，认识图像处理在科学研究和实际应用中的重要性，培养创新意识和团队合作精神。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括图像处理的基本概念、图像处理的基本原理、图像处理的基本方法和图像处理的实际应用。
具体包括：图像处理的基本概念，如图像的定义、图像的表示和图像的采集；图像处理的基本原理，如图像的增强、图像的滤波和图像的特征提取；图像处理的基本方法，如图像的灰度处理、图像的二值处理和图像的彩色处理；图像处理的实际应用，如图像的分割、图像的识别和图像的重建。
三、教学方法本课程的教学方法主要包括讲授法、案例分析法、实验法和讨论法。
通过讲授法，使学生掌握图像处理的基本概念和基本原理；通过案例分析法，使学生了解图像处理的实际应用；通过实验法，使学生熟练掌握图像处理的方法和技能；通过讨论法，激发学生的创新思维和团队合作精神。
四、教学资源本课程的教学资源主要包括教材、多媒体资料、实验设备和网络资源。
教材为学生提供图像处理的基本知识和基本方法；多媒体资料为学生提供图像处理的实际应用案例；实验设备为学生提供图像处理的实践操作平台；网络资源为学生提供图像处理的最新发展和相关论文。
五、教学评估本课程的评估方式包括平时表现、作业、考试和平时成绩。
平时表现主要评估学生的课堂参与和讨论积极性；作业主要评估学生的理解和应用能力；考试主要评估学生的知识掌握和运用能力。
平时成绩占30%，作业占20%，考试占50%。
评估方式客观、公正，能够全面反映学生的学习成果。
六、教学安排本课程的教学安排如下：共16周，每周2课时。
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。
图像处理技术课程设计
图像处理技术课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解图像处理技术的基本概念，掌握图像处理的基本原理和常用算法。
2. 学生能够描述不同图像格式及其特点，了解图像压缩的基本方法及其在现实生活中的应用。
3. 学生能够解释图像处理软件中各功能模块的作用，并运用这些知识对图像进行有效的处理和优化。
技能目标：1. 学生能够熟练使用至少一种图像处理软件（如Photoshop等），进行图像的编辑、修复、合成等操作。
2. 学生能够运用所学知识解决实际图像处理问题，如调整图像色彩、尺寸、分辨率等。
3. 学生能够独立完成图像处理项目，具备一定的图像创意设计能力。
情感态度价值观目标：1. 学生通过学习图像处理技术，培养对美的感知和鉴赏能力，提高审美素养。
2. 学生在学习过程中，培养创新意识和团队协作精神，增强解决问题的自信心。
3. 学生能够认识到图像处理技术在各个领域的广泛应用，了解其对社会发展的意义，激发对信息科技的兴趣。
本课程针对高年级学生，结合课程性质、学生特点和教学要求，将目标分解为具体的学习成果。
通过本课程的学习，学生不仅能掌握图像处理的基础知识，还能运用所学技能解决实际问题，同时培养良好的审美观和价值观。
为实现课程目标，后续教学设计和评估将注重理论与实践相结合，充分调动学生的主观能动性，提高教学效果。
二、教学内容本课程教学内容依据课程目标，结合教材科学性和系统性，进行以下安排：1. 图像处理基本概念：介绍图像处理的基本术语，如像素、分辨率、颜色模式等，使学生理解图像处理的基本元素。
2. 图像处理软件操作：以Photoshop为例，讲解软件界面、工具箱、图层、通道等基本操作，使学生熟练掌握软件使用。
3. 图像编辑与修复：包括图像裁剪、旋转、尺寸调整、色彩平衡、去除红眼等，教授学生如何对图像进行基础编辑和修复。
4. 图像合成与特效：教授图层蒙版、滤镜、混合模式等技巧，使学生能够进行图像合成和创新设计。
5. 图像格式与压缩：介绍不同图像格式及其特点，讲解图像压缩的原理和方法，提高学生对图像文件管理的认识。
数字图像处理课程设计
数字图像处理课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能够理解数字图像处理的基本概念，掌握图像的数字化过程、图像格式和颜色空间等基础知识；2. 学生能够掌握图像处理的基本操作，如图像的读取、显示、保存和变换；3. 学生能够了解并运用图像滤波、边缘检测、图像分割等常用算法；4. 学生能够理解图像特征提取和描述的基本方法，并应用于图像识别和分类。
技能目标：1. 学生能够运用编程语言（如Python）和相关库（如OpenCV）进行数字图像处理实践操作；2. 学生能够运用图像处理技术解决实际问题，如图像增强、图像复原和图像分析；3. 学生能够通过实际案例，掌握图像处理算法的选择和优化方法；4. 学生能够运用所学知识，开展小组合作，共同完成图像处理项目。
情感态度价值观目标：1. 学生培养对数字图像处理技术的兴趣和热情，增强学习动力；2. 学生树立正确的图像处理观念，遵循学术道德，不侵犯他人隐私；3. 学生培养团队协作精神，学会与他人分享和交流，提高沟通能力；4. 学生能够认识到数字图像处理技术在日常生活和各行各业中的应用价值，激发创新意识。
课程性质：本课程为实践性较强的学科，注重理论知识与实际应用的结合。
学生特点：高中年级学生，具备一定的数学和编程基础，对图像处理技术有一定了解，好奇心强，喜欢动手实践。
教学要求：教师应注重启发式教学，引导学生主动探究，培养学生的实践能力和创新精神。
教学过程中，关注学生的个体差异，提供个性化指导，确保课程目标的达成。
同时，注重过程性评价，全面评估学生的学习成果。
二、教学内容1. 数字图像处理基础- 图像的数字化过程- 常见图像格式及颜色空间- 图像的读取、显示和保存2. 图像处理基本操作- 图像变换（几何变换、灰度变换）- 图像增强（直方图均衡化、空间滤波）- 图像复原（逆滤波、维纳滤波）3. 图像滤波与边缘检测- 常用滤波算法（均值滤波、中值滤波、高斯滤波）- 边缘检测算法（Sobel算子、Canny算子）4. 图像分割- 阈值分割（全局阈值、局部阈值）- 区域分割（区域生长、分裂合并）5. 图像特征提取与描述- 基本特征（颜色特征、纹理特征、形状特征）- 特征描述（HOG描述子、SIFT描述子）6. 图像识别与分类- 基本分类算法（K最近邻、支持向量机）- 深度学习方法（卷积神经网络）7. 实践项目- 图像增强与复原- 边缘检测与图像分割- 特征提取与图像分类教学内容安排与进度：1. 第1-2周：数字图像处理基础2. 第3-4周：图像处理基本操作3. 第5-6周：图像滤波与边缘检测4. 第7-8周：图像分割5. 第9-10周：图像特征提取与描述6. 第11-12周：图像识别与分类7. 第13-14周：实践项目教材关联：教学内容与教材章节紧密关联，涵盖《数字图像处理》教材中的基础知识和实践应用。
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。
图像处理相关课程设计
图像处理相关课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解图像处理的基本概念，掌握图像处理的基本原理。
2. 学生能掌握并运用图像处理软件进行基本的图像编辑操作，如裁剪、调整亮度对比度、色彩平衡等。
3. 学生能了解并描述不同图像格式及其特点。
技能目标：1. 学生能运用图像处理软件解决实际问题，如修复损坏的图片、优化图像质量等。
2. 学生能通过实践操作，掌握图像处理技巧，提高图像创作和表现能力。
情感态度价值观目标：1. 学生培养对图像艺术的兴趣和热情，提高审美素养。
2. 学生在团队协作中学会分享与交流，培养合作精神。
3. 学生意识到图像处理在现实生活中的广泛应用，增强学以致用的意识。
课程性质：本课程为信息技术与艺术相结合的课程，注重实践操作与理论学习的结合。
学生特点：学生在本年级已具备一定的信息技术基础，对图像处理有一定的好奇心和兴趣。
教学要求：结合学生特点，注重理论与实践相结合，培养学生的动手能力和创新思维。
通过具体的学习成果，使学生在知识、技能和情感态度价值观方面得到全面提升。
二、教学内容1. 图像处理基础知识：- 图像的组成与结构- 常见图像格式及其特点- 图像处理软件的认识与基本操作2. 图像编辑技巧：- 裁剪、旋转与翻转- 调整亮度、对比度、色彩平衡- 图像修复与优化3. 图像合成与特效：- 图层概念与应用- 滤镜与特效的使用- 图像合成技巧4. 实践与应用：- 实际案例分析与操作- 创意图像设计与制作- 团队协作项目实践教学内容安排与进度：第一周：图像处理基础知识学习，认识图像格式及软件操作第二周：图像编辑技巧学习与实践第三周：图像合成与特效学习第四周：实践与应用，进行实际案例分析和创意设计教材章节关联：第一章：图像处理基础第二章：图像编辑技巧第三章：图像合成与特效第四章：实践与应用教学内容注重科学性和系统性，结合课程目标，按照教材章节顺序进行教学，确保学生能逐步掌握图像处理的相关知识和技能。
图像处理课程设计
图像处理课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握图像处理的基本概念、术语和技术原理；2. 使学生了解图像处理软件的基本功能和使用方法；3. 帮助学生理解图像处理技术在现实生活中的应用。
技能目标：1. 培养学生运用图像处理软件进行图片编辑、修复、美化的能力；2. 培养学生运用图像处理技术解决实际问题的能力；3. 提高学生的创新思维和审美能力。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对图像处理技术的兴趣和热情，激发学生的学习积极性；2. 培养学生善于观察、发现生活中的美，提高审美素养；3. 培养学生的团队协作意识，学会在合作中分享、交流、互助；4. 引导学生正确使用图像处理技术，遵循法律法规，尊重他人版权。
课程性质：本课程为实践性较强的学科，结合理论知识与实践操作，培养学生的实际操作能力和创新思维能力。
学生特点：六年级学生具备一定的计算机操作基础，对新鲜事物充满好奇心，善于模仿和探索。
教学要求：教师需结合学生特点，采用任务驱动法、案例教学法等方法，引导学生主动探究，提高学生的实践操作能力。
同时，注重培养学生的团队合作精神和道德素养，使学生在掌握技能的同时，树立正确的价值观。
通过分解课程目标为具体的学习成果，便于后续教学设计和评估。
二、教学内容1. 图像处理基础知识：包括图像类型、像素、分辨率、颜色模式等基本概念，以及图像处理的基本操作（打开、保存、关闭等）。
教材章节：第一章 图像处理基础2. 图像编辑与修复：学习使用图像处理软件进行图片编辑（裁剪、旋转、缩放等）、修复（去除红眼、污点修复等）。
教材章节：第二章 图像编辑与修复技巧3. 图像美化：掌握图像美化技巧，如调整亮度、对比度、饱和度，应用滤镜和图层效果等。
教材章节：第三章 图像色彩与效果调整4. 图像合成与创意设计：学习图像合成、图层蒙版、路径工具等高级功能，进行创意设计。
教材章节：第四章 图像合成与创意设计5. 实践项目：结合所学知识，完成一个综合性的图像处理实践项目，提高学生解决实际问题的能力。
matleb图像处理课程设计
matleb图像处理课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解MATLAB中图像处理的基本概念，掌握图像的读取、显示和保存方法。
2. 学习图像的基本运算，包括算术运算、逻辑运算以及几何变换。
3. 掌握图像滤波、边缘检测和图像分割等常用图像处理技术。
技能目标：1. 能够运用MATLAB软件进行图像的读取、显示和保存，并熟练操作图像处理工具箱。
2. 培养学生运用MATLAB进行图像处理算法编程的能力，实现图像的基本运算和常用处理技术。
3. 提高学生分析问题、解决问题的能力，使其能够针对实际图像处理问题选择合适的算法并优化。
情感态度价值观目标：1. 激发学生对图像处理领域的兴趣，培养其主动探索、积极进取的学习态度。
2. 培养学生的团队协作能力，使其在合作中学会相互尊重、分享经验。
3. 增强学生的实践意识，使其认识到理论知识在实际应用中的重要性。
课程性质：本课程为选修课，旨在让学生在学习过程中掌握MATLAB图像处理的基本知识和技能。
学生特点：学生具备一定的编程基础，对图像处理有一定了解，但对MATLAB软件的使用和图像处理算法的实践应用尚不熟练。
教学要求：结合学生特点和课程性质，注重理论与实践相结合，充分调动学生的积极性，引导学生在实践中掌握图像处理技术。
通过课程学习，使学生能够独立完成图像处理相关任务，并具备一定的实际问题解决能力。
二、教学内容1. 图像处理基础- 图像的表示和分类- MATLAB图像处理工具箱介绍- 图像的读取、显示和保存2. 图像基本运算- 算术运算与逻辑运算- 几何变换原理及实现3. 图像滤波- 基本滤波原理及分类- 常用滤波器设计与应用4. 边缘检测- 边缘检测算法原理- 常用边缘检测算子及应用5. 图像分割- 图像分割方法概述- 基于阈值的分割方法- 基于边缘的分割方法6. 实践应用- 实践项目一：图像增强与滤波- 实践项目二：边缘检测与图像分割- 实践项目三：综合应用案例分析教学内容安排与进度：- 第1周：图像处理基础，图像读取、显示和保存- 第2周：图像基本运算，算术运算与逻辑运算- 第3周：图像基本运算，几何变换- 第4周：图像滤波，基本滤波原理及分类- 第5周：图像滤波，常用滤波器设计与应用- 第6周：边缘检测，边缘检测算法原理及算子- 第7周：图像分割，分割方法概述及实践- 第8周：实践应用，三个实践项目的实施与讨论教学内容与教材关联性：本教学内容紧密结合教材，按照教材章节进行组织，涵盖图像处理的基础知识、核心技术和实践应用。
《图像处理》课程设计
《图像处理》课程设计一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握图像处理的基本概念、原理和常用方法，能够运用图像处理技术解决实际问题。
具体来说，知识目标包括：了解图像处理的基本概念、常用算法和应用领域；掌握图像处理的基本原理，如图像变换、图像滤波、图像增强、图像分割等；了解图像处理技术在现实生活中的应用。
技能目标包括：能够运用图像处理软件进行基本的图像处理操作；能够根据实际需求，选择合适的图像处理算法进行图像处理；能够对处理后的图像进行分析和评价。
情感态度价值观目标包括：培养学生对图像处理技术的兴趣和热情；使学生认识到图像处理技术在现实生活中的重要性和应用价值；培养学生的创新意识和团队协作精神。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括图像处理的基本概念、常用算法和应用领域。
具体安排如下：第1周：图像处理的基本概念和原理，包括图像的表示、图像的类型和图像的运算。
第2周：图像处理的基本算法，包括图像变换、图像滤波、图像增强和图像分割。
第3周：图像处理的应用领域，包括图像处理在计算机视觉、图像识别、图像压缩等方面的应用。
第4周：综合练习和实验，包括利用图像处理软件进行实际的图像处理操作，以及对处理后的图像进行分析和评价。
三、教学方法为了达到本课程的教学目标，我们将采用多种教学方法，包括讲授法、讨论法、案例分析法和实验法等。
在讲授法方面，教师将系统地介绍图像处理的基本概念、原理和算法，通过清晰的讲解和生动的示例，帮助学生理解和掌握相关知识。
在讨论法方面，教师将学生进行小组讨论，鼓励学生提出问题、分享观点，培养学生的思考能力和团队协作精神。
在案例分析法方面，教师将提供一些实际案例，让学生运用所学的图像处理技术进行分析和处理，提高学生的实际操作能力。
在实验法方面，教师将安排学生进行实验操作，让学生通过实际操作来加深对图像处理技术理解和掌握，培养学生的动手能力和创新意识。
四、教学资源为了支持本课程的教学内容和教学方法，我们将准备以下教学资源：教材：《图像处理教程》，作者：张三，出版社：机械工业出版社，出版日期：2021年。
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。
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图像处理课程设计报告导语：设计是把一种设想通过合理的规划周密的计划通过各种感觉形式传达出来的过程。
以下是XX整理图像处理课程设计报告的资料，欢迎阅读参考。
图像处理课程设计报告1 摘要：图像处理技术从其功能上可以分为两大类：模拟图像处理技术、和数字图像处理技术。
数字图像处理技术指的是将图像信号直接转换成为数字信号，并利用计算机进行处理的过程，其主要的特点在于处理的精度高、处理的内容丰富、可以进行复杂、难度较高的处理内容。
当其不在于处理的速度比较缓慢。
当前图像处理技术主要的是体现在数字处理技术上，本文说阐述的图像处理技术也是以数字图像处理技术为主要介绍对象。
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。
近年来, 图像处理技术得到了快速发展, 呈现出较为明显的发展趋势, 了解和掌握这些发展趋势对于做好目前的图像处理工作具有前瞻性的指导意义。
本文总结了现代图像处理技术的三点发展趋势。
对图像进行处理(或加工、分析)的主要目的有三个方面: (1)提高图像的视感质量,如进行图像的亮度、彩色变换,增强、抑制某些成分,对图像进行几何变换等,以改善图像的质量。
(2)提取图像中所包含的某些特征或特殊信息,这些被提取的特征或信息往往为计算机分析图像提供便利。
提取特征或信息的过程是计算机或计算机视觉的预处理。
提取的特征可以包括很多方面,如频域特征、灰度或颜色特征、边界特征、区域特征、纹理特征、形状特征、拓扑特征和关系结构等。
(3)图像数据的变换、编码和压缩,以便于图像的存储和传输。
不管是何种目的的图像处理,都需要由计算机和图像专用设备组成的图像处理系统对图像数据进行输入、加工和输出。
数字图像处理主要研究的内容有以下几个方面：图像变换由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。
因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅里叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理。
目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。
图像编码压缩图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量，以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。
压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。
编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。
图像增强和复原图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。
图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。
如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。
图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立"降质模型"，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。
图像分割图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。
图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。
虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。
因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。
图像描述图像描述是图像识别和理解的必要前提。
作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。
对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。
随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。
图像分类图像分类属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。
图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法模式分类，近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。
发展趋势：一、图像处理的网络化图像处理系统的发展大致可分为3 个阶段。
早期的图像处理系统比较昂贵, 多以小型机为主机,且多人轮流使用一台设备, 这时的图像处理系统可称为图像大系统。
这个阶段为第 1 阶段, 这一阶段的图像处理系统具有以图像帧存储为中心的系统结构。
随着微机性能的提高和价格的大幅下降, 在图像处理实验室里, 一人一机不再是奢侈的配置, 图像处理系统得到了极大的普及, 这时的图像处理系统可称为图像小系统。
这个阶段为第 2 阶段, 这一阶段的图像处理系统具有以计算机内存为中心的系统结构。
随着网络数据库的发展, 系统走出了一人一机的圈子, 服务器/客户机、Internet、浏览器、网络数据库图像处理系统似乎变大了, 资源也增多了。
计算机编程语言、操作系统出现了多样化,多CPU 的服务器开始走进普通实验室, 分布式计算系统被用来构造指纹识别系统和人面像识别系统,图像处理系统越来越大型化, 这时的图像处理系统可称为超级图像系统。
这个阶段为第 3 阶段, 这一阶段的图像处理系统具有以网络为中心的系统结构。
图像处理技术和计算机技术密不可分, 随着计算机技术的超高速发展, 图像处理系统的更新换代速度也明显加快。
例如一些在DOS 操作系统下运行的应用软件, 随着Windows 的出现而面临着升级的压力; 原来建筑在ISA 总线上的图像卡, 随着PCI总线的出现而趋于淘汰, PCI 图像卡则应运而生。
落后与先进、淘汰与新生, 同一应用领域出现多个版本的竞争, 新的知识不断涌现, 这无疑使图像界既充满活力, 同时又面临着诸多挑战。
在众多新技术中, 图像处理网络化的影响无疑是巨大的。
知识的挖掘、图像的浏览、基于内容的查询、以网络为中心的系统结构等挑战性的新课题不断涌现, 网络化使图像处理技术提高到了一个新高度。
二、图像处理的复杂化图像处理的疑难问题很多且极其复杂, 如文字识别技术。
目前, 印刷体汉字的识别率高达99%以上, 基本达到了实用程度, 但手写体汉字的识别却处在限定型手写体汉字识别的水平上, 其识别率还有待提高, 而自然手写体汉字的识别仍处在艰难的研究中。
图像压缩是近十年来研究的热点, JPEG,MPEGI, MPEGⅡ已经获得了应用, 业界又提出了对MPEG4, MPEG7, JPEGXX 的研究。
可以这样认为, 超低码率的图像编解码技术是目前需要攻克的难题, 而模糊图像的复原是需要长期研究的课题。
由于散焦和运动模糊图像对图像的损伤较大, 给图像复原造成了很大困难, 特别是集散焦、运动、高噪声、低清晰度于一身的复合型模糊图像, 其复原的难度使研究人员望而却步。
面对银行、宾馆、汽车收费站监控系统使用的录像机录制的模糊图像,有关部门急需一种针对性强的模糊图像复原系统,但目前的技术水平难以胜任; 在指纹识别中, 大数据量指纹库中的识别速度以及模糊指纹的复原、变形指纹的校正都是亟待解决的问题; 在人面像识别中, 人的年龄、表情、姿态都对人面像识别有重大影响, 海量人面像识别不仅存在识别率的问题, 而且存在查询识别速度的问题。
图像界对现存的这些复杂问题已进行了多年探索并积累了一定经验, 相信随着图像处理技术的快速发展, 这些复杂问题将会出现新突破。
著名的摩尔定律(Moore law) 指出: 微处理器的集成度每18 个月将翻一番, 即CPU 以18 个月为一个更新换代周期; 新摩尔定律提出全球因特网流量每6 个月翻一番。
当然, 摩尔定律的成立是界定于某一个时期的。
作为计算机重要应用的图像处理技术, 在处理速度上将呈现出什么样的发展规律,目前还未见相关的研究报道。
不言而喻, 图像处理的速度受多方面条件的制约, 其水平也是针对特定环境、特定时期而言的。
按照习惯划分, 图像处理可分为软件处理和硬件处理。
硬件处理系统中含有软件处理或软件介入。
图像处理课程设计报告2 概述数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技术。
通过总结目前数字图像处理技术的应用及发展，我们不难发现数字图像技术的应用领域十分广泛。
例如通信方面、医学方面、生物特征识别方面、军事方面等。
数字图像处理技术，在今后的现代化社会的总体建设和日常生活当中必将发挥更大的作用。
数字图像处理不仅仅限于IT领域，在日常生活中我们都有应用到数字图像处理技术。
例如在我们实验室研究方向核磁共振成像上的应用。
核磁共振成像据所释放的能量在物质内部不同结构环境中不同的衰减，通过外加梯度磁场检测所发射出的电磁波，即可得知构成这一物体原子核的位置和种类，据此可以绘制成物体内部的结构图像。
在计算机系统上由射频接收器送来的信号经A/D转换器，把模拟信号转换成数字信号，根据与观察层面各体素的对应关系，经计算机处理，得出层面图像数据，再经D/A转换器，加到图像显示器上，按NMR的大小，用不同的灰度等级显示出欲观察层面的图像。
这里用到数字图像处理就是将医学图像转换到空间域用变换域法处理得到清晰的MRI图像，大大提高医生的诊断效率。
利用数字图像处理理论对被噪声污染的图像进行降噪处理也是MRI图像处理一个重要任务。
例如在人脸识别的应用上。
人脸识别，特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术，它是基于人的脸部特征，对输入的人脸图象或者视频流首先判断其是否存在人脸 , 如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。
并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。
在这个过程中，就会利用到数字图像处理技术对输入图像或者视频流进行预处理，并且从中提取人像特征点，进行识别匹配。
此外，由于图像质量的好坏会直接影响到识别的效果，所以利用图像处理技术进行图像增强、噪声去除也显得很有必要。
例如在车牌识别中的应用。
车辆牌照自动识别系统是智能交通系统的基础环节和重要组成部分,广泛应用于大型停车场、收费站、交通违章管理等领域。
数字图像处理技术能将输入的车辆图像通过处理和识别,转换为车牌号的字符串形式,为后续的计算机处理奠定基础,在车辆识别中发挥了关键的作用。
随着计算机技术、数字信号处理技术的发展,数字图像处理技术将能更好地应用于车牌识别中,为国民经济的发展做出更大贡献。
例如在多目标跟踪领域的应用。
多目标跟踪在很多领域如军事领域、民用领域都具有广泛的应用价值，。
要进行目标跟踪，首先必须要进行目标检测，常用的方法有高斯背景建模、帧差法，光流法，但是不论运用哪种方法，都必须利用到滤波及形态学处理技术，以减少干扰和目标内部空洞。
而在利用数据关联进行多目标跟踪的时候，由于获得的目标观测值都是带有噪声干扰的，所以在获得数据关联结果之后还需要利用统计滤波处理技术，以得到较为准确的状态估计。