图像处理读书报告
图像处理实验心得体会(4篇)
图像处理实验心得体会(4篇)此次学校组织高中英语教师听课学习活动，我作为高一的英语教师，在这一行人之中，在参与了这次活动，我受益许多，从其他教师那学到许多不同的英语的教学方法，所以就谈一下我的听课学习体会。
我一共去了两堂英语课的听课学习，第一堂是我高一年级很受欢送的英语教师的课，在这节课中，从这位教师那体会到，教英语不能只限于书中的内容，还要给学生们扩展学习内容。
这个教师给我演示了在课堂中与学生的互动是有必要的。
我记得我教英语的时候，就是简洁的问个问题，让学生们答复就行里面，就只追求答案，不求题目的解答过程。
这一比照，才发觉我教学时有这么多的缺点。
再有李教师跟我们说，与学生必需要进展互动，而且还是剧烈的互动，不然学生们只是知道答案，但是不知道问题的最终要点在哪，这是不行的。
从她的一个上课中，我知道了在与学生进展问答环节时，我必需要让学生自己去查找问题中蕴含的学问点，并且还要让他们自己进展解题，这样才是最好的学习方式，会让他们在解题过程中就把学问点学会，是很大的获利的。
我从这个教师这里学到了这一个阅历，以后我也会加强这方面的教学。
其次堂英语课是高三教师上的，我进去听了一场，我才发觉我上课有许多局限，我总是在课上把自己当主体，总是用自己的思维去教英语，没有想到让学生成为主体，他们才能够在上课的时候发挥自己的最大学习力量，这是我没有想到的，果真还是阅历太少了的原因。
在这高三课堂上，这个高三的英语教师是有着十几年的英语一个教学阅历的。
她在课上给我们展现了什么叫学生自主学生英语的情形。
高三由于有了高一和高二英语的根底，所以在上高三英语课时，教师是完全信任他们自己的，已经开头把课堂教给他们自己了，在加上也是很重要的一个阶段了，所以教师在这上面就是起到指导作用，大局部还是需要他们自己去领悟了。
因此课堂都是学生自己教学，相互作为教师学习。
我觉得这是一个很好的方法，不仅可以让学生提高学习兴趣，也让他们在一教多学中学习对方的学问，形成了互补的作用。
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。
遥感图像处理读书报告
遥感读书报告专完成时间：目录第一部分：各知识点的内涵与联系第二部分：学习的重难点第三部分：公式的推导第四部分：感兴趣的内容第五部分：学习感悟第一部分：各知识点的内涵与联系一、电磁波、电磁波普、电磁辐射黑体辐射、太阳辐射、大气对辐射的影响、物体的发射辐射地物反射辐射、地物波普恩位移定 i◎=1.360*10^3w/m^2 当大气中粒子比波长小得多对可见光和红外波段特别波长越长，散射越弱当大气中粒子和波长相当对红外波段特别明显散射当大气中粒子比波长大得多散射强度与波长无关 90°时，折射值最大t：波长、温度、构成物体的材料、表面状况等???)*? w w 光谱反射率：物体的反射辐射通量与入射辐射通量之比同一地物的反射波普特性：具有时间效应和空间效应同地物的发射波普特性：城市道路建筑物、水体、土壤、植物、影响因素：太阳位置、传感器位置、地理位置、地形、季节、气候变化等地物波普的概念地物光谱的测定原理：用光谱测定仪器测定地物和标准板的反射率变化地物光谱测试的作用：三个方面地物反射波普测量理论：brdf、brf 地物光谱的测量方法：样品的实验室测量，应用不够广泛野外测量，采用比较法，分为垂直测量和非垂直测量特点：分辨率高用处：用于军事侦察篇二：遥感课程理解与应用读书报告遥感图像理解与应用读书报告一、概述遥感主要是为地学研究提供数据源，但由于遥感数据获取的是地物电磁辐射信息，不能直接用于各类地学研究，需要先对遥感数据进行处理。
对遥感数据的处理，包括遥感数据预处理、遥感数据理解。
预处理包括对数据几何校正和图像配准、图像融合、图像镶嵌与裁剪、大气校正，使遥感数据与地理上的空间点相对应，包括位置对应以及位置辐射值的对应。
而对遥感图像的理解则是根据遥感数据中的辐射值确定不同位置的目标类型、属性等信息，使数据符合人的空间认知。
遥感图像理解这门课程首先介绍遥感原理，它是通过获取和分析目标的电磁辐射信息，来了解目标的其他属性信息的科学和技术。
photoshop的学习心得（精选3篇）
photoshop的学习心得（精选3篇）photoshop的学习心得篇1转眼间，这学期即将结束。
通过对图形图像处理这门课程的学习，使我受益匪浅，现将一些学习体会和心得总结如下：一、想学好图形图像处理，要有耐心因为自己美术基础相对薄弱，一开始对这门课程的学习兴趣不是很大。
为了学好这门课程，我想方设法提高自己的兴趣。
在学习实践过程中，简单的图形随便做作，比较复杂的就不去理会。
为了改掉这个毛病，我对照相关书籍，一步一步的去做，有的图形一次做不好，两次，三次。
，直到做好为止。
经过一段时间后，当精美的图形展现在面前时，有一种成功的喜悦。
所以说，想要学好这门课程，必须有足够的耐心，要耐得住寂寞，也只有这样，才会学有所获。
二、想学好图形图像处理，要有艺感图形图像处理是科学与艺术的结合，但最终看的是艺术效果。
美术功底扎实与否是影响您将来平面作品水平高低的重要因素，Photoshop只是一个得力的工具。
画笔都会用，而画匠只会重复别人的作品，画家才能实现自己的创意。
我认为，想要学好这门课程，要多学一些美术知识，逐步培养自己的艺感，只会操作软件而不懂得起码的色彩、构图、造型等知识是无法独立承担任务的。
在平时的学习实践过程中，要带上艺术家般的挑剔眼光来分析作品，总结一些技巧。
同时，还要适时地与同学老师朋友多交流探讨，发现别人出色的地方，多多学习学习;也要善于发现别人的不足之处，吸取经验教训。
当然，也可充分利用网络资源来扩充自己的知识体系。
三、想学好图形图像处理，要有创意艺有法，无定法。
我认为，创意既不是头脑中固有的，也不是从天上掉下来的。
丰富精彩的创意，有赖于作者综合素质的提高，不仅仅是操作软件的技能和相关的业务素质，当然也包括良好的政治素质和心理素质。
在学习实践过程中，一定要有自己的东西，模仿到一定阶段，就要开始自己创作，不能总是搬别人的东西。
活学活用，多看多做多想。
在开始的时候一定要摆正心态，从简单的开始学起。
要实现一种效果，往往不止一种方法，如何综合运用多种技法达到最佳效果，这是要在熟练掌握软件的基础上自己拿主意的。
数字图像处理读书报告8
数字图像处理读书报告8 ——小波和多分辨率处理——钱增磊前言：本章节主要开始介绍一种全新的信号处理的方法——小波域分析，小波变换其实是傅里叶变换的一种改进方式，将图像在频率域中的信息根据低频到高频的顺序进行信息的分解，从而产生不同频率的信号，每个频率段所携带的信息会随着频率的增长而更注重细节，对这些分解的信号进行处理，从而在进行小波反变换，将重建新的处理后图像，在图像压缩中将会得到很好的应用。
这一章主要分四块介绍，分别是小波变换前的预备知识，以及一维小波变换和二维小波变换，最后对小波包技术进行一个了解。
一、小波基础对于一副复杂的图像，有些只需要低分辨率就能显示全部细节，有些需要高分辨率显示细节，于是产生一幅图像的多分辨率表示。
1、图像金字塔一幅图像的多分辨率结构便是图像金字塔，是从底到顶分辨率依次降低的表示，对于底层大小为J J 22⨯，其中N J 2log =，表示第J 个分辨率等级。
对构建该图像的金字塔结构，对每一层分辨率要进行预估，需要创建近似和预测残差金字塔的一个简单系统。
近似金字塔是对第J 层的一个估计分辨率，而残差金字塔是为第J 级近似与基于第J-1级近似的第J 级近似的估计之间的差。
残差金字塔的产生是将第J 级输入图像进行滤波与下采样得到J-1级的近似，在对其进行上采样和滤波得到预测到J 级近似，再与输入的第J 级进行差值得到的第J 级预测残差，其中上采样可看做是在序列中的每一个样本后插入0，下采样可看成是每隔一个样本丢弃一个样本。
2、子带编码图像金字塔看成是空间域的表示，那么子带编码便是频率域的操作，多分辨率的图像在频率域内有一组频带受限的分量称为子带。
它的分解与重建由数字滤波器实现，分三个基本部件，即延迟单元、乘法器与加法器，可看成卷积的一种形式：∑∞-∞==-=k n f k n f k h n f )()()()(ˆ★)(n h那么对于离散单位冲激的滤波器为有限冲击响应滤波器FIR 。
数字图像处理读书报告13
数字图像处理读书报告13（本书终）——目标识别——钱增磊前言：前章讲述的是对目标的表示与描述，常常将这一部分信息作为本章的输入，而目标的识别则是作为图像处理的目的。
在这里我们主要针对识别中的“分类”问题进行探讨，主要应用于两大领域：决策理论方法和结构方法。
前者主要是处理定量描绘子的各种模式，后者主要处理的是定性描绘子的各种模式。
一、模式与模式类模式是描绘子的组合，也就是对目标以一定的描述方法表示的特征的统称。
包括一些定量的，比如长度，面积之类的具有具体向量的表示；还有是一些定性的描绘，比如类似于串或者树的结构描述。
其中串适合描述生成其结构是基于基元的较简单的连接，并且通常是和边界形状有关系的目标模式和其他实体模式；而树可以对应更为复杂的组成形式，一个基元可以不断由更小的基元组成。
模式类顾名思义是模式的类别，将这些模式根据某一定的分类准则进行分类。
那么我们将这些模式可以看做是目标的样本，而模式类便是对该目标的所具有的特征的目标类。
那么目标识别其实就是“认识”并“区别”这个目标，认识便是所谓的用适当的模式进行表示其特征，这一块的内容便是上一章的表示与描述，而“区别”便是将其与其他区分出来，这是这一章要讲的主要内容。
二、基于决策理论方法的识别这里我们以分类器作为最主要的讲解。
对于决策是一种具有针对特定问题而提出的解决方案的词，很显然它是一种动态的方法，它的决策是需要训练而得到的，训练的方法是固定的，它还可以根据更多的训练将这个决策达到更好的效果。
1、最小距离分离器我们用欧氏距离来定义最小距离的度量：W j m x x D j j ,...,2,1||,||)(=-= 其中∑∈=j x j j j x N m ω 1，是该类模式的平均向量；W 是模式类的数量，我们只要求得上式的最小距离，只要在最小距离在临界距离之内，那么就可以将x 分类给j ω。
可以证明其最小距离为W j m m m x x d jT j j T j ,...,2,1,21)(=-= 那么其决策边界便是将任意两个类的最短距离之差为零即可，即0)()()(=-=x d x d x d j i ij我们可以看到它的计算是非常简单的，也就是说其执行速度是非常理想的，但是由于它的分类是基于欧氏距离决定，每一个模式向量分量共同决定它的决策边界，一旦出现样本没有很好的聚类，则它的分类是相当不理想的。
数字图像处理读书报告【甄选文档】
数字图像处理读书报告Efficient object detection and segmentation for fine-grained recognition细粒度识别的有效目标检测与分割李其信201120952 信号与信息处理1摘要本文提出了一种针对细粒度的识别的目的检测和分割算法。
该算法首先检测可能属于对象的低级别的区域，，然后通过传播进行完整的对象分割。
除了分割对象，我们也可以以中心“放大”对象，依据尺度比例规范对象，因此折扣背景的影响。
这种算法与一个国家的最先进分类算法的结合能明显提高性能，特别是对于认为很难识别数据集，如鸟类物种，性能提高更加明显。
该算法的效率远远超过同样方案下的其它已知算法[4,21]。
我们的方法也比较简单，我们将其应用到不同的对象的类，如鸟类，花卉，猫和狗。
我们在一些基准细粒度的分类数据集上测试了该算法的性能。
它优于所有已知的最先进的方法对这些数据集的性能，有时高达11%。
在所有的数据集上应用此算法，基线算法的性能提高了3-4%。
我们在识别性能上具有挑战性的大规模花的数据集（包含578个品种的花250000图像）上进行试验，观察到还观察到上出现超过4%的改善。
2背景本文讨论的对象分类问题属于相同的基本范畴，如物种鸟，花等。
这个任务通常被称为细粒识别，需要特定领域的专家知识，而这些知识通常很少的人才有。
因此，开发自动识别系统这样的任务对于非专家存在很大好处。
毫无疑问，细粒度的分类面临的主要挑战是物种之间细微的差异。
然而，一个自动系统会遇到更多的挑战。
例如，图像通常包括丰富的自然环境和具有挑战性的背景，其中的背景的影响可能会变得突出，从而干扰算法的识别。
但是，有时背景可能是有用的，所以分割出背景将是有益的。
分割也有助于提取感兴趣对象的轮廓，可以提供良好的特征识别。
一种检测和分割算法的另一个好处就是，它可以定位对象，这个对象是有益的，特别是如果该对象不在图像的中心，或者大小的中央，不同于其它对象的大小。
数字图像处理读书报告12
数字图像处理读书报告12——表示与描述——钱增磊前言：在数字图像处理中，在前面几章都讲解了它的各种处理方法以及应用，那么对于这些处理的方法在真正程序实现的过程中，不能仅仅只是一个二维的像素矩阵点来表示，对于类似图像分割以及编码等的过程都需要特征的提取，而这些提取出来的特征表示，则需要一些表示以及描述，也就是本章节引出来的原因。
对于表示和描述虽表达的是同一意思，但是也有一定的区别，我个人的理解是表示是一种更加具体直接的表示目标，所呈现出来的是非常直观的描绘方法。
而描述则是用一种我们没办法直观的看到目标特征的抽象表示方法，因为在某一些领域，对于直观的表示不能够很好的对其进行处理，相反，将某一些需要处理的特征以另一种表示方法表现出来从而处理，会达到事半功倍的效果。
一、表示1、边界追踪对于边界的表示我们从图上可以看到很直观的表示，但是在将他提取出来的时候就需要一种表示的方法，这里采用的是Moore边界追踪算法。
它是根据对一个边界上的点求它的八邻域，如果是一个完整的闭合边界，那么边界的另一个点就应该在这个八邻域上面，我们采用对它的八邻域按顺时针方向的寻找，当找到另一个边界点的时候，同样对这个边界求八邻域，循环执行本操作，这样就起到了一个跟踪的效果。
边界也就被提取出来了。
但是这里会遇到一个问题，如果在显示边界的时候由于各种原因边界上存在毛刺，那么可能存在一个点的八邻域是不存在其他边界点的，这样会导致算法的出错，我们可以利用给区域的方法而不是给边界的方法来改善它，区域的外围便是边界，这样就防止了毛刺的发生。
2、链码上述讲述了边界的提取算法，对于提取出来的边界需要保存下来，那么就需要一种对提取的边界进行编码的过程，在离散的边界提取中，边界的跟踪方向无非是8个方向，也就是八个邻域，那么对这八个方向进行方向性数字序列的编码，便称为佛雷曼链码。
一般分为4方向链码和8方向链码。
那么给定一个起始点，进行上述的跟踪方式，用编码好的链码进行编码，那么对于一个边界就转化为一串数字。
数字图像处理读书报告9
数字图像处理读书报告9——图像压缩——钱增磊前言：前面几章都是讲解对数字图像的处理方法，这些处理终将为某一目的而执行，其中的很大一应用便是存储和传输，这就用到了图像压缩的技术。
我本是视频编解码的研究方向，对于图像压缩技术也靠近本研究方向，当作基础学习。
本章主要两个部分，一个是介绍一下压缩技术的基础知识，另一个就是介绍一些常用的压缩方法。
一、基础知识1、数据冗余在一幅数字图像中，如果我们用空间像素乖乖的对其顺序编码，那么它会产生庞大的数据量，对于处理起来就会增加很多时间和空间的开销。
而一幅图像中往往所表示的信息有多有少，有一些在我们识别和处理的时候是不需要的，这些便为数据冗余，主要有三种：编码冗余、空间和时间冗余以及不相关信息。
编码冗余：在我们标记像素进行编码时，用于表示灰度的8比特编码所包含的比特数要比表示该灰度所需的比特数多，从而产生的冗余；空间和时间冗余：多数的二维灰度阵列的像素是空间相关的和时间相关的（视频序列中体现），在相关像素的表示中就不需要重复了，从而产生的冗余；不相关信息：主要指一些被人类视觉系统忽略或者无用的信息。
对于描述图像信息的度量，这里给出熵的定义，对于一个离散的事件，给定一个统计独立随机事件的信源，则每个信源输出的平均信息称为该信源的熵，即：∑=-=Jj j j a P a P H 1)(log )( 香农第一定理：H n L n avg n =⎥⎦⎤⎢⎣⎡∞→,lim 其中n avg L ,是表示所有n 个符号组所需的编码符号的平均数，也就是说，用每个信源符号H信息单位的平均来表示零记忆信源的输出是可能的。
2、图像压缩模型图像的压缩系统主要由一个编码器和一个解码器构成，编码器执行压缩操作，解码器执行互补操作。
对于编码器，一般由映射器、量化器和符号编码器组成，映射器主要将输入图像变化为设计来降低空间和时间冗余的形式，这一操作一般可逆。
而量化器是根据保真度准则来降低映射器输出的精度，排除压缩表示的一些无关信息，这一操作一般不可逆。
数字图像处理-读书报告参考模板
《数字图像处理》读书报告3——钱增磊摘要：本周的主要任务是接着上周所看的数字图像的基础部分。
上一周主要对人眼视觉系统做了一个简单的概括，并对人眼视觉系统的成像原理以及应用了做了比较深入的探讨，对后期图像处理做了一个理论基础。
本周主要是将人眼视觉系统过渡到数字图像处理系统上来，通过对电磁光谱、图像的感知和获取、图像的取样和量化以及像素间的一些基本关系来阐述数字图像处理的基础。
一、讨论光和电磁能谱的元素以及它们的图像特性在1666年时，牛顿最先发现了光的奇异现象，当太阳光透过玻璃棱镜时，光由一系列不同颜色的光谱组成，一端是紫色，另一端是红色，然而这些可见光之石电磁光谱中很小的一部分。
电磁波是一系列无质量的γ粒子以光的速度作正弦运动形成的传播，每个粒子由一定的能量，而电磁光谱是由波长、频率和能量来描述的，他们的关系可以表示为：υλc=。
每一个频段的能量由公式υh E =给出，其中h 为普朗克常数。
我们可以看到当频段越高的波段，所携带的能量就越大。
以下是不同波段携带的能量大小关系：无线波 < 微波 < 红外波 < 可见光 < 紫外光 < X 射线 < γ射线所以在核辐射中，γ射线才是对人体伤害最严重的射线。
其中在可见光中可分为六个区域，每个区域的能量关系也不同：紫光 < 蓝光 < 绿光 < 黄光 < 橙色光 < 红光人在不同情况下可以看到不同颜色的光，其本质的这些光是由于这些物体的反射，根据物体在不同可见光谱内呈现不同颜色，对其他颜色光谱会进行吸收，那么其他颜色就看不见了。
上述就是其中一个图像特性，不同波段的光谱与携带能量以及波长的关系。
另一个特性分为两类：（1）一类是针对单色光，用灰度级来描述单色光强度。
（2）一类是针对彩色光，彩色光共有3个特性：A 、发光强度：从光源流出能量的总量，用W 表示单位；B、光通量：观察者从光源感受到的能量，用lm表示单位；C 、亮度：是光感受的主观指绘子，是描述色彩感觉的参数之一。
图像处理读书报告
傅里叶变换在图像处理中的应用摘 要为了有效的和快速的对图像进行处理和分析，常需要将原定义在图像空间的图像以某种形式转换（正变换）到另外一些空间，并利用在这些空间的特有性质方便进行一定的加工，最后再转换（反变换或逆变换）回图像空间以得到所需的效果。
这些在不同空间转换的技术就是图像变换技术。
傅里叶叶变换是一种基本和常用的变换，它把图像从图像空间（空域）转换到频率空间（频域）。
傅立叶变换研究是应用数学的一个重要方向，一个多世纪以来，傅立叶变换作为数学工具被迅速的应用到图像和语音分析等众多领域。
通过在时空域和频率域来回切换图像，对图像的信息特征进行提取和分析，简化计算工作量，被誉为描述图像信息的第二种语言。
理论正弦波就是一个圆周运动在一条直线上的投影。
所以频域的基本单元也可以理解为一个始终在旋转的圆傅里叶变换傅里叶变换实际上是对一个周期无限大的函数进行傅里叶变换。
定义：单变量连续函数)(x f 的傅里叶变换)(u F 定义为等式⎰+∞∞-=dx e x f u F ux)xp(-j2)()(π逆变换为： 1,...,2,1,02ex p)()(10-==∑-=M x M ux j u F x f M u π二维离散傅里叶逆变换如下：∑∑-=-=+=1010))//(2exp(),(),(M u N v N vy M ux j v u F y x f π其中1,...,2,1,01,...,2,1,0u -=-=N v M 。
如果),(y x f 是实函数，则它的傅里叶变换必然为对称的，即),(),(v u F v u F --=*其中“*”表示对复数的标准共轭操作。
它遵循 ),(),(v u F v u F --=其中，傅里叶变换的频率谱是对称的。
傅立叶变换在图像处理中的作用1. 图像增强与图像去噪绝大部分噪音都是图像的高频分量，通过低通滤波器来滤除高频——噪声；边缘也是图像的高频分量，可以通过添加高频分量来增强原始图像的边缘。
遥感图像处理读书报告
遥感读书报告专完成时间：目录第一部分：各知识点的涵与联系第二部分：学习的重难点第三部分：公式的推导第四部分：感兴趣的容第五部分：学习感悟第一部分：各知识点的涵与联系一、电磁波、电磁波普、电磁辐射黑体辐射、太阳辐射、大气对辐射的影响、物体的发射辐射地物反射辐射、地物波普恩位移定 i◎=1.360*10^3w/m^2 当大气中粒子比波长小得多对可见光和红外波段特别波长越长，散射越弱当大气中粒子和波长相当对红外波段特别明显散射当大气中粒子比波长大得多散射强度与波长无关 90°时，折射值最大t：波长、温度、构成物体的材料、表面状况等???)*? w w 光谱反射率：物体的反射辐射通量与入射辐射通量之比同一地物的反射波普特性：具有时间效应和空间效应同地物的发射波普特性：城市道路建筑物、水体、土壤、植物、影响因素：太阳位置、传感器位置、地理位置、地形、季节、气候变化等地物波普的概念地物光谱的测定原理：用光谱测定仪器测定地物和标准板的反射率变化地物光谱测试的作用：三个方面地物反射波普测量理论：brdf、brf 地物光谱的测量方法：样品的实验室测量，应用不够广泛野外测量，采用比较法，分为垂直测量和非垂直测量特点：分辨率高用处：用于军事侦察篇二：遥感课程理解与应用读书报告遥感图像理解与应用读书报告一、概述遥感主要是为地学研究提供数据源，但由于遥感数据获取的是地物电磁辐射信息，不能直接用于各类地学研究，需要先对遥感数据进行处理。
对遥感数据的处理，包括遥感数据预处理、遥感数据理解。
预处理包括对数据几何校正和图像配准、图像融合、图像镶嵌与裁剪、大气校正，使遥感数据与地理上的空间点相对应，包括位置对应以及位置辐射值的对应。
而对遥感图像的理解则是根据遥感数据中的辐射值确定不同位置的目标类型、属性等信息，使数据符合人的空间认知。
遥感图像理解这门课程首先介绍遥感原理，它是通过获取和分析目标的电磁辐射信息，来了解目标的其他属性信息的科学和技术。
数字图像处理报告心得
数字图像处理报告心得
首先，我觉得我们需要将彩色的图片转换为灰色图像，这样便于计算机分析，计算机跟人刚好相反，好看的不一定好处理，而灰色的图像虽然不美观，但是正好适合计算机来处理。
另一方面，将彩色图像转化为灰色图像也能减少图像所占的存储空间，简化和加快后续处理的工作。
其次，我觉得我们需要根据实际需要，对图像就行简单的预处理。
我们应当让我们所关心的图像内容，显现的更加突出。
而弱化那些我们所不关心的背景类似的东西。
这里我觉得，我们就可以利用我们上课所学到的图像增强的知识了。
需要注意的是，图像增强并不能增加原始图像的信息，只是通过某些技术有选择的突出对某一具体应用有价值的信息，即图像增强只通过突出某些信息，以增强对这些信息的辨识能力，而其他信息信息则被削弱，这就是我对图像增强的理解，我认为他是我们后期识别车牌的重要准备，增强的好坏直接影响了后期识别的准确度和速度。
然后，图像增强后，我觉得我们就应该对处理后的图像就行边缘检测，这里就直接会用到我们上课所学到的边缘检测的各种方法，边缘是图像的最基本特征，边缘部分集中了图像的大部分信息。
边缘确定和提取对于整个图像场景的识别是非常重要的。
而上一部的图像强也增强了边缘信息。
下一步，我认为就应该进行图像分割了，把各个字母数字单独分割出来，便于后续的进一步识别。
数字图像处理第三章读书报告
第三章 灰度变换与空间滤波这一周主要看了一篇论文和《数字图像处理》的第三章内容，第三章的内容主要包括：背景知识、一些基本的灰度变换函数、直方图处理、空间滤波基础、平滑空间滤波器、锐化空间滤波器、混合空间增强法、使用模糊技术进行灰度变换和空间滤波。
3.1背景知识3.1灰度变换与空间滤波基础空间域处理可用该式表示：)],([),(y x f T y x g =,其中f(x,y)是输入图像，g(x,y)是处理后的图像，T 是在该点邻域上定义的关于f 的算子。
算子可应用于单幅图像或图像集合。
空间域与变换域比起来计算更有效，执行所花的资源更少。
3.2一些基本的灰度变换函数灰度变换是所有图像处理中最简单的技术。
r 和s 分别别代表处理前后的像素值。
图像反转：s=L-1-r使用这种方式反转一幅图像的灰度级，可得到等效的图片底片。
这种类型的处理特别适用于增强在一幅图像的暗区域中的白色或灰色细节，特别是当黑色面积在尺寸上占主导地位时。
对数变换：)1log(r c s +=c 是常数，并假设0≥r 。
该变换根据特性曲线，将输入中范围较窄的低灰度值映射为输出中较宽范围的灰度值，对高输入灰度值亦如此，这样的效果就是可以增加一些低灰度值的一些细节，但带来的问题是他降低了图像的对比度，使背景有冲淡的感觉。
幂律变换：γcr s =c 和γ为正常数。
与对数变换的情况类似，部分γ值的幂律曲线将较窄范围的暗色输入值映射为较宽的输出值，相反地，对于输入高灰度级值时也成立。
根据伽马值的不同，可以输出不同程度的变换曲线，可以根据具体图像的特征，设置合适的γ值，使图像的对比度与细节清晰度达到一个最佳的比例。
可以使用幂律变换进行对比度增强。
分段线性变换函数：最简单的分段线性函数之一是对比度拉抻变换。
低对比度图像可由照明不足，成像传感器动态范围太小，甚至在图像获取过程中镜头光圈设置错误引起。
对比度拉抻是扩展图像灰度级动态范围处理，因此它可以跨越记录介质和显示装置的全部灰度范围。
数字图像处理读书报告6
数字图像处理读书报告6——图像复原与重建——钱增磊前言：前两章已经介绍了空间域与频率域的滤波技术，本章将基于这些技术讲述其中重要的一个重要应用——图像的复原，本章将介绍图像的去噪化，分别采用空间滤波与频率滤波的方法，并介绍图像退化的线性、位置不变模型，估计退化函数的方法，并详细介绍图像复原的各种方法，最后将介绍投影技术来重建图像。
一、图像退化模型图像的退化过程被建模为一个退化函数和一个加性噪声项，在空间域中可表示为：),(),(y x h y x g =★),(),(y x y x f η+其中),(y x f 就是其退化函数，对于其频率域中的模型为),(),(),(),(v u N v u F v u H v u G +=主要的退化模型为其噪声模型，其典型的噪声模型有如下几个：1）高斯噪声模型的PDF 222/)(21)(σσπz z e z p --=2）瑞利噪声模型的PDF ⎪⎩⎪⎨⎧<≥-=--az a z e a z b z p b a z ..............,.........0,)(2)(/)(23）爱尔兰（伽马）噪声的PDF ⎪⎩⎪⎨⎧<≥-=--a z a z e b z a z p az b b .......,.........0,)!1()(14）指数噪声的PDF ⎩⎨⎧<≥=-a z a z ae z p az ,.......0,)( 5）均匀噪声的PDF ⎪⎩⎪⎨⎧≤≤-=othersb z a a b z p ,.........0,1)(6）脉冲（椒盐）噪声的PDF ⎪⎩⎪⎨⎧--===others P P b z P a z P z p b a b a ,1,........,.......)(其中高斯噪声源于诸如电子电路噪声以及由低照明度或高温带来的传感器噪声，瑞利噪声主要存在于深度成像中，指数密度和伽马密度在激光成像中有用，脉冲噪声主要在快速过渡的情况下产生，均匀密度在仿真中主要应用。
数字图像处理学习的心得
数字图像处理学习心得数字图像是我们生活中接触最多的图像各类, 它伴随人们的生活、学习、工作, 并在军事、医学、和工业方面发挥着极大的作用, 可谓随处可见, 尤其在生活方面作为学生的我们会在外出旅游、生活、工作中拆下许多数字相片, 现在已进入信息化时代, 图像作为信息的重要载体在信息传输方面有着声音、文字等信息载体不可替代的作用, 并且近年来图像处理领域, 数字图像处理技术取得了飞速发展, 作为计算机类专业的大学生更加有必要对数字图像处理技术有一定的掌握, 而大多人对于数字图像的知识却不全面, 甚至一些基础知识也很模糊, 比如各类繁多的各种图像格式之间的特点, 不同的情况该用何种图像格式, 还有关于图像的一些基本术语也不甚了解, 尤为重要的是对于一些由于拍摄问题导致的令人不甚满意的照片该如何处理, 或者如何对一些照片进行处理实现特殊的表现效果。
所以对于数字图像处理这门课大家有着极大兴趣, 在选课时几乎所有人都选了这门课。
其中有的同学由于简单的学习过PHOTOSHOP软件, 因此对于数字图像处理已经有了一些基础, 更加想利用这门课的学习加深自己数字图像处理的理解并提高在数字图像处理方面的能力。
通过一学期的课程学习我们虽说还没有完全掌握数字图像处理技术, 但也收获了不少, 对于数字图像方面的知识有了深入的了解, 更加理解了数字图像的本质, 即是一些数字矩阵, 但灰度图像和彩色图像的矩阵形式是不同的。
对于一些耳熟能详的数字图像相关术语有了明确的认识, 比如常见的: 像素（衡量图像的大小）、分辨率（衡量图像的清晰程度）、位图（放大后会失真）、矢量图（经过放大不会失真）等大家都能叫上口却知识模糊的名词。
也了解图像处理技术中一些常用处理技术的实质, 比如锐化处理是使模糊的图像变清晰, 增强图像的边缘等细节。
而平滑处理是的目的是消除噪声, 模糊图像, 在提取大目标之前去除小的细节或弥合目标间的缝隙。
对常提的RGB图像和灰度图像有了明确的理解, 这对大家以后应用PHOTOSHOP等图像处理软件对图像进行处理打下了坚实的基础。
数字图像处理读书报告10
数字图像处理读书报告10——形态学图像处理——钱增磊前言：本章主要讲述了对图像形态的操作，形态包括边界、骨架、凸壳等，将这些形态提取出来是图像操作中的一个重要目的。
本章主要涉及二值形态学和灰度形态学两个方面的操作。
一、二值图像形态学1、腐蚀和膨胀腐蚀作为集合A 和B ，表示为A ΘB 的B 对A 的腐蚀定义为：})(|{Φ=⋂=Θcz A B z B A表示首先对这个结构元SE 旋转180度，这个和卷积的意义相同，然后用SE 扫描图像A ，SE 的中心点在图像A 中，而当结构元的边界与A 的重合时，丢弃SE 的中心点与SE 边界元素相间的那部分A 元素，然后沿着图像A 边界一直扫描，直至腐蚀结束。
该操作如同“腐蚀”一般消除亮的区域，消除的大小将根据结构元的结构选取有关。
膨胀表示为B A ⊕的B 对A 的膨胀定义为： })ˆ(|{Φ≠⋂=⊕A B z B A z表示先对这个结构元SE 旋转180度，然后用SE 扫描图像A ，SE 的中心点在图像A 中，那么当SE 的中心点在A 的边界时，A 的边界到SE 的边界那一部分进行填充，然后沿着A 的边界继续扫描，直至膨胀结束。
该操作如同“膨胀”一样，增强亮的区域，增强区域的大小和形状由SE 的结构元的结构决定。
2、开操作与闭操作膨胀会扩大一幅图像的组成部分，而腐蚀则会缩小一幅图像中的组成部分，那么将这两者组合起来操作便是开闭操作。
开操作是先进行腐蚀后进行膨胀，它可以先通过腐蚀割断或者消除小的亮的区域，然后再进行膨胀，把原图像亮的区域还原。
如此便可以用来平滑物体的轮廓、断开较窄的瓶颈并消除细的突出物。
闭操作是先进行膨胀后进行腐蚀，它可以先通过膨胀链接一些断开的亮的区域，然后再进行腐蚀，把原图像的亮区域缩小还原。
如此便与开操作相反，可以弥合较窄的间断和细长的沟壑，消除小的孔洞，填补轮廓线中的断裂。
3、击中击不中变换HMT该变换是形状检测的一个基本工具，是根据两种变换，寻找某一个需要找到的图像位置。
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傅里叶变换在图像处理中的应用
摘 要
为了有效的和快速的对图像进行处理和分析，常需要将原定义在图像空间的图像以某种形式转换（正变换）到另外一些空间，并利用在这些空间的特有性质方便进行一定的加工，最后再转换（反变换或逆变换）回图像空间以得到所需的效果。
这些在不同空间转换的技术就是图像变换技术。
傅里叶叶变换是一种基本和常用的变换，它把图像从图像空间（空域）转换到频率空间（频域）。
傅立叶变换研究是应用数学的一个重要方向，一个多世纪以来，傅立叶变换作为数学工具被迅速的应用到图像和语音分析等众多领域。
通过在时空域和频率域来回切换图像，对图像的信息特征进行提取和分析，简化计算工作量，被誉为描述图像信息的第二种语言。
理论
正弦波就是一个圆周运动在一条直线上的投影。
所以频域的基本单元也可以理解为一个始终在旋转的圆
傅里叶变换
傅里叶变换实际上是对一个周期无限大的函数进行傅里叶变换。
定义：单变量连续函数)(x f 的傅里叶变换)(u F 定义为等式
⎰+∞
∞-=
dx e x f u F ux)xp(-j2)()(π
逆变换为： 1
,...,2,1,02ex p
)()(10-==∑-=M x M ux j u F x f M u π
二维离散傅里叶逆变换如下：
∑∑-=-=+=1010))//(2exp(),(),(M u N v N vy M ux j v u F y x f π
其中1,...,2,1,01,...,2,1,0u -=-=N v M 。
如果),(y x f 是实函数，则它的傅里叶变换必然为对称的，即
),(),(v u F v u F --=*
其中“*”表示对复数的标准共轭操作。
它遵循 ),(),(v u F v u F --=
其中，傅里叶变换的频率谱是对称的。
傅立叶变换在图像处理中的作用
1. 图像增强与图像去噪
绝大部分噪音都是图像的高频分量，通过低通滤波器来滤除高频——噪声；边缘也是图像的高频分量，可以通过添加高频分量来增强原始图像的边缘。
图像增强的原理：
图像增强从处理的作用域出发可分为空间域和频域两大类。
其中，频域增强是将原空间的图像以某种形式转换到其他空间，然后利用该转换空间的特有性质进行图像处理，最后在转换回到原空间，得到处理后的图像，是一种间接增强的算法。
图像增强作为图像处理的重要组成部分，促进了图像增强方法研究的不断深入。
目前主要有以下处理方法：
传统的图像增强的处理方法可以分为空域和频域图像增强两大类，其中频域图像增强的方法是对图像经傅里叶变换后的频谱成分进行操作，然后进行傅里叶逆变换得到所需结果，如低通滤波器、高通滤波器、带通和带阻滤波，同态滤波等。
有时候只采用一种方法往往得不到想要的结果，并且还没有出现一种方法能满足人们的任意需要，比如理想低通和高通滤波器并不是很实用，但是作为滤波概念发展的一部分，用来研究滤波器的特性非常有意义，一阶的巴特沃斯低通滤波器没有振铃现象，二阶的振铃通常微小，但是随着阶数的增高振铃便成为一个主要因素，高斯低通滤波器不会产生振铃现象，但是，在需要严格控制低频和高频之间截止频率的过渡的情况下，巴特沃斯滤波器更为合适，所以有时候就需要使用几种增强技术的组合方法。
图像增强示例
图像去噪示例
原图噪声图去噪图
2.图像分割之边缘检测
边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点，提取图像高频分量。
图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。
边缘检测的方法：
有许多用于边缘检测的方法, 他们大致可分为两类：基于搜索和基于零交叉。
基于搜索的边缘检测方法首先计算边缘强度，通常用一阶导数表示，例如梯度模，然后，用计算估计边缘的局部方向，通常采用梯度的方向，并利用此方向找到局部梯度模的最大值。
基于零交叉的方法找到由图像得到的二阶导数的零交叉点来定位边缘。
通常用拉普拉斯算子或非线性微分方程的零交叉点。
滤波做为边缘检测的预处理通常是必要的，通常采用高斯滤波。
已发表的边缘检测方法应用计算边界强度的度量，这与平滑滤波有本质的不同。
正如许多边缘检测方法依赖于图像梯度的计算，他们用不同种类的滤波器来估计x-方向和y-方向的梯度。
3.图像特征提取
图像特征提取指的是：使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。
特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。
形状特征：傅里叶描述子；
纹理特征：直接通过傅里叶系数来计算纹理特征；
其他特征：将提取的特征值进行傅里叶变换来使特征具有平移、伸缩、旋转不变性。
常用的特征提取与匹配方法：
（1）颜色直方图（2）颜色集（3）颜色矩（4）颜色聚合向量（5）颜色相关图
4. 图像压缩
减少表示数字图像时需要的数据量。
图像压缩分为有损压缩和无损压缩。
可以直接通过傅里叶系数来压缩数据；常用的离散余弦变换是傅立叶变换的实变换。
图像压缩的基本原理：图像数据之所以能被压缩，就是因为数据中存在着冗余。
图像数据的冗余主要表现为：图像中相邻像素间的相关性引起的空间冗余；图像序列中不同帧之间存在相关性引起的时间冗余；不同彩色平面或频谱带的相关性引起的频谱冗余。
数据压缩的目的就是通过去除这些数据冗余来减少表示数据所需的比特数。
由于图像数据量的庞大,在
存储、传输、处理时非常困难,因此图像数据的压缩就显得非常重要。
图像压缩示例：。