图像处理和理解大作业要点
图像处理技术大作业
《图像处理技术》大作业使用学期：2012—2013学年第1学期使用对象：本科生使用专业：计算机科学与技术命题教师：朱嘉钢一、背景和内容：《图像处理技术》是计算机科学与技术专业本科生四年级的选修课程，旨在使学生了图像处理技术的研究对象、研究内容、研究方法，为之后的图像分析和理解打下基础。
为了培养学生以图像处理技术为基础从事计算机科学与技术的研究开发能力，提高图像处理算法的实际软件实现能力，本课程的考核以大作业的形式进行。
通过看——查阅资料、做——复现已有资料的方法或做一个测试应用实例、写——将自己的研究工作写成技术报告，完成整个大作业。
二、要求：1、查阅资料。
通过查阅资料、论文，了解图像工程特别是图像处理理论和应用领域的新进展、新应用，结合课堂教学和教材的内容，选定大作业具体题目。
研究内容可以是实现一些图像处理方法或几种方法的比较，程序的应用领域不限。
2、重现他人实验。
根据所查阅的论文资料，看懂其图像处理方法和原理，理解其实验设计的思路，编程实现这一方法，重现其实验，注意比对实现结果。
编程语言不限。
3、撰写技术报告。
将所做工作的方法、结果、评论等写成技术报告，并附主要参考文献和程序清单。
4、三至四人一组组成一个项目组，协作完成一项大作业。
分组人员自由组合，每组自行选一名组长。
提交大作业时说明成员的分工和排名，进行现场演示和说明，并进行交流。
三、评分标准：1、优（90——100）：查阅资料广泛而前沿，对所查阅资料的理解和归纳整理正确得当，所做的工作能体现出作者在图像处理理论和实践方面的良好训练。
所选图像处理方法先进，有较高理论研究价值和应用价值。
所编程序均调试通过。
研究报告结构合理，层次清晰，文字表达准确，语句通顺流畅。
所作应用有创新意义。
2、良（80——89）：查阅资料广泛而前沿，对所查阅资料的理解和归纳整理正确得当，所作的工作能体现出作者在图像处理理论和实践方面的基本训练。
所选图像处理方法实用恰当，有良好应用价值。
高一ps图像处理知识点
高一ps图像处理知识点图像处理是指对图像进行处理和编辑，改变图像的亮度、对比度、色彩等，使得图像更加美观或者达到特定的目的。
Photoshop （简称PS）是一款功能强大的图像处理软件，广泛应用于平面设计、摄影后期处理、广告制作等领域。
高一学生在学习图像处理时，应了解以下几个知识点：1. 图像的基本概念图像是由一个个像素点组成的，每个像素点都有自己的颜色值。
常见的图像格式有位图（Bitmap）和矢量图（Vector），其中位图是使用像素点组成的，而矢量图是使用数学公式描述的，因此可以无损放大。
2. 色彩模式色彩模式决定了图像中能使用的颜色种类和数目，常见的色彩模式有RGB、CMYK和灰度模式。
RGB模式适用于显示器和网络上的图像，CMYK模式适用于印刷品，灰度模式则表示灰度图像，只有黑、白和各种灰色。
3. 基本工具的使用Photoshop提供了各种工具，常用的有选择工具（选区和移动图像）、画笔工具（绘制和填充图形）、橡皮擦工具（擦除图像）、修复工具（修复瑕疵和纠正图像）、文字工具（添加文字说明）等。
高一学生要熟悉这些工具的使用方法和功能。
4. 调整图像的亮度和对比度亮度决定了图像的明暗程度，可以通过调整图像的曝光、亮度和对比度来改变图像的整体明亮度。
对比度决定了图像中不同区域之间的色彩差异，通过调整对比度可以增强图像的细节和立体感。
5. 调整图像的色彩图像的色彩可以通过调整色阶、色调/饱和度和色温来改变。
色阶是一种调整图像中黑白灰三个通道的方法，可以增加图像的对比度；色调/饱和度可以改变图像的整体色调和饱和度；色温则改变图像的冷暖色调。
6. 图像的修饰和特效Photoshop提供了各种修饰和特效的功能，如滤镜、调整图层样式、添加阴影和高光等。
这些功能可以让图像呈现出不同的效果和风格，同时也能为设计师带来更多的创作空间。
7. 图像的剪裁和组合剪裁可以将图像的一部分去除或者保留感兴趣的区域，可以通过选择工具和剪裁工具进行操作；组合则可以将多个图像合并在一起，可以通过图层、蒙版和混合模式等功能来实现。
多媒体技术图像处理知识点汇总
多媒体技术图像处理知识点汇总一、图像的基本概念图像是多媒体技术中非常重要的组成部分，它是对现实世界中物体或场景的视觉表达。
首先，我们要了解图像的分类。
图像可以分为位图和矢量图。
位图也叫点阵图，是由像素组成的，每个像素都有自己的颜色和亮度信息。
优点是能表现出丰富的色彩和细节，缺点是放大后会出现锯齿和失真。
矢量图则是用数学公式来描述图像，由线条和曲线组成。
其优点是无论放大缩小都不会失真，文件体积通常较小，缺点是难以表现复杂的色彩和细节。
图像的颜色模式也有多种，常见的如 RGB 模式，通过红（Red）、绿（Green）、蓝（Blue）三种颜色的不同比例混合来表示各种颜色；CMYK 模式，用于印刷行业，由青（Cyan）、品红（Magenta）、黄（Yellow）、黑（Black）四种颜色组成；灰度模式，只有黑白灰的颜色层次。
图像的分辨率决定了图像的清晰度，单位通常是像素/英寸（dpi）或像素/厘米。
分辨率越高，图像越清晰，但文件体积也越大。
二、图像处理的基本操作在多媒体技术中，对图像进行处理是常见的操作。
图像的获取方式多种多样，比如使用数码相机拍摄、扫描仪扫描、从网络下载等。
获取到图像后，可能需要进行裁剪，以去除不需要的部分，突出主体。
裁剪操作可以通过选择图像中的特定区域，并删除其余部分来实现。
调整图像的大小也是常用的操作之一。
可以按照指定的尺寸或者比例来缩放图像。
在缩放时，要注意保持图像的比例，以免出现变形。
图像的旋转可以将图像按照一定的角度进行转动，比如 90 度、180 度等。
图像的翻转包括水平翻转和垂直翻转，能够产生独特的视觉效果。
三、图像的色彩调整色彩调整是图像处理中的关键环节，它可以让图像的颜色更符合我们的需求。
亮度和对比度的调整能够改变图像的明暗程度和颜色的差异。
增加亮度会使图像变亮，减少亮度则会使图像变暗。
增加对比度会让图像的颜色更加鲜明，减少对比度则会让颜色变得更加柔和。
色彩平衡的调整可以改变图像中不同颜色的比例，比如增加红色的比例，或者减少蓝色的比例，从而改变图像的整体色调。
图像处理 知识点总结
图像处理知识点总结图像处理是一门涉及到数字图像和计算机图像的处理与分析技术的学科，它在工程、科学、医学、艺术和其他领域中都有着广泛的应用。
图像处理技术在计算机视觉、模式识别、图像合成、图像压缩、图像分割、图像识别等领域起着至关重要的作用。
本文将从基础概念、图像获取、图像增强、图像压缩、图像分割、图像识别等方面对图像处理的相关知识点进行总结。
一、基础概念1.1 图像的定义图像是一种用于表示事物或场景的视觉信息，通常以数字形式存在，是由大量的像素点组成的。
每个像素点记录了图像中某个点的亮度和颜色信息。
1.2 图像的表示图像可以使用灰度图或彩色图来表示。
灰度图是由单一颜色通道来表示图像的，通常用于黑白图像或需要简化处理的图像。
而彩色图需要使用多个颜色通道来表示图像的色彩信息。
1.3 像素像素是图像的最小单元，每个像素点都有自己的坐标和像素值。
在灰度图中，像素值代表了该点的亮度，而在彩色图中，像素值则包含了红、绿、蓝三个通道的信息。
1.4 图像尺寸图像的尺寸是指图像的长和宽，通常用像素来表示。
图像的尺寸决定了图像的清晰度和细节。
1.5 图像的坐标系图像的坐标系通常以左上角为原点，x轴向右递增，y轴向下递增。
在一些图像处理库中，图像的坐标系以左下角为原点，x轴向右递增，y轴向上递增。
1.6 数字图像数字图像是指使用数字方式表示的图像，它可以使用0和1的二进制来表示黑白图像，或者使用多个颜色通道的数值来表示彩色图像。
数字图像可以在计算机上进行处理和存储。
二、图像获取2.1 图像采集图像的获取通常是通过摄像机、扫描仪、卫星遥感等设备进行采集。
在图像采集过程中，需要注意光照、环境等因素对图像质量的影响。
2.2 数字化数字化是将模拟信号转换成数字信号的过程，通常将模拟图像通过采样、量化和编码等步骤转换成数字图像。
2.3 图像格式图像格式是指存储图像数据的方式。
常见的图像格式有JPEG、PNG、BMP、GIF等。
不同的格式对图像数据的存储方式、压缩方式、颜色深度等均有不同。
数字图像处理学习总结及作业技术报告
数字图像处理学习总结及作业技术报告邱远军（武汉大学计算机学院武汉430072）1 图像工程的提出工程是指将然科学的原理应用到工业部门而形成的各学科的总称。
图像工程学科则是将数学、光学等基础科学的原理，结合在图像应用中积累的技术经验而发展起来的一个对整个图像领域进行研究应用的新学科。
2 图像工程的三个层次如图1所示，图像工程可以分为三个层次：低、中、高，相应的分别为图像处理，图像分析和图像理解。
低层次图像处理的特点是处理的输入输出都是图像，着重强调在图像之间进行的变换，如对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果并为自动识别打基础, 或是对图像进行压缩编码以减少对其所需存储空间或传输时间、传输道路的要求。
中层次处理即图像分析的特点是输入图像，输出特征，主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量, 以获得它们的客观信息, 从而建立对图像的描述。
如果说图像处理是一个从图像到图像的过程, 则图像分析是一个从图像到数据的过程。
这里数据可以是对目标特征测量的结果, 或是基于测量的符号表示。
它们描述了图像中目标的特点和性质。
高层次处理即图像理解的特点是模仿人类视觉进行感知，重点是在图像分析的基础上进一步研究图像中各个目标的性质和它们之间的相互联系,并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释,从而指导和规划行动。
原始图像数据经过三个层次的加工将逐步转化为更有组织和用途的信息。
3 数字图像处理系统的构成通过综合各种图像处理技术可以构建一个图像处理系统，一个基本的数字图像处理系统由图像输入、图像存储、图像通信、图像处理和分析五个模块组成，如图2所示。
3.1 数字图像输入模块：也称图像采集或图像数字化，是利用图像采集设备（数码相机、数码摄像机等）来获取数字图像，或通过数字化设备（如图像扫描仪）将要处理的连续图像转换成适于计算机处理的数字图像。
3.2数字图像存储模块：用于图像处理和分析的数字图像存储器可分为三类：处理和分析过程中使用的快速存储器；在线或联机存储器；不经常使用的数据库（档案库）存储器。
(完整版)数字图像处理大作业
数字图像处理1.图像工程的三个层次是指哪三个层次？各个层次对应的输入、输出对象分别是什么？①图像处理特点：输入是图像，输出也是图像，即图像之间进行的变换。
②图像分割特点：输入是图像，输出是数据。
③图像识别特点：以客观世界为中心，借助知识、经验等来把握整个客观世界。
“输入是数据，输出是理解。
2.常用的颜色模型有哪些（列举三种以上）？并分别说明颜色模型各分量代表的意义。
①RGB（红、绿、蓝）模型②CMY（青、品红、黄）模型③HSI（色调、饱和度、亮度）模型3.什么是图像的采样？什么是图像的量化？1．采样采样的实质就是要用多少点来描述一幅图像，采样结果质量的高低就是用前面所说的图像分辨率来衡量。
简单来讲，对二维空间上连续的图像在水平和垂直方向上等间距地分割成矩形网状结构，所形成的微小方格称为像素点。
一副图像就被采样成有限个像素点构成的集合。
例如：一副640*480分辨率的图像，表示这幅图像是由640*480＝307200个像素点组成。
2．量化量化是指要使用多大范围的数值来表示图像采样之后的每一个点。
量化的结果是图像能够容纳的颜色总数，它反映了采样的质量。
针对数字图像而言：采样决定了图像的空间分辨率，换句话说，空间分辨率是图像中可分辨的最小细节。
量化决定了图像的灰度级，即指在灰度级别中可分辨的最小变化。
数字图像处理（第三次课）调用图像格式转换函数实现彩色图像、灰度图像、二值图像、索引图像之间的转换。
图像的类型转换：对于索引图像进行滤波时，必须把它转换为RGB图像，否则对图像的下标进行滤波，得到的结果是毫无意义的;2.用MATLAB完成灰度图像直方图统计代码设计。
6789101112131415161718192021222324252627282930title('lady-lenna');if isrgb(a);b=rgb2gray(a);%RGB转换为灰度图像endsubplot(2,2,2);imshow(b);%显示图像title('ladygaga-lenna');[m,n]=size(a);%返回图像大小e=zeros(1,256);for k=0:255for i=1:mfor j=1:nif a(i,j)==ke(k+1)=e(k+1)+1;%灰度值相同的进行累加endendendendsubplot(2,2,4);bar(e);%画图像的灰度直方图title('灰度直方图');c=imrotate(a,20);%图像的旋转subplot(2,2,3);imshow(c);数字图像处理（第四次课）编写matlab函数，实现在医学图像中数字减影血管造影。
初中美术图像处理
初中美术图像处理第一篇范文：初中学生学习方法技巧学好重要性美术图像处理在初中教育中不仅能够培养学生的审美能力和创造力，而且能够提高学生的观察力和动手能力，对于学生的综合素质的提升有着不可忽视的作用。
主要学习内容主要包括图像的拍摄、处理和创作，如色彩的运用、图层的理解、滤镜的效果等，以及各种绘画工具的使用。
学习注意事项学习美术图像处理需要耐心和细心，对于图像的处理不能心急，要一步一个脚印，同时，要注重实践，只有动手操作，才能真正掌握。
主要学习方法和技巧1.观察和理解：首先要学会观察图像，理解色彩、光线、形状的关系，这是后续处理的基础。
2.实践操作：理论学习之后，要进行大量的实践操作，只有动手实践，才能真正理解并掌握。
3.反复练习：对于难以理解或掌握的部分，需要反复练习，直至熟练。
中考备考技巧中考美术图像处理备考，主要是对所学知识的全面复习，包括基本理论的复习，基本操作的复习，以及创作技巧的复习。
提升学习效果的策略1.定期练习：设定固定的时间进行美术图像处理的练习，保持手感。
2.参加比赛：参加美术图像处理的竞赛，以提高自己的创作能力和应试能力。
3.交流学习：与同学或老师交流学习经验，互相学习，共同进步。
以上就是初中美术图像处理的学习方法和技巧，希望对你有所帮助。
第二篇范文：以具体例题为示范教学方法例题简介例题：使用图像处理软件，对一张风景照片进行处理，使其具有更丰富的色彩层次和更生动的光影效果。
教学方法简介选择探究式教学法进行讲解。
探究式教学法是指学生在教师的引导下，通过自主探究、发现问题、解决问题的方式进行学习。
探究式教学法在例题教学中的应用1.提出问题：教师展示风景照片，引导学生观察并提出问题，如“这张照片有哪些地方可以改进？如何使其色彩层次更丰富，光影效果更生动？”2.自主探究：学生根据问题，自主尝试使用图像处理软件进行处理，探索不同的方法和技巧。
3.解决问题：学生在探究过程中遇到问题时，教师给予引导和帮助，引导学生运用所学知识和技巧解决问题。
大学生 图像处理及制版原理 重点总结
图像处理第一章1.印刷复制工艺过程分为：印前处理、印刷、印后加工三个阶段。
2.印前处理是指:为印刷过程的实施，在印刷开始之前，对原始图文信息进行处理，生成用于印刷的成像信息或由此成像信息制作出印版实体的过程。
3.印前信息处理主要承担了两类信息处理工作：第一类是按照印刷产品的样式和规格要求，进行信息的转换和处理；主要处理有：文字输入和排版、图形绘制、生成和处理、图像的采集、编辑\创意性变换、品质增强校正、分色转换、文字、图形、图像的页面组合处理、多个页面的印刷版面组合处理。
第二类是：将符合样式\规格要求的页面和版面图文信息转换成可以用于记录成像的信息。
包括：文字和图形的栅格化处理、图像加网。
4.对于数字化的文字信息处理而言，需要两个基础条件，即：文字的编码和文字字形的描述。
5.图形是由人工或由计算机构造的、具有某种形体特征的二维和三维视觉信息体。
6.图形的形体特征可以用直线、曲线、曲面等数学函数加上相关的参数进行描述。
7.图像是自然界存在或由人工制作的、一般由大量微小像素组成的二维和三维视觉信息。
图像具有很强的真实感。
8.文字和图像的联系有区别。
区别在于：文字这种特殊图形具有含义，与语言紧密相关，非文字的一般图形虽然也可能具有某种标示和象征意义，但通常与语义的联系不如文字直接和紧密，不同的字符具有各异的形状；同一字符的造型也会因字体不同而有差异，表现了字体分格的多样性。
9.凸印版和胶印版具有二值性。
第二章1.加网的技术可分为：调幅加网、调频加网、调频或调幅混合加网、光学密度调制型、面积率\光学密度双调制型2.调幅加网的特点：网点面积随图像的深浅变化，网点出现的空间频率固定，网点按行列排布。
3.调频加网的特点：网点面积固定，网点出现的空间频率随图像的深浅变化，网点在微观上呈现随机分布。
4.调频调幅混合加网：网点面积和网点出现得空间频率都随图像深浅变化。
5.加网线数的选择：应根据产品质量等级要求：印刷幅面尺寸、承印材料的质量和印刷设备的状况进行合理的选择产品质量要求高、幅面尺寸低、承印材料质量高、印刷设备精良且状态较好时，可以选择高加网线数：而幅面尺寸大、承印材料质量低、印刷设备精度不高，应选择较低的加网线数，避免网点面积率扩大过高、小面积率网点丢失，造成图像的层次损失。
数字图像处理大作业要点
数字图像处理实验报告学院：信息学院专业：电科1004班姓名：学号：辅导老师：完成日期： 2013年6月29日空域图像增强实验要求:(1)选择若干图像（两幅以上），完成直方图均衡化。
(2)选择若干图像（两幅以上），对图像文件分别进行均值滤波、中值滤波和拉普拉斯锐化滤波操作。
(3)添加噪声，重复上述过程观察处理结果。
实验原理：(1)图像增强是图像处理的基本内容之一，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信息的处理方法，其目的是使得处理后的图像对某种特定的应用，比原始图像更合适。
处理的结果使图像更适应于人的视觉特性或机器的识别系统。
图像增强主要可分为三类:频域图像增强方法、小波域图像增强方法、空域图像增强方法。
(2)空域图像增强主要包括:直方图均衡化、平滑滤波和锐化滤波等方法。
(3)直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法。
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。
直方图均衡化的基本思想是把原始图的直方图变换为均匀分布的形式，这样就增加了象素灰度值的动态范围从而可达到增强图像整体对比度的效果。
(4)平滑滤波是低频增强的空间域滤波技术。
它的目的有两类：一类是模糊；另一类是消除噪音。
空间域的平滑滤波一般采用简单平均法进行，就是求邻近像元点的平均亮度值。
(5)均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素（以目标象素为中心的周围8个象素，构成一个滤波模板，即去掉目标象素本身）。
再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。
均值滤波也称为线性滤波，其采用的主要方法为邻域平均法。
线性滤波的基本原理是用均值代替原图像中的各个像素值，即对待处理的当前像素点（x，y），选择一个模板，该模板由其近邻的若干像素组成，求模板中所有像素的均值，再把该均值赋予当前像素点（x，y），作为处理后图像在该点上的灰度个g（x，y），即个g（x，y）=1/m ∑f（x，y） m为该模板中包含当前像素在内的像素总个数。
图像化处理知识点总结
图像化处理知识点总结1. 图像的基本概念图像是由像素组成的二维网格，每个像素包含一个或多个颜色通道的数值。
常见的颜色通道包括红色、绿色和蓝色，这些颜色通道的数值可以表示任意颜色。
图像的分辨率是指每个维度上的像素数，例如，一张可以为1024x768是以像素为单位来描述分辨率大小的图像。
图像可以是黑白的，也可以是彩色的。
在黑白图像中，每个像素只有一个数值来表示其亮度，而在彩色图像中，每个像素通常有三个数值来表示其红、绿、蓝各通道的亮度。
2. 图像的采集图像的采集是指使用摄像机或扫描仪等设备将现实世界中的图像转换为数字形式。
在数字摄像机中，光线通过镜头进入传感器，传感器将光线转换为电信号，并将其转换为数字形式的像素值。
扫描仪则是使用传感器来扫描纸质图像，并将其转换为数字形式的像素值。
图像采集的质量取决于设备的分辨率和像素深度。
3. 图像的增强图像增强是指通过算法和技术来改进图像的质量和清晰度。
常见的图像增强技术包括对比度增强，亮度调整，色调饱和度调整和锐化处理。
对比度增强可以使图像中的黑白颜色更加清晰，亮度调整可以调整图像的明暗程度，色调饱和度调整可以使图像中的颜色更加饱满，锐化处理可以使图像中的边缘更加清晰。
图像增强通常用于图像编辑软件和相机中。
4. 图像的滤波图像滤波是指通过应用滤波器来对图像进行模糊、平滑、降噪或边缘检测。
常见的图像滤波器包括均值滤波器、高斯滤波器、中值滤波器和Sobel滤波器。
均值滤波器可以使图像模糊，高斯滤波器可以平滑图像并降低噪音，中值滤波器可以去除图像中的噪点，Sobel 滤波器可以检测图像中的边缘。
图像滤波通常用于图像处理和计算机视觉任务中。
5. 图像的分割图像分割是指将图像分割成具有相似特征的区域的过程。
常见的图像分割技术包括阈值分割，区域生长，边缘检测和分水岭算法。
阈值分割可以根据像素的灰度值将图像分成不同的区域，区域生长可以将相邻的像素分成具有相似特征的区域，边缘检测可以检测图像中的边缘，分水岭算法可以将图像分割成具有不同高度的区域。
2013 图像处理课程大作业要求
2013 《数字图像处理与模式识别》课程大作业内容及要求1）自选以下题目的任意一个，按要求完成。
2）提交代码，代码要求可执行。
3）编程语言MATLAB ，VC++结合OPENCV 均可。
4) 所用图像或视频自由选取，如可以在算法基础上开发出界面程序，将酌情增加原分值的5%—20%。
5）成绩核算规则：总分=课堂出勤（10%）+平时作业（20%）+大作业（70%）6）不清楚的可随时发邮件咨询。
1\根据所学过的图象分析方法，提取具有较复杂边界目标的边界，并叠加在原图上（30分）主要内容：选择一幅具有复杂边界目标的图像，如飞机、齿轮等提示：⏹将RGB图像转换成灰度模式图像，再将其进行二值化⏹所得图像进行边界提取⏹最后对图像进行边界提取并叠加在原图上。
⏹显示所有的图像，对经过处理后的图像和未作处理后的图像进行对比分析。
举例：2\利用数字图像处理技术测量目标几何尺寸（35分）主要内容：针对传统接触式尺寸测量方法的缺点，探讨利用数字图像处理技术进行几何尺寸测量的方法的好处，为某工业零件产品的尺寸测量提供实时、快速、有效、经济的测量途径。
提示：⏹图像预处理使用平滑处理的方法，其主要目的是减少噪声.⏹边缘轮廓的提取。
可选用边缘算子检测法，阈值计算法⏹尺寸的计算。
注意系统标定精度，直接关系到测量精度举例：3\钞票检测软件（45分）主要内容：自己拍摄数张不同面值钞票，编写程序进行图像的读取，通过算法识别不同面值人民币，最后统计总额。
例如：有3张100元，2张50元，1张20元，最后软件显示总额为420元。
举例：4\打靶环数检测（50分）主要内容：通过对靶板图像进行识别，完成自动报靶的功能。
每两个环之间的距离是已知的，靶心坐标也是已知的，判断出弹孔位置处在多少环。
除了对弹孔位置进行识别，而且还要统计出中靶的弹孔个数，以及中靶的平均成绩。
提示：⏹检测出b图中所有弹孔的位置。
⏹统计出弹孔的个数，可采用连通域分析算法。
⏹检测出每个弹孔的圆心，作为鉴别打靶的环数，可采用质心算法⏹计算出弹孔圆心到靶心的距离，以此判断弹孔圆心处于几环的范围内⏹统计所有弹孔环数，计算出平均环数举例：5\基于图像处理的入侵自动报警系统（60分）主要内容：对所监视场景拍摄一段视频，其中包含有人闯入场景中设定好的禁区过程。
初中信息技术图像处理知识点梳理
初中信息技术图像处理知识点梳理图像处理是信息技术领域的一个重要分支，它通过对图像进行数字化处理，改变图像的特征和质量，以实现对图像信息的增强、分析和应用。
在初中阶段，学生需要了解图像处理的基本知识点，为进一步学习和应用打下坚实的基础。
本文将对初中信息技术图像处理的知识点进行梳理。
首先，图像处理包括图像采集和图像处理两个基本环节。
图像采集是指使用各种图像获取设备将实际场景中的光信号转换为数字信号，并存储在计算机中。
常见的图像获取设备有数码相机、摄像机等。
图像处理是指对采集到的图像进行数字化处理，通过各种算法和技术对图像进行增强、重建和分析等操作。
其次，图像的表示方式有两种常见的形式：位图和矢量图。
位图是由像素组成的图像，每个像素都有自己的颜色值。
矢量图是由线段和曲线组成的图像，通过数学公式来描述图像。
位图适合表示复杂的图像，而矢量图适合表示简单的几何图形。
然后，了解图像的色彩模型对于图像处理也非常重要。
常见的色彩模型有RGB色彩模型、CMYK色彩模型和灰度色彩模型。
RGB色彩模型是由红、绿、蓝三个颜色通道组成，通过调整三个通道的颜色强度来达到不同的颜色效果。
CMYK色彩模型是由青、品红、黄、黑四个颜色通道组成，用于印刷领域，通过调整四个通道的颜色强度来生成不同的颜色。
灰度色彩模型是将彩色图像转化为灰度图像，只保留图像的明暗信息。
接下来，了解图像的基本操作和处理方法是图像处理的核心知识点。
常见的图像操作包括调整图像的大小、旋转、翻转、剪裁等。
调整图像大小是改变图像的尺寸，可以放大或缩小图像以适应不同的显示需求。
旋转和翻转可以改变图像的方向和角度，用于纠正图像的摆放或创造不同的视觉效果。
剪裁是指裁剪掉图像的一部分，以去除不需要的区域或突出感兴趣的目标。
此外，图像处理还包括各种滤波和增强技术。
滤波是通过一系列的数学运算对图像进行平滑或锐化处理。
平滑滤波可以去除图像中的噪声，使图像变得更清晰。
锐化滤波可以增强图像的边缘和细节。
初中信息技术图像处理知识点归纳
初中信息技术图像处理知识点归纳图像处理是信息技术中的重要内容之一，它涉及到了对图像进行获取、存储、处理和输出等各个方面的技术。
初中阶段的学生在信息技术课程中也会接触到一些基础的图像处理知识。
下面将对初中信息技术图像处理的知识点进行归纳，并对每个知识点进行简要介绍。
1. 图像的基本概念图像是由像素组成的，每个像素代表了图像上的一个点。
图像可以分为黑白图像和彩色图像两种类型。
其中，黑白图像每个像素只有两个取值，分别是黑和白；彩色图像每个像素有红、绿、蓝三个通道的取值。
2. 图像的获取图像的获取可以通过数码相机、扫描仪等设备进行，也可以通过下载、拍摄等方式获取。
通过数码相机获取的图像是数字图像，而通过扫描仪获取的图像是模拟图像。
3. 图像的存储与输出图像的存储主要是将图像的数据保存在计算机硬盘或其他存储介质上，以便后续的处理和使用。
图像的输出可以通过打印机、显示器等设备来实现。
4. 图像的编辑和处理图像的编辑和处理是对图像进行修改或改变的过程。
常见的图像处理操作包括裁剪、旋转、调整亮度/对比度、变换色调等。
通过图像处理软件如Photoshop等可以实现这些操作。
5. 图像的压缩与解压缩图像压缩是将图像的数据尽可能地减少以节省存储空间或传输带宽的过程。
常见的图像压缩格式有JPEG、PNG等。
压缩后的图像需要解压缩才能恢复到原始状态。
6. 图像的格式转换图像的格式转换是将一个格式的图像转换为另一个格式的图像。
常见的图像格式包括JPEG、PNG、BMP等。
格式转换常用于不同设备之间的图像传输和使用。
7. 图像的特效处理图像的特效处理是在图像上应用一些特殊效果，如模糊、马赛克、增加滤镜等。
这些特效处理可以增加图像的艺术感和吸引力。
8. 图像的涂鸦和绘图图像的涂鸦和绘图是在图像上绘制、涂鸦或添加图形或文字等元素的过程。
这些操作可以用于标记或修饰图像。
9. 图像的创作与设计图像的创作与设计是对图像进行艺术性创作和设计的过程。
图像处理知识点总结
图像处理知识点总结一、图像采集1. 数字图像数字图像是由像素组成的二维矩阵，每个像素由灰度值或者颜色值来描述。
数字图像的采集通过光学图像传感器来实现，图像传感器可以将光信号转换成电信号，然后通过数模转换器转换成数字信号。
常见的图像传感器包括CCD和CMOS。
2. 分辨率图像的分辨率指的是图像中包含的像素数量，分辨率越高，图像越清晰。
分辨率可以用像素数来描述，常见的分辨率有1024×768、1920×1080等。
分辨率与图像的清晰度成正比，但是高分辨率也会增加图像文件的大小。
3. 颜色空间颜色空间是用来描述颜色的数学模型，常见的颜色空间包括RGB、CMYK、YUV等。
RGB颜色空间是由红、绿、蓝三原色构成，它是最常用的颜色空间。
CMYK颜色空间用于打印颜色，它是由青、品红、黄、黑四原色构成。
二、图像处理1. 空域处理空域处理是指在图像的像素级别上进行处理，包括图像增强、滤波、锐化等操作。
图像增强可以提高图像的对比度和亮度，滤波可以去除图像中的噪声，锐化可以增强图像的边缘和细节。
2. 频域处理频域处理是指在图像的频域上进行处理，包括傅里叶变换、频谱分析、频率滤波等操作。
傅里叶变换可以将图像从空域转换到频域，频谱分析可以分析图像中的频率成分，频率滤波可以去除图像中的某些频率成分。
3. 形态学处理形态学处理是指利用形态学运算对图像进行处理，包括膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等操作。
膨胀可以增强图像中的物体，腐蚀可以减弱图像中的物体，开运算可以去除图像中的小孔洞，闭运算可以填充图像中的小孔洞。
三、图像分析1. 图像特征图像特征是用来描述图像的一些重要信息，包括颜色、纹理、形状等。
颜色特征可以用来区分不同物体，纹理特征可以用来区分不同材质，形状特征可以用来区分不同形状。
2. 物体检测物体检测是指在图像中检测出特定物体的位置和数量，常见的物体检测算法包括边缘检测、Hough变换、Haar特征检测等。
图像处理和理解大作业
目录1.整体方案设计 (2)2.各模块具体实现 (4)2.1原始图像 (4)2.2图像灰度化处理 (4)2.3车牌定位 (5)2.4车牌字符的分割 (6)2.5车牌字符识别 (8)3.程序调试与结果分析 (9)4.总结 (9)5.附录 (10)摘要：当今生活中汽车的作用越来越重要，带给了人们生活无尽便利，车辆总数越来越大，对汽车的管理也越来越困难。
在这样的背景下图像处理领域内的汽车车牌识别技术具有巨大实用性的意义，而MATLAB有其突出的处理图像数据的能力，运用MATLAB实现对图像的预处理、车牌定位、车牌字符分割以及字符识别，进行车牌的自动识别。
关键词：MATLAB；图像处理；车牌定位；字符分割；字符识别1.整体方案设计车牌识别的整体方案流程图如下：1）图像采集包括CCD摄像机、照明设备、图像采集卡等。
感应设备发出的信号出发图像采集卡，采集卡将模拟信号转换为数字信号后送到计算机。
2）图像预处理：因为车牌图像都是在室外拍摄的，所以会受到光照、气候等因素的影响，而且车辆的移动会造成图像的模糊。
要去除这些干扰就得先对车牌图像进行预处理。
由于当前数码相机的像素较高，原始图像的数据一般比较大，输入的彩色图像包含大量颜色信息，会占用较多的存储空间，且处理时也会降低系统的执行速度。
因此对图像进行识别等处理时，常将彩色图像转换为灰度图像，以加快处理速度。
对图像进行灰度化处理后常用的方法是图像二值化、去除背景图像、增强处理、边缘检测、滤波等处理等。
3）车牌定位方法：车牌识别前期的关键就是准确定位车牌的位置，然后才能进行车牌中字符的识别。
经过查阅资料发现目前主要有以下四种车牌定位的方法：A．基于灰度边缘检测与形态学重构的方法。
这种方法只要利用车牌区域局部对比度明显和有规律的纹理特征来定位，然后利用形态学方法将车牌区域与其它背景区域分离。
B．基于直线检测的方法。
这种方法主要Hough变换的方法来检测车牌周围边框直线，利用车牌形状特性来定位车牌。
数字图像处理处理大作业实验报告
数字图像处理处理大作业实验报告数字图像处理处理大作业实验报告PB11210***上上签MyZenith.N_3104_EVER实验一题目：线性插值改变图像大小实验目的：1、使用MATLAB编程实现对图片大小的改变操作，使所给图片达到所要求的效果。
2、通过对MATLAB的编程加强对图像处理的认识，初步学习MATLAB在图像处理中的基本应用实验内容：在这一项目中，同学们需要实现基于双线性插值的图像缩放算法。
作业中需实现如下功能：(a) 能够利用鼠标从实验图像中任意选取测试区域，并单独显示。
(b) 使用双线性插值算法对测试区域进行缩放处理，输出如下结果，放大到原始分辨率的2倍，放大到原始分辨率的4倍，缩小到原始分辨率的1/2倍。
实验原理：图像某点的值由最邻近的四个点联立方程决定。
实验代码：1、在主函数中，使用switch函数分别调用子函数，并且之前选择需要放大或者缩小的倍数。
代码如下：2、 choice=('Yes');3、4、5、6、7、8、while (minus(choice,('Yes'))==0) clear;close;F=imread('monarch.bmp'); I=imcrop(F); BR=I(:,:,1); BG=I(:,:,2); BB=I(:,:,3); [rows,cols]=size(BR);K = sqrt(str2double(inputdlg('·?±???', 'INPUT scalefactor', 1, {'2'})));9、 width = K * rows;10、 height = K * cols;11、12、13、14、 widthScale = rows/width;15、 heightScale = cols/height;16、17、 for x = 1:width-2for y = 1:height-218、 X = x * widthScale;Y = y * heightScale;19、20、 if (X/double(uint16(X)) == 1.0) && (Y/double(uint16(Y)) == 1.0) 21、 dstBR(x,y) = BR(int16(X),int16(Y));dstBG(x,y) = BG(int16(X),int16(Y));22、 dstBB(x,y) = BB(int16(X),int16(Y)); 23、 else24、 a = double(uint16(X));25、 b = double(uint16(Y));26、27、28、29、30、BRx11 = double(BR(a,b)); BRx12 = double(BR(a,b+1)); BRx21 = double(BR(a+1,b)); BRx22 = double(BR(a+1,b+1));31、32、 BGx11 = double(BG(a,b));33、 BGx12 = double(BG(a,b+1));34、 BGx21 = double(BG(a+1,b));35、 BGx22 = double(BG(a+1,b+1));36、37、38、39、40、BBx11 = double(BB(a,b)); BBx12 = double(BB(a,b+1)); BBx21 = double(BB(a+1,b)); BBx22 = double(BB(a+1,b+1));41、42、 w1 = (b+1-Y) * (a+1-X); 43、 w2 = (Y-b) * (a+1-X);w3 = (b+1-Y) * (X-a);44、 w4 = (Y-b) * (X-a); 45、 dstBR(x,y) = uint8( BRx11 * w1 + BRx12 * w2 + BRx21* w3 + BRx22 * w4 );46、 dstBG(x,y) = uint8( BGx11 * w1 + BGx12 * w2 + BGx21* w3 + BGx22 * w4 );47、 dstBB(x,y) = uint8( BBx11 * w1 + BBx12 * w2 + BBx21* w3 + BBx22 * w4 );48、 end49、 end50、 end51、52、53、54、55、56、57、OUT(:,:,1)=dstBR; OUT(:,:,2)=dstBG; OUT(:,:,3)=dstBB;imshow(I); figure; imshow(OUT);58、59、60、61、62、options.Interpreter = 'tex'; options.Default = 'Cancel'; choice = questdlg('??·','????','Yes','No',options); end实验结果：1、选择缩放倍数：2、所选择的图像源文件如下：3、用鼠标标定所需要进行缩放的区域：4、程序正常运行后缩放效果：4倍放大5、程序正常运行后缩放效果：2倍放大6、程序正常运行后的缩放效果：缩小一倍实验二题目：高斯滤波及中值滤波处理人为添加的椒盐噪声和高斯噪声实验目的：1、对所给定的图像使用MATLAB添加高斯噪声和椒盐噪声；2、再用MATLAB程序实现中值滤波和高斯滤波；3、计算所得到结果图像的PSNR，对它们进行分析与比较，从而理解各种滤波方法的优点与特性。
图像处理知识要点和习题
知识要点和习题一、数字图像基础部分（一）知识要点1、数字图像处理的主要内容有哪些：2、图像数字化步骤:。
3、空间分辨率、灰度分辨率与图像质量的关系。
4、计算机中存储的数字图像的数据格式。
5、专业术语：pixel，Sampling, Quantization，Gray-level resolution 、Spatial resolution（二）习题1、在对模拟图像进行数字化时，灰度量化等级太少，会出现现象。
2、一幅模拟灰度图像数字化后大小为128 128像素，像素量化为256灰度级，那么数字图像的空间分辨率为，灰度级分辨率为，，所占磁盘空间为比特；3、写出“*”标记的像素（x, y）的4邻域、8邻域像素的坐标。
（坐标按常规方式确定）二、空间域图像增强部分（一）知识要点1、什么是图像增强，图像增强以什么为原则；2、空间域图像增强方法有哪两大类（平滑和锐化），其效果是什么。
3、图像反转、对数变换、幂次变换、分段线性变换等增强方法的特点及其适用范围。
4、灰度直方图和直方图均衡化的实现步骤。
5、图像的平滑算法有哪些？6、均值滤波和中值滤波的原理和计算过程7、什么是图像的锐化（锐化的作用是什么），常见的图像锐化模版。
8、专业术语：Intensity，Contrast，Image enhancement，contrast stretching, Smoothing, Sharpening, Histogram，Histogram equalization ，Point processing，Mask processing，mean filtering，median filtering，（二）习题1、图像的平滑会是图像变模糊or清晰？2、针对图像的下列哪种情况适合用直方图均衡化进行改善；A. 对比度太低B. 亮度太低C. 饱和度太低D. 亮度太高2、对图像进行均值滤波时，滤波模板的尺寸越大，结果越；3、对于图像中存在的椒盐噪声滤波的去噪效果最好4、已知灰度图像f(x,y)如下矩阵所示，求经过变换后的图像g(x,y),变换函数如图。
图形图像处理大作业要求
图形图像处理大作业（要求）1、为自己喜欢的电影设计一个宣传海报，具体要求如下：规格：700mm*500mm设计要求：主题鲜明，要表现电影的体裁。
2、以低碳环保为主题，设计一幅宣传画，规格：800*600设计要求：主题明确，内容清新自然，可融入多种设计元素。
具体要求：1. 要求提交word设计文档。
文档包含的内容如下：1) 创意的由来2) 说明制作过程、使用到的功能以及特色制作说明2、作品提交psd格式和jpg格式各一份3、需要提交自己所用到的图像素材4、以压缩包的形式提交作业，压缩包的名称为“班级+学号+姓名”。
压缩包中包含的内容为：1）电影宣传海报的psd格式和jpg格式文件各一份2）环保宣传画的psd格式和jpg格式文件各一份2）两个命名为“素材1”和“素材2”，包含你所参考图像的文件夹3）两份作品的设计文档附件一：设计文档格式附件一：设计文档格式《图形图像处理技术》大作业——****宣传画学号：姓名：专业：班级：指导老师：2011年月日****作品设计说明一、设计思路二、设计作品（将作品的jpg图像插入此处）三、详细制作步骤四、特色出师表两汉：诸葛亮先帝创业未半而中道崩殂，今天下三分，益州疲弊，此诚危急存亡之秋也。
然侍卫之臣不懈于内，忠志之士忘身于外者，盖追先帝之殊遇，欲报之于陛下也。
诚宜开张圣听，以光先帝遗德，恢弘志士之气，不宜妄自菲薄，引喻失义，以塞忠谏之路也。
宫中府中，俱为一体；陟罚臧否，不宜异同。
若有作奸犯科及为忠善者，宜付有司论其刑赏，以昭陛下平明之理；不宜偏私，使内外异法也。
侍中、侍郎郭攸之、费祎、董允等，此皆良实，志虑忠纯，是以先帝简拔以遗陛下：愚以为宫中之事，事无大小，悉以咨之，然后施行，必能裨补阙漏，有所广益。
将军向宠，性行淑均，晓畅军事，试用于昔日，先帝称之曰“能”，是以众议举宠为督：愚以为营中之事，悉以咨之，必能使行阵和睦，优劣得所。
亲贤臣，远小人，此先汉所以兴隆也；亲小人，远贤臣，此后汉所以倾颓也。
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目录1.整体方案设计 (2)2.各模块具体实现 (4)2.1原始图像 (4)2.2图像灰度化处理 (4)2.3车牌定位 (5)2.4车牌字符的分割 (6)2.5车牌字符识别 (8)3.程序调试与结果分析 (9)4.总结 (9)5.附录 (10)摘要：当今生活中汽车的作用越来越重要，带给了人们生活无尽便利，车辆总数越来越大，对汽车的管理也越来越困难。
在这样的背景下图像处理领域内的汽车车牌识别技术具有巨大实用性的意义，而MATLAB有其突出的处理图像数据的能力，运用MATLAB实现对图像的预处理、车牌定位、车牌字符分割以及字符识别，进行车牌的自动识别。
关键词：MATLAB；图像处理；车牌定位；字符分割；字符识别1.整体方案设计车牌识别的整体方案流程图如下：1）图像采集包括CCD摄像机、照明设备、图像采集卡等。
感应设备发出的信号出发图像采集卡，采集卡将模拟信号转换为数字信号后送到计算机。
2）图像预处理：因为车牌图像都是在室外拍摄的，所以会受到光照、气候等因素的影响，而且车辆的移动会造成图像的模糊。
要去除这些干扰就得先对车牌图像进行预处理。
由于当前数码相机的像素较高，原始图像的数据一般比较大，输入的彩色图像包含大量颜色信息，会占用较多的存储空间，且处理时也会降低系统的执行速度。
因此对图像进行识别等处理时，常将彩色图像转换为灰度图像，以加快处理速度。
对图像进行灰度化处理后常用的方法是图像二值化、去除背景图像、增强处理、边缘检测、滤波等处理等。
3）车牌定位方法：车牌识别前期的关键就是准确定位车牌的位置，然后才能进行车牌中字符的识别。
经过查阅资料发现目前主要有以下四种车牌定位的方法：A．基于灰度边缘检测与形态学重构的方法。
这种方法只要利用车牌区域局部对比度明显和有规律的纹理特征来定位，然后利用形态学方法将车牌区域与其它背景区域分离。
B．基于直线检测的方法。
这种方法主要Hough变换的方法来检测车牌周围边框直线，利用车牌形状特性来定位车牌。
C．根据车牌的固有长宽比进行定位的方法。
因为中外车牌的长宽比都是固定的3.1：1，在预处理完成后对二值化的图像进行膨胀腐蚀，计算联通区域长宽比确定车牌位置。
D．基于彩色图像的车牌定位方法。
现在的牌照有四种类型:第一种是最常见的小型汽车所用的蓝底白字牌照；第二种是大型汽车所用的黄底黑字牌照；第三种是军用或警用的白底黑字、红字牌照；第四种是国外驻华机构用的黑底白字、红字牌照。
基于彩色图像的车牌定位方法主要利用车牌颜色与车身其他部位颜色具有明显不同的差异来分割与提取车牌。
为了与课程内容联系我选择了第一种方法进行实验，即边缘检测与形态学重构的方法。
4）字符分割：字符分割是指将车牌区域分割成单个的字符区域，分割越准确，识别效果越好。
目前有许多种车牌字符分割算法，由于在车牌字符分割中存在噪声干扰，边框、铆钉影响，车牌旋转和光照不均等问题，造成分割不准确，甚至分割错误，目前很难找到普遍适用的分割方法。
常用的字符分割法主要是基于投影分析字符的分割方法和基于连通域分析的字符分割方法。
A．投影分析常采用的是水平投影法，即沿水平方向计算每一列属于车牌字符的象素数目，在字符的间隙处取得局部最小值，分割位置应在其附近。
先根据车牌水平投影的统计特征呈现出明显“波峰——波谷——波峰”，进行水平方向上的粗分割，若字符出现合并和粘连现象，再采用递归回归办法进行二次字符分割。
B．投影法进行字符分割实现起较为简单，但在预处理效果不好的情况下，较难获得满足条件的列。
若增加预处理，则使处理后的图像不可避免地损失一部分有用信息，还可能导致额外误差。
基于连通域聚类分析切分车牌字符的方法按照属于同一个字符的像素构成一个连通域的原则，结合牌照字符的固定高度和间距比例关系等先验知识，较好地解决了汽车牌照在复杂背景条件下的字符切分问题，降低了对车牌定位准确度的要求，对不规范的车牌识别也具有一定的适用性。
5）字符识别方法：现阶段主要使用的方法是基于模板匹配和神经网络的方法。
A．模板匹配法是最简单的一种字符识别方法。
将待识别字符经分割归一化成模板字体的大小，将它输入字符识别模块进行匹配。
根据实际字符和模板图像之间匹配方差最小的原则，判定车牌图像字符所属类别。
这种方法对于标准、规范的字符识别效果较好。
但在复杂环境下的车牌字符会与理想模板字符不完全一致，这导致了识别结果存在较大误差。
B．模版匹配法简单、成熟，但其自适应不强。
对于字符有断裂和粘连等情况容易造成误判。
神经网络匹配法具有良好的容错性、自适应和学习能力，但样本的训练收敛速度慢，而大规模并行处理为此提供了解决途径。
其中一种方法是采用并行识别的BP网络，让汉字、英文、阿拉伯数字，阿拉伯数字分别送到各自的网络识别。
还有学者结合小波变化的优点，提出基于小波和BP神经网络的车牌字符识别新方法，采用小波变换提取字符特征，神经网络实现字符识别，加快了算法的执行，提高了识别率。
2. 各模块具体实现2.1 原始图像如下：2.2 图像灰度化处理由于彩色图像含有大量的颜色信息，它的存储空间占用大。
如果直接使用彩色图像将大大降低图像处理的速度，通过将图像灰度化处理将彩色图像转换为256个级别的灰度图像可以大大减小存储量和提高处理速度。
Prewitt 算子是一种一阶微分算子的边缘检测，利用像素点上下、左右邻点的灰度差，在边缘处达到极值检测边缘，去掉部分伪边缘，对噪声具有平滑作用 。
与使用Sobel 算子的方法一样，图像中的每个点都用两个核进行卷积，取最大值输出。
它与Sobel 算子不同，这一算子没有把重点放在接近模板中心的像素点。
Prewitt 边缘检测算子近似计算(,)f x y 对x 和y 的偏导数：789123()()x G Z Z Z Z Z Z =++-++369147()()y G Z Z Z Z Z Z =++-++计算出x G ，y G 的值后，用下式计算(,)x y 点处的梯度值：22()x y g G G =+计算出各点的值后，设定一个合适的阈值T ，如果(,)x y 处的g T ≥则认为该点的边缘点。
由于车牌一般是由字符 、背景和边框组成 ，提取图像的边缘图像后，在字符与背景处就形成了较强的边缘。
再考虑汽车本身的特点 ，通常车牌位于汽车缓冲器上或附近，靠近整幅图像的下部，在往下便是路面，路面一般是比较光滑，因此可以在边缘提取时就很有效的将这部分杂质滤除掉，而使干扰图像的噪声处于车牌之上，如车灯，或散热片。
进行边缘检测后，使用自定义线性结构元素se=[1;1;1]进行图像边缘的腐蚀，得到更加清晰的边缘图像。
然后使用矩形结构元素对图像进行聚类和填充。
最后通过bwareaopen(I4,2000);去除灰度团小于2000的部分。
下图是经过边缘提取、腐蚀、填充、形态滤波得到最终的边缘图像。
2.3 车牌定位车牌定位问题其本质就是图像的分割问题，即如何把具有特征性或规律性的区域提取出来的过程。
图像分割是由图像处理转到图像分析的关键。
一方面，它是目标图像表达的基础，对特征测量有重要的影响。
另一方面，图像分割和分割的且标表达、特征提取和参数测量等将原始图像转化为数学表达形式，使得利用计算机进行图像分析和理解成为可能。
采用行列像素点灰度值累计的统计方法来定位车牌的位置，车牌内的行和列的像素点灰度值的累计和会较大，因此得到灰度值累积和的多出峰值就能够确定车牌的起始和终止的行和列，进而确定车牌位置。
下图是行列像素点灰度值累计和的曲线，车牌位置可以从图中观察得到。
用上图计算得到的车牌位置坐标去截取彩色图像，得到彩色车牌：2.4 车牌字符的分割确定车牌位置后下一步的任务就是进行字符切分分离出车牌号码的全部字符图像。
考虑到基于投影分析字符的分割方法和基于连通域分析的字符分割方法实现起来比较复杂，于是我就综合前人方法总结出自己的算法。
车牌字符分割包括字符分割和单个字符识别两个模块。
考虑到获取的图像可能存在一定缺陷，因此在进行字符分割之前要先对定位后的车牌图像进行预处理，以方便后面的工作车牌上共有7个字符，间距相等，设平均字宽为W ，还有一个分隔符“﹒”占1/2字宽。
通过之前的预处理，可以将分隔符“﹒”用滤波器去掉。
设(,)f i j 是文字的二维点阵图形，有文字处为1，否则为0。
首先在(,)0f i j =∑处切割，若两个文字相粘连时，其间隔处便不会出现(,)0f i j =∑，此时就要辅之以求平均字宽的方法。
若某个字宽k W W ≥，说明k W 中含有一个以上的文字，需要继续分割。
由于在字符识别中我准备采用模板匹配的方法，因此需要将已分割出来的字符进行归一化处理。
因为我所采用的模板的尺寸为4020⨯，因此需要将分割出来的字符也归一化为40×20的尺寸。
首先对彩色车牌进行二值化：g_max=double(max(max(I1)));g_min=double(min(min(I1)));T=round(g_max-(g_max-g_min)/3);通过以上代码得到原彩色图像的灰度图像的二值化阈值，使用这个阈值将彩色车牌灰度化后的灰度图像二值化为黑白图像，便于车牌中字符的识别。
下图为二值化的车牌图像：同样通过形态学滤波，去掉像素点小于500的区域，由于车牌中汉字有比较小的笔划容易被滤除，所以像素点的个数不宜取的过大。
经过滤波后的黑白车牌图像图下图所示：由于滤波的作用字母A后面的圆点消失了。
接下来通过列像素点灰度值累计和来分割字符。
由于车牌字符间有空隙，因此累计和的图像上一定有多出为0的列，按照这些为0 的列来分割车牌就能够达到理想的提取字符的目的。
采用的方法同车牌定位的方法相同。
下图是列方向上的像素点灰度值累计和曲线：观察上图，车牌被6个灰度值累计和为0的列区域分为很明显的七个区域，即七个字符所在的位置。
最后得到七个字符的图像：2.5车牌字符识别对分割出来的字符进行识别的方法很多，主要有以下几种方法：A.利用字符的结构特征和变换（如 Fourier 变换、Karhunen-Loeve 变换等）进行特征提取。
该方法对字符的倾斜、变形都有很高的适应性，但运算量大，对计算机性能的要求较高。
B．利用字符统计特征进行特征提取。
如提取字符的投影特征、网格特征和轮廓特征组成字符特征矢量进行匹配的方法，识别率较高。
C．基于字符结构分析的识别方法。
该方法可以识别有较大旋转、变形、缩放的字符图像，但需要进行复杂的字符笔划分析和抽取，对字图像质量要求较高。
D．模板匹配法。
由于车辆牌照字符中只有 26 个大写英文字母、 10 个阿拉伯数字和约 50 个汉字，所以字符集合较小，该方法对于有一定变形、污损或笔画缺损的字符图像有较好的识别效果，总体识别率较高，同时也能满足实时性的要求。