数字图像处理课程设计题目和要求模板

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数字图像处理课程设计题目和要求模板

数字图像处理课程设计题目和要求模板数字图像处理课程设计题目和要求12020年4月19日文档仅供参考数字图像处理课程设计内容、要求题目一：图像处理软件1、设计内容及要求：（1）、独立设计方案，实现对图像的十五种以上处理（比如：底片化效果、灰度增强、图像复原、浮雕效果、木刻效果等等）。

（2）、参考photoshop软件，设计软件界面，对处理前后的图像以及直方图等进行对比显示；（3）、将实验结果与其它软件实现的效果进行比较、分析。

总结设计过程所遇到的问题。

2、参考方案（所有参考方案若无特殊说明，均以matlab为例说明）：(1)实现图像处理的基本操作学习使用matlab图像处理工具箱，利用imread（）语句读入图像，例如image=imread（flower.jpg），对图像进行显示(如imshow（image）)，以及直方图计算和显示。

(2)图像处理算法的实现与显示12020年4月19日文档仅供参考针对课程中学习的图像处理内容，实现至少十五种图像处理功能，例如模糊、锐化、对比度增强、复原操作。

改变图像处理的参数，查看处理结果的变化。

自己设计要解决的问题，例如引入噪声，去噪；引入运动模糊、聚焦模糊等，对图像进行复原。

(3)参照“photoshop”软件，设计图像处理软件界面可设计菜单式界面，在功能较少的情况下，也能够设计按键式界面，视功能多少而定；参考matlab软件中GUI设计，学习软件界面的设计。

题目二：数字水印1、设计内容及要求：为保护数字图像作品的知识产权，采用数字水印技术嵌入水印图像于作品中，同时尽可能不影响作品的可用性，在作品版权发生争执时，经过提取水印信息确认作品版权。

一般情况下，水印图像大小要远小于载体图像，嵌入水印后的图像可能遇到噪声、有损压缩、滤波等方面的攻击。

因此，评价水印算法的原则就是水印的隐藏性和抗攻击性。

根据这一要求，设计水印算法。

（1）、查阅文献、了解数字水印的基本概念。

数字图像处理课程设计之二维码识别

河南农业大学《数字图像处理》题目：二维码的识别学院：专业：班级：学号：姓名：指导教师：成绩：时间：年月日至年月日二维码的识别一、目的与要求本课题主要研究二维条码的识别程序及译码方法，使用C语言来开发二维码的识别程序。

查找并阅读相关资料，了解基本的内容,利用需求分析文档，对整个系统有个初步的架构。

搜寻实验用的文件文档集和研究过程中用到的各种工具软件。

根据已有的资料并借助面向对象的程序设计思想对系统各模块进行分析、建模、设计。

使用C语言来开发二维码识别程序。

二、设计的内容本文主要来完成二维码识别和译码程序，运用图像校正、二值化、边缘检测等各种图像处理方法实现条码的预处理，并进行二维码码的解码，结合图像处理技术，完成了基于图像处理的二维码快速识别的解码系统。

三、总体方案设计本设计的主要任务是在研究二维条码的码制标准的基础上实现对二维码的告诉采集与识别，详细分析二维码的基本特点、符号结构;在条码图像识别方面，研究了对采集的条码图像进行预处理的方法，即:对图像进行整形。

运用图像校正、二值化、去噪、边缘检测、Hough变换、图像旋转等多种图像处理方法实现条码图像的预处理、条码定位、条码分割和数据提取。

对预处理后的条码图像进行译码。

四、各个功能模块的主要实现程序（一）二维码的识别流程首先，对采集的彩色图像进行灰度化，以提高后继的运行速度。

其次，去除噪声。

采用十字形中值滤波去除噪音对二码图像的干扰主要是盐粒噪声。

再次，利用灰度直方图工具，使用迭代法选取适当的阈值，对二维码进行二值化处理，使其变为白底黑色条码。

最后，确定二维码的位置探测图形，对条码进行定位，旋转至水平后，获得条码数据，以便下一步进行解码。

（二）图像的灰度化灰度化的常用方法有两种：1.Gray(i,j) = 0.299 * R(i,j) + 0.587 * G(i,j) + 0.114 * B(i,j)2.Gray(i,j) = [30 * R(i,j) + 59 * G(i,j) + 11 * B(i,j)]/100本设计进行灰度化的实现函数如下：internal virtual void imageToGrayScale(int[][] image){for (int y = 0; y < image[0].Length; y++){for (int x = 0; x < image.Length; x++){int r = image[x][y] >> 16 & 0xFF;int g = image[x][y] >> 8 & 0xFF;int b = image[x][y] & 0xFF;int m = (r * 30 + g * 59 + b * 11) / 100;image[x][y] = m;}}（三）图像的降噪处理降噪的方法很多，选用的是中值滤波法，因为中值滤波是一种非线性平滑滤波器。

数字图像处理课设要求

《数字图像处理》课程设计一、目的和任务1、进一步深入理解数字图像处理的基本概念、基础理论以及解决问题的基本思想方法，掌握基本的处理技术。

2、培养学生了解处理技术相关的应用领域，阅读各类图像处理文献的能力。

3、能够运用一门高级语言编写简单的图像处理软件，实现对图像进行的基本处理。

4、了解与课程有关的工程技术规范，能正确解释和分析实验结果。

二、实验内容1图像变换1了解图像变换的意义和手段；2熟悉离散傅里叶变换、离散余弦变换、离散小波变换的基本性质；3熟练掌握图像变换的方法及应用；4通过实验了解二维频谱的分布特点；5通过本实验掌握利用MA TLAB编程实现数字图像的变换。

2图像增强1掌握灰度直方图的概念及其计算方法；2熟练掌握直方图均衡化和直方图规定化的计算过程；3熟练掌握空间域滤波中常用的平滑和锐化滤波器；4掌握色彩直方图的概念和计算方法；5利用MATLAB程序进行图像增强。

3图像分割1 体会一些主要的分割算子对图像处理的效果，以及各种因素对分割效果的影响；2 使用MatLab 软件进行图像的分割；3 能够自行评价各主要算子在无噪声条件下和噪声条件下的分割性能；4 能够掌握分割条件(阈值等)的选择；5 完成规定图像的处理并要求正确评价处理结果，能够从理论上作出合理的解释。

三、需要提交的报告1. 课程设计报告（1份，A4纸打印，同时包括一份电子版）报告内容：叙述实验过程；提交实验的原始图像和结果图像。

2. 完整的程序系统（电子方式提交）每位同学创建一个文件夹，名为“学号+姓名”，包含以上两项。

统一交给班长。

四、设计报告的的规范设计结束后要写出课程设计报告，以作为整个课程设计评分的书面依据和存档材料。

设计报告以规定格式的电子文档书写、打印并装订，排版及图、表要清楚、工整。

内容及要求如下：封面：《数字图像处理》课程设计班级：姓名：学号：指导教师：完成日期：正文：1. 题目2. 实验目的3. 实验原理4. 实验步骤5. 实验结果6．参考文献五、成绩评定标准出勤20%，课程设计说明书50%，成果展示30%。

数字图像处理课设xx

数字图像处理课程设计报告题目：基于图像的DCT编码解码的设计专业班级：通信0802 学号： 2008001314姓名：吴向禹基于图像的DCT编码解码的设计一、设计目的1.1熟悉和掌握MATLAB 程序设计方法1.2掌握图像DCT的编码解码过程1.3学习和熟悉MATLAB图像处理工具箱1.4学会运用MATLAB工具箱对图像进行处理和分析二、设计环境Window XP,MATLAB 7.1三、具体设计：3.1%编码程序function y=jpegencode(x,quality)error(nargchk(1,2,nargin));if nargin<2quality=1;endx=double(x)-128;[xm,xn]=size(x);t=dctmtx(8);y=blkproc(x,[8 8],'P1*x*P2',t,t');m=[16 11 10 16 24 40 51 61;12 12 14 19 26 58 60 55;14 13 16 24 40 57 69 56;14 17 22 29 51 87 80 62;18 22 37 56 68 109 103 77;24 35 55 64 81 104 113 92;49 64 78 87 103 121 120 101;72 92 95 98 112 100 103 99]*quality;yy=blkproc(y,[8 8],'round(x./P1)',m);y=im2col(yy,[8 8],'distinct');xb=size(y,2);order=[1 9 2 3 10 17 25 18 11 4 5 12 19 26 33 41 34 27 20 13 6 7 14 21 28 35 42 49 57 50 43 36 29 22 15 8 16 23 30 37 44 51 58 59 52 45 38 31 24 32 39 46 53 60 61 54 47 40 48 55 62 63 56 64];%z型扫描对变换系数重新排列y=y(order,:);eob=max(x(:))+1;num=numel(y)+size(y,2);r=zeros(num,1);count=0;for j=1:xbi=max(find(y(:,j)));if isempty(i)i=0;endp=count+1;q=p+i;r(p:q)=[y(1:i,j);eob];count=count+i+1;endr((count+1):end)=[];r=r+128;save dat r;y.size=uint16([xm,xn]);y.numblocks=uint16(xb);y.quality=uint16(quality*100);保存为叫jpegencode的m文件，方便调用。

数字图像处理课设

钦州学院课程设计报告课程名称：系部：专业班级：学生姓名：指导教师：完成时间：报告成绩：图像处理系统1、设计内容及要求我们所先的题目是简单的图像处理系统1要求如下：（1）实现图像文件的打开、保存、另存为、打印功能；（2）用户能对图像进行任意的亮度、对比度的调整，并显示调整前后的两幅图像；（3）用户能够用鼠标选取图像中感兴趣区域，显示和保存该选择区域；（4）利用三次内插值法实现图像的放大和缩小操作；（5）图像中两点之间距离的测量（以像素为单位）。

2、实现系统简介该系统在VS2008开发环境下用C#语言编写而成，目的是能应用我们设计的这个系统来实现图片的打开、保存、另存为、打印还有能增加亮度、对比度等功能，只适用于.jpg和.bmp格式的图片。

主界面如以下图示：菜单主要实现内容：（1）文件：文件里面包括清除、打开、关闭、保存、打印等功能（2）编辑：编辑菜单中包括有对比度、亮度、选择区域等功能（3）距离测量：它包括定点1，定点2，还有计算等功能（4）缩放操作：包括图片的放大、缩小运用菜单或工具栏的操作便可方便实现课设要求的功能。

3、相关概念简介3.1 Visual Studio 2008简介Visual Studio 是微软公司推出的开发环境，支持多种程序设计语言，包括c#。

可以用来创建Windows 平台下的Windows 应用程序和网络应用程序，Visual Studio 2008是它的一个版本。

3.2 GDI+简介本系统很多地方用到GDI+，GDI是Graphics Device Interface的缩写，含义是图形设备接口，它的主要任务是负责系统与绘图程序之间的信息交换，处理所有Windows程序的图形输出。

在Windows操作系统下，绝大多数具备图形界面的应用程序都离不开GDI，我们利用GDI所提供的众多函数就可以方便的在屏幕、打印机及其它输出设备上输出图形，文本等操作。

GDI+GDI的继承者，在GDI的基础上新增了许多功能。

《数字图像处理技术课程设计报告》

《数字图像处理技术》课程设计报告设计题目：车牌识别系统班级：数媒姓名：学号：一、目的与要求1、提高分析图像处理问题的能力，进一步巩固在《数字图像处理技术》课程中所掌握的基本原理与方法。

2、掌握并使用一门计算机语言，进行数字图像处理的应用设计。

二、设计的内容1、主要功能：牌照图像的采集和预处理、牌照区域的定位和提取、牌照字符的分割和识别等。

2、系统工作的原理以及过程：（1）当行驶的车辆经过时，触发埋设在固定位置的传感器，系统被唤醒处于工作状态；一旦连接摄像头光快门的光电传感器被触发，设置在车辆前方、后方和侧面的相机同时拍摄下车辆图像；（2）由摄像机或CCD 摄像头拍摄的含有车辆牌照的图像通视频卡输入计算机进行预处理，图像预处理包括图像转换、图像增强、滤波和水平较正等；（3）由检索模块进行牌照搜索与检测，定位并分割出包含牌照字符号码的矩形区域；（4）对牌照字符进行二值化并分割出单个字符，经归一化后输入字符识别系统进行识别。

三、总体方案设计车牌识别的最终目的就是对车牌上的文字进行识别。

主要应用的为模板匹配方法。

因为系统运行的过程中，主要进行的都是图像处理，在这个过程中要进行大量的数据处理，所以处理器和内存要求比较高，CPU要求主频在600HZ及以上，内存在128MB及以上。

系统可以运行于Windows98、Windows2000或者Windows XP操作系统下，程序调试时使用matlab。

1、功能模块的划分：（1）预处理及边缘提取：图象的采集与转换，边缘提取。

（2）牌照的定位和分割：牌照区域的定位，牌照区域的分割，车牌进一步处理。

（3）字符的分割与归一化：字符分割，字符归一化。

（4）字符的识别2、具体功能实现的原理以及流程图：1、预处理及边缘提取预处理及边缘提取流程图（1）图象的采集与转换：考虑到现有牌照的字符与背景的颜色搭配一般有蓝底白字、黄底黑字、白底红字、绿底白字和黑底白字等几种，利用不同的色彩通道就可以将区域与背景明显地区分出来，例如，对蓝底白字这种最常见的牌照，采用蓝色 B 通道时牌照区域为一亮的矩形，而牌照字符在区域中并不呈现。

数字图像处理课设

目录1、目的与要求 (2)2、图像二值化和马赛克应用背景 (3)3、设计内容以及原理 (4)4、各个功能模块的主要实现程序以及代码 (5)5、程序运行结果以及图像处理结果 (9)6、课程设计总结与心得体会 (11)7、参考文献 (12)一、目的与要求本课程着重研究数字图像处理的方法，训练学生运用所学基础知识解决实际问题的能力，同时要求拓宽专业知识面。

该课程是一门涉及多领域的专业选修课。

它是图像通信、模式识别、计算机视觉等学科的基础。

通过对本课程的学习，要求学生掌握数字图像处理的基本处理技术，较深入地理解数字图像处理的基本概念、基础理论以及解决问题的基本思想方法。

从而使学生具有初步综合利用所学知识深入研究有关信息领域问题的能力。

本课程数字图像处理是论述其基本理论、方法及其在计算机领域中应用的学科分支，是实现机器视觉的有效工具。

学习本门课程的主要目的是使学生掌握数字图像处理的基本概念、原理、和方法，并未以后在此方向上的深入研究奠定基础。

通过本课程设计，使学生理解和巩固所学的理论知识，树立解决实际问题的严谨科学态度。

实验前要求做好编程准备工作，提高实验效果，注重独立分析问题、解决问题的能力培养，训练实际操作，鼓励创新设想。

课程设计报告要求：1．目的与要求这部分主要说明本课程设计的目的、任务和要求。

提高分析问题、解决问题的能力，巩固数字图像处理系统中的基本原理与方法。

熟悉掌握一门计算机语言，可以进行数字图像的应用处理的开发设计。

2．设计的内容根据指导书的讲述，介绍系统中所设计的主要功能和原理方法；3．总体方案设计根据课程设计的具体情况，描述系统的具体构架，包括：功能模块的划分、系统运行的环境、选用的工具及主要实现功能的原理。

4．各个功能模块的主要实现程序主要的功能实现和函数要进行详细的说明，包括其用法，使用范围，及参数等。

5．测试和调试按课程设计要求，选用多幅图像对程序进行测试，并提供系统的主要功能实现的效果图。

数字图像处理课程设计.

数字图像处理课程设计.一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握数字图像处理的基本理论、方法和应用，培养学生运用数字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）掌握数字图像处理的基本概念、原理和算法；（2）了解数字图像处理的发展历程和应用领域；（3）熟悉常见的数字图像处理技术，如图像滤波、边缘检测、图像压缩等。

2.技能目标：（1）能够运用数字图像处理技术对图像进行基本处理；（2）具备分析图像问题、选择合适算法解决问题的能力；（3）掌握编程实现数字图像处理算法的方法。

3.情感态度价值观目标：（1）培养学生的创新意识和团队合作精神；（2）增强学生对数字图像处理技术的兴趣和好奇心；（3）培养学生运用科技手段解决实际问题的责任感。

二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.数字图像处理基本概念：数字图像的定义、特点、表示方法等；2.图像处理基本运算：图像滤波、边缘检测、图像增强等；3.图像压缩技术：JPEG、PNG等图像压缩算法；4.图像分割与描述：图像分割方法、图像特征提取等；5.图像处理应用案例：数字图像处理在实际领域的应用。

三、教学方法为了提高教学效果，本课程将采用多种教学方法相结合的方式进行教学：1.讲授法：教师讲解基本概念、原理和方法，引导学生理解数字图像处理的核心知识；2.案例分析法：通过分析实际案例，使学生掌握数字图像处理技术的应用；3.实验法：安排实验课程，让学生动手实践，培养实际操作能力；4.讨论法：学生进行小组讨论，激发学生的创新思维和团队合作精神。

四、教学资源为了支持本课程的教学，我们将准备以下教学资源：1.教材：《数字图像处理教程》等；2.参考书：相关领域的学术论文、技术报告等；3.多媒体资料：教学PPT、视频教程等；4.实验设备：计算机、图像处理软件、实验器材等。

通过以上教学资源的支持，为学生提供丰富的学习资料和实践平台，提高学生的学习效果。

五、教学评估本课程的教学评估将采用多元化、全过程的评价方式，以全面、客观地评价学生的学习成果。

数字图像处理课件-数字图像处理课程设计

数字图像处理课程设计题目〔2022/2022 第二学期〕1、图像增强经典方法实现目的：1〕了解图像增强的概念及经典的算法；2〕掌握比照度增强和灰度变换法的原理及实现；要求：1〕利用比照度增强中的直方图调整法、灰度变换法中的线性灰度变换和非线性灰度变换的方法，实现对图像的增强处理。

2〕在实现算法的同时，思考如何通过调整算法中的参数，实现不同的增强效果。

2、图像平滑技术应用利用噪声的性质消除图像中噪声的方法称为图像平滑。

目的：1〕了解图像平滑的概念及常用的算法；2〕掌握均值滤波、高斯滤波和中值滤波的原理及实现；要求：1〕利用均值滤波器，采用3×3，5×5像素范围的平均值，实现对受高斯噪声干扰的图像进行平滑处理；2〕高斯滤波也是一种均值滤波的方法，滤波时根据高斯函数的形状来选择权值。

采用3×3，5×5的高斯模板，实现对含高斯噪声的图像进行平滑处理；3〕中值滤波器是指输出值取滤波器窗口内像素灰度值排列顺序的中间值得滤波器，采用3×3中值滤波和5×5中值滤波对受椒盐噪声干扰的图像进行平滑处理；3、图像锐化技术应用图像中的边缘轮廓是灰度发生跳变的区域，因此，通过增强高频分量可以加强图像的边缘轮廓，使图像看起来比拟清晰，这种方法就是图像的锐化。

目的：1〕了解图像锐化的概念及常用的算法；2〕掌握最常用的图像锐化中的梯度算法原理及实现锐化图像的不同表示方式；要求：1〕利用梯度算法实现对原始图像的锐化处理；锐化图像采用梯度值显示，即微分图像直接输出；2〕利用梯度算法实现对原始图像的锐化处理；锐化图像采用背景取单一灰度值，轮廓取梯度值；3〕利用梯度算法实现对原始图像的锐化处理；锐化图像采用轮廓、背景分别取单一灰度值，即二值图像输出。

4、图像分割技术应用—阈值化阈值化是特征空间聚类分割方法中最简单的分割算法，在分割一幅图像时，通过确定适宜的阈值，将像素分成“亮的〞和“暗的〞两类。

《数字图像处理》课程设计题目

《数字图像处理》课程设计题目实验一图像变换内容：1．对标准图像进行离散傅里叶变换并在计算机屏幕观测其频谱，验证二维傅里叶变换的常用性质。

2．对标准图像进行离散余弦变换并在计算机屏幕观测其频谱，验证二维余弦变换的常用性质，了解二维余弦变换用在图像压缩中的原因。

3．对标准图像离散傅里叶变换和离散余弦变换的频谱进行比较。

4．对标准图像进行Walsh变换并在计算机屏幕观测其频谱。

基本要求：1．加深理解DFT、DCT、Walsh变换的原理和基本性质。

2．掌握DFT、DCT变换的算法流程，并能根据流程编程实现。

3．分析变换域内频谱的特征。

实验二灰度图的线性变换内容：灰度的线性变换就是将图像中所有的点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换。

该线性灰度变换函数是一个一维线性函数：灰度变换方程为：式中参数为纯属函数的斜率，为纯属函数在y轴上的截距，表示输入图像的灰度，表示输出图像的灰度。

当时，输出图像的对比度将增大；当时，输出图像的对比度将减小；当时，操作仅使所有像素的灰度值上移或下移，其效果是使整个图像更暗或更亮；如果，暗区域将变亮，亮区域将变暗，点运算完成了图像求补运算。

特殊情况下，当时，输出图像和输入图像相同；当时，输出图像的灰度正好反转。

基本要求：1、理解和掌握线性变换的原理和应用。

2、分析经线性变换后图像的效果。

本实验要求学生完成程序的设计。

实验三灰度窗口变换内容：灰度窗口变换是将某一区间的灰度级和其它部分(背景)分开。

下图可说明灰度窗口变换的原理，其中[gold1, gold2]为灰度窗口。

灰度窗口变换可以检测出在某一灰度窗口范围内的所有像素，是图像灰度分析中的一个有力工具。

灰度窗口变换有两种：一种是清除背景的变换，一种是保留背景的变换。

前者是把不在灰度窗口范围内的像素都赋值为0，在灰度窗口范围内的像素都赋值为255，这也能实现灰度图的二值化；后者是把不在灰度窗口范围内的像素保留原灰度值，在灰度窗口范围内的像素都赋值为255。

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。

数字图像处理课程设计题目和要求-2013

数字图像处理课程设计题目和要求-2013郑州大学（软件技术学院）课程设计报告数字图像处理课程设计内容、要求题目一：图像处理软件1、设计内容及要求：（1）、独立设计方案，实现对图像的十五种以上处理（比如：底片化效果、灰度增强、图像复原、浮雕效果、木刻效果等等）。

（2）、参考photoshop软件，设计软件界面，对处理前后的图像以及直方图等进行对比显示；（3）、将实验结果与其他软件实现的效果进行比较、分析。

总结设计过程所遇到的问题。

2、参考方案（所有参考方案若无特殊说明，均以matlab为例说明）：(1)实现图像处理的基本操作学习使用matlab图像处理工具箱，利用imread（）语句读入图像，例如image=imread （flower.jpg），对图像进行显示(如imshow郑州大学（软件技术学院）课程设计报告（image）)，以及直方图计算和显示。

(2)图像处理算法的实现与显示针对课程中学习的图像处理内容，实现至少十五种图像处理功能，例如模糊、锐化、对比度增强、复原操作。

改变图像处理的参数，查看处理结果的变化。

自己设计要解决的问题，例如引入噪声，去噪；引入运动模糊、聚焦模糊等，对图像进行复原。

(3)参照“photoshop”软件，设计图像处理软件界面可设计菜单式界面，在功能较少的情况下，也可以设计按键式界面，视功能多少而定；参考matlab软件中GUI设计，学习软件界面的设计。

题目二：数字水印1、设计内容及要求：为保护数字图像作品的知识产权，采用数郑州大学（软件技术学院）课程设计报告字水印技术嵌入水印图像于作品中，同时尽可能不影响作品的可用性，在作品版权发生争执时，通过提取水印信息确认作品版权。

通常情况下，水印图像大小要远小于载体图像，嵌入水印后的图像可能遇到噪声、有损压缩、滤波等方面的攻击。

因此，评价水印算法的原则就是水印的隐藏性和抗攻击性。

根据这一要求，设计水印算法。

（1）、查阅文献、了解数字水印的基本概念。

(完整word版)数字图像处理课设

(完整word版)数字图像处理课设专业综合实验报告—-—-数字图像处理专业: 电子信息工程班级：学生姓名：学号：指导教师:年月日设计题目：图像去雾处理一、设计目的由于大气的散射作用，照相机接收到景物反射过来的光线经过了衰减.雾天的大气退化图像具有对比度低、景物不清晰的特点，给交通系统及户外视觉系统的应用带来严重的影响。

鉴于图像处理和计算机视觉中有关图像理解、目标识别、目标跟踪、智能导航等领域的很多算法都是假设输入的图像或视频是在理想天气条件下拍摄的，因此有雾图像清晰化就显得格外重要，是目前人们研究的热点问题之一,但由于成像系统聚焦模糊、拍摄场景存在相对运动以及雾天等不利环境,使得最终获取的图像往往无法使用。

有雾天气条件下获取的图像对比度低、图像内容模糊不清而且颜色整体偏向灰白色,图像去雾的目的就是恢复有雾图像的对比度和真实色彩，重现在理想天气条件下拍摄的清晰图像。

二、设计内容和要求1、采用直方图均衡化方法增强雾天模糊图像，并比较增强前后的图像和直方图；2、查阅文献，分析雾天图像退化因素,设计一种图像复原方法，对比该复原图像与原始图像以及直方图均衡化后的图像;三、设计思路由于图像中存在噪声等干扰，使得图像模糊不清。

可以采用图像增强的方法对原图像处理,使图像变得清晰.而直方图均衡化是一种常用的图像增强的方法。

图像模糊，其图像的像素分布不均匀,采用直方图均衡化的方法使其图像像素分布均匀，从而达到均衡像素分布增强图像的目的。

设计方案在晴朗的天气条件下，洁净的空气一般是由氦气、氧气等气体分子、水蒸汽、微量的固体悬浮颗粒物等成分构成。

在这种大气条件下，从物体表面反射的光线在到达成像设备的过程中,基本不会受大气中各种成分的影响发生散射、吸收、发射等现象，而是直接到达成像设备。

相对在有雾天气条件下获得的图像,在这种理想天气条件获得的图像,我们称之为清晰无雾图像。

而在有雾天气条件下获得的图像模糊不清，图像对比度下降，图像的颜色发生漂移，偏向灰白色。

数字图像处理课程设计题目

《数字图像处理》课程设计题目与要求
可选题目：
题目一：图像的数字化
题目二：图像的离散傅里叶变换
题目三：图像的离散余弦变换
题目四：图像的离散小波变换
题目五：图像的平滑
题目六：图像的锐化
题目七：基于预测编码的图像编码与压缩
题目八：基于小波变换的图像压缩
题目九：图像复原
题目十：图像阈值分割技术
题目十一：图像的边缘检测
题目十二：彩色图像增强
题目十三：数字水印
说明：也可以自拟题目。

内容要求：
一、课程设计的目的与要求
二、设计的主要内容及基本原理
三、图像编码程序总体方案设计
3.1、图像处理程序流程图
3.2、用MATLAB实现图像处理程序源代码及注释
四、课程设计总结与体会
格式要求：
见考查课课程设计说明书范文
说明：请认真对待、严格按照格式要求书写。

每人各自选一个题目做设计，请独立完成。

内容示例：基于行程编码的图像编码程序设计。

数字图像处理课程设计

)山东建筑大学课程设计说明书￥题目：图像人脸区域隐私保护系统设计课程：数字图像处理课程设计院（部）：信息与电气工程学院专业：通信工程班级：学生姓名：学号：指导教师：~完成日期： 2013年12月目录,摘要 (3)1 本课程设计的目的 (4)2 本课程设计的基本要求 (5)3 本次系统的基本原理 (6)系统的简介如何识别人脸 (6)4 具体设计内容 (7)软件流程 (7)-图像数据的读取与处理 (9)人脸颜色建模膨胀与腐蚀 (11)人脸区域定位 (12)人脸识别及处理 (13)总结与致谢 (17)参考文献 (18)附录：系统设计程序 (19)（.摘要生物特征识别技术在近几十年中飞速发展。

作为人的一种内在属性，并且具有很强的自身稳定性及个体差异性，生物特征成为了自动身份验证的最理想依据。

人脸识别由于具有直接，友好，方便的特点，使用者易于为用户所接受，从而得到了广泛的研究与应用。

除此之外，我们还能够对人脸识别的结果作进一步的分析，得到有关人的性别，表情，年龄等诸多额外的丰富信息，扩展了人脸识别的应用前景。

人脸是准确鉴定一个人的身份，推断出一个人的种族、地域，地位等信息的重要依据。

科学界从图像处理、计算机视觉等多个学科对人脸进行研究。

人脸识别在满足人工智能应用和保护信息安全方面都有重要的意义，是当今信息化时代必须解决的问题。

本设计用MATLAB对图像的读取，在识别前，先对图像进行处理，再通过肤色获得可能的脸部区域，最后根据人脸固有眼睛的对称性来确定是否就是人脸，同时采用高斯平滑来消除图像的噪声，再进行二值化，二值化主要采用局域取阈值方法，接下来就进行定位、提取特征值和识别等操作。

经过测试，图像预处理模块对图像的处理达到了较好的效果，提高了定位和识别的正确率。

为保护当事人或行人的隐私权，需要将图像中当事人的人脸区域作模糊，实现图像中人脸区域隐私保护。

关键词：人脸识别；图像处理；图像模糊#…1 设计目的作为人的一种内在属性，并且具有很强的自身稳定性及个体差异性，生物特征成为了自动身份验证的最理想依据。

数字图像处理课程设计

数字图像处理课程设计1. 题目名称：基于数字图像处理的人脸识别系统设计2. 题目背景及意义：随着计算机技术和数字图像处理技术的不断发展，人脸识别技术已经成为了一个非常重要的应用领域。

在安全监控、金融交易、身份认证等众多领域，人脸识别技术都发挥着重要的作用。

因此，通过本课程设计，学生将能够掌握数字图像处理技术，并通过应用该技术构建出一套基于人脸识别的系统，从而更好地实现对人脸图像的自动识别与处理。

3. 设计要求：（1）基于Python编写程序，使用OpenCV库实现对人脸图像的实时采集和存储，并对这些图像进行预处理和分割；（2）使用机器学习算法如SVM、KNN等对采集的人脸图像数据进行分类和识别，并将结果输出；（3）通过图形用户界面（GUI）实现对系统的操作与管理，包括数据采集、存储和查询等功能；（4）进行实验测试和复现，利用本系统进行人脸识别，观察系统的表现并分析结果。

4. 设计步骤：（1）使用OpenCV库从摄像头中实时采集人脸图像数据，并将其存储到本地数据库中；（2）对采集到的人脸图像进行预处理和分割，例如对图像进行平滑处理、边缘检测、阈值分割等操作；（3）将预处理过的人脸图像数据进行特征提取，并使用机器学习算法进行分类和识别；（4）设计图形用户界面（GUI），实现数据的采集、存储和查询等功能；（5）进行实验测试和复现，利用本系统进行人脸识别，观察系统的表现并分析结果。

5. 预期成果：（1）实现一个基于数字图像处理的人脸识别系统，并通过图形化用户界面方便地进行数据采集、存储和查询；（2）掌握数字图像处理技术和机器学习算法的应用，能够进行人脸图像的预处理和分类识别；（3）通过实验测试和复现能够熟练地应用该系统进行人脸识别，获得较好的实验结果。

数字图像处理课程设计

《数字图像处理》课程设计1、课程设计目的1、提高分析问题、解决问题的能力，进一步巩固数字图像处理系统中的基本原理与方法。

2、熟悉掌握一门计算机语言，可以进行数字图像的应用处理的开发设计。

2、课程设计选题2.1 【课程设计选题一】简单图像处理系统整个系统要完成的基本功能大致如下：1、能对图像文件（bmp、 jpg、 tiff、 gif等）进行打开、保存、另存、打印、退出等功能操作；2、数字图像的统计信息功能：包括直方图的统计及绘制、区域图的面积、周长的统计、线条图中的距离测量等；3、数字图像的增强处理功能：（1）空域中的点运算、直方图的均衡化、各种空间域平滑算法（如局部平滑滤波法、中值滤波等）、锐化算法（如梯度锐化法、高通滤波等）（2）频域的各种增强方法：频域平滑、频域锐化、低通滤波、同态滤波等。

（3）色彩增强：伪彩色增强、真彩色增强等4、图像分割：（1）点、线（hough变换检测直线）、及边缘检测（梯度算子、拉普拉斯算子等）；（2）区域分割包括阈值分割、区域生长、分裂合并等；5、数字图像的变换：普通傅立叶变换(ft)与逆变换（ift）、快速傅立叶变换（fft）与逆变换(ifft)、离散余弦变换（DCT），小波变换等。

6、二值图像处理：膨胀、腐蚀、开运算与比运算。

在实现整个系统的时候，必须有1、2、3、4（1），及5中的这些基本内容，可以根据兴趣所在增加其他的内容。

2.2【课程设计选题二】复杂图像的区域分割与图形特征提取1、能对图像文件（bmp、jpg、tiff、gif等）进行打开、保存、另存、打印、退出等功能操作；2、图像预处理功能：（1）直方图的统计及绘制，根据此找到图像的阈值点；（2）可将图像的各种几何矫正变换；（3）彩色图像的灰度化变换等、一般灰度图像的二值化处理等；（4）数字图像的增强处理功能：空域中的点运算、直方图的均衡化、各种空间域平滑算法（如局部平滑滤波法、中值滤波等）、锐化算法（如梯度锐化法、高通滤波等）；色彩增强：伪彩色增强、真彩色增强等；3、图像分割：阈值分割、区域生长、分裂合并、区域增长法、特征空间聚类法、用分水岭变换分割法等各种方法，实现复杂区域的分割。

DSP数字图像处理实验课设

华东交通大学理工学院课程设计报告书所属课程名称DSP原理及应用题目数字图像处理系统设计分院电信分院专业班级 12通信2班学生姓名余志强指导教师李杰目录第一章课程设计内容及要求第二章程序设计原理2.1数字图象处理基本原理2.2数字图像处理常用方法2.3图象灰度处理的基本原理2.4图象的反色原理和实现2.5灰度图象二值化原理及意义第三章程序设计步骤第四章总结第一章课程设计内容及要求一、设计内容1了解数字图象处理的基本原理2 学习灰度图象反色处理技术3 学习灰度图象二值化处理技术第二章程序设计原理2、1数字图像处理的基本原理数字图像处理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。

图像处理最早出现于 20 世纪 50 年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。

数字图像处理作为一门学科大约形成于 20 世纪 60 年代初期。

早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。

图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。

2、2 数字图像处理常用方法：1 ）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，如傅立叶变换、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（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。

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。

2 ）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（即比特数），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。