计算机毕业论文_条纹图象的数字化自动分析处理技术
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。
数字图象处理的主要研究方向与应用论文
数字图象处理的主要研究方向与应用论文0 引言计算机数字图像处理技术覆盖范围广，学科交叉性强，涵盖了计算机科学与技术、数学科学、光物理学等多个领域，在环境、生物医学、农牧业、国防军事、多媒体等方面都有着十分广泛的应用。
在计算机技术发展的推动下，以及离散数学等理论的完善中，计算机数字图像处理技术得到了进一步的发展。
1 数字图像处理技术的发展概况图像处理技术最早应用于提高图像质量，将低质量的图像经过改善处理，输出高质量的图像。
上世纪 20 年代，第一次应用于从英国到美国海底电缆传输图片的质量提高。
数字图像处理成为一门学科是在上世纪 60 年代。
1962 年，计算机图形这一术语被首次提出，将计算机图形学作为一门独立学科开始了研究。
计算机图形涉及到数字化转换、几何平移变形、实物模型构建、色彩调度、色彩转换以及曲线运用等多个方面，所以计算机图形学是一门具备研究性的领域。
在计算机科学中，计算机数字图像处理是一个相对年轻的学科，涉及范围极其广泛，比如图形交互技术、图形硬件、科学计算可视化、虚拟现实等等。
2 数字图象处理的主要研究方向（1）图像变换。
图像变换包括图像的拉伸、收缩、旋转、扭曲等。
图像的变换一般不直接在空间域中进行，而是进行变换域处理，即对空间域处理的变换。
包括傅里叶变换、沃尔什- 阿达玛变换等，这种处理方式降低了计算工作量，而且处理更加有效。
（2）图像编码。
图像编码是利用编码技术对图像进行压缩的一种方法，通过压缩算法，在尽可能保证图像不失真的情况下减少图像的比特数，降低图像的存储占用空间，方便图像的传输、处理等。
在图像压缩技术中，最重要的就是编码算法，常见的编码算法包括预测编码、变换域编码等。
（3）图像增强及复原技术。
图像增强及复原技术是数字图像处理技术的最原始目的。
通过图像增强及复原，可以提高图像的清晰度，增强图像的质量。
比如对图像的高频分量进行强化，突出物体的轮廓细节，或者对图像的低频分量进行强化，降低图像噪声等。
计算机图形图像处理技术综述-数字图像处理论文-计算机论文
计算机图形图像处理技术综述-数字图像处理论文-计算机论文——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印——改革开放以来，随着计算机的飞速发展，从以前计算机寥寥无几已发展到现在的几乎家家户户都有。
在进入信息化时代的今天，快速有效率地获取信息将直接影响到人们的思维和决策。
我们感知事物的主要途径就是图画，计算机图形图像处理技术不仅可以使人们所看到的图形图像更加清楚，也可以使图像变得更加生动具体。
举个日常生活中的例子，比如我们看到的3D电影、多媒体课件、photoshop图像处理软件等。
计算机图形图像处理可以用于生活中很多方面，比如平面设计、网站设计、图像处理等。
计算机图形图像处理技术因为其处理图形效果好、准确性高、处理速度快等特点，使得计算机图形图像技术存在于许多领域，并且发挥着重要的作用。
1 计算机图形图像处理技术的含义所谓计算机图形图像处理技术，就是利用电脑来把概念或数学模型所描绘的几何图形或者立体几何图形通过计算机进行显示、修改、储存、压缩来达到使图像质量得到增强的效果，并且可以用如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行图像的改善，来使抽象、模糊、不真实的图片变得更加生动具体，来达到增加人们视觉效果的目的。
简而言之，就是利用计算机把图片进行加工处理，使图像变得更加生动。
计算机图像处理包括对数字图像的处理、对数字图像的分析与理解、结合传感设备对实际事物的数字化图像采集以及对图像处理结果的数字化表达等。
通过计算机可以把图片从二维转化成三维，增强图片的真实感，使人身临其境。
2 计算机图形图像设计的内容（1）计算机可以使图像数字化，计算机可以把需要修改的图片转化成数字模式，便于计算机处理和识别，使计算机对图片的处理更加准确；（2）计算机可以把原有的照片增强或复原，照片的增强或复原是使照片增强着色的重要途径，可以减少干扰和噪声使图像更加清晰；（3）计算机图形图像设计可以利用代数法、反投影法来进行图片的保真，达到重建图像的目的。
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。
什么是计算机图像处理[图像处理计算机技术论文]
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什么是计算机图像处理[图像处理计算机技术论文]图像处理计算机技术论文1计算机图像处理技术的发展趋势随着社会发展，计算机图像处理技术的重要性逐渐被人们发现，将主要朝以下几个方面发展：（1）未来的计算机图像处理技术将会向自动化、智能化、高清晰度、高速传输、三维立体成像等方向发展。
（2）计算机图像处理技术将会朝两个方面发展：一是注重实际操作，二是注重运用便捷。
向图像处理功能的集中化发展。
（3）注重研究先进的算法和理论作为指导。
理论是实践的基础，先进的理论可以使未来计算机图像处理技术在实际运用中得到更广泛的发展，所以，必须注重及时对先进理论和方法的研究与开发，这样才能保证计算机图像处理技术的更好应用。
先进理论和方法主要包括小波分析、遗传算法、分形几何等方面。
2计算机图像处理技术的组成计算机图像处理技术是通过计算机对图像分析处理达到需要的结果的一项技术。
一般被称作数字图像处理，通过扫描、摄像机等设备经过数字化之后得到二维数组，就是像素。
计算机图像处理技术主要包括以下三个部分：（1）图像增强与复原：由于需要改进图片的质量，这就需要对图片进行图像增强，通过低通滤波可以将图片中的噪音去掉；通过高通滤波可以将边缘等高频信号进行增强，使图片清晰。
复原则是在已知模型的特定模糊和噪音程度情况下估计出原来图像的技术。
（2）图像压缩：由于图像的数据比较巨大，对图片储存和传输都比较困难，因此，需要对图像进行压缩，以节省存储空间和减少传输时间。
图像压缩分为对静态图像的不失真压缩方法和用于动态图像的近似压缩方法。
（3）图像匹配、描述与识别：这是图像处理的主要目的，得到不再是具有随机分布性质的文件，而是具有明确意义的符号、数值构成的图形。
3计算机图像处理技术的主要应用领域3、1计算机辅助设计与制造技术这项技术学科交叉、知识比较密集、应用范围比较广泛，是综合性应用技术，由计算机与制造工程两个技术相互渗透，相互结合。
是先进技术的重要组成部分，计算机辅助设计与制造技术是一个国家工业现代化与科技水平的主要衡量标准之一。
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数字图像计算机处理技术论文范文推荐文章无人机应用技术论文优秀范文热度：物联网传感知识技术论文范文热度：维修电工技术论文范文大全热度：无人驾驶技术原理论文优秀范文热度：现代教育技术论文范文热度：数字图像处理技术是研究采用计算机和其他数字化技术对图像信息进行处理的新技术。
小编整理了数字图像处理技术论文，欢迎阅读! 数字图像处理技术论文篇一浅谈数字图像处理技术摘要：本文针对目前广泛应用数字图像识别处理技术国内外研究现状进行了分析，阐述了数字图像处理技术的应用前景。
关键词：数字图像图像处理数字技术应用一、数字图像处理综述数字图像处理(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。
数字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。
首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室(JPL)，他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。
随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。
在以后的宇航空间技术，医学技术中数字图像处理技术都发挥了巨大的作用。
从70年代中期开始，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理向更高、更深层次发展，人们已开始研究如何用计算机系统解释图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界，这被称为图像理解或计算机视觉。
条纹图象的数字化自动分析处理技术之二_相位分析法
第28卷第11期光子学报V o1.28N o.11 1999年11月 ACTA PHOTONICA SINICA No vem ber1999条纹图象的数字化自动分析处理技术之二:相位分析法*王朝阳 戴福隆(清华大学工程力学系,北京100084)摘 要 相位分析法是目前光学条纹图象数字化自动分析处理中的最重要方法之一.本文较全面地介绍了相位分析技术,并对相位分析的关键技术——相位的滤波和解包络方法做了重点说明.文中给出了相位解包络的实例并讨论了图象数字化自动分析处理技术的实际应用状况. 关键词 光学条纹图象;自动分析处理;相位分析;相位移动;相位解包络0 引言 70年代以来,随着计算机(尤其是微型计算机)技术的迅速发展,光学测量条纹图象的数字化处理技术已成为新的研究热点.条纹图象的数字化处理技术基本上分为两类:基于条纹亮度分析的条纹中心法和基于时间与空间相位分析的相位法.自80年代以来,光学测量条纹图象处理和相位分析技术方面得到了越来越广泛的研究与应用,相位实验及分析方法成为目前光学测量领域的主流.同条纹中心方法相比,相位分析方法具有以下优点:1)相位分析方法的处理精度比条纹中心方法高;2)相位分析方法处理过程简单,自动化程度高.本文将对条纹图象计算机数字化自动处理技术的相位分析法做简要但较为全面的介绍,对相位分析中最关键的技术-相位的滤波与解包络技术将作较详细的说明.1 条纹图象数字化自动分析处理的相位分析法相位分析方法的基础来源于条纹的光学描述,对于绝大部分光学测量条纹图象,其条纹图案可表示为I(x,y)=a(x,y)+b(x,y)cos (x,y)](1)式中a(x,y)为背景项,b(x,y)为光波振幅项, (x,y)为光波相位项.由于通常条纹所代表的实验参数可表示为 (x,y)的函数,而与a(x, y)、b(x,y)无关,所以如果能够得到 (x,y),也就可以得到相位的测量结果.从条纹图象本身来说,式(1)实际表明了条纹图象中的任何一点都存在其相应的条纹级数值,条纹级数的不同由图象的灰度不同表现出来.相位分析法从另一个角度表明,该方法利用了条纹图象中的所有灰度信息来分析条纹,而不是象条纹中心法那样利用的仅仅是条纹的一小部分(即整数级条纹).1.1 多幅条纹图象的相位移动方法由式(1)可知,一幅条纹图象的光强(灰度)分布有三个未知函数,即a(x,y)、b(x,y)、 (x,y),因此,一般需要输入三幅图象,由三个方程求解未知函数.三幅图象的获取可通过在测量光路中引入相移器(如压电陶瓷晶体相移器、偏振相移器等)来完成.例如在光路中引入连续的相位变化 ,可得I1(x,y)=a(x,y)+b(x,y)cos[ (x,y)](2)*国家自然科学基金与中国工程物理研究院院外基金资助项目收稿日期:1999—06—28I 2(x ,y )=a (x ,y )+b (x ,y )cos[ (x ,y )+ ](3)I 3(x ,y )=a (x ,y )+b (x ,y )cos [(x ,y )+2 ](4)上面式子中,I 1(x ,y )、I 2(x ,y )、I 3(x ,y )、 为己知,a (x ,y )、b (x ,y )、 (x ,y )为未知.通过解上述三个方程,可得(x ,y )=arctan 1-cossin ・I 1-I 32I 2-I 1-I 3-(5)式(5)表明,通过测取各点在不同相移下的光强(表现为图象的灰度),便可计算出这些点的相位,从而也就得到了所拟测量的实验参数.上述取三幅图象的相移方法被称为三幅相移术,为使相移量均衡且便于检验,通常取 =2 /3.实际应用中比较常用的是五幅相移技术,相移量分别为0、 /2、 、3 /2、2 .其相位为(x ,y )=arctan 2(I 4-I 2)/(I 1-2I 3-I 5)(6)五幅相移技术具有两个明显的优点:1)可消除检测元件非线性的影响;2)可减小因相移量的误差而引起的最终相位计算误差.图1为一个五幅相移的实例,从图中可看出,相移分析方法能极大地改善条纹质量,去除噪音,更重要的是可以得到相位数据从而提高了处理速度与精度. 图1 五幅相移技术示例 F ig .1 A n ex ample o f five -framet echnique fo r phase-shifts除了三幅、五幅相移技术外,还有四幅相移技术、Car re 相移技术、“2+1”相移技术、扫描相移技术等,这些相移技术在本质上与三幅、五幅相移技术是大同小异的.此外,需要说明的是,相移方法可分为时间相移法和空间相移法.时间相移法即几幅相移图象是通过相移器依次移相后得到的,而空间相移则是利用分光相移装置同时得到几幅相移图象.空间相移法比较方便且适合于动态测量,但目前空间相移装置尚不够完善,精度不够高.1.2 单幅条纹图象的相位分析在没有相移器的测量场合、动态测量场合以及一些不适宜采用相移器的特殊测量场合,条纹图象的数字化处理一般只能采用条纹中心分析技术.90年代初期,不少学者着力于研究单幅图象的相位分析并取得了一些成果.然而,这些研究成果往往局限于某些特定的条纹,其处理精度也不够高.从实验本身及数据(图象)处理的角度看,精度高的通用单幅图象相位分析技术对于条纹图象的数字化自动处理将具有历史性的推动意义.在此,简单地介绍一下单幅条纹图象的相位分析方法.由式(1)可知,单幅图象的相位分析的关键在于消除掉两个函数a (x ,y )与b (x ,y )的影响.以变换方法(如傅里叶变换)为手段的一类技术是在变换域内消除掉a (x ,y )与b (x ,y )的影响,但这种消除工作是很难进行也是很难消除彻底的.另一类技术则是通过对条纹图象进行正则化,将a (x ,y )与b (x ,y )转化为可知的常数,但条纹正则化实际上依赖于条纹中心的检测,换句话说,这种技术并不比条纹中心分析技术简单,精度也并不一定比非线性插值的条纹中心技术高.目前的单幅条纹图象相位分析算法仅适用于一些特殊条纹,如单调变化的条纹、载波条纹等.此外,单幅条纹图象相位分析的精度也不可能达到多幅相移图象相位分析的精度.2 相位数据的预处理实验采集到的图象不可避免地存在噪音,这对于条纹分析处理是不利的.在运用几幅原始相移图象(或单幅条纹图象)进行相位计算之前,必须采用对图象进行滤波预处理,滤波方法同条纹中心技术所采用的方法一样.采用预处理过的图象进行相位计算,可得到质量更好的相位图象(如图1中所示的相位图象).然而图象的滤波预处理不可能是彻底的,这必然和其它实验系统误差一起使得通过计算所得到的相位存在一些“噪音”.通常情况下,还需要对计算得到的相位图象进行平滑预处理.2.1 中值滤波邻域平均法或频域低通滤波法对于原始图象99711期 王朝阳等.条纹图象的数字化自动分析处理技术之二:相位分析法的预处理是很有效的方法,但这些方法却不能用于相位数据的平滑预处理,这是因为上述滤波方法将严重损害相位条纹的边缘(相位发生2 变化的地方,对滤波很敏感),而这些边缘对于随后的相位解包络是必不可少和至关重要的.相位数据的预处理一般采用N ×N (通常3×3)窗口中值滤波,这种方法可以将奇异的相位值用其邻域内的有效相位值来代替.但是,这种简单的3×3窗口中值滤波对于噪音的消除是有限的,而较大的滤波窗口(如5×5)则对相位条纹边缘有较大的模糊效应.2.2 改进的中值滤波(Ⅰ)为解决相位条纹边缘的模糊效应,一种改进的中值滤波方法是将滤波窗口内的相位值分为两组:1)L 组:相位值范围为0～ ,其均值1;2)H 组:相位值范围为 ～2 ,其均值h .某一点处相位的滤波结果为 (x ,y )=M edian[L(x ,y ),H(x ,y )],若 L(x ,y )-H(x ,y ) <M in[L(x ,y )],若 L(x ,y )-H(x ,y ) > 且Num [L(x ,y )]>Num[H(x ,y )]M ax [H (x ,y)],若 L(x ,y )-H(x ,y ) > 且Num [L(x ,y )]<Num[H (x ,y )](7) 式中M edian 为取中值,M in 为取最小值,M ax 为取最大值,Num 为取数值的数目;条件中不必包含相等的情况.2.3 改进的中值滤波(Ⅱ)另一种改进的中值滤波方法是利用两组相位数据,即:a )组——计算得到的相位数据;b)组——计算得到的相位数据向右移动相位 .接下来对两组数据分别进行中值滤波,两组相位条纹边缘均被模糊,但边缘的位置却不同.然后将b)组相位数据再次向右移动相位 ,这样b )组数据将拥有比较好的相位条纹边缘,而a )组相位数据拥有比较好的内部相位数值.最后将a )组和b )组结合,便可得到所需的滤波后的相位.3 相位解包络技术3.1 相位解包络技术由式(5)得到的相位 (x ,y )是介于- 到 之间的周期性变化的被包络的数值,还不是真正的相位值.欲得到连续的相位值,必须对被包络的相位值进行解包络,所谓的相位解包络就是“在光学测量中由于光波的正余弦性质而造成了相位被包络在2 的范围内,把这些相位恢复为超越2 范围的连续函数的处理过程”.图2为一个相位解包络的示例.(a )befor e um wr apped (b)a fter unw rapped图2 相位解包络示例F ig.2 Schematic illustrat ion o f phase unwr apping相位解包络基本公式为 ′(x i ,y j )= (x i ,y j )+N i ,j 2 (8)式中 ′(x i ,y j )为解包络后的相位, (x i ,y j )为解包络前的相位,N i ,j 为对应的条纹级数的整数值,即N ij =N i ±1,j +1,若 (x i ,y j )- (x i ±1,y j )<-k ・2 N i ±1,j -1,若 (x i ,y j )- (x i ±1,y j )>k ・2(9)或N ij =N i ,j ±1+1,若 (x i ,y j )- (x i ,y j ±1)<-k ・2 N i ,j ±1-1,若 (x i ,y j )- (x i ,y j ±1)>k ・2(10)式(9)、(10)中的k 为小于1但接近1的数,通常选取k ・2 =5.式(9)、(10)的选取决定于相位解包络的顺序.基于式(8)、(9)、(10)的常规相位解包络技术是依赖于扫描路径的,这些方法的解包络速度很快,但对于相位噪音需进行特殊处理.能够较好地应付噪音干扰的一类解包络技术是与路径无关的叠代解包络方法,但目前此类的研究很少.下面介绍作者经过综合多种解包络技术而提出和改进的两种有效实用的相位解包络技术.3.1.1 双向直线扫描方法双向直线扫描方法是一种既比较简单又非常有效的相位解包络技术,其原理如图3(a )所示.在图3(a)中,首先指定某一扫描起始点S ,给定其条纹级数的整数值(绝对数值或相对数值均可).然后在S 点沿±X 方向根据式(8)、(9)直线扫描进行解包络,这样便可得到图中黑色直线上所有点的相位值.最后对该直线上的所有点均沿±Y 方向根据式(8)、(10)直线扫描进行解包络,便可得到全场的解包络相位值.998光 子 学 报28卷(a)wr apped pha se (b)unwr apped phase 图3 双向直线扫描解包络方法Fig.3 Bi-dir ectio nal linear scanningmet ho d fo r phase unw r apping如果一条扫描线上存在奇异的噪音点,则该直线上噪音点以后的部分都将存在解包络错误.为了改进解包络效果,可以从S 点出发,先进行±Y 方向根据式(8)、(10)直线扫描进行解包络,然后再对±X 方向根据式(8)、(9)直线扫描进行解包络,这样又得到了一组全场的解包络相位值.将两组全场的解包络相位值进行比较,其中的绝大部分数值是重合的.对于少部分的两组不重合数值可通过相位的连续性判断进行自动选取,最终得到的全场解包络相位值基本上是正确的.奇异点位置的不正确相位可以通过人机交互进行二维插值来修正.图3(b)为图3(a )经过双向直线扫描方法解包络后得到的相位数据图象.3.1.2 元素自动迭代方法元素自动迭代方法是一种与路径无关的解包络技术.元素自动迭代方法的原理比较复杂,可以简单地理解为:众多元素的描述可以通过各个元素与其周围元素之间的关系和规律而被表示出来.图4 2×2象素奇异点检测示意Fig.4 G raphical repr esentat ion o f checking2×2inv alid pix els下面仅介绍元素自动迭代解包络方法的过程:,搜寻奇异点pix els pix els(11)式中为被包络的相位差,如图4所示;W指的是对数据进行包络操作.把检测到的奇异点做上标记,这些点将不参与后续的迭代.Ⅱ.计算待检点周围元素对该点的影响(如图5所示).图5 待测点与其相关的周围点Fig.5 T he detection po int and its neig hbo rsK =i ,jINT(x k ,y k )- (x k -i ,y k -j )・ (x k ,y k )- (x k -i ,y k -j ) (x k ,y k )- (x k -i ,y k -j )(12)式中INT 意为取整.Ⅲ.计算待检点的新值 (x k ,y k )= (x k ,y k )+L (13)式中L =-2 K / K (K ≠0)0(K ij =02 (K =0,K ij ≠0)(14)Ⅳ.重复迭代Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ,若出现周期为2的交互振荡,则进行消除振荡(x k ,y k )=2-1[l (x k ,y k )+ l +1(x k ,y k )](15)Ⅴ.重复迭代Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ,直至包络的相位全部被解开元素自动迭代解包络方法因为与路径无关,所以是一种很理想的解包络方法.当被包络的相位存在较大较多的噪音时,元素自动迭代解包络方法的效果比与路径有关的解包络方法(如双向直线扫描方法)好得多.图6为一个元素自动迭代解包络的实例. (a )w rapped phase (b)unw rapped phase图6 元素自动迭代解包络方法的实例F ig.6 A n ex ample o f Cellular -A utomat aM ethod for Phase U nw rapping99911期 王朝阳等.条纹图象的数字化自动分析处理技术之二:相位分析法 元素自动迭代解包络方法的致命缺点是迭代时间较长,所以该方法往往需要依赖大中型(并行)计算机.例如,对于一幅512×512象素的稍复杂的实际相位图象,即便是利用目前最高档的PⅢ微型计算机进行解包络也将是很费时的.3.2 滤波与解包络技术的结合运用相位噪音的存在给相位的解包络带来了很大的障碍,在实际解包络过程中的一种有效方法是将滤波过程和解包络过程结合进行.现以五步相移技术为例说明这一方法的运用.原始图象的滤波可表示为I i(x,y)=Filtering[I i(x,y)](16)上式中i=1、2、3、4、5.将五幅滤波后的图象代入式(6),便可得到相位分布 (x,y).然后对相位 (x,y)进行解包络得到 u(x,y),如果对相位的解包络结果不满意,则对原始条纹图象进行重构,即I i(x,y)=1+co s[ (x,y)+2-1 (i-1)](17)最后,对重构的五幅条纹图象进行“滤波-计算相位-相位解包络-重构”的迭代循环,直至得到满意的相位解包络结果.上述相位滤波和解包络结合方法的原理可简单地认为是:条纹的迭代重构把原始带有噪音的条纹向理想的理论条纹逼近.4 讨论本文介绍了光学测量条纹图象数字化分析处理的相位分析技术,并较详细地说明了相位分析中的若干重要的实用技术.一般光学测量实验的结果参数可表示为相位的线性函数,如利用云纹干涉方法测量位移可表示为u=k (k为常数).因而相位的分析计算对于条纹图象数字化分析处理具有直接的重要意义.相位分析技术具有算法简单、处理精度高等特点,使得条纹图象的数字化分析处理的自动化程度得以大大提高,目前相位分析技术已成为光学测量条纹图象数字化分析处理的主流技术.有的学者认为相位分析技术的处理精度是条纹中心技术处理精度的几十乃至上百倍,但在实际应用中这是不可能的.目前,不少实际的相关处理工作是基于利用相位移动技术得到倍增的条纹,然后利用条纹中心方法进行处理.微型计算机的迅速发展和Window s95/98/ NT等多任务多窗口操作系统的普及流行,使得相位分析技术得到了日愈广泛的应用,但是相位分析技术还不能够完全代替条纹中心技术,原因主要有如下两条:1)单幅条纹图象的相位处理技术是不成熟的,而多幅条纹图象的相移技术则需要高精度的实用的相移器;2)相位分析方法中的关键点和难点在于相位噪音的消除以及相位的解包络技术,这些技术仍然有待研究和发展.目前相位分析技术主要应用于实验条纹图象比较差的测量方法(如散斑干涉方法),相位分析技术可以在很大程度上提高此类实验条纹图象的质量.最后需要指出的是,对于光学条纹图象的分析处理来说,最重要的是实验测量过程本身必须尽可能地提高精度与正确度.通常认为,一个好的光学测量系统是必要的,因为即便是最好、最昂贵、用时最长的软件处理系统也不可能精确恢复在不好的测量系统中丢失的信息.换句话说,图象的分析处理依赖于实验测量,而不是实验测量依赖于后续的分析处理.参考文献1 Ghig lia D C,M astin G A,R omer o L A.Cellular-autom ata metho d fo r phase unwr apping.J O pt Soc A m(A),1987,4(1):267～2802 Cr eath K.P hase measurem ent interfer omet ry techniques.Pr o gr ess in O ptics,1988,X XIV:349～3933 V ikhag en.Detection of defects in co mpo site mater ials by telev isio n ho lo gr aphy and imag e pr ocessing.M ater ials Eval-uation,1990,48(2):244～2484 Spik A,R obinson D W.Investig atio n of the cellula r auto mata method fo r phase unwr apping and its implementation on an ar ray pr ocessor.O pt ics and L asers in Engineer ing,1991,14(1):25～371000光 子 学 报28卷5 Ow ner -Peter son M ette.Phase-map unw r apping :a co mpa riso n o f so me t raditional met hods and a presentation of anew appro ach.Pr oceeding o f SPIE-T he Inter nat ional Societ y fo r O ptical Engineer ing Industrial A pplicat ion of Ho lo -gr aphic and Speckle M easur ing T echniques,M ar,1991:73～826 D avid W R ,G ra eme T R .Interfer o gr am analy sis .L ondon :I OP Publishing ,19937 G u J.Phase iter ation and spacing it eration algo rithms fo r speckle fringe patter n pr ocessing.Optics and L asers in En-g ineering ,1998,29(2/3):145～1588 Chang H Y ,et al .T he tapestr y cellular auto mata phase unw rapping a lg or ithm fo r interfer og r am analy sis .O pt ics and L aser s in Eng ineering ,1998,30(6):487～5029 于起峰,雷志辉.干涉条纹图处理中的单幅图相移法.第八届全国实验力学学术会议论文集,1995:744～74710 金观昌.计算机辅助光学测量.北京:清华大学出版社,1997:80～97AUTOMATIC FRINGE PATTERNS ANALYSIS USING DIGITAL PROCESSING TECHNIQUES :ⅡPHASEANALYSIS METHODW ang Zhaoyang ,Dai FulongD ep ar tment of Eng ineer ing M echanics ,T sing hua Univ er sity ,Beij ing 100084R eceived date :1999-06-28Abstract Phase analy sis method,one of the most im portant digital pro cessing technique for automatic fr ing e patter ns analysis,is presented.Som e effective techniques of phase filtering and unw rapping are explicated in detail .Ex amples of unw rapping phase data ar e given ,and the applications of digital pro-cessing techniques fo r auto matic fringe patterns analysis ar e discussed.Keywords Fring e patterns;Automatic analysis;Phase analy sis;Phase shift;Phase unw rapping Wang Zhaoyang Received his M S degree in engineering mechanics fro mTsing hua Univ ersity in 1997.He is cur rently a Ph .D .candidate in the En-gineering M echanics Departm ent of Tsinghua Univer sity.His major re-search interests ar e in the areas of theory and application of photom echan-ics ,as w ell as computer -aided techniques in optical m ethods .He has pub-lished 12papers in photo mechanics field.100111期 王朝阳等.条纹图象的数字化自动分析处理技术之二:相位分析法。
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。
图形图像处理毕业论文
图形图像处理毕业论文图形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。
随着数字技术的快速发展，图形图像处理的应用范围也越来越广泛。
在这篇毕业论文中，我将探讨图形图像处理的一些关键技术和应用领域，并提出一种新的方法来改进图像处理的效果。
首先，让我们来了解一下图形图像处理的基本原理。
图形图像处理是指对图形图像进行数字化处理，以改变图像的外观、增强图像的质量或提取有用的信息。
它包括图像采集、图像预处理、图像增强、图像压缩、图像分割、图像识别等一系列步骤。
这些步骤可以通过一系列算法和技术来实现，如滤波、变换、插值等。
在图形图像处理的应用领域中，医学影像处理是一个重要的研究方向。
医学影像处理可以帮助医生更好地观察和分析患者的影像数据，从而提高诊断的准确性和效率。
例如，通过图像分割技术可以将医学影像中的不同组织或器官分离出来，帮助医生更好地定位和诊断疾病。
另外，图像增强技术可以提高医学影像的质量，使医生能够更清晰地观察到患者的病变情况。
除了医学影像处理，图形图像处理还在计算机视觉、图像识别、虚拟现实等领域得到广泛应用。
例如，在自动驾驶技术中，图像处理可以帮助车辆感知周围环境，识别和跟踪道路、车辆和行人等目标。
在电影和游戏制作中，图像处理可以用于特效的制作和场景的渲染，提供更逼真的视觉效果。
在虚拟现实技术中，图像处理可以实现对虚拟世界的实时渲染和交互。
然而，传统的图像处理方法在某些情况下存在一些局限性。
例如，在图像增强领域，传统的滤波方法可能会导致图像细节的损失或者产生一些不自然的伪影。
为了克服这些问题，我提出了一种基于深度学习的图像增强方法。
该方法利用卷积神经网络来学习图像的特征表示，并通过反卷积操作将图像恢复到原始的高质量状态。
实验证明，该方法在提高图像质量的同时保留了更多的细节信息，具有较好的效果。
在本论文中，我还对该方法进行了进一步的改进和优化。
通过引入注意力机制，我提出了一种自适应图像增强方法。
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。
计算机图像处理论文范文
计算机图像处理论文范文计算机图像处理技术在社会生产生活的许多方面都得到了较为广泛的应用，下面是小编为大家整理的计算机图像处理论文，希望对大家有帮助。
浅析计算机图像处理技术作者：未知摘要随着市场经济的不断发展，计算机图像处理技术在社会生产生活的许多方面都得到了较为广泛的应用。
计算机图像处理技术，主要是指计算机对图像信息以及数据信息的进行处理的技术。
本文将对计算机图像处理技术的概念进行分析，了解其在社会生产生活各方面的应用，并对其发展趋势进行研究和探讨。
【关键词】计算机技术图像处理应用技术分析研究计算机图像处理技术在社会生产生活的许多领域都有着较为广泛的应用，提高着相关活动的效率，便利着社会的生产生活。
在工业、农业、建筑业以及广告传媒等行业，计算机图像处理技术都发挥着重要的作用，具有广阔的发展前景，推动着生产效率与人们生活水平的提升。
1 计算机图像处理技术的概念与内容计算机图像处理技术，主要是能够通过计算机的图像处理能力及数据运算处理能力，对需要处理的图像信息进行数据处理，使其能够通过图像成像等方式达到使用目的。
计算机图像处理技术在早期主要应用于航天事业中，通过成像数据处理技术服务航天使用需求。
计算机图像处理技术能够将图像信息数字化，对图像进行加强、修复、分析和编码等。
计算机图像处理技术也能够通过实现对图像信息的几何转换、建立工程的设计图样、以及图像的色彩变化达到使用目的。
在现今的社会活动中，计算机图像处理技术应用于计算机技术教育、计算机动画设计、计算机广告传媒等领域，在工农业生产中也得到了较为广泛的应用，促进着相关行业的进步与发展。
2 计算机图像处理技术在实际中的应用分析2.1 计算机图像处理技术在农业生产加工中的应用计算机图像处理技术在农业农产品的加工收获方面，有着极为广泛的应用。
通过计算机图像处理技术的应用，能够经过图像技术处理，实现对农业农产品的自动采摘与加工，使农业生产活动趋于高效，避免人力的过度投入，使人力使用成本得到控制。
基于VB的数字图像处理技术的开发与研究—计算机毕业设计(论文)
设计题目基于VB的数字图像处理技术的开发与研究目录摘要引言第一章系统的概述1.1 系统的主界面……………………………………………………1.2 系统的功能1.3 系统的简单操作第二章Visual Basic的介绍及API函数2.1 Visual Basic 简介……………………………………………2.2 Windows API第三章图像处理技术…………………………………………………………3.1 过滤3.2 彩色转换……………………………………………………………3.3 卷积处理3.4 滤波…………………………………………………………………3.4.1 最大值滤波……………………………………………………3.4.2 最小值滤波…………………………………………………3.4.3 中值滤波…………………………………………………………3.5 对比度增强3.6 FFT分析第四章系统软件设计4.1 程序设计…………………………………………………………4.1.1 需求分析…………………………………………………………4.1.2 总体设计4.1.3 详细设计…………………………………………………………4.1.44.24.2.1 代码转换…………………………………………………………4.2.2 API4.2.34.2.44.2.54.2.6历史框恢复的原理………………………………………………4.2.7实现两幅图像叠加成新图像………………………………………4.3常见问题及回答……………………………………………………………结束语………………………………………………………………………………参考文献……………………………………………………………………………基于VB的数字图像处理技术的开发与研究摘要：本文首先介绍数字图像处理技术的背景和意义，然后介绍基于VB的所完成的图像处理应用软件，具体介绍该软件的功能、结构及简单操作。
接着介绍一下VB和Windows的API函数，最后着重介绍软件中一些图像处理技术，关键技术讲解利用VB中的API函数，并通过VB编程语言如何进行图像处理的实现，介绍在这个设计过程中碰到的难题及解决方法。
计算机图像处理技术及其发展趋势分析
计算机图像处理技术及其发展趋势分析计算机图像处理技术是利用计算机对图像进行数字化处理和分析，从而改善图像质量、提高图像分辨率、增强图像信息等方面的技术。
它可以应用于医疗、工业、安防、图书馆数字化等诸多领域。
本文旨在对计算机图像处理技术及其发展趋势进行分析。
随着计算机技术的快速发展，计算机图像处理技术也在不断发展。
从20世纪60年代开始，计算机图像处理技术逐渐出现，并受到了广泛的关注。
到了80年代，人们开始使用计算机进行数字化图像处理，从而对图像进行了更深入、更高效的处理。
到了90年代，随着数字化图像传感器的出现，计算机图像处理技术得到了进一步的提升。
如今，基于深度学习等人工智能技术的计算机图像处理技术更是呈现出了爆发式的增长，将图像处理的效率、速度和准确性提升到了前所未有的高度。
从图像处理的目标角度可以将计算机图像处理技术分为以下几类：1.图像增强图像增强的目的是通过改善图像的视觉质量或特征，使其在视觉传达和信息处理方面更为有效。
图像增强包括噪声去除、锐化、平滑等处理方法。
2.图像分割图像分割是将图像划分为若干个子区域，使得同一子区域内的像素具有相似性或聚合性，不同子区域的像素具有差异性或分离性。
3.目标检测目标检测是在图像中寻找特定物体的过程，它是计算机视觉的重要研究方向之一。
其中，物体检测、行人检测和车辆检测是目前研究的热点。
4.图像识别图像识别是对图像进行自动处理和分析的过程，包含了图像分类、图像检索等子领域。
由于自然图像可以呈现出无穷无尽的形态变化、视角和光照条件，因此图像识别是计算机视觉中最具有挑战性的问题之一。
三、计算机图像处理技术的前景与展望在计算机图像处理技术领域，新一代的人工智能技术如深度学习等的出现，为图像处理技术带来了更广阔的发展空间。
未来，计算机图像处理技术将呈现以下几个趋势：1.深度学习将成为计算机图像处理的主流技术。
深度学习的广泛应用，已经显著地改善了图像处理的效率、速度和准确性。
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。
图像处理技术论文
图像处理技术及其应用摘要：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。
在当今，数字图像处理正与当今社会的各个方面紧紧相连，密不可分。
本文针对其发展应用进行了系统的论述。
关键字：数字图像处理；计算机技术；检测；应用引言计算机图像处理技术是在20世纪80年代后期，随着计算机技术的发展应运而生的一门综合技术。
图像处理就是利用计算机、摄像机及其它有关数字技术，对图像施加某种运算和处理，使图像更加清晰，以提取某些特定的信息，从而达到特定目的的技术。
随着多媒体技术和网络技术的快速发展，数字图像处理已经广泛应用到了人类社会生活的各个方面，如：遥感，工业检测，医学，气象，通信，侦查，智能机器人等。
无论在哪个领域中，人们喜欢采用图像的方式来描述和表达事物的特性与逻辑关系，因此，数字图像处理技术的发展及对其的要求就越来显得重要。
1数字图像处理技术概述及发展20世纪20年代，图像处理首次应用于改善伦敦和纽约之间海底电缆发送的图片质量。
到20世纪50年代，数字计算机发展到一定的水平后，数字图像处理才真正引起人们的兴趣。
1964年美国喷气推进实验室用计算机对“徘徊者七号”太空船发回的大批月球照片进行处理，收到明显的效果。
20世纪60年代末，数字图像处理具备了比较完整的体系，形成了一门新兴的学科。
20世纪70年代，数字图像处理技术得到迅猛的发展。
理论和方法进一步完善，应用范围更加广泛。
在这一时期，图像处理主要和模式识别及图像理解系统的研究相联系，如文字识别、医学图像处理、遥感图像的处理等。
20世纪70年代后期到现在，各个应用领域对数字图像处理提出越来越高的要求．促进了这门学科向更高级的方向发展。
特别是在景物理解和计算机视觉(即机器视觉)方面，图像处理已由二维处理发展到三维理解或解释。
近年来，随着计算机和其它各有关领域的迅速发展，例如在图像表现、科学计算可视化、多媒体计算技术等方面的发展，数字图像处理已从一个专门的研究领域变成了科学研究和人机界面中的一种普遍应用的工具。
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条纹图象的数字化自动分析处理技术摘要：条纹中心法和相位分析法是光学条纹图象数字化自动分析处理的重要方法，此文章简单地介绍了条纹中心法技术分析处理光学条纹图象的过程并对条纹中心的提取、条纹级数的确定与插值等关键技术做了重点说明；文章还讨论了光学条纹图象数字化自动分析处理软件的编制。
还介绍了相位分析技术, 并对相位分析的关键技术——相位的滤波和解包络方法做重点说明。
文中给出了相位解包络的实例并讨论了图象数字化自动分析处理技术的实际状关键词：光学条纹图象; 条纹中心; 自动分析处理; 相位分析; 相位移动; 相位解包络Abstract:Abstract Fringe center method and Abstract Phase analysismethod are very important digital processing technique for automatic fringe，patterns analysis ispresented The techniquesof fringe center detecton fringeorder determ ination.and interpolation are explicated in detail Finally the program of digitalprocessing technique for automatic，fringe patterns analysis is discusses.fringe patterns analysis is presented Some effective techniques of phase filtering and unw rapping are,explicated in detail Examples of unw rapping phase data are given and the applications of digitalprocessing techniques for automatic fringe patterns analysis are discussedKeywords: Fringe patterns , Fringe center ,Automatic analysis , Phase analysis ;Phase shift; Phase unw rapping.1 引言数字图像处理是对图像进行分析、加工、和处理，使其满足视觉、心理以及其他要求的技术。
图像处理是信号处理在图像域上的一个应用。
目前大多数的图像是以数字形式存储，因而图像处理很多情况下指数字图像处理。
此外，基于光学理论的处理方法依然占有重要的地位。
根据70年代以来, 随着计算机尤其是微型计算机技术的迅速发展, 光学测量条纹图象的数字处理技术成为新的研究热点。
条纹图象的数字化处理技术基本上分为两类: 基于条纹亮度分析的条纹中心法和基于时间与空间相位分析的相位法/近些年来, 人们在条纹图象处理的相位分析技术方面做了大量工作, 相位实验及分析方法成为目前光学测量领域的主流但是, 基于条纹亮度分析的条纹中心技术仍然是条纹图象数字化自动分析处理方法中的活跃一员；在某些情况下, 例如对由以前的实验重现的条纹图象进行分析处理以及实验仪器不能引入相移装置或引入相移的目的是条纹倍增时, 条纹中心技术是条纹图象数字化自动分析处理的唯一可用方法；本文将对条纹图象计算机数字化自动处理技术的条纹中心法做简要但较为全面的介绍, 对若干重要的关键技术将作较详细的说明；自80 年代以来, 光学测量条纹图象处理和相位分析技术方面得到了越来越广泛的研究与应用, 相位实验及分析方法成为目前光学测量领域的主流同条纹中心方法相比, 相位分析方法具有以下优点: 1 相位分析方法的处理精度比条纹中心方法高; 2 相位分析方法处理过程简单, 自动化程度高1本文将对条纹图象计算机数字化自动处理技术的相位分析法做简要但较为全面的介绍, 对相位分析中最关键的技术2相位的滤波与解包络技术将作较详细的说明。
2 正文2.1条纹图象数字化自动分析处理的条纹中心法采用条纹中心法对条纹图象进行数字化自动分析处理的流程如图1 所示图1条纹中心法流程示意图Fig.1 Flow chart of fringe centermetho2.1.1条纹图象的采集和存储一个典型的图象采集处理系统如图 2 所示,该系统只需要一台计算机与一套摄象机1CCD实验条纹图象经过摄象机输入到计算机, 由CCD计算机软件控制图象的实时显示, 并随时可进行图象的采集和存储。
图2典型的条纹图象采集处理系统Fig 2Typicalhardware configuration for fringe analysis2.1.2条纹图象的预处理实验采集到的图象不可避免地存在噪音, 这对于条纹分析处理是不利的, 所以必须采用图象预处理方法减小噪音的影响1.常用图象预处理方法有: 图象的直方图改善增强、图象的滤波平滑，图象的锐化等，其中图象的滤波平滑是采用条纹中心法进行条纹图象分析处理时最有效的方法.事实上, 图象的增强和图象的锐化往往作用不大甚至带来负面影响. 图象的滤波平滑预处理技术可分为两大类:空域法和频域法鉴于图象预处理是一种应用较广的技术, 以下仅针对光学测量条纹图象的特点作简要说明。
2.1.3条纹中心的检测早期的应用很广的二值化提取条纹中心线方法现已被条纹极值检测方法取代从理论上讲, 检测条纹中心即为沿条纹的法向方向来寻求条纹亮度的极大(小)值点尽管目前已有不少条纹中心检测方法, 但其中大部分算法具有一定的局限性.大量实验结果表明, 5×5窗口极值检测法是最为简单而且也是最为有效的通用条纹中心检测方法之一其原理如下:对于图 4 所示的以待测象素点为中心的P005×5 象素窗口, 如果下列四个关系条件中有两个或两个以上得到满足, 那么象素点即为条纹P00中心点。
需要说明的是, 采用上述极值检测方法所得到的条纹中心骨架的宽度往往大于1个象素, 必须对此条纹进行细化相应的成熟算法有算法、算法等,在实际运用中, 对于条纹的间断部分可采用“半”条纹中心骨架点即满足四个关系中的一个与细化结合, 得到较为理想的条纹中心条纹中心检测2.1.4条纹常规修整对于大部分条纹缺陷, 可以用自动方法修整;对于较复杂的无法利用各种算法自动修整的缺陷, 则只能以人机交互的方式手工完成.。
1 自动修整各种自动修整算法适用于: 条纹选取与非条纹清除、间断条纹的连接、分叉点与短枝的清除等大部分自动修整算法需依赖于对条纹走向的识别, 这样可避免新的缺陷的产生。
2 人机交互手工修整由于自动修整尚非万能, 条纹的人机交互修整是必不可少的手工修整主要包括条纹的连接与清除. 目前绝大部分编程工具可使软件的运行环境有强劲的人机交互对话如: 鼠标操作, 从而手工修整工作比以前更为方便实际应用时, 将原始条纹图象叠加到条纹中心图象, 将有利于手工修整更准确。
3条纹光滑直接由原始图象得到的条纹中心线不可避免地存在误差, 较明显的误差反映在条纹的不光滑性上, 如存在小突起、小锯齿等 1 对不光滑的条纹进行光滑处理, 可在很大程度上减小条纹中心误差, 避免随后的计算处理出现歧异一种有效的条纹光滑方法是对整条条纹采用最小二乘的高次多项式拟合, 图5 是一个条纹光滑的示例：2.1.5边界确定条纹级数的赋值确定是重要而复杂的, 这是因为条纹本身只给出实验参数的等值线而没有方向信息: 在一组条纹中, 条纹的变化可能是非单调的，但可利用的是: 尽管条纹千变万化,但是相邻条纹的最大级数为±1, 这使得条纹级数的赋值可以实现一定程度的自动化。
条纹级数的确定一般可分为自动和半自动两种方式: 自动方式指的是条纹级数可以从实验中直接得到, 而半自动方式则需要加入一定的人工分析与判断。
2.2.1软件编制1先进性软件必须能够运行于普遍流行的微机操作系统如9598、等, 与此相应W indow s W indow sNT的最佳编程环境是M icrosoft Developer Studio之中的+ + 1 + + 编程环境可V isual C V isual C赋予软件强大的辅助功能, 如: 丰富灵活的鼠标操作、多窗口多任务、在线帮助、技术、ActiveX DLL技术等。
2 科学性各种算法和各种功能必须合理地安排于软件之中, 一个好的软件不但需要操作方便, 而且必须能够处理多种条纹情况, 必须想到用户在作用过程中所能遇到的各种情况 1 此外, 计算机硬件技术的迅速发展, 使得图象处理软件的重点转向新算法新技术的研究, 不再是象几年前由于微型计算机计算速度与内存的限制而着重于提高已有算法的计算速度等。
3 实用性软件在提供强大的分析处理的同时, 必须具备界面友好性、操作简单方便性、运行可靠性等。
4 兼容性软件处理的图象对象应该是一种比较通用的图象格式, 软件必须有存在一些接口使得处理结果能够被许多国际上著名的图象或数据分析于显示软件直接调用，同时软件应能够运行于绝大部分普通微型计算机。
2.2.2条纹图象数字化自动分析处理的相位分析法相位分析方法的基础来源于条纹的光学描述, 对于绝大部分光学测量条纹图象，从条纹图象本身来说,表明了条纹图象中的任何一点都存在其相应的条纹级数值,条纹级数的不同由图象的灰度不同表现出来，相位分析法从另一个角度表明, 该方法利用了条纹图象中的所有灰度信息来分析条纹, 而不是象条纹中心法那样利用的仅仅是条纹的一小部分即整数级条纹。
2.2.3相位数据的预处理实验采集到的图象不可避免地存在噪音, 这对于条纹分析处理是不利的，在运用几幅原始相移图象或单幅条纹图象进行相位计算之前, 必须采用对图象进行滤波预处理, 滤波方法同条纹中心技术所采用的方法一样，采用预处理过的图象进行相位计算, 可得到质量更好的相位图象如图1 中所示的相位图象，然而图象的滤波预处理不可能是彻底的, 这必然和其它实验系统误差一起使得通过计算所得到的相位存在一些“噪音”，通常情况下, 还需要对计算得到的相位图象进行平滑预处理。
3 结论图像处理是信号处理在图像域上的一个应用。
目前大多数的图像是以数字形式存储，因而图像处理很多情况下指数字图像处理。
此外，基于光学理论的处理方法依然占有重要的地位。
实验采集到的图象不可避免地存在噪音, 这对于条纹分析处理是不利的, 所以必须采用图象预处理方法减小噪音的影响. 自80 年代以来, 光学测量条纹图象处理和相位分析技术方面得到了越来越广泛的研究与应用, 相位实验及分析方法成为目前光学测量领域的主流.4 数字图像处理课程心得数字图象处理是一门很有实用价值的课程,在大四上学期学习的这门课程,我们都学到了好多知识. 数字图象处理是一门新兴的技术，它是五十年代数字计算,它把图象转换成数据矩阵存放于计算机中，并对其进行滤波、增强、删除等处理，包括图象输入输出技术、图象分析、变换与处理技术以及图象识别与特征提取等方面。