软件工程专业数字图像处理期末课程论文
数字图像处理期末论文作业
摘要数字图像处理是用计算机对图像信息进行处理的一门技术，主要是为了修改图形，改善图像质量，或是从图像中提起有效信息，还有利用数字图像处理可以对图像进行体积压缩，便于传输和保存。
本文论述了用Matlab编程对数字图像进行图像运算的基本方法。
图像运算涵盖了MA TLAB程序设计、图像点运算、代数运算、几何运算等基本知识及其应用（点运算是图象处理的一个重要运算）。
以及对图像加入噪声、图像缩放和图像旋转。
关键词:图像点运算；代数运算；几何运算；图像缩放；图像旋转1 绪论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。
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，如对火星、土星等星球的探测研究中，数字图像处理都发挥了巨大的作用。
数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果。
1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置，也就是我们通常所说的CT（ComputerTomograph）。
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。
数字图像处理技术的应用综述--课程论文
《数字图像处理》课程论文题目：数字图像处理技术的应用综述1 绪论1.1数字图像处理简介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。
数字图像处理的早期应用是对宇宙飞船发回的图像所进行的各种处理。
到了70年代，图像处理技术的应用迅速从宇航领域扩展到生物医学、信息科学、资源环境科学、天文学、物理学、工业、农业、国防、教育、艺术等各个领域与行业，对经济、军事、文化及人们的日常生活产生重大的影响。
1.2数字图像处理技术的基本特点1）处理信息量很大。
数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大。
如一幅256×256低分辨率黑白图像，要求约64kbit的数据量；对高分辨率彩色512×512图像，则要求768kbit数据量；如果要处理30帧/秒的电视图像序列，则每秒要求500kbit～22.5Mbit数据量。
因此对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。
2）占用频带较宽。
数字图像处理占用的频带较宽。
与语言信息相比，占用的频带要大几个数量级。
如电视图像的带宽约5.6MHz，而语音带宽仅为4kHz左右。
所以在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上，技术难度较大，成本亦高，这就对频带压缩技术提出了更高的要。
3）各像素相关性大。
数字图像中各个像素是不独立的，其相关性大。
在图像画面上，经常有很多像素有相同或接近的灰度。
就电视画面而言，同一行中相邻两个像素或相邻两行间的像素，其相关系数可达0.9以上，而相邻两帧之间的相关性比帧内相关性一般说还要大些。
因此，图像处理中信息压缩的潜力很大。
4）无法复现三维景物的全部几何信息。
由于图像是三维景物的二维投影，一幅图象本身不具备复现三维景物的全部几何信息的能力，很显然三维景物背后部分信息在二维图像画面上是反映不出来的。
因此，要分析和理解三维景物必须作合适的假定或附加新的测量，例如双目图像或多视点图像。
在理解三维景物时需要知识导引，这也是人工智能中正在致力解决的知识工程问题。
数字图像处理课程论文
彩色图像处理【摘要】本文主要介绍了彩色图像处理中的全彩色处理，包括三色成像的原理，常见的三种颜色模型——RGB模型、CMY模型和HSI模型，并给出描述颜色空间的转换关系的算法，还介绍了基于彩色增强以及彩色图像复原的滤波，并在Matlab上进行仿真。
【关键字】RGB模型滤波彩色增强图像复原1 引言大千世界五彩斑斓，大多数物体都具有丰富的色彩。
彩色图像提供了比灰度图像更多的信息，伴随信息技术的发展，彩色图像的处理已成为一个重要的研究领域。
由于彩色图像处理的研究范围非常广泛，因此，本文只对几个方面进行了综述性的介绍。
2 彩色基础人眼最内层是视网膜，其表面分布着大量的光敏细胞。
按照形状，光敏细胞可以分为锥状细胞和杆状细胞。
大部分的锥状细胞集中在视轴线和视网膜的交界处，即中央凹区。
中央凹区对光有较高的分辨力，能识别图像的细节。
锥状细胞将电磁光谱的可见部分分成三个波段：红、绿和蓝。
所以，这三种颜色被称为人类视觉的三原色。
三色成像的原理如下：物体的颜色是由该物体所反射的光的波长来决定的，由于物体对光的吸收和反射的属性不同，所以表现出不同的颜色。
电磁波波长范围很大，但是只有波长在400～760nm范围内的电磁波，使人产生视觉，感觉到明亮和颜色。
这个波长范围内的电磁波叫可见光。
人眼的锥状细胞将可见光分成红、绿、蓝三色。
自然界中常见的各种色光都可以用这三原色按照不同比例混合得到。
同样，绝大多数色光也可以分解成红、绿、蓝三种色光，这就是三原色原理。
该原理是T.Young在1802年提出的，其基本内容是：任何颜色都可以用3种不同的基本颜色按不同的比例混合得到，即321cC bC aC C ++=, a,b,c ≥0 (1) 其中1C 、2C 、3C 为三原色（又称为三基色），而a 、b 、c 为三种原色的权值（即三原色的比例或浓度），C 为所合成的颜色，可为任意颜色。
三原色原理指出：1）自然界中的可见颜色都可以用三种原色按一定的比例混合得到；反之，任意一种颜色都可以分解为三种原色。
数字图像处理期末课程论文.
1 选题课程论文选题如下，每人任选一题，题目自拟，本学期6月3日前交至计算机学院411办公室。
1.图像XX增强方法综述与MATLAB实现（至少3种）2.图像增强方法的深入研究（学习一种或两种课本上没有的图像平滑/锐化方法与课本上介绍的进行对比研究）（需实验）3.图像XX特征分析方法综述与MATLAB实现（至少3种）4.结合人脸图像讨论各种图像特征分析方法的适用性（需实验）5..灰度共生矩阵与灰度差分直方图在图像处理中实际应用（需实验）6.不同图像分割方法的分析与比较（需实验）7.基于数字图像处理的森林火灾识别方法研究基于摄像机摄取的视频图像对现场进行火灾的自动探测、监视，同时将摄得的图像，利用各种图像处理技术不断进行图像处理和分析，通过早期火灾的图像变化特征来探测火灾是否发生。
测试要求：首先从彩色摄像机获取视频流图像，并转换成BMP格式图像，先判断图像中有红色区域存在。
l)火灾图像预处理，包括图像抽样、图像分割、图像灰度化、二值化、图像平滑处理;2)研究火焰目标的特征提取方法(l)轮廓特征提取:该模块主要功能为提取火焰轮廓上的尖点特征和圆形度。
在火焰轮廓特征图中，从下至上从左至右逐点扫描，将火焰的边缘编成链码。
当链码在一定步数内，出现一次有效上升和一次有效下降时，我们就得到一个尖角。
(2)颜色特征提取:火焰一般从焰心到外焰其颜色应从白色到黄色再向红色移动，在图像中表现为像素值的变化不明显，可以用图像像素方差值来反映这种变化。
8.基于数字图像处理的答题卡识别方法9.车牌识别方法研究（要求本地苏L车牌照）2 格式要求（1）页面设置：A4纸，页边距正常（上、下各2cm，左3cm、右2.0cm），页码（页面底端居中，小五号，Times New Roman字体），装订线：0.5厘米，装订位置：左侧3、7两颗钉（2）题目：不多于30字，黑体、小三号、不加粗、居中排列，1.25倍行距，段前断后各空0.5行。
（3）内容：不少于5000字，宋体，小四，不加粗，1.25倍行距，段前空2字符。
数字图像处理论文
数字图像处理论文数字图像处理在计算机视觉和图像分析领域中扮演着重要角色。
随着数字图像处理算法的不断发展和改进，对于图像的处理和分析有了更深入的理解。
本篇论文主要介绍了数字图像处理的一些基础概念、方法和应用。
首先，数字图像处理是基于计算机的图像处理技术，旨在改善图像的质量、增强图像的特征以及从图像中提取有用的信息。
数字图像处理的基本步骤包括图像获取、预处理、特征提取和图像重建等。
在图像获取的阶段，通过传感器或数码相机等设备获取图像的原始数据。
在预处理的阶段，对图像进行去噪、平滑和增加对比度等操作，以消除图像中的噪声和提高图像的视觉效果。
在特征提取的阶段，根据图像的特定特征，如边缘、纹理和颜色等，进行特征的提取和描述。
在图像重建的阶段，利用图像处理算法对图像进行重建和恢复。
常见的图像处理算法包括滤波、变换和编码等。
滤波算法主要用于图像平滑和去噪，如均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
变换算法主要用于提取图像的频域特征，如傅里叶变换和小波变换等。
编码算法主要用于图像的压缩和存储，如JPEG、PNG和GIF等。
除了基本的图像处理方法，数字图像处理还有许多应用领域。
其中之一是医学图像处理，包括医学图像的分割、配准和识别等。
另一个应用是遥感图像处理，用于地理信息系统和环境监测等领域。
此外，数字图像处理还在安全和认证、图像检索和图像合成等领域发挥重要作用。
总之，数字图像处理是一门研究如何使用计算机技术对图像进行处理和分析的学科。
通过了解数字图像处理的基本概念、方法和应用，可以更好地理解图像的特性和结构，提高图像处理的效果和精度，并在各个领域中发挥重要作用。
数字图像处理课程论文
数字图像处理课程论文专业班级：指导老师：XX：学号：图像增强与MATLAB实现一.数字图像处理的概念图像处理是指对图像信息进行加工,从而满足人类的心理、视觉或者应用的需求的一种行为。
图像处理方法一般有数字法和光学法两种,其中数字法的优势很明显,因此,已经被应用到了很多领域中,相信随着科学技术的发展,其应用空间将会更加广泛。
数字图像处理技术其实就是利用各种数字硬件与计算机,对图像信息通过转换而得到的电信号进行相应的数学运算,例如图像去噪、图像分割、提取特征、图像增强、图像复原等,以便提高图像的实用性。
其特点是处理精度比较高,并且能够对处理软件进行改进来优化处理效果,操作比较方便,但是由于数字图像需要处理的数据量一般很大,因此处理速度有待提高。
目前,随着计算机技术的不断发展,计算机的运算速度得到了很大程度的提高,这大大的推动着数字图像处理技术向前发展发展。
图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。
随着人类活动围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随之不断扩大。
，已在国家安全、经济发展、日常生活中充当越来越重要的角色,对国计民生的作用不可低估。
数字图像处理技术的优点：1)再现性好:模拟图像处理与数字图像处理最大的不同在于,数字图像象处理不会因为图像的存储、复制或传输等一系列操作而引起图像质量的降低。
2)适用面宽:图像可以来自许多的信息源。
它小可以小到电子显微镜的图像,大可以大到遥感图像、航空照片或者天文望远镜得图像。
3)灵活性高:数字图像处理技术不只可以完成线性运算,而且可以实现非线性的处理,即只要是能够用逻辑关系或数学公式来进行表达的所有运算都可以通过数字图像处理来实现。
4)信息压缩潜力大:由于数字图像中各个像素不是相互独立的,相关性大。
所以,在图像处理息压缩的潜力比较大。
二.图像增强的概念图像增强是指依据图像所存在的问题，按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时，削弱或去除某些冗余信息的处理方法。
数字图像处理技术的探究论文_数字图像处理课程论文
数字图像处理技术的探究论文_数字图像处理课程论文数字图像处理技术的探究论文篇一《数字图像处理技术的探究》【摘要】目前，图像处理技术得到较好的发展，本文以数字图像处理技术为研究对象，对其发展与应用现状进行简述，并对此技术的优缺点以及制约因素进行系统的分析，概述了此项技术在日后发展中的应用范围。
通过对数字图像处理技术的分析，让我们更深入的了解此项技术，为日后的研究提供一定的理论基础。
【关键词】数字图像处理技术发展就图像处理技术而言，可分为模拟图像与数字图像处理两大类。
数字图像处理技术在发展的过程中，涉及多门学科，其中包括生物学、计算机、信息科学等。
因此，数理与边缘学科与图像处理技术的关系越来越密切。
在最近几年中，数字图像处理技术逐步趋于完善，在遥感、人工智能等多个领域中被广泛使用，并促进相关学科得到较好的发展。
1数字图像处理技术的发展与应用在上世纪六十年代，随着VLS与计算机的发展产生了数字图像处理技术，并不断完善、成熟的一项新技术。
不管是在理论还是实际方面，都取得了较好的进步。
在早期，图像处理主要是为了使图片的质量更加完善。
输入图像的质量较低，而输出图片的质量较高，通常采用复原、压缩等方式进行处理。
此项技术首次应用成功是在美国的喷气推进实验室中。
此后，在航空领域中得到很好的应用，促进了此门学科的发展。
除此之外，数字图像处理技术在医学上也得到了很好的应用。
自上世纪七十年代中期之后，计算机与智能化得到很好的发展，也促进了图像处理技术的进步。
人们开始研究怎样通过计算机，对图像进行系统的解释，这被称作计算机视觉或图像理解。
上世纪几十年代，数字图像处理技术得到大力发展。
截止目前，此项技术在医疗设备、地理信息系统等多个领域中被广泛使用。
2数字图像处理技术的特点2.1优点(1)再现性较好。
数字图像处理技术不会因为各种变换操作而造成图片出现质量退化的现象，始终确保图像可以真实的再现。
(2)处理精度高。
根据当前技术，基本上能够把一副模拟的图像通过数字化做各种二维数组，与图像数字化设备能力有直接的关系。
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。
数字图像处理结课论文
数字图像处理结课作业--数字图像频域增强方法及在matlab中的实现学生姓名：学号：学院：理学院班级：电科班指导教师：摘要:图像增强的目的是使处理后的图像更适合于具体的应用，即指按一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，使之改善图像质量，加强图像判读和识别效果的处理技术。
从总体上可以分为两大类:空域增强和频域增强。
频域处理时将原定义空间中的图像以某种形式转换到其他空间中，利用该空间的特有性质方便的进行图像处理。
而空域增强是在图像空间中借助模板对图像进行领域操作，处理图像每一个像素的取值都是根据模板对输入像素相应领域内的像素值进行计算得到的。
空域滤波基本上是让图像在频域空间内某个范围的分量受到抑制，同时保证其他分量不变，从而改变输出图像的频率分布，达到增强图像的目的。
本文主要从空域展开图像增强技术，重点阐明数字图像增强处理的基本方法，介绍几种空域图像增强方法。
关键词：图像增强 MATLAB 空域增强锐化空间滤波平滑空间滤波目录：1、何为数字图像处理及MATLAB的历史2、空间域图像增强技术研究的目的和意义3、空间域的增强3.1 背景知识3.2 空间域滤波和频域滤波之间的对应关系3.3 锐化滤波3.4 平滑滤波4、结论1、何为数字图像处理及MATLAB的历史数字图像处理（digital image processing）,就是利用数字计算机或者其他数字硬件,对从图像信息转换而得到的电信号进行某些数学运算,以提高图像的实用性。
例如从卫星图片中提取目标物的特征参数,三维立体断层图像的重建等。
总的来说,数字图像处理包括运算、几何处理、图像增强、图像复原、图像形态学处理、图像编码、图像重建、模式识别等。
目前数字图像处理的应用越来越广泛,已经渗透到工业、医疗保健、航空航天、军事等各个领域,在国民经济中发挥越来越大的作用。
MATLAB是由美国Math Works公司推出的软件产品。
MATLAB是“Matric Laboratory”的缩写,意及“矩阵实验室”。
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。
数字图像处理课程论文
滨江学院课程论文（设计）课程名称《数字图像处理》学期 2014-2015（1）院系电子工程系专业通信工程班级 12通信3班学生姓名范勤考学号 20122334904 二Ｏ一四年十二月二十日考核内容1.在Matlab下读入一幅图像，对其灰度图作快速傅立叶变换；2.在Matlab下读入一幅图像，对其灰度图作DCT变换；3.在Matlab下读入一幅图像，对其作DWT分解。
4.读入一幅有明显明暗缺陷的灰度图像，分析其直方图特征，分别用分段灰度线性变换法、直方图均衡法和图像灰度调整法(imadjust)分别进行处理；5.读入一幅灰度图像，分别给其加上“乘性噪声”、“椒盐噪声”，然后分别用“均值滤波”、“中值滤波”和“巴特沃斯滤波”对其做平滑处理；6.读入一幅灰度图像，分别用“Sobel算子”、“Laplacian算子”、“梯形滤波器”对其做锐化处理；7.读入一幅灰度图像，分别用“灰度级分层法”、“灰度变换法”和“频域伪彩色处理法”对其进行伪彩色增强；8.读入一幅图像，对其进行模糊化，然后用“逆滤波法”对其进行复原处理。
要求1.独立完成各项内容；2.记录每一内容实现的步骤；3.编写FFT、DCT、DWT变换Matlab程序；4.打印输出原始图像、FFT的频谱图、将频率平面坐标原点移至窗口中心的FFT频谱图、DCT频谱图以及1级小波分解图像；5.编写“灰度增强”、“平滑”、“锐化”、“伪彩色增强”、“图像复原”的Matlab程序；6.打印输出经“灰度增强”、“平滑”、“锐化”、“伪彩色增强”、“图像复原”处理的图像及各自的原始图像；7.独立撰写课程论文和设计。
1.1.读入一幅图像，对其灰度图作快速傅立叶变换。
❿用imread()函数读如工作目录下的“风光壁纸33.jpg”图像存于I矩阵中，用rgb2gray()函数将其转换成灰度图像；❿用fft2()函数对其进行FFT变换，并将变换得到的傅立叶频谱存于fft_I矩阵中；❿用fftshift()函数将傅立叶频谱坐标原点移至窗口中央并存于sfft_I矩阵中；❿显示FFT频谱图、移动后的频谱图。
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。
数字图像处理实验报告maap数字图像处理大作业期末论文
数字图像处理数字图像处理是一门新兴技术，随着计算机硬件的发展，数字图像的实时处理已经成为可能，由于数字图像处理的各种算法的出现，使得其处理速度越来越快，能更好的为人们服务。
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。
数字图像处理技术已经在各个领域上都有了比较广泛的应用。
图像处理的信息量很大，对处理速度的要求也比较高。
MATLAB强大的运算和图形展示功能，使图像处理变得更加的简单和直观。
本文介绍了MATLAB 语言的特点,基于MATLAB的数字图像处理环境，介绍了如何利用MATLAB及其图像处理工具箱进行数字图像处理，并通过一些例子来说明利用MATLAB图像处理工具箱进行图像处理的方法。
主要论述了利用MATLAB实现图像增强、二值图像分析等图像处理。
1.1 课题研究目的及意义数字图像处理（Digital Image Processing），就是利用数字计算机或者其他数字硬件，对从图像信息转换而得到的电信号进行某些数学运算，以提高图像的实用性。
例如从卫星图片中提取目标物的特征参数，三维立体断层图像的重建等。
总的来说，数字图像处理包括点运算、几何处理、图像增强、图像复原、图像形态学处理、图像编码、图像重建、模式识别等。
由于计算机处理能力的不断增强，数字图像处理学科在飞速发展的同时，也越来越广泛地向许多其他学科快速交叉渗透，使得图像作为信息获取以及信息的利用等方面也变得越来越重要。
目前数字图像处理的应用越来越广泛，已经渗透到工业、医疗保健、航空航天、军事等各个领域，在国民经济中发挥越来越大的作用。
MathWorks公司推出的MATLAB软件是学习数理知识的好帮手。
应用MATLAB 友好的界面和丰富、实用、高效的指令及模块，可以使人较快地认识、理解图像处理的相关概念，逐步掌握图像信号处理的基本方法，进而能够解决相关的工程和科研中的问题。
图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。
数字图像处理结课论文
彩色图像的增强摘要：全彩色图像处理分为两大类。
第一类是分别处理每一分量的图像，然后，从分别处理过的分量图像形成合成彩色图像。
第二类是直接对彩色像素进行处理。
因为全彩色图像至少有三个分量，彩色像素实际上是一个向量。
例如，在RGB 系统中，每一个彩色点可以用RGB 坐标系统原点延伸的向量来解释。
令c 代表RGB 彩色空间中的任意向量，c(x,y)的分量是一幅彩色图像在一点上的RGB 分量。
彩色分量是坐标(x,y)的函数，表示为：()()()()()()()⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=y x B y x G y x R y x c y x c y x c y x B G R ,,,,,,,c对于大小为MxN （M ，N 是正整数，分别表示图像的高度和宽度）的图像，有MxN 个这样的向量，c(x,y)，x=0，1，2...，M-1;y=0，1，2...，N-1;可以用标准的灰度图像处理方法去分别处理彩色图像的每一个分量。
但是，单独的彩色分量的处理结果并不总等同于在彩色向量空间的直接处理，在这种情况下，就必须采用新的方法。
为了使每一个彩色分量处理和基于向量的处理等同，必须满足两个条件：第一，处理必须对向量和标量都可用，第二，对向量的每一分量的操作对于其他分量必须是独立的。
假设该处理是邻域平均的，邻域灰度空间处理的平均是将邻域内的所有像素灰度级相加然后用邻域内像素总数去除，全彩色处理的平均是把邻域内所有向量相加并用邻域内向量总数去除每一个分量。
但平均向量的每一个分量是对应其分量的图像像素的平均。
这与在每个彩色分量基础上做平均，然后形成向量得到的结果是相同的。
关键词：全彩色、平滑、锐化、边缘检测1.灰度级到彩色转换这种转换方法是依据三基色原理：每一彩色由红、绿、蓝三基色适当比例合成。
变换法的实现过程：对输入图像的灰度值实行三种独立的变换R T（），G T（），B T（），得到对应的红、绿、蓝三基色。
然后，根据要求场合不同，利用这三基色量对应的电平值控制图像显示器的红、绿、蓝三色电子枪，得到伪彩色图像的显示输出。
数字图像处理期末小论文题目
《数字图像处理》课程期末小论文题目1、车牌识别图像预处理技术主要内容：车辆自动识别涉及到多种现代学科技术，如图像处理、模式识别与人工智能、计算机视觉、光学、机械设计、自动控制等。
汽车作为人类生产、生活中的重要工具被广泛的使用，实现自动采集车辆信息和智能管理的车牌自动识别系统具有十分重要的意义:要求：1>对原始车牌图像做增强处理；2>对增强后的彩色图像进行灰度变换；3>对灰度图像进行直方图均衡处理；4>选取自适应的阈值，对图像做二值化处理；5>显示每步处理后的图像；4>分析此种图像预处理的优缺点及改进措施，简要叙述车牌字符识别方法原始车牌图像处理后的车牌图像2、医学细胞图像细胞分割图像增强算法研究主要内容：医学图象处理利用多种方法对各种图像数据进行处理，以期得到更好的显示效果以便医生根据细胞的外貌进行病变分析。
要求：1>通过对图像的灰度变换调整改变细胞图像的灰度，突出感兴趣的细胞和细胞核区域。
通过直方图修改技术得到均衡化或规定化等不同的处理效果。
2>采用有效的图像平滑方法对细胞图像进行降噪处理，消除图像数字化和传输时所混入的噪声，提高图像的视觉效果。
3>利用图像锐化处理突出细胞的边缘信息，加强细胞的轮廓特征。
4>显示每步处理图像，分析此种细胞分割图像预处理方法的优缺点。
原始细胞图像图像处理后的细胞图像3、利用中值空间滤波去去除波形噪声要求：1>掌握空间滤波原理；2>了解中值空间滤波在实际中的应用；3>利用MATLAB实现对波形的中值滤波；5>改进算子，使图像达到标准对照图像效果。
待处理图片处理后图片4、利用拉普拉斯算法对扩散现象引起的模糊进行图像锐化要求：1>掌握拉普拉斯算法的原理及常用算子形式；2>分析扩散现象引起的模糊属于哪种类型；3>实现拉普拉斯算子对图像的锐化，并实现显示；4>改进算子，使图像达到标准对照图像效果。
数字图像处理相关论文（2）
数字图像处理相关论文(2)数字图像处理相关论文篇二《现代数字信号处理课程的教学改革与实践》摘要：针对现代数字信号处理的课程特点，开展课程的教学改革与实践，建立基于MATLAB实现的教学示例，并应用于课堂与实践教学，有助于提高教学质量，培养学生的研究能力和创新能力，且促进课程由传统课堂教学向研究型教学转化。
关键词：现代数字信号处理;教学;MATLAB;教学示例中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324(2012)06-0093-02随着计算机和微处理器技术的迅速发展，学科间的交叉与融合，数字信号处理技术得到了飞速发展，出现了以现代滤波器技术、现代谱分析理论、智能信息处理方法等为标志的现代数字信号处理理论及技术，并广泛应用于现代通信、新型雷达、精确遥测、医疗等众多领域。
目前，现代数字信号处理课程主要面向研究生层次学生开设。
由于该课程的理论性和实践性都很强，且其基本原理和方法已广泛应用于各领域，因此教师教好和学生学好该课程都很重要。
一、课程特点及传统教学中存在的困难现代数字信号处理课程具有数学理论推导较多、内容广泛、概念抽象等特点。
由于工科研究生的数学理论水平普遍不高，同时课程的学时有限，若教学方法不当，学生一方面在学习过程中常感到枯燥乏味，难以理解和掌握;另一方面易造成学生畏惧学习的心理，失去学习兴趣。
现代数字信号处理同时是一门以算法为核心，实践性很强的课程，其算法的应用实现主要基于计算机的数值计算。
如果教师采用传统的教学方式，主要讲授基础理论和算法的推导，学生则主要利用大量的公式、算法及推导进行学习和解题，而忽视让学生采用计算机动手设计、调试和分析课程中大量的、应用性较强的内容，会使得学生感觉该课程是一门数学理论课，不利于他们深层次理解数学概念中所蕴含的物理和工程意义，从而造成课后实践受到很大限制，不利于学生以后从事有关信号处理领域的研究工作。
因此，如何提高学生学习的兴趣和主动性，增强他们对知识的理解和掌握，培养学生综合应用所学知识解决实际问题的实践能力是本课程教学所要解决的关键问题。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
数字图像处理期末论文考核命题
1选题
课程论文选题如下，每人任选一题，题目自拟，本学期5月19日前由班长收集交至计算机学院6楼智慧谷办公室。
1.图像平滑方法综述与MATLAB或C++实现（至少3种）
要求：掌握平滑原理，算法介绍，利用MATLAB实现，改进方法的建议或可能应用背景阐述，简要总结及自我评价，参考文献。
1-10要求同此。
2.图像锐化方法综述与MATLAB实现
3.图像增强方法的深入研究（学习一种或两种课本上没有的图像平
滑/锐化方法与课本上介绍的进行对比研究）（需实验）
4.图像形状特征分析方法综述与MATLAB实现（至少3种）
5.图像纹理特征提取方法研究与C++实现
6.结合人脸图像讨论各种图像特征分析方法的适用性（需实验）
7..灰度共生矩阵与灰度差分直方图在图像处理中实际应用（需实验）
8.不同图像分割方法的分析与比较（需实验）
9.车牌识别方法研究（要求本地苏L车牌照）
要求:1,对原始图像车牌做增强处理，如灰度化，灰度变换或直方图均衡化，去噪、对图像进行阈值二值化；2，显示每步处理后的图像；3，分析所使用的图像预处理方法的优缺点及改进措施；4，简要叙述车牌字符识别方法（识别方法不需实验）。
10.采用数字图像处理技术实现对钢材或建筑裂纹的检测
建议：可以采用水平和垂直的边缘检测算子处理得到裂纹、钢材边界和噪声等边缘信息
2 格式要求
（1）必须打印，首页用统一的卷头。
（2）页面使用A4纸，页边距、字符数都用默认设置，页码居中用阿拉伯数字编写，装订位置：左侧3、7两颗钉（3）题目（一级标题）不多于30字，三号黑体、居中排列，1.5倍行距；二级标题为四号宋体，加粗。
正文为小四号宋体，
行距为1.25。
（4）内容：不少于3000字，10个题目任选一个。
1-5比较简单，6-10稍有难度。
（5）参考文献：不少于3篇，宋体五号字，不加粗，1.0倍行距，参考文献中的标点符号均采用英文的标点符号。
（6）文中的所有数字、字母的字体均采用Times New Roman字体。
3评分标准
不及格（60分以下）：文章格式完全不符合规范，或文章内容与题名不符合，抄袭他人论文或与他人论文的相识程度达到50%以上等。
及格（60--69分）：题名太大或太小，字数或格式不符合要求，
论述的主题较明确，条例较清晰，重点不突出，科学性和实用性不强。
中等（70--79分）：内容与题名较符合，字数和格式基本符合要求，论述的主题基本明确，条例基本清晰，重点不突出，科学性和实
用性不强。
良好（80--89分）：内容与题名符合，字数和格式符合要求，论述的主题基本明确，条例较清晰，重点较突出，具有一定的科学性和实用性。
优秀（90--100分）：内容与题名符合，字数和格式符合要求，论述的主题明确，条例清晰，重点突出，具有较高的科学性或实用性。
江苏科技大学
数字图像处理本科生课程论文
论文题目：_________________________
完成时间：_________________________
所在专业：_________________________
所在年级：_________________________
论文格式参考如下：
人脸图像特征分析方法研究
摘要：内容概况内容概况内容概况内容概况内容概况内容概况内容概况内容概况内容概况内容概况内容概况内容概况内容概况内容概况内容概况内容概况内容概况内容概况内容概况内容概况内容概况内容概况内容概况。
关键词：人脸图像；特征分析；………(关键词2-4个)
1 研究背景
（主要介绍课题的目的与意义、国内外关于人脸特征分析的研究概况，要求语言精炼，在总结国内外工作的基础上，引出本论文的内容）
如现实生活中，本论文选题相关的图像处理的应用场景和技术需求，目前技术发展情况等。
2 主要理论概况
主要介绍课题相关理论基本方法
2.1 Gabor特征
2.2 LBP特征
3研究的主要内容（材料与方法、数据与方法，。
等）
3.1 人脸图像Gabor特征提取算法
从人脸图像中提取Gabor特征的算法流程图，数据集选取，实验方法，实验程序，实验结果的介绍。
表1 XXXX表
3.1.1 三级标题
图1傅里叶平移变换图
内容内容内容内容内内容内内容内内容内内容内内容内内容内内容内内容内内容内内容内内容内内容内内容内内容内内容内内容内内容内内容内内容内内容内内容内内容内内容内内容内内容内内容内内容内内容
4. 小结
课题总结，个人总结
参考文献：
[1] 王成, 郄光发, 李景中, 等. 武汉城市森林布局及其建设重点研究[J]. 中国城市林业, 2011,(2):8-12,18.
[2] 文献
[3] 文献。