数字图像处理课程设计
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%。
数字图像处理课程设计
数字图像处理课程设计1. 课程设计介绍数字图像处理是计算机科学与工程中十分重要的一门课程，它的目的是通过数字计算机技术来处理和分析数码图像，获取图像的特征和信息。
本次课程设计旨在通过阅读相关文献、实践操作和实验报告撰写三个环节，帮助学生掌握数字图像处理的基本概念和方法。
2. 实践操作2.1 图像转换在数字图像处理过程中，最常见的操作之一是图像转换。
通过对图像进行转换，可以得到新的图像，以便进行进一步的处理。
常见的一种图像转换操作是将一幅灰度图像转换成彩色图像。
例如，我们可以通过以下代码，将一幅灰度图像转换成RGB格式的彩色图像：import cv2import numpy as np# 加载灰度图像gray_img = cv2.imread('gray_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 将灰度图像转换成RGB格式的彩色图像color_img = cv2.cvtColor(gray_img, cv2.COLOR_GRAY2RGB)# 保存彩色图像cv2.imwrite('color_image.jpg', color_img)2.2 像素操作数字图像处理基于像素的操作，因此操作像素是数字图像处理的核心。
在Python中，我们可以使用NumPy数组来表示图像，并可以使用Python编写的函数来操作这些数组。
例如，以下代码演示了如何读取一幅图像、访问其像素、对像素进行操作并保存处理后的图像：import cv2import numpy as np# 加载彩色图像img = cv2.imread('color_image.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)# 获取图像尺寸height, width, channels = img.shape# 访问图像像素并对其进行操作for y in range(height):for x in range(width):# 获取像素值b, g, r = img[y, x]# 对像素值进行操作img[y, x] = [b, int(g*0.8), r]# 保存处理后的图像cv2.imwrite('processed_image.jpg', img)2.3 图像过滤图像过滤是数字图像处理中比较常见的一种操作，它可以通过滤波器来减少图像中的噪点和细节信息，从而使图像更加平滑和清晰。
数字图像处理matlab课程设计
数字图像处理matlab课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解数字图像处理的基本概念，掌握图像的表示和存储方式；2. 学会使用MATLAB软件进行数字图像处理，掌握相关函数和工具箱的使用方法；3. 掌握图像增强、滤波、边缘检测等基本图像处理技术；4. 了解图像分割、特征提取等高级图像处理技术。
技能目标：1. 能够运用MATLAB进行图像读取、显示和保存操作；2. 能够独立完成图像的增强、滤波等基本处理操作；3. 能够运用边缘检测算法对图像进行处理，提取关键特征；4. 能够根据实际需求选择合适的图像处理技术，解决实际问题。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数字图像处理技术的兴趣，激发其学习热情；2. 培养学生的团队合作意识，使其学会在团队中分享和交流；3. 培养学生严谨的科学态度，使其注重实验数据的真实性；4. 培养学生的创新思维，鼓励其探索新方法，提高解决问题的能力。
本课程旨在通过数字图像处理MATLAB课程设计，使学生在掌握基本理论知识的基础上，运用MATLAB软件进行图像处理实践。
课程注重理论与实践相结合，培养学生具备实际操作能力，并能运用所学知识解决实际问题。
针对学生的年级特点，课程目标既注重知识技能的传授，又关注情感态度价值观的培养，为学生今后的学习和工作奠定基础。
二、教学内容1. 数字图像处理基础- 图像表示与存储（RGB、灰度、二值图像）- 图像类型转换- MATLAB图像处理工具箱介绍2. 图像增强- 直方图均衡化- 伽玛校正- 图像锐化3. 图像滤波- 均值滤波- 中值滤波- 高斯滤波- 双边滤波4. 边缘检测- 索贝尔算子- 拉普拉斯算子- Canny边缘检测5. 图像分割- 阈值分割- 区域生长- 分水岭算法6. 特征提取与描述- 霍夫变换- SIFT算法- ORB算法教学内容根据课程目标进行选择和组织，注重科学性和系统性。
教学大纲明确分为六个部分，分别对应数字图像处理的基础知识、图像增强、滤波、边缘检测、图像分割和特征提取与描述。
数字图像处理课程设计
目录1 设计目的 (1)2设计要求 (1)3 MATLAB简介 (2)3.1 MATLAB主要功能 (2)3．2图形处理功能 (2)4 设计方案 (3)4.1 RGB图像与HSI图像转换 (3)5 程序设计 (5)5.1将RGB图像与HSI图像互相转换 (5)6 仿真结果与分析 (8)7结论 (11)参考文献 (12)摘要数字图像处理，在空间上离散的，在幅度上量化分层的数字图像，在经过一些特定数理模式的加工处理，以达到有利于人眼视觉或某种接收系统所需要的图像过程。
Matlab是当今最优秀的科技应用软件之一，它一强大的科学计算与可视化功能，简单易用，开放式可扩展环境，特别是所附带的30多种面向不同领域工具箱支持，使得它在许多科学领域中成为计算机辅助设计与分析，算法研究和应用开发的基本工具盒首选平台在图像处理中，Matlab也得到了广泛的应用。
彩色图像的处理有时需要将图像数据在不同的颜色空间中表示，因此，图像的颜色空间之间的转换成为一项有意义的工作。
其中RGB在颜色空间转换中其关键作用，是各个空间转换的桥梁。
Matlab中的颜色空间转换只涉及到了RGB、HSV、YCbCr、YIQ等，没有包含lαβ和其它颜色空间的转换。
关键词：颜色模型；RGB；HIS；MATLAB1 设计目的彩色模型也称为彩色空间或彩色系统，是描述色彩的一种方法。
我们用它来制定、生产、可视化一种色彩。
目前表达颜色的色彩模型有许多种，他们是根据不同的应用目的而提出的。
在数字图形处理中，实际上最常用的彩色模型是RGB模型、HSI模型。
前者主要是应用于彩色显示屏和彩色视频摄像机；后者更符合人类描述和解释颜色的方式。
为了图像处理的目的，有必要在RGB和HSI、彩色模型之间进行坐标转化。
本次课程设计的目的在于提高分析问题、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。
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。
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报告
数字图像处理设计报告【设计目的】配合《数字图像处理》课程的教学，使学生能巩固和加深对数字图像处理基础理论和基本知识的理解；掌握使用图像处理软件处理图像基本思想和方法；提高学生对图像处理方面的实际问题的应对能力并将所学知识在实践中巩固。
【设计要求】1.按照题目的要求，简要介绍算法，并对算法进行分析；2.用MATLAB完成算法代码（不能利用MATLAB自身的图像处理函数完成具体算法，读写和显示可以利用MATLAB函数），注释要清晰；3.给出代码运行的结果，并对结论进行总结；4.每人可选一个给出的题目或自己感兴趣的题目，按照上面要求上交报告，内容不得少于5页A4纸。
【所选题目】用直方图均衡化一幅8位的灰度图像【设计环境】MATLAB7.1，所选图片为彩色动画图片，大小为1024*666*24b【算法介绍和分析】1、算法概述：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。
直方图均衡化处理的“中心思想”是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。
直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度范围内的像素数量大致相同。
直方图均衡化就是把给定图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布。
2、算法分析: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。
设原始图像在(x，y)处的灰度为f，而改变后的图像为g，则对图像增强的方法可表述为将在(x，y)处的灰度f映射为g。
在灰度直方图均衡化处理中对图像的映射函数可定义为:g = EQ (f)，这个映射函数EQ(f)必须满足两个条件(其中L为图像的灰度级数):(1)EQ(f)在0≤f≤L-1范围内是一个单值单增函数。
这是为了保证增强处理没有打乱原始图像的灰度排列次序，原图各灰度级在变换后仍保持从黑到白(或从白到黑)的排列。
数字图像处理的课程设计
数字图像处理的课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解数字图像处理的基本概念，掌握图像的数字化表示方法；2. 掌握图像处理的基本操作，如图像变换、滤波、增强和复原；3. 了解常见的图像分割和特征提取方法，并应用于实际问题；4. 掌握图像压缩的基本原理及常用算法。
技能目标：1. 能够运用图像处理软件进行基本的图像编辑和操作；2. 能够编写简单的数字图像处理程序，实现对图像的基本处理功能；3. 能够运用所学的图像处理方法解决实际问题，如图像去噪、图像增强等；4. 能够对图像进行有效的压缩，以适应不同的应用场景。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数字图像处理技术的兴趣和热情，激发其探索精神；2. 培养学生的团队合作意识，学会与他人共同解决问题；3. 增强学生的实际操作能力，使其认识到理论与实践相结合的重要性；4. 引导学生关注图像处理技术在日常生活和各领域的应用，提高其科技素养。
课程性质：本课程为高年级选修课程，旨在使学生掌握数字图像处理的基本原理和方法，培养其实际应用能力。
学生特点：学生具备一定的数学基础和编程能力，对图像处理有一定了解，但尚未深入学习。
教学要求：结合学生特点和课程性质，注重理论与实践相结合，以实际应用为导向，提高学生的动手能力和创新能力。
通过本课程的学习，使学生能够达到上述课程目标，为未来进一步学习和研究打下坚实基础。
二、教学内容1. 数字图像基础：包括图像的数字化表示、图像质量评价、颜色模型等基本概念；- 教材章节：第1章 数字图像处理基础2. 图像增强：介绍直方图均衡化、图像平滑、锐化等增强方法；- 教材章节：第3章 图像增强3. 图像复原：涉及图像退化模型、逆滤波、维纳滤波等复原方法；- 教材章节：第4章 图像复原4. 图像分割与特征提取：包括阈值分割、边缘检测、区域生长等分割方法，以及特征点的提取和描述；- 教材章节：第5章 图像分割与特征提取5. 图像压缩：介绍图像压缩的基本原理，如JPEG、JPEG2000等压缩算法；- 教材章节：第6章 图像压缩6. 数字图像处理应用：分析图像处理在医学、遥感、计算机视觉等领域的应用案例；- 教材章节：第7章 数字图像处理应用教学进度安排：1. 数字图像基础（2学时）2. 图像增强（4学时）3. 图像复原（4学时）4. 图像分割与特征提取（6学时）5. 图像压缩（4学时）6. 数字图像处理应用（2学时）三、教学方法为提高教学效果，本课程将采用以下多样化的教学方法：1. 讲授法：教师通过系统的讲解，使学生掌握数字图像处理的基本概念、原理和方法。
基数字图像处理课程设计
基数字图像处理课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握数字图像处理的基本概念，包括图像的数字化表示、图像格式和颜色模型；2. 培养学生了解并运用图像处理的基本方法，如图像滤波、边缘检测、图像增强和图像分割；3. 使学生了解图像处理技术在现实生活中的应用，如计算机视觉、医学影像和遥感等领域。
技能目标：1. 培养学生运用编程软件（如Python和MATLAB）实现数字图像处理算法的能力；2. 培养学生运用图像处理工具包（如OpenCV和Pillow）解决实际问题的能力；3. 提高学生团队协作和沟通表达的能力，以便在项目实践中共同解决问题。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数字图像处理技术的兴趣，激发学生主动探索和创新的欲望；2. 培养学生具备良好的科学素养，认识到科技发展对社会进步的重要性；3. 引导学生树立正确的价值观，认识到图像处理技术在保护个人隐私、版权等方面的责任和道德约束。
课程性质分析：本课程为高年级选修课，旨在帮助学生掌握数字图像处理的基础知识和实践技能，培养具备创新意识和实际操作能力的人才。
学生特点分析：学生具备一定的编程基础和数学知识，对图像处理有一定了解，但实践能力有待提高。
教学要求：1. 理论与实践相结合，注重培养学生的实际操作能力；2. 鼓励学生积极参与课堂讨论和项目实践，提高团队协作能力；3. 注重过程评价，关注学生在学习过程中的成长和进步。
二、教学内容本课程教学内容分为五个部分：1. 数字图像处理基础- 图像的数字化表示：包括像素、分辨率、颜色深度等；- 图像格式和颜色模型：如JPEG、PNG、RGB、HSV等；- 教材章节：第1章 数字图像处理基础。
2. 图像处理基本方法- 图像滤波：如高斯滤波、中值滤波等；- 边缘检测：如Sobel算子、Canny算子等；- 图像增强：如直方图均衡化、对比度增强等；- 图像分割：如阈值分割、区域生长等；- 教材章节：第2章 图像处理基本方法。
数字图像处理matlab课程设计
数字图像处理matlab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和方法，学会使用MATLAB软件进行图像处理和分析。
通过本课程的学习，学生应达到以下具体目标：1.理解数字图像处理的基本概念、原理和算法。
2.熟悉MATLAB图像处理工具箱的使用。
3.能够运用数字图像处理的基本算法解决实际问题。
4.能够使用MATLAB进行图像处理和分析，撰写相关的程序代码。
情感态度价值观目标：1.培养学生的创新意识和团队协作精神。
2.培养学生对数字图像处理技术的兴趣，提高其综合素质。
二、教学内容根据课程目标，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：图像处理的基本概念、图像数字化、图像表示和图像变换。
2.图像增强和复原：图像增强、图像去噪、图像复原。
3.图像分割和描述：图像分割、图像特征提取和描述。
4.图像形态学：形态学基本运算、形态学滤波、形态学重建。
5.MATLAB图像处理工具箱的使用：MATLAB图像处理工具箱的基本功能、常用图像处理函数。
6.图像处理实例分析：结合实际案例，分析数字图像处理技术的应用。
三、教学方法为了实现课程目标，本课程将采用以下教学方法：1.讲授法：通过讲解图像处理的基本概念、原理和算法，使学生掌握图像处理的基本知识。
2.案例分析法：通过分析实际案例，使学生了解数字图像处理技术在实际中的应用。
3.实验法：通过上机实验，使学生熟练掌握MATLAB图像处理工具箱的使用，提高学生的实际操作能力。
4.讨论法：学生进行课堂讨论，激发学生的思维，培养学生的创新意识和团队协作精神。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，本课程将采用以下教学资源：1.教材：《数字图像处理（MATLAB版）》。
2.参考书：相关领域的经典教材和论文。
3.多媒体资料：教学PPT、视频教程等。
4.实验设备：计算机、MATLAB软件、图像处理相关硬件设备。
五、教学评估本课程的评估方式包括平时表现、作业、考试等多个方面，以全面、客观、公正地评价学生的学习成果。
《数字图像处理》实验教案
《数字图像处理》实验教案一、实验目的与要求1. 实验目的(1) 理解数字图像处理的基本概念和原理；(2) 掌握常用的数字图像处理方法和技术；(3) 能够运用数字图像处理软件进行图像处理和分析。
2. 实验要求(1) 熟悉计算机操作和图像处理软件的使用；(2) 能够阅读和理解图像处理相关的文献资料；二、实验内容与步骤1. 实验内容(1) 图像读取与显示；(2) 图像的基本处理方法：灰度化、二值化、滤波；(3) 图像的增强与复原；(4) 图像的分割与描述；(5) 图像的压缩与编码。
2. 实验步骤(1) 打开图像处理软件，导入实验所需的图像；(2) 进行图像的基本处理，观察处理前后的效果；(3) 应用图像的增强与复原方法，改善图像的质量；(4) 使用图像的分割与描述技术，提取图像中的目标区域；(5) 对图像进行压缩与编码，观察压缩后的效果。
三、实验注意事项1. 实验前请确保已经安装了图像处理软件，并熟悉其基本操作；3. 在进行图像分割与描述时，请合理选择阈值和算法，确保目标区域的准确提取；四、实验报告要求1. 实验报告应包括实验目的、实验内容、实验步骤、实验结果和实验总结；2. 实验报告中应详细描述实验过程中遇到的问题及解决方法；3. 实验报告应有清晰的图像处理结果展示，并附上相关图像的处理参数和效果对比；五、实验评分标准1. 实验目的与要求（20分）：是否达到实验目的，是否符合实验要求；2. 实验内容与步骤（30分）：是否完成实验内容，是否遵循实验步骤；3. 实验注意事项（20分）：是否注意实验注意事项，处理过程中是否出现错误；4. 实验报告要求（30分）：报告结构是否完整，描述是否清晰，图像处理结果是否合理，总结是否到位。
评分总分：100分。
六、实验一：图像读取与显示1. 实验目的(1) 学习如何使用图像处理软件读取和显示图像。
2. 实验步骤(1) 打开图像处理软件。
(2) 导入实验所需的图像文件。
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。
数字图像处理课程设计opencv
数字图像处理课程设计opencv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OpenCV编程技能。
通过本课程的学习，学生应能理解数字图像处理的基本概念，掌握常用的图像处理算法，并能够运用OpenCV库进行实际的图像处理操作。
具体来说，知识目标包括：1.理解数字图像处理的基本概念和原理。
2.掌握数字图像处理的基本算法和常用技术。
3.熟悉OpenCV库的基本结构和功能。
技能目标包括：1.能够运用OpenCV库进行数字图像处理的基本操作。
2.能够编写简单的数字图像处理程序。
3.能够分析和解决数字图像处理实际问题。
情感态度价值观目标包括：1.培养对数字图像处理的兴趣和热情。
2.培养学生的创新意识和实践能力。
3.培养学生的团队合作精神和沟通交流能力。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括数字图像处理的基本理论、方法和OpenCV编程实践。
教学大纲如下：1.数字图像处理概述1.1 数字图像处理的基本概念1.2 数字图像处理的应用领域2.图像处理基本算法2.1 图像滤波2.2 图像增强2.3 图像边缘检测3.OpenCV库的使用3.1 OpenCV库的基本结构3.2 OpenCV库的基本功能4.图像处理实例分析4.1 图像去噪实例4.2 图像增强实例4.3 图像边缘检测实例三、教学方法本课程采用多种教学方法相结合的方式，包括讲授法、讨论法、案例分析法和实验法等。
1.讲授法：通过教师的讲解，使学生掌握数字图像处理的基本理论和方法。
2.讨论法：通过小组讨论，激发学生的思考，培养学生的创新意识和实践能力。
3.案例分析法：通过分析实际案例，使学生能够将理论知识应用于实际问题。
4.实验法：通过实验操作，使学生掌握OpenCV库的基本功能，并能够编写实际的图像处理程序。
四、教学资源本课程的教学资源包括教材、参考书、多媒体资料和实验设备等。
1.教材：选用《数字图像处理》（李航著）作为主要教材，辅助以相关参考书籍。
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。
数字图像处理教案
数字图像处理教案【篇一：数字图像处理教案】《数字图像处理》课程教案【篇二：《图像处理》教案】图像处理辅助工具：计算机、网络、教材分析：本节课是河南大学出版社出版和河南电子音像出版社的七年级信息技术上册第三章第七节的内容。
这节课主要内容是:认识windows自带的图像处理软件---画图程序的窗口，并且会使用各种画图工具。
本节课形象直观，灵活有趣，可以充分调动学生的手和脑，培养学生学习计算机的兴趣，使学生掌握一种简单有趣的绘图方法。
学情分析：前面的学习学生已经对计算机了有一定的了解，他们认识电脑鼠标、键盘、显示器等硬件设备，还掌握了常用的应用软件操作。
对于本节windows自带的应用程序----“画图”小学也接触过画图程序，有的使用的还相当熟练。
所以我采用的学法是学生自主探究、合作交流、实践创新等方式，以学生“练”为本，把学习的主动权交给学生。
教学方法：演示法、任务驱动、赏识教育、自我探究、协作交流、合作学习教学重点1、画图程序工具的熟练使用；2、应用“画图”程序绘制出自己的作品。
教学难点修改自己的图像教学目标知识与技能：（1）认识“画图”程序的窗口；（2）学会各种画图工具的使用；（3）学会利用“橡皮”对图像的修改。
过程与方法：（1）通过启动画图程序，学生认识windows的窗口，培养学生一反三的能力。
（2）通过使用画图工具绘画，培养学生认真、细致操作的习惯，并且培养学生思维的活跃性与创新能力。
（3）通过对图像的修改学习，培养学生观察、分析的能力，进一步培养学生的审美能力。
情感态度与价值观：通过学生亲自动手绘制作品，充分发挥小组合作，互帮互学，培养学生团体合作，积极参与的精神，及动手能力。
培养学生的创新精神从而创造出具有中学生特色的作品,进一步培养学生的信息素养。
教学过程：教师活动学生活动设计意图一、创设情景，导入新课（3分钟）问题导入：“同学们，你们喜欢画画吗？”学生齐答：“喜欢”。
“ 我们班有很多以此来激发学生学习的欲望和兴趣，想自己创造出更优秀的作品，自然地引出本课的内容。
matlab数字图像处理课程设计
matlab数字图像处理课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解数字图像处理的基本概念，掌握图像的表示方法和存储格式。
2. 学生能掌握MATLAB软件的基本操作，并运用其进行数字图像处理。
3. 学生能掌握图像的灰度变换、图像滤波、边缘检测等基本图像处理技术。
4. 学生能了解频域图像处理的基本原理，并运用MATLAB进行频域滤波。
技能目标：1. 学生能够运用MATLAB软件进行数字图像的读取、显示和保存。
2. 学生能够运用MATLAB实现基本的图像处理算法，如灰度变换、滤波等。
3. 学生能够分析图像处理算法的效果，并进行相应的参数调整。
4. 学生能够运用所学知识解决实际问题，如图像增强、边缘检测等。
情感态度价值观目标：1. 学生对数字图像处理产生兴趣，培养主动学习和探究的精神。
2. 学生通过实践操作，培养团队合作意识和解决问题的能力。
3. 学生能够认识到数字图像处理在科技、医疗、安全等领域的广泛应用，增强社会责任感。
4. 学生能够遵循学术道德，尊重他人成果，树立正确的价值观。
课程性质：本课程为数字图像处理相关学科的教学实践，旨在通过MATLAB软件的使用，使学生掌握数字图像处理的基本方法和技能。
学生特点：学生具备一定的数学基础和编程能力，对图像处理有一定了解，但实践经验不足。
教学要求：结合课本内容，注重理论与实践相结合，强调学生的动手实践能力，培养解决实际问题的能力。
通过课程目标的具体分解，使学生在学习过程中能够达到预期的学习成果，为后续深入学习打下坚实基础。
二、教学内容本课程教学内容围绕以下几部分展开：1. 数字图像处理基础理论- 图像的表示与存储格式- 图像处理的基本操作（读取、显示、保存）2. MATLAB软件操作- MATLAB界面与基本操作- MATLAB图像处理工具箱的使用3. 灰度变换与图像增强- 灰度变换函数及其应用- 直方图均衡化与规定化4. 图像滤波- 空域滤波器设计- 频域滤波器设计- 常用滤波算法（如高斯滤波、中值滤波等）5. 边缘检测- 基本边缘检测算法（如Sobel、Prewitt）- 高级边缘检测算法（如Canny）6. 频域图像处理- 频域变换（傅里叶变换、DCT等）- 频域滤波（低通、高通、带通滤波器）教学大纲安排如下：1. 基础理论（1课时）2. MATLAB软件操作（2课时）3. 灰度变换与图像增强（2课时）4. 图像滤波（2课时）5. 边缘检测（2课时）6. 频域图像处理（2课时）教学内容与教材章节紧密关联，通过以上安排，使学生系统掌握数字图像处理的基本概念、方法和技能。
matlab数字图像处理课程设计
matlab 数字图像处理课程设计一、课程目标知识目标：1. 掌握Matlab中数字图像处理的基本概念和常用算法；2. 学习并理解数字图像处理中的图像增强、边缘检测和图像分割等关键技术；3. 了解数字图像处理在实际应用中的发展及其在各领域的应用。
技能目标：1. 能够运用Matlab软件进行数字图像的读取、显示和保存等基本操作；2. 熟练运用Matlab实现图像增强、边缘检测和图像分割等算法；3. 能够运用所学知识解决实际问题，对图像进行处理和分析。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数字图像处理的兴趣，激发学生的学习热情；2. 培养学生的团队合作意识和创新精神，使其在学习和实践中不断探索新知识；3. 使学生认识到数字图像处理技术在科技发展和国防建设中的重要作用，增强学生的社会责任感和使命感。
课程性质：本课程为选修课，适用于高年级本科生或研究生。
课程内容紧密结合实际，强调实践操作和动手能力。
学生特点：学生已具备一定的编程基础和数学知识，对数字图像处理有一定了解，但实践能力有待提高。
教学要求：注重理论与实践相结合，强调学生的主体地位，鼓励学生积极参与讨论和动手实践。
通过课程学习，使学生能够将所学知识应用于实际问题中，提高解决实际问题的能力。
二、教学内容1. 数字图像处理基础- 图像的基本概念、类型和表达方式- Matlab中图像的读取、显示和保存- 图像的数学变换：灰度变换、几何变换2. 图像增强- 线性滤波和非线性滤波- 图像锐化技术- 频域滤波：低通滤波、高通滤波3. 边缘检测- 边缘检测的基本原理- 常用边缘检测算子：Sobel、Prewitt、Roberts、Canny4. 图像分割- 阈值分割法- 区域分割法- 边缘分割法5. 应用案例分析- 图像增强在医学图像处理中的应用- 边缘检测在机器视觉中的应用- 图像分割在目标识别中的应用教学内容安排与进度：1. 数字图像处理基础（2周）2. 图像增强（3周）3. 边缘检测（2周）4. 图像分割（3周）5. 应用案例分析（2周）本教学内容基于教材章节进行组织，涵盖数字图像处理的核心知识点，注重理论与实践相结合，旨在提高学生的实际操作能力。
数字图象处理课程设计
数字图象处理课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解数字图像处理的基本概念，掌握图像的数字化过程及其相关参数。
2. 学生能够掌握图像处理的基本操作，如缩放、旋转、裁剪等，并理解其背后的算法原理。
3. 学生能够运用图像滤波和增强技术改善图像质量，并能够描述其效果差异。
4. 学生能够解释图像分割和特征提取的基本方法，并应用于实际问题。
技能目标：1. 学生能够操作图像处理软件，独立完成图像的采集、编辑和处理。
2. 学生能够运用所学知识，设计简单的图像处理程序，解决基础问题。
3. 学生能够通过案例分析和实验操作，培养实际应用图像处理技术的实践能力。
情感态度价值观目标：1. 学生通过数字图像处理的学习，培养对信息科学的兴趣和探究精神。
2. 学生在学习过程中，增强团队协作意识，学会共享和交流。
3. 学生能够认识到数字图像处理在生活、科研等领域的广泛应用，提升社会责任感和创新意识。
课程性质：本课程为信息技术领域的高阶课程，结合理论教学与实践操作，旨在提升学生的图像处理技能和问题解决能力。
学生特点：假定学生为高中二年级学生，具备基本的计算机操作技能和一定的数学基础。
教学要求：课程要求理论与实践相结合，强调学生在学习过程中的主动参与和实际动手能力，通过项目驱动和案例教学，提高学生的综合应用能力。
教学过程中注重分层指导，以满足不同学生的学习需求。
通过具体学习成果的分解，为教学设计和评估提供明确依据。
二、教学内容1. 数字图像基础：包括图像的构成、图像的数字化过程、图像文件的格式及特点。
- 理解像素、分辨率、颜色模型等基本概念。
- 掌握图像采样、量化及图像质量评价方法。
2. 图像处理基本操作：图像的几何变换、图像增强、图像去噪。
- 学习图像缩放、旋转、翻转等几何变换的原理和实现方法。
- 掌握直方图均衡化、图像平滑和锐化等增强技术。
3. 图像分割与特征提取：介绍图像分割的基本方法和特征提取技术。
- 学习边缘检测、区域生长等分割方法。
数字图像处理--图像处理课程设计 报告
《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、课程设计要求1、要充分认识课程设计对培养自己的重要性，认真做好设计前的各项准备工作。
尤其是对编程软件的使用有基本的认识。
2、既要虚心接受老师的指导，又要充分发挥主观能动性。
结合课题，独立思考，努力钻研，勤于实践，勇于创新。
3、独立按时完成规定的工作任务，不得弄虚作假，不准抄袭他人内容，否则成绩以不及格计。
4、在设计过程中，要严格要求自己，树立严肃、严密、严谨的科学态度，必须按时、按质、按量完成课程设计。
5.2实施要求1、理解各种图像处理方法确切意义。
2、独立进行方案的制定，系统结构设计要合理。
3、在程序开发时，则必须清楚主要实现函数的目的和作用，需要在程序书写时说明做适当的注释。
如果使用matlab来进行开发，要理解每个函数的具体意义和适用范围，在写课设报告时，必须要将主要函数的功能和参数做详细的说明。
4、通过多幅不同形式的图像来检测该系统的稳定性和正确性。
用图像平均的方法消除噪声编程：J=imread('1036032.jpg');I = rgb2gray(J);[m,n]=size(I);II1=zeros(m,n);for i=1:16II(:,:,i)=imnoise(I,'gaussian',0,0.01);II1=II1+double(II(:,:,i));if or(or(i==1,i==4),or(i==8,i==16));figure;imshow(uint8(II1/i));endend迭加零均值高斯随机噪声图像4幅同类图像加平均8幅同类图像加平均16幅同类图像加平均用平滑滤波方法消除噪声编程：I=imread('001122.jpg');I=rgb2gray(I);J=imnoise(I,'gaussian',0,0.02);subplot(231),imshow(I);title('原图像');subplot(232),imshow(J);title('添加高斯噪声图像');k1=filter2(fspecial('average',3),J);k2=filter2(fspecial('average',5),J);k3=filter2(fspecial('average',7),J);k4=filter2(fspecial('average',9),J);subplot(233),imshow(uint8(k1));title('3*3模板平滑滤波'); subplot(234),imshow(uint8(k2));title('5*5模板平滑滤波'); subplot(235),imshow(uint8(k3));title('7*7模板平滑滤波'); subplot(236),imshow(uint8(k4));title('9*9模板平滑滤波');用中值滤波方法消除噪声编程：I=imread('1036032.jpg');I=rgb2gray(I);J=imnoise(I,'gaussian',0,0.01);subplot(231),imshow(I);title('原图像');subplot(232),imshow(J);title('添加高斯白噪声图像');k1=medfilt2(J);k2=medfilt2(J,[5 5]);k3=medfilt2(J,[7 7]);k4=medfilt2(J,[9 9]);subplot(233),imshow(k1);title('3×3模板中值滤波') subplot(234),imshow(k2);title('5×5模板中值滤波') subplot(235),imshow(k3);title('7×7模板中值滤波') subplot(236),imshow(k4);title('9×9模板中值滤波')用理想低通滤波方法消除噪声编程：I=imread('001122.jpg');J= rgb2gray(I);J=imnoise(J,'gaussian',0,0.02);subplot(331);imshow(J);J=double(J);f=fft2(J);g=fftshift(f);subplot(332);imshow(log(abs(g)),[]),color(jet(64)); [M,N]=size(f);n1=floor(M/2);n2=floor(N/2);d0=5;for i=1:Mfor j=1:Nd=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2);if d<=d0h=1;elseh=0;endg(i,j)=h*g(i,j);endendg=ifftshift(g);g=uint8(real(ifft2(g)));subplot(333);imshow(g);I=imread('001122.jpg');J= rgb2gray(I);J=imnoise(J,'gaussian',0,0.02);subplot(331);imshow(J);J=double(J);f=fft2(J);g=fftshift(f);subplot(332);imshow(log(abs(g)),[]),color(jet(64)); [M,N]=size(f);n1=floor(M/2);n2=floor(N/2);d0=15;for i=1:Mfor j=1:Nd=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2);if d<=d0h=1;elseh=0;endg(i,j)=h*g(i,j);endendg=ifftshift(g);g=uint8(real(ifft2(g)));subplot(334);imshow(g);I=imread('001122.jpg');J= rgb2gray(I);J=imnoise(J,'gaussian',0,0.02);subplot(331);imshow(J);J=double(J);f=fft2(J);g=fftshift(f);subplot(332);imshow(log(abs(g)),[]),color(jet(64)); [M,N]=size(f);n1=floor(M/2);n2=floor(N/2);d0=45;for i=1:Mfor j=1:Nd=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2);if d<=d0h=1;elseh=0;endg(i,j)=h*g(i,j);endendg=ifftshift(g);g=uint8(real(ifft2(g)));subplot(335);imshow(g);I=imread('001122.jpg');J= rgb2gray(I);J=imnoise(J,'gaussian',0,0.02);subplot(331);imshow(J);J=double(J);f=fft2(J);g=fftshift(f);subplot(332);imshow(log(abs(g)),[]),color(jet(64)); [M,N]=size(f);n1=floor(M/2);n2=floor(N/2);d0=65;for i=1:Mfor j=1:Nd=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2);if d<=d0h=1;elseh=0;endg(i,j)=h*g(i,j);endendg=ifftshift(g);g=uint8(real(ifft2(g)));subplot(336);imshow(g);用巴特沃斯低通滤波方法消除噪声I=imread('001122.jpg');I=rgb2gray(I);J=imnoise(I,'gaussian',0,0.04); subplot(121);imshow(J);title('高斯白噪声图像');J=double(J);f=fft2(J);g=fftshift(f);[M,N]=size(f);n=3;d0=20;n1=floor(M/2);n2=floor(N/2);for i=1:Mfor j=1:Nd=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2); h=1/(1+(d/d0)^(2*n));g(i,j)=h*g(i,j);endendg=ifftshift(g);g=uint8(real(ifft2(g)));subplot(122);imshow(g);title('巴特沃斯低通滤波');峰值信噪比PSNR程序：function result=psnr(in1,in2)in1=imread('a.jpg'); %a为原图像%in2=imread('b.jpg'); %b为调制之后的图像% z=mse(in1,in2);result=10*log10(255.^2/z);function z=mse(x,y)x=double(x);y=double(y);[m,n]=size(x);z=0;for i=1:mfor j=1:nz=z+(x(i,j)-y(i,j)).^2;endendz=z/(m*n);方法一图像平均的方法处理得到信噪比分别如下：ans =7.1689ans =7.2601ans =7.2789ans =7.2876方法二平滑滤波方法处理得到信噪比分别如下：ans =6.0426ans =6.0713ans =6.0955ans =6.1052方法三中值滤波方法处理得到信噪比分别如下：ans =7.1708ans =7.2487ans =7.2830ans =7.3065ans =7.3290方法四理想低通滤波方法处理得到的信噪比：ans =5.9024ans =6.3146ans =6.1266ans =6.0586ans =6.0479方法五巴特沃斯低通滤波方法处理得到的信噪比：ans =5.9042ans =6.2459。
《数字图像处理》实验教案
《数字图像处理》实验教案一、实验目的1. 理解数字图像处理的基本概念和原理；2. 掌握常用的数字图像处理方法和技术；3. 培养实际操作数字图像处理工具的能力；4. 提高对数字图像处理问题的分析和解决能力。
二、实验内容1. 图像读取与显示：使用图像处理软件，读取、显示和保存不同格式的图像文件；2. 图像基本运算：进行图像的加、减、乘、除等基本运算；3. 图像滤波：使用低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等对图像进行滤波处理；4. 图像增强：采用直方图均衡化、对比度增强等方法改善图像质量；5. 边缘检测：使用Sobel算子、Canny算子等方法检测图像边缘。
三、实验原理1. 图像读取与显示：介绍图像处理软件的基本操作，掌握图像文件格式的转换；2. 图像基本运算：介绍图像像素的运算规则，理解图像基本运算的原理；3. 图像滤波：介绍滤波器的原理和应用，掌握滤波器的设计和实现方法；4. 图像增强：介绍图像增强的目的和方法，理解直方图均衡化和对比度增强的原理；5. 边缘检测：介绍边缘检测的原理和算法，掌握不同边缘检测方法的特点和应用。
四、实验步骤1. 图像读取与显示：打开图像处理软件，选择合适的图像文件，进行读取、显示和保存操作；2. 图像基本运算：打开一幅图像，进行加、减、乘、除等基本运算，观察结果；3. 图像滤波：打开一幅图像，选择合适的滤波器，进行滤波处理，观察效果；4. 图像增强：打开一幅图像，选择合适的增强方法，进行增强处理，观察质量改善；5. 边缘检测：打开一幅图像，选择合适的边缘检测方法，进行边缘检测，观察边缘效果。
五、实验要求1. 熟练掌握图像处理软件的基本操作；2. 能够正确进行图像的基本运算；3. 能够合理选择和应用不同类型的滤波器；5. 能够根据图像特点选择合适的边缘检测方法。
六、实验环境1. 操作系统：Windows 10或更高版本；2. 图像处理软件：MATLAB或OpenCV；3. 编程环境：MATLAB或C++；4. 硬件要求：普通计算机或服务器。
- 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)。
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 (4)3 本次系统的基本原理 (6)3.1 系统的简介3.2 如何识别人脸 (6)4 具体设计内容 (7)4.1.1 软件流程 (7)4.1.2 图像数据的读取与处理 (9)4.1.3 人脸颜色建模膨胀与腐蚀 ................................................... 错误！未定义书签。
4.1.4人脸区域定位 (12)4.1.5 人脸识别及处理 ................................................................... 错误！未定义书签。
总结与致谢 .. (17)参考文献 (19)附录：系统设计程序 (20)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。
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。
对于人脸识别(Face Recognition)，分析人脸图像，从中提取有效的识别信息，用来辨别身份的一门技术。
即，对己知人脸进行标准化处理后，通过某种方法和数据库中的人脸标本进行匹配，寻找库中对应人脸及该人脸的相关信息。
人脸识别技术应用背景十分广泛，可用于公安系统刑侦破案的罪犯身份识别、身份证及驾驶执照等证件验证、银行及海关的监控、自动门卫系统、视频会议、机器人的智能化研究以及医学等方面。
对于人身辨别方法主要是通过人身标识物品和人身标识知识两种方式来实现的。
常见的人身标示物品有钥匙、证件等各种标识，人身标示知识有用户名、密码等。
众周知，像钥匙、证件标识等人身标识物品很容易丢失或被伪造，而标识知识容易遗忘或记错，更为严重的是传统身份识别系统往往无法区分标识物品真正的拥有者和取得标识物品的冒充者，一旦他人获得标识物品，也可以拥有相同的权力，电视采访、街景地图等应用中，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或马赛克处理。
2 设计要求1．根据已知设计要求分析人脸区域隐私保护系统设计功能，确定人脸区域隐私保护系统设计的方法，2．画出流程图，编写实现程序，并进行调试，完成系统软件设计。
3．基本教学要求：每人一台计算机，计算机安装matlab、visio等软件。
3 人脸识别系统的基本原理3.1系统概述人脸识别包括人脸检测、人脸图像预处理、人脸特征提取和人脸识别等过程。
人脸检测是指在输入图像中确定人脸的位置与大小。
人脸检测的质量影响人脸识别的其他过程以及整个人脸识别的效果，在人脸识别过程中显得尤为重要。
近年来，电子商务等网络资源的利用使得可视电话、视频会议、多媒体教学等快捷便利的交流方式成为时尚，如何实时实现复杂背景下对人脸检测和识别已成为人脸识别研究的热点[1]。
目前，已有神经网络算法、基于Hough变换或可适应的Hough变换逼近、小波变换、镶嵌图方法、颜色纹理规则等多种人脸检测方法[2～6]。
这些方法是针对静态图像的基于人脸特征的统计与结构分析方法，虽具有一般性，但分析计算量大，对噪声敏感，性能不稳定，难以实时检测。
3.2 如何识别人脸1、基于几何特征的人脸正面图像识别方法通过人脸面部拓扑结构几何关系的先验知识,利用基于结构的方法在知识的层次上提取人脸面部主要器官特征,将人脸用一组几何特征矢量来表示,识别归结为特征矢量之间的匹配,基于欧氏距离的判决是最常用的识别方法。
2、基于统计的人脸正面自动识别方法基于统计的人脸正面自动识别方法包括特征脸方法和隐马尔科夫模型方法。
统计的识别方法将人脸用代数特征矢量来表示。
代数特征是由Hong等首先提出的,由图像本身的灰度分布决定,它描述了图像的内存信息,它是通过对图像灰度进行各种代数变换和矩阵分解提出的。
将人脸看作一个二维的灰度变化的模板,从整体上捕捉和描述人脸的特征,所运用的主要是一些标准的数据统计技巧,运算比较复杂4 具体设计内容4.1.1 软件流程人脸识别系统的方法，软件流程如图4.1所示接下来将按照上面的流程图，对系统进行介绍，在介绍系统的同时对一些常用图像，图形处理的基本方法做介绍，这包括了图像，图形学上的一些基本的概念和处理手段，也根据图像需要进行简单的处理。
对人脸的定位处理流程图4.2如下4.1.2 图像数据的读取与处理这非线性分段色彩变换得到的肤色模型属于色彩空间中的聚类模型，这一类肤色模型的建立首先要选取一种合适的色彩空间。
注意要YCbCr色彩空间具有如下一些优点：(a)YCrCb色彩格式具有与人类视赏感知过程相似的构成原理。
(b)YCrCb色彩格式被广泛的应用在电视显示的领域中，也是许多视频压缩编码，如MPEG、JPEG等标准中普遍采用的颜色表示格式。
(c)YCrCb色彩格式具有与HIS等其他一些色彩格式相类似的将色彩中的亮度分量分离出来的优点。
(d)相比HIS等其他一些色彩格式，YCrCb色彩格式的计算过程和空间坐标表示形式比较简单。
(e)实验结果表明在YCrCb色彩空间中肤色的聚类特性比较好。
可以通过摄像头来获取,也可以通过图像库来获取。
在图像获取以后,将图像显示出来,同时记录下图像在内存的地址,以便在图像处理中使用。
RGB=imread('4.jpg'); %face02,04,06YCbCr=rgb2ycbcr(RGB); %将RGB色彩值变换为YcbCr色彩空间（将RGB真彩色图像转化为YcbCr色彩空间中相等的图像）Y=YCbCr(:,:,1); %这三行分别是Ycbcr空间的y,cb,cr对应矩阵Cb=YCbCr(:,:,2);Cr=YCbCr(:,:,3);imshow(RGB);title('原始图像RGB'); %原始图像figure,imshow(YCbCr);title('YcbCr色彩空间的图像'); %进行将RGB色彩值变换为YcbCr色彩空间的图像如图2所示：原始图像YCbCr图图2 原图像与YCbCr图4.1.2人脸颜色建模膨胀与腐蚀long lOffsetJudge；for(int i_l；i<height-I；i++)for(intj=l；j<width—l；j++){lOffset=this一>PixelOffset(i，j，wBytesPerLine)；，，如果当前点为白色，接着循环if(+(1pData+lOffseO一255、{+(1pTemp+IOffset++)=255；+(1pTemp+lOffset++)=255；+(1pTemp+lOffset++)=255；continue；}，／否则考察上下左右四个点else{IOffsetJudge=this->PixelOffset(i一1，j，wBytesPerLine)，／如果上面的点为白色if(+(1pData+10ffsetJudge)一255)f ／／设置为白色，并继续循环代码：I=RGB;W=size(YCbCr,1); %y对应矩阵宽大小H=size(YCbCr,2); %y对应矩阵高大小k=(2.53/180)*pi;m=sin(k);n=cos(k); %正余弦噪声%%%111111111111111111111111111cx=109.38;cy=152.02;ecx=1.60;ecy=2.41;a=25.39;b=14.03; %(cb=( 100,140),cr=(70,160)这是阈值，这个阈值应该是人脸肤色的范围for i=1:Wfor j=1:Hif Y(i,j)<110I(i,j,:)=0;elseif (Y(i,j)<=200&&Y(i,j)>=110)x=(double(Cb(i,j))-cx)*n+(double(Cr(i,j))-cy)*m;y=(double(Cr(i,j))-cy)*n-(double(Cb(i,j))-cx)*m;if((x-ecx)^2/a^2+(y-ecy)^2/b^2)<=1I(i,j,:)=255;else I(i,j,:)=0;endelseif Y(i,j)>200x=(double(Cb(i,j))-cx)*n+(double(Cr(i,j))-cy)*m;y=(double(Cr(i,j))-cy)*n-(double(Cb(i,j))-cx)*m;if ((x-ecx)^2/(1.1*a)^2+(y-ecy)^2/(1.1*b)^2)<=1I(i,j,:)=255; %肤色部分变为白色else I(i,j,:)=0; %其余转成黑色endendendendfigure,imshow(I);title('肤色区分后的图像'); %进行将肤色识别后的黑白图像如图3所示：图3肤色区分后的图像处理se1=strel('square',35); %这个函数可以创建边长35的方形元素f0=imclose(I,se1); %利用上面创建的方形元素，弥补imshow(I)中人脸中以及其他部分残留的小块黑色figure,imshow(f0);title('修补漏洞后的人脸'); %显示修补漏洞后的人脸如图4所示：图4 修补漏洞后的人脸图4.1.4人脸区域的定位人脸定位是完成对需定位的人脸运动区域进行肤色检测。