数字图像处理学习总结及作业技术报告
数字图像处理实习报告
数字图像处理实习报告在当今数字化的时代，数字图像处理技术在众多领域中发挥着至关重要的作用，从医疗诊断到卫星遥感，从娱乐产业到工业检测，其应用无处不在。
通过这次数字图像处理实习，我对这一领域有了更深入的了解和实践经验。
实习的初始阶段，我主要进行了相关理论知识的学习。
数字图像处理涵盖了众多概念，如图像的数字化表示、像素、灰度值、分辨率等。
了解这些基础知识是后续处理图像的基石。
同时，我还学习了常见的图像格式，如 JPEG、PNG、BMP 等，以及它们的特点和适用场景。
在掌握了一定的理论基础后，我开始接触图像处理的基本操作。
图像增强是我最先实践的部分，通过调整图像的对比度和亮度，能够使原本模糊不清或暗淡的图像变得更加清晰和易于观察。
例如，对于一张曝光不足的照片，增加亮度可以让隐藏在黑暗中的细节显现出来；而提高对比度则可以使图像中的不同区域更加分明，突出重点。
图像滤波是另一个重要的环节。
均值滤波可以有效地去除图像中的噪声，但在一定程度上会使图像变得模糊；中值滤波则能够在去除噪声的同时较好地保留图像的边缘细节。
我通过对不同类型和程度的噪声图像进行滤波处理，直观地感受到了它们的效果差异。
图像的几何变换也是实习中的关键内容。
图像的平移、旋转和缩放操作看似简单，但其背后涉及到复杂的数学计算。
在实际操作中，需要准确地计算变换矩阵，以确保图像在变换后的准确性和完整性。
实习过程中，我还深入研究了图像分割技术。
这是将图像分成不同区域或对象的过程，以便进行后续的分析和处理。
阈值分割是一种常见且简单的方法，通过设定一个阈值，将图像中的像素分为两类。
然而，对于复杂的图像，这种方法往往效果不佳，这时就需要更高级的分割算法，如基于边缘检测的分割或基于区域生长的分割。
在进行数字图像处理的过程中，我也遇到了一些挑战和问题。
例如，在处理大规模图像数据时，计算资源的限制可能导致处理速度缓慢；在选择图像处理算法时，需要根据具体的图像特点和需求进行权衡，否则可能无法达到理想的效果。
图像处理的工作总结报告
图像处理的工作总结报告
在当今数字化时代，图像处理技术已经成为许多行业中不可或缺的一部分。
从医疗影像到娱乐产业，图像处理技术的应用范围越来越广泛。
作为一名图像处理工程师，我在过去一年中积累了丰富的工作经验，现在我将对我所做的工作进行总结和报告。
首先，我在图像处理方面的主要工作是利用各种算法和工具对图像进行分析、处理和优化。
这包括了图像的去噪、边缘检测、图像增强、图像分割等多项工作。
通过对图像进行处理，我们能够提高图像的质量和清晰度，使其更适合于后续的分析和应用。
其次，我在图像处理方面还进行了一些研究和创新工作。
我尝试了一些新的图像处理算法，并对其进行了评估和优化。
我还参与了一些图像处理项目的设计和实施，为客户提供了定制化的图像处理解决方案。
另外，我还在图像处理技术与其他领域的融合方面进行了一些探索。
比如，我将图像处理技术应用于医疗影像中，帮助医生更准确地诊断疾病。
我还将图像处理技术与人工智能相结合，开发了一些智能图像识别系统，为客户提供了更便捷和高效的服务。
总的来说，我在过去一年中在图像处理领域取得了一些成绩，但也面临了一些挑战。
未来，我将继续不断学习和探索，不断提升自己的技术水平，为图像处理技术的发展做出更大的贡献。
相信随着技术的不断进步，图像处理技术将会在更多领域得到应用，为人们的生活带来更多的便利和惊喜。
数字图像处理学习总结
数字图像处理学习总结这个学期学习了数字图像处理这门课程，主要学习了图像的点运算、几何变换、空间域图像增强、频率域图像增强、形态学图像处理、图像分割（边缘检测）、纹理方向等方面的知识。
（1） 图像的点运算。
○1灰度直方图 灰度直方图描述了一幅图像的灰度级统计信息，一般用于图像分割和图像灰度变换等的处理过程中。
从数学角度来说，图像直方图描述图像各个灰度级的统计特征，它是图像灰度级的函数，统计一幅图像中各个灰度级出现的次数或频率。
从图形上来说，灰度直方图是一个二维图，横坐标为图像中各个像素的灰度级别，纵坐标表示具有各个灰度级别的像素在图像中出现的次数或频率。
○2直方图的均衡化 直方图均衡化是将原图像通过某种变换，得到一幅灰度直方图为均匀分布的新图像的方法。
从人眼视觉特性来考虑，一幅图像的直方图如果是均匀分布的，即Ps(s)=k(归一化时k=1)时，该图像色调给人的感觉比较协调。
因此将原图像直方图通过T(r)调整为均匀分布的直方图，这样修正后的图像能满足人眼视觉要求。
因为归一化假定()1()()r P s d s p r dr==两边积分得0()()rr s T r p r dr ==⎰上式表明，当变换函数为r 的累积直方图函数时，能达到直方图均衡化的目的。
对于离散的数字图像，用频率来代替概率,则变换函数T (rk)的离散形式可表示为:直方图均衡化的步骤：（1）求原直方图。
()H s [0,255]s ∈ （2）求累加值（原直方图） ()F s （3）将累加值乘以255 （4）变换(,)((,))()I i j F I i j r T r →→○3直方图规定化 直方图规定化增强处理的步骤如下： ①对原始图像作直方图均衡化处理；②按照希望得到的图像的灰度概率密度函数p z(z)，求得变换函数G(z)； ③用步骤①得到的灰度级s 作逆变换z= G-1(s)。
经过以上处理得到的图像的灰度级将具有规定的概率密度函数p z(z)。
数字图像处理实习总结
数字图像处理实习总结数字图像处理是计算机科学与技术领域中的重要课程，通过对图像的获取、分析和改善，可以实现对图像的优化和增强。
在本次数字图像处理实习中，我有幸参与了一系列的实验和项目，从中学习到了许多理论知识，并且在实践中加深了对数字图像处理技术的理解。
本文将对我的实习经验进行总结，并分享一些学习心得和体会。
实习期间，我们首先学习了数字图像处理的基本概念和原理。
我了解到，数字图像是由一系列像素点组成的，每个像素点都有其对应的灰度值或者颜色值。
利用这些像素值，我们可以对图像进行各种各样的处理，例如图像增强、图像重建以及图像分割等。
同时，我们还学习了一些常用的数字图像处理算法和工具，如傅里叶变换、滤波器设计和边缘检测等。
在实习的过程中，我参与了一个图像增强的项目。
项目要求我们对一组低清晰度的图像进行处理，以提高图像的质量和清晰度。
我们首先对图像进行了预处理，包括灰度化、噪声去除和边缘检测等。
接下来，我们尝试了不同的图像增强算法，如直方图均衡化、对比度增强和图像锐化等。
通过对比实验结果，我们选择了最优的图像增强算法，并对处理后的图像进行了评估和比较。
最终，我们成功地提高了图像的质量和清晰度，并得到了较好的效果。
除了参与实验项目，我还积极参与了实习班的交流和讨论。
我们经常组织小组讨论会，分享自己的实验心得和疑惑。
在这些讨论中，我学到了许多其他同学的经验和技巧，也解决了自己遇到的问题。
与此同时，我还利用课余时间自学了一些与数字图像处理相关的进阶知识，如深度学习在图像处理中的应用和人脸识别技术等。
通过这次数字图像处理实习，我收获颇丰。
首先，我深入了解了数字图像处理的基本概念和原理，掌握了常用的图像处理算法和工具。
其次，我通过实践项目，提高了自己的动手能力和解决问题的能力。
最重要的是，我学会了团队合作和交流，通过与同学们的合作，我收获了更多的知识和经验。
总的来说，数字图像处理实习是我的一个难忘的经历。
在这个过程中，我不仅学到了许多理论知识，还获得了宝贵的实践经验。
计算机图像处理学习报告
主要学习内容1.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, 以提高图像的实用性, 从而达到人们所要求的预期结果。
例如: 对照片反差进行变换；对被噪声污染的工业电视图像去除噪声；从卫星图片中提取目标物特征参数等等。
与人类对视觉机理着迷的历史相比, 数字图像处理还是一门相对年轻的学科。
但在其短短的历史中, 它却以程度不同的成功被应用于几乎所有与成像有关的领域。
由于其表现方式（用图像显示）所固有的魅力, 它几乎吸引了从科学家到平民百姓太多的注意。
几个新的技术发展趋势将进一步刺激该领域的成长: 包括由低价位微处理器支持的并行处理技术；用于图像数字化的低成本的电荷耦合器件（CCD）；用于大容量、低成本存储阵列的新存储技术；以及低成本、高分辨的彩色显示系统。
另一个推动力来自于稳定涌现出的新的应用。
在商业、工业、医学应用中, 数字成像技术的使用持续增长。
尽管军费在削减, 在遥感成像中却更多地使用了数字图像处理技术。
低成本的硬件加上正在兴起的几个非常重要的应用, 我们可以预料到数字图像处理在将来会发挥更重要的作用。
2.图像增强技术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的信息的处理方法。
其主要目的是处理后的图像对某些特定的应用比原来的图像更加有效。
图像增强技术主要包含直方图修改处理、图像平滑化处理、图像尖锐化处理和彩色处理技术等。
空间域平滑技术为了抑制噪声改善图像质量所进行的处理称为图像平滑或去噪。
它可以在空间域或频率域中进行。
此处介绍空间域的几种平滑方法。
（1）局部平滑法局部平滑发又称邻域平均法或移动平均法。
它是利用像素邻域内的各像素的灰度平均值代替该像素原来的灰度值, 实现图像的平滑。
邻域平均法是将当前像素邻域内各像素的灰度平均值作为其输出值的去噪方法。
其作用相当于用这样的模板同图像卷积。
数字图像处理实习报告
数字图像处理实习报告
本次实习主要任务是进行数字图像处理相关工作，包括图像的预处理、特征提取、图像分割和图像识别等方面的工作。
实习过程中，我主要负责了图像处理算法的编写与优化，以及实验数据的收集与分析。
通过这次实习，我对数字图像处理技术有了更深入的了解，并且提升了自己的编程能力和团队协作能力。
在图像处理算法的编写与优化过程中，我主要使用了Python
语言和常用的图像处理库，如OpenCV和PIL等。
我研究了不同的图像处理算法，并对其进行了实验验证，优化了算法的性能和效果。
通过这些工作，我深入了解了图像处理算法的实现原理和优化方法，提升了自己在图像处理领域的技术水平。
在实验数据的收集与分析过程中，我主要负责了实验数据的采集和整理工作。
我使用了各种图像采集设备，包括相机、摄像头等，对不同场景下的图像进行了采集和整理。
然后我利用Python和Matlab等工具对实验数据进行了分析和结果展示，
为后续的图像处理算法提供了重要的支持和参考。
总的来说，这次实习让我对数字图像处理有了更深入的了解，提升了自己的技术能力和实践能力。
我在实习过程中遇到了不少困难和挑战，但通过团队合作和自我努力，最终都得以克服，取得了一定的成果。
通过这次实习，我深刻地感受到了数字图像处理技术的重要性和广阔的应用前景，也对自己未来的发展方向有了更清晰的认识。
希望通过这次实习的经历，我能够为将来的学习和工作打下坚实的基础。
数字像处理实训学习总结像处理算法与像识别
数字像处理实训学习总结像处理算法与像识别数字图像处理实训学习总结数字图像处理是计算机科学领域中的重要研究方向，它主要研究如何对数字图像进行操作和处理，从而提取出图像中的有用信息。
在数字图像处理实训学习过程中，我学习了像处理算法和像识别技术，并在实践中深化了对数字图像处理原理和方法的理解。
在本文中，我将总结我在数字图像处理实训中所学到的知识和经验。
1. 图像处理算法图像处理算法是数字图像处理的核心内容，它们可以对图像进行增强、压缩、分割等操作。
在实训中，我学习了常用的图像处理算法，如直方图均衡化、滤波、边缘检测等。
这些算法可以有效地改善图像的质量，使得图像更加清晰、亮度均衡。
例如，通过直方图均衡化，我可以提高图像对比度，使细节更加清晰可见。
2. 像素操作像素操作是图像处理中的基本操作，它涉及到对图像中每个像素点的处理。
通过修改像素的数值，可以改变图像的亮度、对比度等特征。
在实训中，我学习了如何使用像素操作实现图像的二值化、灰度转换等功能。
通过设置适当的阈值，可以将图像转换为黑白图像或者灰度图像，并突出显示图像中的目标区域。
3. 图像滤波图像滤波是一种常用的图像处理方法，通过对图像进行滤波操作，可以去除图像中的噪声，平滑图像并增强图像特征。
在实训中，我学习了线性和非线性滤波算法，如均值滤波、中值滤波等。
这些滤波算法可以有效地减少图像中的噪声，并提高图像的质量。
4. 图像分割与边缘检测图像分割是指将图像分割成若干个子区域的过程，而边缘检测是指寻找图像中物体边缘的过程。
在实训中，我学习了图像分割和边缘检测的方法，如阈值分割、边缘检测滤波器等。
这些方法可以帮助我们在图像中提取出感兴趣的目标，并进行后续的分析和处理。
5. 像识别技术像识别技术是数字图像处理的一个重要应用领域，它将图像处理和模式识别相结合，以实现对图像中目标的自动识别和分类。
在实训中，我学习了基于特征提取和分类器设计的像识别方法。
通过提取图像的特征并训练分类器，可以实现对图像中物体的自动识别。
《数字图像处理》实验报告
《数字图像处理》实验报告数字图像处理是一门将图像进行数字化处理的学科，它通过计算机算法和技术手段对图像进行分析、增强、压缩和重建等操作。
在本次实验中，我们学习了数字图像处理的基本概念和常用算法，并通过实验来探索其应用和效果。
首先，我们进行了图像的读取和显示实验。
通过使用Python中的OpenCV库，我们能够轻松地读取图像文件，并将其显示在屏幕上。
这为我们后续的实验奠定了基础。
同时，我们还学习了图像的像素表示方法，了解了图像由像素点组成的原理。
这使我们能够更好地理解后续实验中的算法和操作。
接下来，我们进行了图像的灰度化实验。
灰度化是将彩色图像转换为灰度图像的过程。
在实验中，我们使用了不同的算法来实现灰度化操作，包括平均值法、最大值法和加权平均法等。
通过比较不同算法得到的灰度图像，我们发现不同算法对图像的处理效果有所差异，这使我们深入理解了灰度化的原理和应用。
随后，我们进行了图像的直方图均衡化实验。
直方图均衡化是一种用于增强图像对比度的方法。
在实验中，我们使用了直方图均衡化算法来对图像进行处理，并观察了处理前后的效果变化。
通过实验，我们发现直方图均衡化能够显著提高图像的对比度，使图像更加清晰和鲜明。
在进一步探索图像处理技术的过程中，我们进行了图像的滤波实验。
滤波是一种常用的图像处理操作，它通过对图像进行卷积操作来实现。
在实验中，我们学习了不同类型的滤波器，包括均值滤波器、高斯滤波器和中值滤波器等。
通过比较不同滤波器对图像的处理效果，我们发现每种滤波器都有其适用的场景和效果。
此外，我们还进行了图像的边缘检测实验。
边缘检测是一种用于提取图像边缘信息的方法。
在实验中，我们学习了不同的边缘检测算法，包括Sobel算子、Canny算子和Laplacian算子等。
通过比较不同算法对图像的处理效果，我们发现每种算法都有其独特的特点和应用。
最后，我们进行了图像的压缩实验。
图像压缩是一种将图像数据进行压缩以减小文件大小的方法。
数字图像处理期末总结
数字图像处理期末总结引言数字图像处理是一门研究利用计算机对图像进行处理和分析的学科，依靠数字图像技术可以对图像进行多种处理和改进，如增强图像质量、去除噪声、进行模式识别等。
本学期我们学习了数字图像处理的基本理论知识和常用算法，并实践了相关实验，以下是我对本学期数字图像处理课程的总结。
一、课程概述数字图像处理课程的目标是让学生了解数字图像的基本概念和处理技术，掌握数字图像处理的常用算法和工具，培养学生分析和解决实际图像处理问题的能力。
本课程分为理论学习和实验实践两部分，理论学习主要包括数字图像的表示和处理原理，常用图像处理方法的原理和算法，实验实践则通过使用Python和相关图像处理库进行实际图像处理。
二、理论学习在理论学习部分，我们首先学习了数字图像的表示方法，了解了数字图像的像素结构和灰度级等基本概念。
接着学习了图像的增强和恢复，常用的图像增强技术包括直方图均衡化、对比度拉伸和空域滤波等。
我们通过实验学习了这些方法的原理和实现，同时也学习了如何评价图像增强的效果。
在图像恢复方面，我们学习了图像去噪和图像复原的方法。
图像去噪包括空域滤波和频域滤波两种方法，我们学习了均值滤波、中值滤波和高斯滤波等常用的滤波器，并实践了相关实验。
图像复原主要涉及退化模型和修复方法的学习，我们学习了线性和非线性滤波方法、逆滤波和最小二乘滤波等图像复原算法。
接着我们学习了图像压缩和编码的原理和方法，了解了JPEG和JPEG2000等常用的图像压缩标准。
我们学习了离散余弦变换（DCT）和小波变换等常用的压缩方法，同时也学习了如何评价图像压缩的质量和效果，例如信噪比和均方差等指标。
最后，我们还学习了图像分割和图像识别的基本理论和方法。
图像分割是将图像分割成若干块区域的过程，常用的分割方法包括阈值分割、区域生长和边缘检测等。
图像识别则是将分割后的图像中的特定对象或模式与预定义的模型进行匹配和识别，我们学习了基于模板匹配和特征提取的图像识别方法，并实践了相关实验。
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 ，贝U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。
图1 图像工程三层次示意图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。
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。
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。
数字图像处理实验总结报告
数字图像办理实验报告数字图像办理实验报告1一. 实验内容:主假如图像的几何变换的编程实现,详细包含图像的读取、改写,图像平移,图像的镜像,图像的转置,比率缩放,旋转变换等.详细要求以下:1.编程实现图像平移，要求平移后的图像大小不变;2.编程实现图像的镜像;3.编程实现图像的转置;4.编程实现图像的比率缩放，要求分别用双线性插值和近来邻插值两种方法来实现，并比较两种方法的缩放成效;5.编程实现以随意角度对图像进行旋转变换，要求分别用双线性插值和近来邻插值两种方法来实现，并比较两种方法的旋转成效.二.实验目的和意义:本实验的目的是使学生熟习并掌握图像办理编程环境,掌握图像平移、镜像、转置和旋转等几何变换的方法，并能经过程序设计实现图像文件的读、写操作，及图像平移、镜像、转置和旋转等几何变换的程序实现.三.实验原理与主要框架:3.1 实验所用编程环境:Visual C++(简称VC)是微软企业供给的鉴于C/C++的应用程序集成开发工具.VC拥有丰富的功能和大批的扩展库，使用它能有效的创立高性能的Windows应用程序和Web应用程序.VC除了供给高效的C/C++编译器外，还供给了大批的可重用类和组件，包含有名的微软基础类库(MFC)和活动模板类库(ATL)，所以它是软件开发人员屈指可数的开发工具.VC丰富的功能和大批的扩展库，类的重用特征以及它对函数库、DLL 库的支持能使程序更好的模块化，并且经过导游程序大大简化了库资源的使用和应用程序的开发，正因为VC拥有显然的优势，因此我选择了它来作为数字图像几何变换的开发工具.在本程序的开发过程中，VC的核心知识、信息映照体制、对话框控件编程等都获取了生动的表现和灵巧的应用.3.2 实验办理的对象:256色的BMP(BIT MAP )格式图像BMP(BIT MAP )位图的文件结构:详细构成图: BITMAPFILEHEADER位图文件头(只用于BMP文件) bfType="BM" bfSize bfReserved1bfReserved2bfOffBitsbiSizebiWidthbiHeightbiPlanesbiBitCountbiCompressionbiSizeImagebiXPelsPerMeterbiYPelsPerMeterbiClrUsedbiClrImportant单色DIB有2个表项16色DIB有16个表项或更少256色DIB有256个表项或更少真彩色DIB没有调色板每个表项长度为4字节(32位)像素依据每行每列的次序摆列每一行的字节数一定是4的整数倍BITMAPINFOHEADER 位图信息头 Palette 调色板 DIB Pixels DIB图像数据1. BMP文件构成BMP文件由文件头、位图信息头、颜色信息和图形数据四部分构成.2. BMP文件头BMP文件头数据结构含有BMP文件的种类(一定为BMP)、文件大小(以字节为单位)、位图文件保存字(一定为0)和位图开端地点(以相关于位图文件头的偏移量表示)等信息.3. 位图信息头BMP位图信息头数据用于说明位图的尺寸(宽度,高度等都是以像素为单位,大小以字节为单位, 水平易垂直分辨率以每米像素数为单位) ,目标设施的级别，每个像素所需的位数, 位图压缩种类(一定是 0)等信息.4. 颜色表颜色表用于说明位图中的颜色，它有若干个表项，每一个表项是一个RGBQUAD种类的结构，定义一种颜色.详细包含蓝色、红色、绿色的亮度(值范围为0-255)位图信息头和颜色表构成位图信息5. 位图数据位图数据记录了位图的每一个像素值，记录次序是在扫描行内是从左到右,扫描行之间是从下到上.Windows规定一个扫描行所占的字节数一定是 4的倍数(即以long 为单位),不足的以0填补.3.3 BMP(BIT MAP )位图的显示:①一般显示方法:1. 申请内存空间用于寄存位图文件2. 位图文件读入所申请内存空间中3. 在函数顶用创立显示用位图, 用函数创立兼容DC,用函数选择显示删除位图但以上方法的弊端是: 1)显示速度慢; 2) 内存占用大; 3) 位图在减小显示时图形失真大,(可经过安装字体光滑软件来解决); 4) 在低颜色位数的设施上(如256显示模式)显示高颜色位数的图形(如真彩色)图形失真严重.②BMP位图缩放显示 :用视频函数来显示位图，内存占用少，速度快，并且还能够对图形进行淡化(Dithering )办理.淡化办理是一种图形算法，能够用来在一个支持比图像所用颜色要少的设施上显示彩色图像.BMP位图显示方法以下:1. 翻开视频函数，一般放在在结构函数中2. 申请内存空间用于寄存位图文件3. 位图文件读入所申请内存空间中4. 在函数中显示位图5. 封闭视频函数 ,一般放在在析构函数中以上方法的长处是: 1)显示速度快; 2) 内存占用少; 3) 缩放显示时图形失真小,4) 在低颜色位数的设施上显示高颜色位数的图形图形时失真小; 5) 经过直接办理位图数据，能够制作简单动画.3.4 程序顶用到的接见函数Windows支持一些重要的DIB接见函数，可是这些函数都还没有被封装到MFC中，这些函数主要有：1. SetDIBitsToDevice函数：该函数能够直接在显示器或打印机上显示DIB. 在显示时不进行缩放办理.2. StretchDIBits函数：该函数能够缩放显示DIB于显示器和打印机上.3. GetDIBits函数：还函数利用申请到的内存，由GDI位图来结构DIB.经过该函数，能够对DIB的格式进行控制，能够指定每个像素颜色的位数，并且能够指定能否进行压缩.4. CreateDIBitmap函数：利用该函数能够从DIB出发来创立GDI 位图.5. CreateDIBSection函数：该函数能创立一种特别的DIB，称为DIB项，而后返回一个GDI位图句柄.6. LoadImage函数：该函数能够直接从磁盘文件中读入一个位图，并返回一个DIB句柄.7. DrawDibDraw函数：Windows供给了窗口视频(VFW)组件，Visual C++支持该组件.VFW中的DrawDibDraw函数是一个能够代替StretchDIBits的函数.它的最主要的长处是能够使用颤动颜色，并且提升显示DIB的速度，弊端是一定将VFW代码连结到进度中.3.5 图像的几何变换图像的几何变换，往常包含图像的平移、图像的镜像变换、图像的转置、图像的缩放和图像的旋转等.数字图像办理实验报告2一、实验的目的和意义实验目的：本实验内容旨在让学生经过用VC等高级语言编写数字图像办理的一些基本算法程序，来稳固和掌握图像办理技术的基本技术，提升实质着手能力，并经过实质编程认识图像办理软件的实现的基来源理。
数字图像处理 心得体会
数字图像处理心得体会数字图像处理对于我来说是一个新颖而有趣的课程。
通过学习这门课程，我对数字图像的处理和应用有了更深入的了解。
在这个过程中，我不仅学到了很多理论知识，而且积累了实际操作的经验。
首先，我学习了数字图像的基本概念和特性。
数字图像是由像素组成的，每个像素都有对应的亮度值。
通过了解像素的概念，我明白了数字图像是如何通过像素的排列形成的。
我还学习了数字图像的颜色表示方式，如RGB和CMYK。
这些基本概念为之后的学习奠定了坚实的基础。
其次，我学习了数字图像的处理技术。
我了解了图像滤波、图像增强、图像压缩等基本处理方法。
在学习过程中，我学会了如何运用这些方法对数字图像进行处理。
例如，我学会了使用滤波器对数字图像进行平滑处理，使其看起来更加清晰。
我还学会了使用直方图均衡化来增强图像的对比度，使得图像更加鲜明。
此外，我还学习了数字图像的特征提取和分析方法。
通过了解边缘检测、特征点提取等基本方法，我能够在数字图像中提取出感兴趣的特征。
这些特征可以用于图像识别、目标检测等应用。
通过学习这些方法，我对数字图像的分析和应用有了更深入的了解。
在学习过程中，我还积累了一定的实际操作经验。
通过使用Matlab等图像处理软件，我能够灵活地操作数字图像。
我可以对图像进行裁剪、旋转、缩放等操作，使其符合要求。
我还可以使用图像处理工具箱中的各种函数和算法，快速地实现各种图像处理任务。
通过学习数字图像处理，我不仅增强了自己的理论知识，还掌握了实际操作的技能。
这门课程不仅拓宽了我的知识面，还提高了我的解决问题的能力。
在今后的学习和工作中，我将继续深入研究数字图像处理的相关领域，不断提高自己的技术水平。
我相信，数字图像处理将在未来的科技发展中发挥越来越重要的作用，而我也将为此做出自己的贡献。
《数字图像处理》课程学习报告
《数字图像处理》课程学习报告1.“绪论”学习总结本章节主要学习了图像、像素和数字图像处理的基本概念，了解了自然界中图像的亮度、色彩和空间分布等指标都是以模拟形式出现，模拟图像可以利用光学和电子两种方式进行处理。
图像是由许多个大小和形状一致的像素组成，分辨率可以用单位长度的像素点数表示，也可以用行数×列数来表示图像的大小和分辨率。
利用计算机或者数字设备对图像进行加工分析以满足需求的操作叫做图像处理。
数字图像处理的发展是从20世纪20年代首次实现了图像压缩技术开始，数字图像处理技术最开始应用在航天领域，随着科技发展逐渐扩展到人们生活的各个领域之中。
数字图像处理的目的、任务与特点。
图像处理的目的包含了提高图像的视觉质量、提取图像中某些特征、对图像和视频信息进行压缩、信息可视化和信息安全需要。
图像处理的任务是获取客观世界的景象并转换成数字图像，进行一定的技术手段使其转化成具有新意义的图像。
数字图像处理具有精度高、重现性能好、灵活性高、处理结果可供人观察、技术适用面宽等特点。
数字图像处理主要应用领域有航空航天、生物医学工程、通讯工程、工业自动化和机器人、军事公安、材料科学、生活娱乐以及智能交通。
涉及图像处理的相关技术包括视频、计算机图形、动画、VR、AR等。
2.“图像处理基本知识”学习总结本章节主要学习了人类视觉与色度学基础。
眼睛是人类重要和敏感的感觉器官，人类视觉对颜色的主观感觉可以直观的用色调、色饱和度和亮度来表达。
学习了三基色原理对光通量、发光强度、视敏度、亮度、照度等光度学基本知识有了全面了解。
图像处理硬件和图像处理软件组成了计算机或专用数字设备对图像信息进行处理的系统叫做数字图像处理系统。
学习了数字图像的图像大小、灰度平均值、协方差、灰度标准差以及图像的相关系数统计特征表达算式。
3.“图像的数字化与显示”学习总结本章在了解了图像数字化的基本过程前提下，主要学习了图像数字化的方法，尤其是图像量化中的标量量化和向量量化方法，标量量化的特点是每次只量化一个采样，前后采样间的量化互相独立，向量量化是将一组采样的信号幅度向量在容许的误差范围内用更少的离散向量替代。
数字图像处理实验报告总结
数字图像处理实验报告总结一、实训目的通过实训，使我们进一步掌握图形图像处理的基本方法和基本技能;熟练使用photoshop软件，并能用它来完成图形图像的设计、制作和处理。
培养我们能按要求设计和制作一般性的商标和网页设计，并能对即成的图像做进一步处理，创造出一定水平和价值的作品，使我们的实践动手能力和创新能力得到提高，同时为今后的图形图像比赛奠定好基础。
二、教学实验内容与精心安排我们的Photoshop实训时间为本学期的第18周。
我们的实训一共有5个项目：ppt设计、logo设计、展板设计、专业网页设计和个人艺术照片设计。
老师让我们自由分组。
我虽然上课时认真听老师讲解，但没有记笔记的习惯，导致有很多学过的东西运用不上，最后，雷柱、李娟、杨月霞和我组成了一组，我们综合各自的优势对本次的实训任务进行了分工。
杨月霞负责logo设计、雷柱负责个人艺术照设计、我负责展板设计、ppt设计和网页设计由我们一起完成。
星期一的晚上我们在课堂上一起展开教学实验，因为教室里无法联网，所以我们无法展开网络上的资料收集，于是我们都就是各自了解了自己对项目的整体设计。
星期三的3、4文言我们按时走进了教学实验楼，为各自的项目都搞资料的搜集。
我们之间相互协助，很快，我们就只要搞最后的设计了。
星期四从中午12点已经开始，我们一直挤至下午5点，费和了好多心思，终于把所有的教学实验项目顺利完成了，看著我们自己辛勤工作的成果，心里真的很高兴。
三、实训心得这几天来，涂抹老师没像是以前听课那样存有详尽的传授和细心的提示信息，仅靠我们自己对PhotoShop自学的基础去自己顺利完成制作。
这次教学实验不仅仅就是对我们的实地考察，也就是一个自我总结，补漏伯粉的难得的机会。
经过这五天的自学，稳固和加强了我们的基本知识和基本技能，尤其就是Photoshop的基本知识和操作技能。
Photoshop作品要做的好就必须有一个好的创意。
我觉得学习photoshop不是在于把所有的工具都要深入去了解，只要把自己常用的会用就可以了，因为只有有创意，才可以做出一副好的作品来。
图像处理技术实训总结与心得体会
图像处理技术实训总结与心得体会图像处理，指用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。
21世纪是一个充满信息的时代，图像作为人类感知世界的视觉基础，是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。
数字图像处理，即用计算机对图像进行处理。
电子商务这个专业对我们来说是个不错的选择，能够学习到不少专业软件的操作使用。
也能够在计算机方面突破自己，学习课程不涉及的内容，以充实自己，在进入社会后能够有更多选择工作的机会。
我们从大学一年级下学期开始接触到图像处理技术的课程。
在学习这门课程之前，无论是网络上还是平时的生活中，都能轻易地看到图像处理技术的身影，其已成为当今社会审美与创造美的重要方式。
一学期的图像处理技术即将接近尾声，每一届，老师都会给学生组织实训周，由学生自己分小组完成一部图像处理的作品。
实训周结束后，学生需要将制作的作品与实训报告一同交由老师审核。
我们小组有三个成员，两个女生和一个男生。
因为我们三个无论在学习或是生活中关系都比较好，联系也比较频繁，所以分小组的时候也比较直接。
我们十分认真地对待这次的实训，尽量把工作做到很好。
只要下功夫，总是会出效果的。
在最初的阶段，我们一起商量讨论我们实训需要做的主题，到图书馆查询资料，参考画册作品，从中汲取经验与灵感。
确定主题后，然后再细分每个人需要完成的内容、板块。
在开始做的时候也在尽量认真，争取拿到班级小组第一的成绩。
我们也相信我们也能够做到。
在做的过程中也遇到了很多问题，比如忘记蒙版的使用方法，不知如何排版，如何把每个成员的部分合理地连接起来等。
前期大家都是在机房一起完成前面的部分，放假后就需要自己在寝室用自己的电脑完成。
我们小组的整体进度还不错。
能够提前四天把作品完成，接下来就是整合每个成员的作品成为一个整体，添加上封面和目录页，然后完善整理实训报告的内容。
我个人对整体完成的进度和质量都比较满意。
再有就是对自己所做画册成品的一点认识：在老师给我们讲实训要求的时候，就给我们观察介绍了模板画册的内容，回过头来看我们小组做的，内容都比较丰富，不是太简洁，这是一个瑕疵。
数字图像处理心得体会
数字图像处理心得体会数字图像处理心得体会数字图像处理作为一门现代科学技术的重要领域，对于图像的获取、处理和分析提供了有效的解决方案。
在学习和实践数字图像处理的过程中，我不断积累并总结出一些心得体会。
首先，数字图像处理技术是一种强大的工具，能够对图像进行各种修复、增强、分割和特征提取等操作。
通过使用合适的算法和技术，可以有效地改善图像的质量，去除噪声、模糊和变形等不良因素，使图像更加清晰、鲜明和真实。
其次，学习数字图像处理需要扎实的数学基础。
在进行图像处理的过程中，很多操作和算法都涉及到高等数学知识，如线性代数、概率统计和傅里叶变换等。
因此，只有具备扎实的数学基础，才能更好地理解和应用数字图像处理技术。
第三，掌握合适的编程语言和工具是必要的。
数字图像处理常常需要使用计算机编程来实现各种算法和技术，因此，选择合适的编程语言和工具对于学习和实践数字图像处理至关重要。
目前，常用的编程语言和工具有MATLAB、Python和OpenCV等。
根据实际需要选择编程语言和工具，可以更加高效地进行图像处理工作。
此外，实践是提高数字图像处理技能的重要途径。
只有不断地动手实践，才能真正理解和掌握各种算法和技术。
通过处理大量的实际图像，可以熟悉各种图像处理方法的使用，培养自己的观察力和判断力，从而提高图像处理的效果和质量。
最后，数字图像处理是一门前景广阔的学科。
随着计算机技术的不断发展和图像信息的快速增长，数字图像处理带来了众多的应用和发展机会。
在医学影像、遥感图像、安防监控、人脸识别等领域，数字图像处理技术都发挥着重要的作用。
因此，学习和掌握数字图像处理技术将具有很大的实际应用价值和未来发展前景。
总之，数字图像处理是一门有挑战性和实用性的学科，我在学习和实践中深刻体会到它的重要性和作用。
通过不断地学习和实践，我相信自己会在这个领域取得更好的成绩和发展，为图像信息的处理和应用做出更大的贡献。
《数字图像处理》实验报告
《数字图像处理》实验报告数字图像处理是计算机科学与技术领域中的一个重要分支，它涉及到对图像进行获取、处理、分析和显示等一系列操作。
在本次实验中，我们将学习和探索数字图像处理的基本概念和技术，并通过实验来加深对这些概念和技术的理解。
首先，我们需要了解数字图像的基本概念。
数字图像是由像素组成的二维矩阵，每个像素代表图像中的一个点，像素的灰度值或颜色值决定了该点的亮度或颜色。
在实验中，我们将使用灰度图像进行处理，其中每个像素的灰度值表示了该点的亮度。
在数字图像处理中，最基本的操作之一是图像的获取和显示。
我们可以通过摄像头或者从文件中读取图像数据，然后将其显示在计算机屏幕上。
通过这种方式，我们可以对图像进行观察和分析，为后续的处理操作做好准备。
接下来，我们将学习一些常见的图像处理操作。
其中之一是图像的灰度化处理。
通过将彩色图像转换为灰度图像，我们可以减少图像数据的维度，简化后续处理的复杂度。
灰度化处理的方法有多种，例如将彩色图像的RGB三个通道的像素值取平均值，或者使用加权平均值的方法来计算灰度值。
另一个常见的图像处理操作是图像的平滑处理。
图像平滑可以减少图像中的噪声，并使得图像更加清晰。
常用的图像平滑方法包括均值滤波和高斯滤波。
均值滤波通过计算像素周围邻域像素的平均值来平滑图像，而高斯滤波则使用一个高斯核函数来加权平均邻域像素的值。
除了平滑处理，图像的锐化处理也是数字图像处理中的一个重要操作。
图像的锐化可以增强图像的边缘和细节，使得图像更加清晰和鲜明。
常用的图像锐化方法包括拉普拉斯算子和Sobel算子。
这些算子通过计算像素周围邻域像素的差异来检测边缘，并增强边缘的灰度值。
此外，我们还将学习一些图像的变换操作。
其中之一是图像的缩放和旋转。
通过缩放操作，我们可以改变图像的尺寸，使其适应不同的显示设备或应用场景。
而旋转操作可以将图像按照一定的角度进行旋转，以达到某种特定的效果。
最后，我们将学习一些图像的特征提取和分析方法。
数字图像处理总结
通过学习数字图像处理这门课程，使我对大一学习的c++有新的认识，以及c++应用程序对数字图像的功能有了初步的了解，感觉到了软件的伟大，科技的神奇。
值得一提的是课程在老师的带领下采用小组学习的方式，来学习，小组成员分工明确，互相学习，互相帮助，共同步进步，按时，保量的完成老师布置得课堂作业，学得了很好的专业知识。
骤由初识c++中的变量、类的建立，以及变量、类在程序中的准确定位，修改程序中出现的错误，通过看错误的提示来发现错误的位置和如何修改。
图像处理的工作总结报告
图像处理的工作总结报告
在过去的一段时间里，我有幸参与了图像处理领域的工作，并在这个过程中积累了一些经验和收获。
在这篇文章中，我将对这段时间的工作进行总结和报告，分享一些我所学到的知识和经验。
首先，我所从事的图像处理工作主要包括图像的预处理、特征提取、图像识别和分类等方面。
在图像的预处理过程中，我学会了如何对图像进行去噪、锐化、边缘检测等操作，以提高后续处理的效果。
在特征提取方面，我了解了各种特征描述子的原理和应用，如HOG、SIFT、SURF等，这些特征对于图像的识别和分类起着至关重要的作用。
在图像识别和分类的过程中，我学会了如何使用机器学习和深度学习的方法，如SVM、CNN等，对图像进行分类和识别。
通过实践，我发现了不同算法在不同场景下的优劣势，也对模型的调参和优化有了更深入的了解。
除此之外，我还学会了如何利用图像处理技术进行目标检测和跟踪，这对于一些实际应用场景，如智能监控、自动驾驶等具有重要意义。
在这个过程中，我遇到了各种各样的挑战，如光照变化、遮挡、尺度变化等，但通过不断的尝试和实践，我逐渐掌握了解决这些问题的方法和技巧。
总的来说，这段时间的图像处理工作让我受益匪浅。
我不仅学会了各种图像处理技术和算法，还锻炼了自己的问题解决能力和团队合作精神。
我相信，在未来的工作中，我会继续努力，不断提升自己的技术水平，为图像处理领域的发展贡献自己的力量。
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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。
如计算机内存、硬盘、软盘、闪存盘、CD光盘、DVD光盘等。
3.3数字图像输出模块：在图像分析、识别和理解中，一般需要将处理前后的图像显示出来，或将处理结果永久保存。
前者称为软拷贝或显示，使用设备包括CRT显示器、液晶显示器和投影仪等。
后者称为硬拷贝，使用设备包括照相机、激光拷贝和打印机等。
3.4数字图像通信模块：对图像数据进行传输和通信。
由于图像数据量很大，而能提供通信的信道传输率又有限，因此传输前必须对表示图像信息的数据进行压缩编码，以减少图像数据量。
3.5数字图像处理与分析模块：数字图像处理与分析模块：包括处理算法、实现软件和计算机，一般包括下面三种形式：3.5.1通用图像处理：适用于功能要求灵活，图像数据量大，但实时性要求不高的图像处理与分析算法，也可辅之于方便灵活的操作界面。
3.5.2专用图像处理系统：对于象CT、核磁共振、彩色B超、机场安检等专用影像处理，可采用能满足实际应用的专用计算机和专用图像处理算法等，来构成专用图像处理系统。
3.5.3图像处理芯片：将许多图像处理功能集成在一个很小的芯片上，形成专用或通用的图像处理芯片。
图2 数字图像处理系统的构成4 数字图像处理介绍数字图像处理（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，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，数字图像处理技术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（Computer Tomograph）。
CT的基本方法是根据人的头部截面的投影，经计算机处理来重建截面图像，称为图像重建。
1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT装置，获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。
1979年，这项无损伤诊断技术获得了诺贝尔奖，说明它对人类作出了划时代的贡献。
此同时，图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，属于这些领域的有航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等，使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。
随着图像处理技术的深入发展，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。
很多国家，特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究，取得了不少重要的研究成果。
其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论，这个理论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想。
图像理解虽然在理论方法研究上已取得不小的进展，但它本身是一个比较难的研究领域，存在不少困难，因人类本身对自己的视觉过程还了解甚少，因此计算机视觉是一个有待人们进一步探索的新领域。
5 数字图像处理主要的应用数字图像处理主要的应用包括以下方面：5.1图像变换：图像处理的方法可以分为两大类：空域法和频域法，其中频域法也成为变换域法。
在频域法中最关键的预处理就是图像变换。
这种变化一般是线性变换，其基本线性运算是严格可逆的，并且满足一定的正交条件，因此也称为酉变换。
常用的图像变换有傅立叶变换、DCT变换、小波变换等。
5.2图像增强：用以改善供人观看的图像的主观质量，而不一定追究图像降质的原因。
直方图修正、强化图像轮廓等都是常用手段。
由于接受者是人，所以质量好坏就受观看者的心理、爱好、文化素质等因素的影响，评判只能是相对的。
5.3图像复原（也叫图像恢复）：找出图像降质的起因，并尽可能消除它，使图像恢复本来面目。
常用的恢复有纠正几何失真、从已知图像信号和噪声的统计特性入手，用Wiener滤波等方法来改善信噪比。
5.4图像编码：二维数字图像中存在很大的冗余信息。
根据shannon理论，可以对图像进行一定方式的编码，删除其中冗余信息而实现不失真压缩，或在容许失真限度内进行有失真压缩，以换取更大压缩率。
5.5图像分割：使计算机能够按照灰度、颜色或几何性质等客观测度，把物体或区域从图像中加以分离，称之为图像分割。
5.6图像配准：图像配准可以近似地看成匹配的过程。
简单的说，就是根据图像的某些区域或者特征，在另一幅图像中找到对应的区域或者特征。
图像配准在图像识别、图像拼接、三维图像的重建等方面有着重要的应用。
5.7图像分析和特征提取：图像分析可看作是一个描述过程，主要研究用自动或半自动装置和系统，从图像中提取有用的测度、数据或信息，生成非图像的描述或者表示。
其内容可分为特征提取、符号描述、目标检测、景物匹配和识别等几个部分。
5.8目标和运动检测：目标检测在监控系统、控制系统、仿真系统以及识别系统中都扮演着重要角色。
按照有无人的参与，目标检测可分为自动目标检测和交互目标检测。
5.9 形状描述：对于已经从图像中分离出来的区域或物体边界，用适当的数学语言（如图论、句法、形态学等）来表示其统计或者区域之间的关系，称为描述。
如果只对物体的形状感兴趣，并对形状进行描述，则称为形状描述。
5.10图像识别：常用的识别方法包括模板匹配、统计识别等方法，但由于对人的视觉机理至今研究的仍然不够完善，目前所能识别的对象是相对简单的。
6 数字图像处理的一般步骤和方法6.1数字图像处理的基本步骤6.1.1图像信息的获取：采用图象扫描仪等将图象数字化，即将非数字形式的图像信号通过数字化设备转换成数字图像，包括采样和量化。
6.1.2图像信息的存储：把获取的数字图像、处理过程中的图像信息以及处理结果存储在计算机等数字系统中。
6.1.3图像信息的处理：即数字图像处理，它是指用数字计算机或数字系统对数字图像进行的各种处理，如图像变换、图像增强、图像恢复、图像分割等。
6.1.4图像信息的传输：要解决的主要问题是传输信道和数据量的矛盾问题，一方面要改善传输信道，提高传输速率，另外要对传输的图像信息进行压缩编码，以减少描述图像信息的数据量。
6.1.5 图像信息的输出和显示：用可视的方法进行输出和显示。
6.1.6 在数字图像处理中，对特殊的问题需要特殊的解决方法，即解决方法与需要求解的问题密切相关，常常为解决一个问题可能有不同的技术方法，而有时看起来类似的应用问题却需要采用不同的技术手段来解决。
所以数字图像处理也是一个不断尝试验证，最后选择最有方法的过程。
6.2以Matlab为例，具体实现数字图像处理分为以下几个过程：6.2.1从矩阵的角度分析图象特征，根据图像特征和系统要求设计整个系统的处理流程。
6.2.2根据系统设计的具体情况，确定最佳图像压缩方案。
6.2.3.利用M语言建立图像处理算法，构建数学行为模型，通过数学计算，验证该算法的准确性，看看是否符合系统设计指标，不断地完善这个模型，直到它的结果能够最接近系统设计要求为止。
6.2.4.根据数学模型，在Simulink选择相应的模拟硬件电路近可能的实现这个模型的运算过程。
注意：选择模拟硬件电路需要考虑系统的稳定性，实时性。
注意实际过程中的误差和缺陷，尽可能的避免因为系统缺陷而带来的冗余计算。
6.2.5.确定图像预处理方案，根据要求建立并进行预处理的行为仿真和行为，利用编译软件对该模型进行底层硬件的描述，在软件中实现图像预处理。
6.2.6.系统软件调试，这个过程在软件中进行，参照需要达到的目标，不断优化，最后选择一种最优的处理方法。
在确定了输入输出达到最终的设计指标后，再连接到硬件电路中进行总体调试。
当然上面的步骤，在具体的应用中并不是每一步都需要，根据具体情况可以灵活选择。
7作业技术报告下面以数字图像处理2008年作业中的题目为例具体分析一下数字图像处理的过程。