数字图像处理课程论文
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。
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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。
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。
数字图像处理论文
Digital image processing course work数字图像处理课程论文学院名称：专业班级：学生姓名：学号：认识数字图像处理内容摘要：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。
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。
如今，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。
让我们一起来认识数字图像处理技术。
关键词：基本概况及简要发展常用方法实际应用未来发展一、数字图像处理的基本概况及简要发展数字图像处理，即Digital Image Processing，是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。
数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响：一是计算机的发展；二是数学的发展（特别是离散数学理论的创立和完善）；三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。
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。
数字图像处理技术论文
数字图像处理技术论文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。
下面是店铺整理的数字图像处理技术论文，希望你能从中得到感悟!数字图像处理技术论文篇一数字图像处理技术研究[摘要]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。
图像处理科学与技术已经成了工程学、计算机科学、通信科学、信息科学、军事、公安、医学等众多学科学习和研究的对象。
本文从数字图像处理的基本概念，研究内容为出发点，重点探讨了数字图像复原技术，最后介绍了数字图像处理系统，但由于数字图像处理技术领域内容极其广泛，与其他很多学科都有着千丝万缕的联系，所以对这项技术的研究还需要人类的进一步努力。
[关键词]数字图像处理技术数字图像处理主要研究中图分类号：IP391.41 文献标识码：A 文章编号：1009-914X(2015)05-0280-011 引言“图”是物体透射光或反射光的分布，“像”是人的视觉系统对图的接收在大脑中形成的印象或认识。
前者是客观存在的，而后者为人的感觉，图像应是两者的结合。
图像处理就是对图像信息进行加工处理，以满足人的视觉心理和实际应用的要求。
人类获取外界信息有视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉等多种方法，但绝大部分(约80%)是来自视觉所接受的图像信息，即所谓“百闻不如一见”。
因此，图像处理技术的广泛研究和应用是必然的趋势。
2 图像数字化2.1 基本概念一幅黑白静止平面图像(如照片)中各点的灰度值可用其位置坐标(x，y)的函数f(x，y)来描述。
显然f(x，y)是二维连续函数，有无穷多个取值。
这种用连续函数表示的图像无法用计算机进行处理，也无法在各种数字系统中传输或存贮，必须将代表图像的连续(模拟)信号转变为离散(数字)信号。
这样的变换过程，称其为图像数字化。
图像数字化的内容包括两个方面：取样和量化。
2.2 取样点数和量化级数的选取假定一幅图像取M×N个样点，对样点值进行Q级分档取整。
数字图像处理课程论文
《数字图像处理》课程论文学院：信息工程学院专业：电子信息工程学号：姓名：日期： 2015.6.24基于互联网的数字图像处理教学方法探讨摘要：随着网络时代的到来，传统教学方法难以适应培养具有创新能力和实践能力人才的要求，《数字图像处理》是作为一门发展迅速且应用广泛的新兴学科，必须紧跟时代发展潮流，这就对教师提出了更高的要求，需要教师具有高层次的教育教学能力，注重基础理论和科技前沿的有机结合，来改进数字图像处理课程的教学效果，更好的利用互联网教学以适应未来教育的需要。
本文主要从三个方面来探讨基于互联网的数字图像处理的教学方法。
关键词：互联网数字图像处理教学方法引言：图像是人类视觉的基础, 是自然景物的客观反映。
在当今高速发展的数字化信息时代,数字图像处理技术已经广泛应用于工业检测、视频通信、生物医学、遥感测绘、智能交通、建筑安防、刑侦破案等社会生活的诸多领域。
数字图像处理是随着信息技术发展应运而生的一门新兴学科, 是电子信息类重要的专业课，主要讲授对数字图像进行加工、分析的方法和原理，其作为一门交叉性很强的专业课程，其涉及的学科领域和理论知识非常广泛，面对这样一门复杂性较高、理论性较强、理论与实际紧密结合的课程，对课程进行教学方法进行完善，势在必行。
近20 年来，随着科学技术的日新月异，尤其是多媒体与网络技术的飞速发展，多媒体教室、校园网、网络课程等相继产生，全世界网络远程教育的市场规模也在迅速扩大。
如何借助互联网的作用进行教学，使其优势互补，这是我们需要探讨的。
一．数字图像处理课程的传统教学(1)课程定位不准确传统的《数字图像处理》教学中,侧重于理论知识的介绍,从图像的数字化、常见的图像文件格式、图像变换、图像增强、图像复原到图像的压缩编码、图像的分析等依次来介绍图像处理操作的基本原理,基本原理介绍占用了大部分课时,而与实际应用相关的前沿内容学生接触太少; 由此造成课程定位不准确。
（2）课程体系结构不规范大量理论推导、公式推理证明造成学生在学习过程中产生畏难情绪,不利于激发学生的学习兴趣和积极性；学生们对于数字图像处理没有直观上的了解,就算是掌握了图像处理算法的原理也不明白具体的实现效果。
《Matlab数字图像处理》课程论文
Matlab数字图像处理课程论文匀速直线运动模糊图像的复原1引言运动模糊图像复原是图像复原技术中十分重要的一个分支,在生产生活领域、航天领域、智能交通领域都有着广泛的应用。
由于匀速直线运动模糊是具有普遍意义的一种退化方式,本文针对匀速直线运动模糊图像的复原进行了系统的研究，建立恰当的退化模型和准确的辨识模糊参数是良好复原退化图像的关键。
本文首先根据匀速直线运动模糊图像的特点建立了相应的退化模型,得出其点扩散函数是由模糊长度和模糊角度确定的。
对于匀速直线运动模糊图像,其频谱图像中存在平行排布的暗条纹,这些暗条纹的生成与退化图像的模糊参数存在特定的关系。
本文通过对匀速运动模糊图像的频谱出现平行暗条纹的原因的分析,推导了匀速运动模糊图像点扩散函数的离散域表达式,找到了退化图像频谱暗条纹方向和间距与退化图像模糊参数之间的关系式。
2研究进展随着计算机技术的不断发展，与之相关的学科也随之兴盛起来。
譬如：利用matlab处理图像等。
其中多帧运动模糊图像复原方法的研究就是其研究方向之一。
下面重点介绍多帧运动模糊图像复原方法的研究。
0) 引言电视监控作为安全防范系统的重要组成部分之一，对于惩治犯罪、维护社会稳定起着极为重要作用。
然而，电视影像在形成、传输和记录过程中，由于成像系统、传输介质和记录设备的完善，都会造成影像的质量下降，即图像退化。
其中，摄像设备与景物之间相对运动引起的模图像是一种典型的退化图像。
在图像检验工作中，我们常常遇到不同形式的运动模糊图像处理问题，诸如监控录像中犯罪嫌疑人模糊相貌辨别、交通监测中违章车辆模糊牌照识别等等。
运动模糊图像的复原直接影响着案件的侦破和审理工作。
目前，针对电视摄像的特点，多帧融合理技术已经成为运动模糊图像复原的主要方法。
1) 问题的提出在数字图像处理过程中，需要利用计算机图像采集装置将录象带上记录的模拟图像采样、量化成数字图像，以便于计算机分析和处理。
多帧数字图像可以表示成空间域内取值范围为[O，A]的实函数：0≤f(X，Y，tk)≤A；k=1，2，⋯，M (1)式中，变量X，Y是象素的位置坐标，X，Y=1，2，3，⋯，N 是图像的水平宽度及垂直宽度，t 是摄取第k帧图像的时刻，M是图像的帧数，对于8位量化图像，A的取值是255，即该图像为256级的灰度图像。
数字图像处理毕业论文
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第1章绪论ﻩ错误!未定义书签。
1.1自动识别课题背景ﻩ错误!未定义书签。
1.2机器视觉ﻩ错误!未定义书签。
1．２.1 机器视觉的发展概况 ...................... 错误!未定义书签。
1．２.2 机器视觉与图像处理 ...................... 错误!未定义书签。
１．3 图像处理与识别技术 ·························错误!未定义书签。
1．4 图像处理与识别系统ﻩ错误!未定义书签。
１．4.１关于计算机图像处理系统 ............ 错误!未定义书签。
1.4.2图像处理与识别系统的构成ﻩ错误!未定义书签。
１．5斑马线自动识别系统课题研究内容······错误!未定义书签。
第２章图像处理与识别及图像理解 ............ 错误!未定义书签。
2.１二值图像分析ﻩ错误!未定义书签。
２.1.1 阈值运算ﻩ错误!未定义书签。
2．2 图像区域分析ﻩ错误!未定义书签。
2．2.１区域与边缘ﻩ错误!未定义书签。
2.3 图像处理与识别及图像理解所研究的内容··错误!未定义书签。
２.3.1 图像处理技术 ..................................... 错误!未定义书签。
2.3.2 图像识别技术 ....................................... 错误!未定义书签。
2．3.3 图像理解ﻩ错误!未定义书签。
2．4 图像处理与识别及图像理解的关系ﻩ错误!未定义书签。
数字图像处理技术的浅析论文
数字图像处理技术的浅析论文数字图像技术的发展可以说与计算机的发展同步，数字图像的应用领域也越来越越广泛，目前已经应用到了广告摄影创作、视听资料、地质勘探等众多领域，在各领域均不断实现着突破。
下面是店铺给大家推荐的数字图像处理技术的浅析论文，希望大家喜欢!数字图像处理技术的浅析论文篇一《对数字图像处理技术的浅析》【摘要】数字图像处理技术就是把图像中的信号转化成数字信号，利用计算机进行处理的技术。
在一定程度上，数字图像技术的发展可以说与计算机的发展同步，数字图像的应用领域也越来越越广泛，目前已经应用到了广告摄影创作、视听资料、地质勘探、公安领域、智能交通以及航空航天、医学等众多领域，在各领域均不断实现着突破。
文章从数字处理技术的内容和特点出发，对其在广告摄影创作、视听资料、公安领域及智能交通等领域的应用进行研究，并对其发展进行展望。
【关键词】数字图像处理;内容;特点;关键技术;应用;展望【中图分类号】TP391.41【文献标识码】A【文章编号】1672-5158(2013)02-0129-021.数字图像处理技术的内容及特点1.1 研究内容不管应用到哪个领域的图像处理图像数据都要输入、加工和输出图像，其研究内容：(1)获取、表示和表现图像――把图像信号转化为计算机可以识别的形式，并把数字图像显示和表现出来。
(2)图像复原――已知图像发生退化的缘由时，对图像进行修复，关键是建立退化模型。
复原是以模型和数据的图像恢复为基础，消除退化的影响。
(3)图像增强――对图像质量的常规改善。
当不知道图像退化原因时，还可用此技术比较主观的改善图像。
(4)图像分割――人类视觉系统可以轻松地将观察到的对象区分开来，但计算机却很难。
分割的基本问题目前是将各种方法融合使用，以此提高处理的质量。
(5)图像分析――检测和测量图像中的目标，获取其客观信息，是从图像到数据的过程。
(6)图像重建――指从数据到图像的处理。
(7)图像压缩编码――为减少数据容量、降低数据率、压缩信息量，在不影响其效果的前提下减少图像的数据量。
数字图像处理论文1
Байду номын сангаас线性灰度变换函数：
灰度变换方程为：
其中：fA为线性函数斜率。fB为线性函数在y轴上的截距， 表示输入图像的灰度， 表示输出图像的灰度。当fA=1,fB=0时，输出图像和输入图像相同；当fA=-1,fB=255时，输出图像的灰度正好反转，也就实现了图像反色。
以下是实现反色的关键代码：
当-width<tx<=0时，图像区域的X范围从0到width-|tx|,对应原图的范围从|tx|到width；当0<tx,<width时，图像区域的X范围从tx到width,对应原图的范围从0到width-tx;当tx>=width时，图像完全移出了屏幕，不做任何处理。Y轴方向同理。
关键代码如下：
image_s[(height - i - 1) * www * 3 + 3 * j + 2] = 255-image_s[(height - i - 1) * www * 3 + 3 * j + 2];
2.图像的黑白化
图像的黑白化也就是图像的二值化，是图像灰度处理的一种特殊情况。图像的二值化处理就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，使得整幅图像只有黑白两种颜色效果。
关键代码如下：
image_s[(height - i - 1) * www * 3 + 3 * j] = image_s[(height - i - 1) * www * 3 + 3 * j + 1] =image_s[(height - i - 1) * www * 3 + 3 * j + 2] =(image_s[(height - i - 1) * www * 3 + 3 * j]+image_s[(height - i - 1) * www * 3 + 3 * j + 1]+image_s[(height - i - 1) * www * 3 + 3 * j + 2])/3;
数字图像处理技术简述论文
数字图像处理技术简述论文在计算机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。
下面是店铺给大家推荐的数字图像处理技术简述论文，希望大家喜欢! 数字图像处理技术简述论文篇一《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。
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。
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数字图像处理课程论文专业班级：指导老师：姓名：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。
随着人类活动范围的不断扩大，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,在图像处理中信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。
其主要目的是使得处理后的图像对给定的应用比原来的图像更加有效同时可以有效的改善图像质量。
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。
图像增强单纯从技术上可分成两大类：一类是频域处理法；一类是空域处理法。
频域处理法的采用的是卷积定理，它利用修改图像傅立叶变换的方法实现对图像的增强处理；空域处理法则是对图像中的像素进行直接的处理，大多数是以灰度映射变换为基础的，所用的映射变换取决于增强的目的。
图像增强的方法是通过一定变换方法对原图像附加一些信息或变换数据，有选择地突出图像中感兴趣的特征或者抑制(掩盖)图像中某些不需要的特征，使图像与视觉响应特性相匹配。
在图像增强过程中，一般不分析图像降低质量的原因，处理后的图像不一定逼近原始图像。
图像增强技术根据增强处理过程所存在的空间不同，可分为基于空域的算法和基于频域的算法两大类。
基于空域的算法处理时直接对图像灰度级做运算基于频域的算法是在图像的某种变换域内对图像的变换系数值进行某种修正，是一种间接增强的算法。
基于空域的算法分为点运算算法和邻域去噪算法。
点运算算法即灰度级校正、灰度变换和直方图修正等，目的或使图像成像均匀，或扩大图像动态范围，扩展对比度。
邻域增强算法分为图像平滑和锐化两种。
平滑一般用于消除图像噪声，但是也容易引起边缘的模糊。
常用算法有均值滤波、中值滤波。
锐化的目的在于突出物体的边缘轮廓，便于目标识别。
常用算法有梯度法、算子、高通滤波、掩模匹配法、统计差值法等。
图像增强即增强图象中的有用信息，这个变换过程可以说是一个失真的过程，它的主要目的是加强图像的视觉效果。
依据给定图像的实际要求，有目标的突出图像的整体或者是局部特性，将原来不够清晰的图像变得较为清晰或凸显某些感兴趣的特征，扩大图像中不同事物特征之间的差别，剔除不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富有用信息量，加强图像判读和识别效果，满足某些特殊分析的需要。
图像增强按所采用方法从技术上可以分成频率域法和空间域法。
频域法即为把图像看成一种二维信号，对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。
采用低通滤波（即只让低频信号通过）法，削弱图中的干扰噪声；采用高通滤波法，则可增强边缘等高频信号，使模糊的图片变得清晰。
具有代表性的空间域算法有局部求平均值法和中值滤波（取局部邻域中的中间像素值）法等，它们可用于去除或减弱噪声。
三.MATLAB简介MATLAB是建立在向量、数组和矩阵基础上的一种分析和仿真工具软件包，包含各种能够进行常规运算的“工具箱”，如常用的矩阵代数运算、数组运算、方程求根、优化计算及函数求导积分符号运算等；同时还提供了编程计算的编程特性，通过编程可以解决一些复杂的工程问题；也可绘制二维、三维图形，输出结果可视化。
目前，已成为工程领域中较常用的软件工具包之一。
它是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。
使用它，可以较使用传统的编程语言，如C、C++等，更快的解决技术计算问题。
高级语言可用于技术计算；开发环境可对代码、文件和数据进行管理；数学函数可用于线性代数、统计、傅立叶分析、筛选、优化以及数值积分等；二维和三维图形函数可用于可视化数据；各种工具可用于构建自定义的图形用户界面；各种函数可将基于matlab的算法与外部应用程序和语言；其应用范围非常广，包括信号和图像处理、通迅、控制系统设计、测试和测量等众多应用领域。
四．图像增强技术概述图像增强技术主要包括：直方图修改处理，图像平滑处理，图像尖锐化处理，彩色图像处理。
从纯技术上讲主要有两类：频域处理法和空域处理法。
频域处理法主要是卷积定理，采用修改图像傅立叶变换的方法实现对图像的增强处理技术；空域处理法：是直接对图像中的像素进行处理，基本上是以灰度映射变换为基础的。
4.1空域滤波增强使用空域模板进行的图像处理被称为空域滤波,模板本身被称为空域滤波器。
空域滤波器包括：线性滤波器和非线性滤波器。
空域滤波处理效果来分类，可以分为平滑滤波器，和锐化滤波器，平滑的目的在于消除混杂在图像中的干扰因素，改善图像质量，强化图像表现特征。
锐化的目的在于增强图像边缘，以及对图像进行识别和处理。
4.2 平滑滤波器用于模糊处理和减小噪声。
平滑线性空间滤波器的输出（响应）是包含在滤波掩模邻域内像素的简单平均值。
因此这些滤波器也被称为均值滤波器。
平滑滤波器的概念很简单：它是用滤波掩模确定的领域内像素的平均值去代替图像每个像素点的值。
这种处理减少了图像灰度的尖锐化。
每个掩模前边的乘数等于它的系数值的和，以计算平均值。
我们经常用这些极端类型的模糊处理来去除图像中的一些小物体。
例如：在matlab中利用线性平滑滤波器处理一副图像I=imread('eight.tif');J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);>> %添加椒盐噪声>> subplot(221)>> imshow(I)>> title('原图像')>> subplot(222)>> imshow(J)>> title('添加椒盐噪声图像')K1=filter2(fspecial('average',3),J)/255;>> %应用3*3邻域窗口法>> subplot(223),imshow(K1)>> K2=filter2(fspecial('average',7),J)/255;>> %应用7*7邻域窗口法>> subplot(224),imshow(K2)4.3 中值滤波器其原理是把数字图像或数字序列中某一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值交换。
中值滤波器的窗口可以取方形，圆形，十字形等。
例如：滤波函数图像处理1smoothingMedianFilterMain.mclc;clear;fid = fopen('lenai.raw');temp= fread(fid, [256,256]);LenaRaw=uint8(temp');subplot(1,3,1)Imshow(LenaRaw);title('原始图像')subplot(1,3,2)Imshow(smoothingMedianFilter(LenaRaw,3));title('自制函数，使用用3*3模板，中值滤波图像')subplot(1,3,3)Imshow(medfilt2(LenaRaw,[3,3]));title('调用库函数medfilt2，使用3*3模板，中值滤波图像')4.4 锐化滤波器锐化处理主要目的是突出图像中的细节或者增强被模糊了的细节，这种模糊不是由于错误操作，就是特殊图像获取方法的固有影响。
常用的方法有两种即为微分法和模板匹配法。
其中微分法中梯度是图像处理常用的一次微分方法，在灰度骤变区域，梯度值大，在灰度相似区域，梯度值小。
在灰度级为常数的区域，梯度为零；Laplacian 算子是线性二次微分算子，与梯度算子一样，具有旋转不变性，从而满足不同走向的图像边界的锐化要求。
而对于模板匹配法则是出去能够增强图像边缘外，还具有平滑噪声的优点。
4.5 低通滤波器一幅图像的边缘，跳跃部分以及颗粒噪声代表图像信号的高频分量，而大面积的背景区域代表了图像信号的低频分量。
低通滤波器的作用就是滤除这些高频分量，保留低频分量，使图像信号平滑。
它包括：理想低通滤波器，巴特沃斯低通滤波器，指数低通滤波器等。
例如：频域增强I=imread('apple.png');>> J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);>> subplot(121),imshow(J)>> title('含噪声的图像')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+((i-n2)^2);h=1/(1+0.414*(d/d0)^(2*n));g(i,j)=h*g(i,j);endendg=ifftshift(g);>> g=uint8(real(ifft2(g)));>> subplot(122),imshow(g)>> title('三阶Butterworth滤波图像')4.6 高通滤波器与低通滤波器相反，它将高频信号通过，而抑制了低频信号。