图像处理报告
关于图形图像处理实训报告总结
![关于图形图像处理实训报告总结](https://img.taocdn.com/s3/m/cadd0369302b3169a45177232f60ddccda38e610.png)
关于图形图像处理实训报告总结随着科技的不断发展,图形图像处理技术在现代化社会中的应用日益广泛。
图案处理技术能够极大地提高图片或视频的清晰度、美观度和可视性,对于在互联网以及媒体行业中应用非常广泛。
为了更好地掌握图形图像处理技术,本人参加了一次图形图像处理实训,下面对该实训报告进行总结。
一、实训内容本次图形图像处理实训主要分为两个部分。
第一部分是利用Photoshop软件进行图片处理,包括对亮度、对比度、色彩等进行调整。
第二部分是利用Vegas Pro软件进行视频剪辑和渲染的实践。
二、实训收获1.学习了基础的图像处理知识通过本次实训,我了解到图像处理的主要方法、原理和流程。
在实践中,我了解了亮度、对比度和色彩等基本调整方法,还学会了使用各种滤镜、效果和画笔,使图片更加美观和生动。
2.学习了视频剪辑的基本技巧本次实训的另一部分是视频剪辑实践,这对于我来说是一个新的领域。
实践中,我学习了视频时间线编辑和选区剪辑的基本技巧,学会了使用各种特效和转场,还学会了使用音频处理功能,使视频更加具有观赏性和可听性。
3.提高了沟通和协调能力在实践中,我们不仅需要自己完成图形图像处理,还需要协同工作,与其他同学共同完成要求。
这锻炼了我的团队协作能力、沟通能力和解决问题的能力,为以后更好的工作环境打下了良好的基础。
4.拓展了职业技能本次实训让我更深入了解图形图像处理技术,对于日后开展相关工作大有裨益。
我获得了更多的职业技能,并对相关工作有了更全面、准确的了解,这为我以后的职业发展提供了更多的选择和机会。
三、结论在此次图形图像处理实训中,我学到了许多有用的知识,并且对数字多媒体方面的工作有了更深入的了解。
通过这次实训,我提高了职业素养,更加有信心地面对日后的工作,并且更加积极地去学习新的知识和技术。
希望今后能更深入地掌握图形图像处理技术,并在工作中能够更好地运用和发挥。
数字图像处理实验报告——图像分割实验
![数字图像处理实验报告——图像分割实验](https://img.taocdn.com/s3/m/1f507c00302b3169a45177232f60ddccda38e6b7.png)
实验报告课程名称数字图像处理导论专业班级_______________姓名 _______________学号_______________电气与信息学院与谐勤奋求就是创新一.实验目得1.理解图像分割得基本概念;2.理解图像边缘提取得基本概念;3.掌握进行边缘提取得基本方法;4.掌握用阈值法进行图像分割得基本方法.二。
实验内容1.分别用Roberts,Sobel与拉普拉斯高斯算子对图像进行边缘检测。
比较三种算子处理得不同之处;2.设计一个检测图1中边缘得程序,要求结果类似图2,并附原理说明。
3.任选一种阈值法进行图像分割、图1 图2三.实验具体实现1.分别用Roberts,Sobel与拉普拉斯高斯算子对图像进行边缘检测。
比较三种算子处理得不同之处;I=imread(’mri、tif');imshow(I)BW1=edge(I,’roberts’);figure ,imshow(BW1),title(’用Roberts算子’)BW2=edge(I,’sobel’);figure,imshow(BW2),title(’用Sobel算子 ')BW3=edge(I,’log’);figure,imshow(BW3),title(’用拉普拉斯高斯算子’)比较提取边缘得效果可以瞧出,sober算子就是一种微分算子,对边缘得定位较精确,但就是会漏去一些边缘细节.而Laplacian—Gaussian算子就是一种二阶边缘检测方法,它通过寻找图象灰度值中二阶过零点来检测边缘并将边缘提取出来,边缘得细节比较丰富。
通过比较可以瞧出Laplacian-Gaussian算子比sober算子边缘更完整,效果更好。
2.设计一个检测图1中边缘得程序,要求结果类似图2,并附原理说明.i=imread('m83、tif’);subplot(1,2,1);imhist(i);title('原始图像直方图');thread=130/255;subplot(1,2,2);i3=im2bw(i,thread);imshow(i3);title('分割结果’);3.任选一种阈值法进行图像分割、i=imread('trees、tif’);subplot(1,2,1);imhist(i);title('原始图像直方图’);thread=100/255;subplot(1,2,2);i3=im2bw(i,thread);imshow(i3);title('分割结果’)1、分别用Roberts,Sobel与拉普拉斯高斯算子对图像进行边缘检测。
图像处理实验报告
![图像处理实验报告](https://img.taocdn.com/s3/m/af56e540df80d4d8d15abe23482fb4daa58d1d19.png)
图像处理实验报告图像处理实验报告一、引言图像处理是计算机科学与工程领域的一个重要研究方向,它涉及到对数字图像进行获取、处理、分析和显示等一系列操作。
本实验旨在通过使用图像处理技术,对一幅给定的数字图像进行处理和分析,以探索图像处理的原理和应用。
二、实验目的本实验有以下几个目的:1. 理解图像处理的基本概念和原理;2. 掌握图像处理的常用技术和方法;3. 熟悉图像处理软件的使用。
三、实验步骤1. 图像获取在本实验中,我们选择了一张风景图作为实验对象。
该图像是通过数码相机拍摄得到的,保存在计算机中的文件格式为JPEG。
我们使用图像处理软件将该图像导入到程序中,以便进行后续的处理和分析。
2. 图像预处理在进行图像处理之前,我们需要对图像进行预处理。
预处理的目的是去除图像中的噪声、平滑图像的边缘等。
我们使用了均值滤波和中值滤波两种常用的图像平滑方法。
通过对比两种方法的效果,我们可以选择合适的方法来进行图像预处理。
3. 图像增强图像增强是指通过一系列的操作,使得图像在视觉上更加鲜明、清晰、易于观察。
在本实验中,我们使用了直方图均衡化和灰度拉伸两种图像增强方法。
直方图均衡化通过对图像的像素值进行变换,使得图像的直方图更加均匀,从而增强图像的对比度。
灰度拉伸则是通过对图像的像素值进行线性变换,将图像的灰度范围拉伸到更广的范围内,从而增强图像的细节。
4. 图像分割图像分割是将图像分成若干个互不重叠的区域,每个区域具有一定的意义和特征。
在本实验中,我们使用了阈值分割和边缘检测两种图像分割方法。
阈值分割是指通过设置一个合适的阈值,将图像中的像素分为两个类别。
边缘检测则是通过检测图像中的边缘信息,将图像分割为不同的区域。
5. 图像特征提取图像特征提取是指从图像中提取出具有一定意义和特征的信息。
在本实验中,我们选择了纹理特征和颜色特征两种常用的图像特征提取方法。
纹理特征提取通过对图像的纹理进行分析,提取出图像的纹理特征。
计算机图像处理学习报告
![计算机图像处理学习报告](https://img.taocdn.com/s3/m/0a06bd3d1fd9ad51f01dc281e53a580216fc50da.png)
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。
图片处理实训报告总结
![图片处理实训报告总结](https://img.taocdn.com/s3/m/4fb7f6ac6394dd88d0d233d4b14e852458fb39fa.png)
图片处理实训报告总结
本次图片处理实训主要围绕图像采集、预处理、特征提取和图像分割等方面展开。
通过本次实训,我对图像处理的基本原理和常用技术有了更深入的了解,并且掌握了相关的工具和方法。
在图像采集方面,我们学习了如何使用相机或者手机进行图像的拍摄,以及如何处理不同光照和角度下的图像。
我们使用了不同的拍摄方式和参数设置,以获得更好的图像质量。
同时,我们还学习了如何使用图像处理软件对已有的图像进行采集和处理,包括调整亮度、对比度和色彩平衡等。
在图像预处理方面,我们学习了如何去除噪声和不必要的细节,以提高图像的质量。
我们使用了滤波器对图像进行平滑和锐化处理,同时还学习了如何使用图像算法对图像进行增强处理。
通过预处理,我们能够更好地凸显出图像的目标信息和特征。
在特征提取方面,我们学习了常用的特征提取方法,包括边缘检测、角点检测和纹理特征提取等。
我们使用了不同的算法和工具对图像进行特征提取,并利用提取到的特征进行目标检测和识别。
通过特征提取,我们能够更好地分析和理解图像中的信息内容。
最后,在图像分割方面,我们学习了如何将图像分割成不同的区域或者对象。
我们使用了不同的图像分割算法,包括阈值分割、边缘检测和聚类等方法。
通过图像分割,我们能够更好地提取出图像中的目标区域,为后续的图像处理和分析提供基础。
综上所述,本次图片处理实训使我对图像处理的原理和技术有了更深入的了解,并且通过实际操作和实验,掌握了相关的工具和方法。
这对我的专业发展和实际工作都具有重要的意义,我将更加努力地学习和实践,不断提升自己在图像处理领域的能力。
图像处理专题报告范文
![图像处理专题报告范文](https://img.taocdn.com/s3/m/8c709790370cba1aa8114431b90d6c85ec3a8816.png)
图像处理专题报告范文一、引言图像处理是数字图像领域的重要技术之一,它涉及到对图像的获取、压缩、增强、分割、识别等一系列操作。
随着数字化时代的到来,图像处理在各个领域都得到了广泛应用,如医学影像、安全监控、人脸识别等。
本篇报告将对图像处理的基本原理、常见的应用和发展趋势进行探讨,并结合实例进行分析。
二、图像处理的基本原理1. 数字图像的表示和存储数字图像是通过离散采样来表示连续的模拟图像的。
常用的表示方法有二值图像、灰度图像和彩色图像三种。
在存储方面,图像可以以位图、矢量图和向量图等形式保存。
2. 图像增强技术图像增强主要是通过改善图像的视觉特征,使得观察者更容易从图像中获取信息。
常用的增强方法包括直方图均衡化、滤波、边缘增强等。
3. 图像压缩技术图像压缩是在保证图像质量的前提下,减少图像数据的存储空间和传输带宽。
常见的压缩方法有无损压缩和有损压缩两种。
4. 图像分割技术图像分割是将图像划分为多个具有独立意义的区域的过程。
常用的分割方法有基于阈值的方法、基于边缘的方法和基于区域的方法等。
5. 图像识别技术图像识别是指利用计算机自动识别和分析图像内容的过程。
常见的识别任务有目标检测、人脸识别、文字识别等。
三、图像处理的应用领域1. 医学图像处理医学图像处理广泛应用于疾病诊断、手术规划等领域。
例如,通过对CT图像的处理,可以更清晰地观察到病变部位,帮助医生做出准确的诊断。
2. 安全监控图像处理在安全监控中具有重要作用,如人脸识别、行为分析等。
通过对监控摄像头拍摄到的图像进行处理,可以自动识别出不安全的行为并及时报警。
3. 虚拟现实图像处理技术在虚拟现实领域的应用越来越广泛。
通过对虚拟场景的渲染和处理,可以使用户在虚拟环境中获得身临其境的感觉。
四、图像处理的发展趋势1. 深度学习的应用深度学习技术在图像处理中的应用越来越多。
通过深度学习模型的训练,可以对图像进行更准确的分类、分割和识别。
2. 云计算与分布式处理随着云计算技术的不断发展,图像处理也可以借助云计算平台进行处理。
图像处理实验报告
![图像处理实验报告](https://img.taocdn.com/s3/m/146a2c4e3a3567ec102de2bd960590c69ec3d862.png)
图像处理实验报告实验⼀基于matlab 的⼈脸识别技术⼀、实验⽬的1.熟悉⼈脸识别的⼀般流程与常见识别⽅法;2.熟悉不同的特征提取⽅法在⼈脸识别的应⽤;3.了解在实际的⼈脸识别中,学习样本数等参数对识别率的影响;4.了解⾮⼈脸学习样本库的构建在⼈脸识别的重要作⽤。
使⽤MATLAB 平台编程,采⽤K-L 变换、特征提取及图像处理技术,实现⼈脸识别⼆、实验内容与实验仪器、设备1.构建⾮⼈脸学习样本库;2.观测不同的特征提取⽅法对⼈脸识别率的影响;3.观测不同的学习样本数对⼈脸识别率的影响;1. PC 机-系统最低配置 512M 内存、P4 CPU ;2. Matlab 仿真软件- 7.0 / 7.1 / 2006a 等版本的Matlab 软件。
3. CBCL ⼈脸样本库三、实验原理1.⼈脸特征提取的算法通过判别图像中所有可能区域是否属于“⼈脸模式”的⽅法来实现⼈脸检测。
这类⽅法有:特征脸法、⼈⼯神经⽹络法、⽀持向量机法;积分图像法。
本次使⽤的是PCA(主成分分析法)其原理是:利⽤K-L 变换抽取⼈脸的主要成分,构成特征脸空间,识别时将测试图像投影到此空间,得到⼀组投影系数,通过与各个⼈脸图像⽐较进⾏识别。
对于⼀幅M*N 的⼈脸图像,将其每列相连构成⼀个⼤⼩为D=M*N 维的列向量。
D 就是⼈脸图像的维数,即是图像空间的维数。
设n 是训练样本的数⽬;X j 表⽰第j 幅⼈脸图像形成的⼈脸向量,则所需样本的协⽅差矩阵为:1()()m Ti i i S x u x u ==--∑ (1)其中U 为训练样本的平均图像向量:11mi i u x n ==∑ (2)令A=[x 1-u,x 2-u,...x n -u],则有S r =AA T ,其维数为D ×D 。
根据K-L 变换原理,需要求得的新坐标系由矩阵AA T 的⾮零特征值所对应的特征向量组成。
直接计算的计算量⽐较⼤,所以采⽤奇异值分解(SVD)定理,通过求解A T A 的特征值和特征向量来获得AA T 的特征值和特征向量。
图像处理美工实验报告
![图像处理美工实验报告](https://img.taocdn.com/s3/m/3e0d48aa9a89680203d8ce2f0066f5335a8167b0.png)
图像处理美工实验报告1. 实验目的本次实验旨在通过图像处理技术,提升图片的美观度。
通过对图像进行调整、修复、美化等处理,使得图片在色彩、对比度、清晰度等方面表现出更好的效果。
2. 实验环境- 操作系统:Windows 10- 编程语言:Python- 开发环境:Anaconda Navigator- 相关软件:Adobe Photoshop3. 实验过程3.1 图片调整首先,我们使用Adobe Photoshop对原始图片进行调整。
通过调整图片的亮度、对比度、色调等参数,使得图片的整体效果更加明亮、鲜艳。
3.2 图像修复接着,我们使用图像处理库中的算法对图片进行修复。
通过去除噪点、消除瑕疵、修复缺失等操作,使得图片中的细节更加清晰、完整。
3.3 图像滤镜在调整和修复完成后,我们尝试使用不同的滤镜效果来美化图片。
通过施加不同的滤镜效果,例如模糊、锐化、马赛克等,我们可以给图片加入一些艺术效果,使得图片更加具有视觉冲击力。
3.4 图像细节增强为了使得图片更加饱满、立体,我们可以对图片中的细节部分进行增强处理。
通过增强细节的锐度、增加线条的清晰程度,我们可以使得图片中的物体更加鲜活、立体。
3.5 色彩调整最后,我们对图片的色彩进行调整。
通过调整图片的色相、饱和度、明度等参数,我们可以让图片的色彩更加丰富、鲜艳。
同时,我们可以对不同色彩通道进行调整,使得图片的整体色调更加协调、统一。
4. 实验结果经过一系列的图像处理操作,我们成功提升了图片的美观度。
原始图片与经过处理后的图片相比,色彩更加明亮饱满,细节更加清晰,整体效果更加出色。
同时,通过施加不同的滤镜效果和调整色彩,我们还加入了一些艺术效果,提升了图片的视觉冲击力。
5. 总结通过本次实验,我们了解了图像处理技术在美工方面的应用。
图像处理可以对图片进行调整、修复、美化等操作,提升其美观度和质量。
合理使用图像处理技术,可以使得图片更加生动、吸引人,为设计和美工工作提供了有力的支持。
图像分割处理实验报告
![图像分割处理实验报告](https://img.taocdn.com/s3/m/97a4ff106bd97f192279e9bc.png)
一、实验目的:1.学会对图像进行二值化处理和直方图均衡化处理2.进一步了解数字图像处理的知识以及matlab软件的使用3.掌握基本的查资料方法二、实验内容把这幅图像分成同样大小的10幅人脸图片然后分别对第一行5幅人脸图像的第3 第4 第5 第二行5幅人脸图像的第1 第5 进行如下处理:1.进行大津法阈值分割的二值化处理2.进行直方图均衡化处理三、实验具体代码以及结果1.实验代码%clcclearsrc_path='D:\histogram matching.bmp'; %原始图片路径dst_path='D:\picture\'; %分割图片后保存路径mkdir(dst_path);A = imread(src_path); %读入原始图片[m,n,l] = size(A); %获得尺寸for i = 1:2for j = 1:5m_start=1+(i-1)*fix(m/2);m_end=i*fix(m/2);n_start=1+(j-1)*fix(n/5);n_end=j*fix(n/5);AA=A(m_start:m_end,n_start:n_end,:); %将每块读入矩阵imwrite(AA,[dst_path num2str(i) '-' num2str(j) '.jpg'],'jpg'); %保存每块图片endendcd 'D:\pic'x1=imread('1-3.jpg');%%%%%%%%%目标读取图像x2=imread('1-4.jpg');x3=imread('1-5.jpg');x4=imread('2-1.jpg');x5=imread('2-5.jpg');% matlab 自带的自动确定阈值的方法level1=graythresh(x1);level2=graythresh(x2);level3=graythresh(x3);level4=graythresh(x4);level5=graythresh(x5);%用得到的阈值直接对图像进行二值化处理并显示BW1=im2bw(x1,level1);BW2=im2bw(x2,level2);BW3=im2bw(x3,level3);BW4=im2bw(x4,level4);BW5=im2bw(x5,level5);figure(1),imshow(BW1);figure(2),imshow(BW2);figure(3),imshow(BW3);figure(4),imshow(BW4);figure(5),imshow(BW5);%直方图均衡化处理%%%%%%%%%%调用直方图均衡化函数 histeq()%%%%%均衡化处理后的灰度级直方图分布figure(6),imhist(histeq(rgb2gray(x1))); figure(7),imhist(histeq(rgb2gray(x2))); figure(8),imhist(histeq(rgb2gray(x3))); figure(9),imhist(histeq(rgb2gray(x4))); figure(10),imhist(histeq(rgb2gray(x5)));%%%均衡化处理后的图像%%%%%%figure(11),imshow(histeq(rgb2gray(x1))); figure(12),imshow(histeq(rgb2gray(x2))); figure(13),imshow(histeq(rgb2gray(x3))); figure(14),imshow(histeq(rgb2gray(x4))); figure(15),imshow(histeq(rgb2gray(x5)));。
图像处理实验报告
![图像处理实验报告](https://img.taocdn.com/s3/m/a947ca6103d8ce2f01662334.png)
大学新闻与传播学院实验教学中心实验报告实验名称图像处理指导教师洪杰文华滢年级08 学号23 成绩一、预习部分1、实验目的2、实验基本原理3、主要仪器设备(含必要的元器件、工具)1、实验目的:(1)熟悉和掌握数字图像的基本概念和技术指标,掌握色彩模式、图像分辨率、图像深度、图像文件格式与图像的显示效果、文件容量的关系。
(2)了解和掌握数字图像压缩的概念,观察不同的压缩比对图像的影响。
(3)了解和掌握图像中色彩的确定及选取方法,掌握前景色和背景色的概念及调整方法,掌握色彩填充的基本概念及应用。
(4)了解和掌握图像处理软件Photoshop的基本功能和基本使用方法,熟练掌握图层与选择区的基本使用方法。
(5)通过创造性的构图和对布局及色彩等的巧妙处理,一幅好的图画可以将一个主题以含蓄而又深刻的方式予以提示,并往往具有比单纯的语言文字更强的表现力。
在掌握图像处理基本概念和Photoshop基本使用方法的基础上,对已有的数字图像做一些基本的创意设计和编辑处理。
2、实验基本原理:基于photoshop软件的图像处理。
3、主要仪器设备(含必要的元器件、工具):Adobe Photoshop二、实验操作部分1、实验操作过程2、实验数据、观察到的实验现象1、实验操作过程:1.图像的基本变换(1)自选一幅不小于400×400pixel的彩色数字图像。
在Photoshop中打开该图像,记录其技术参数:文件格式、文件容量,图像尺寸(pixel和cm)、分辨率、色彩模式等。
文件格式:JPEG 图像;文件容量:59.7kb;图像尺寸(pixel和cm):600×600pixel;分辨率:72像素/英寸;色彩模式:RGB模式。
(2)对该图像重采样,要求采样后的图像分辨率为150dpi,图像尺寸为300×300pixel。
色彩模式分别变换成灰度、Indexed和RGB模式,按BMP格式分别保存成不同名称的图像文件;重新打开并观察变换后的显示效果,并记录各个文件的容量。
图像处理的工作总结报告
![图像处理的工作总结报告](https://img.taocdn.com/s3/m/b58641a8534de518964bcf84b9d528ea81c72ff7.png)
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的工作,并且在这个领域取得了
一些成果。
在这篇报告中,我将总结我所做的工作,以及我对图像处理领域的一些见解和思考。
首先,我所参与的图像处理工作主要包括图像的预处理、特征提取、图像分割、目标识别和图像增强等方面。
在图像的预处理中,我使用了一些常见的技术,如灰度化、去噪、平滑和锐化等,以提高图像的质量和清晰度。
在特征提取方面,我尝试了不同的特征描述子和特征匹配算法,以提取出图像中的关键信息。
在图像分割和目标识别方面,我尝试了一些经典的算法和深度学习模型,以实现对图像中目标的准确识别和定位。
在图像增强方面,我尝试了一些常见的增强技术,如对比度增强、色彩增强和细节增强等,以改善图像的视觉效果。
通过这些工作,我深刻地认识到图像处理领域的重要性和挑战性。
图像处理不
仅可以应用于医学影像、遥感影像和工业检测等领域,还可以应用于人脸识别、智能交通和虚拟现实等领域。
同时,图像处理的技术和算法也在不断地发展和演进,如深度学习、卷积神经网络和生成对抗网络等,为图像处理的应用和研究提供了新的思路和方法。
在未来的工作中,我将继续深入学习图像处理的理论和技术,不断提升自己的
专业能力和技术水平。
同时,我也将积极参与图像处理领域的研究和开发工作,为图像处理技术的应用和推广做出更大的贡献。
总的来说,图像处理是一个充满挑战和机遇的领域,我将继续努力,不断学习
和探索,为图像处理的发展和应用贡献自己的力量。
希望通过我的努力,可以为图像处理领域的发展和进步做出一些贡献。
关于图形图像处理实训报告总结
![关于图形图像处理实训报告总结](https://img.taocdn.com/s3/m/a20d68570a1c59eef8c75fbfc77da26925c59604.png)
关于图形图像处理实训报告总结近年来,图形图像处理技术在计算机科学领域得到了广泛的应用。
图形图像处理技术可以通过数字图像处理算法和计算方法对图像进行编辑、修饰、增强、处理等,对于我们日常生活和工作中的图像处理有着非常重要的意义。
因此,进行图形图像处理实训是非常必要且重要的。
在实训中,我们首先学习了Python语言的基础知识和常用的Python库,包括Numpy、Pandas、Matplotlib、OpenCV等。
这些工具既通过Python语言进行使用,也相互交互,实现了图形图像处理的各个方面。
通过理论学习及实践操作,我们掌握了基础的图像处理算法,如图像读取、图像灰度转换、边缘检测、图像分割、直方图均衡、模板滤波等。
此外,我们还学习和实践了高级的图像处理算法,如哈尔小波变换、离散余弦变换、小波包变换、分形压缩等。
本次实训最大的收获是在学习和实践过程中深刻认识到图形图像处理算法对于应用的极大意义。
在实践中,我们发现不同的算法和不同的应用场景需要不同的算法参数。
例如,在进行边缘检测算法时,不同的影响因素、膨胀系数、卷积核大小对于结果有着决定性的影响。
因此,我们需要深入掌握图像处理算法并熟练运用不同的参数和组合方式,才能够解决实际问题。
此外,在实践操作中,我们还深入了解了计算机视觉技术和人工智能技术的发展现状和应用前景。
纵观人工智能技术的发展历程,我们发现图形图像处理技术已经成为人工智能应用的重要组成部分。
由于数字摄像机技术和计算机图形图像处理技术的跨越式发展,许多智能相机的应用正在变得越来越方便和普及。
例如,现今的智能相机已经可以实现人脸识别、目标跟踪、智能控制等功能。
而随着计算机视觉技术和人工智能技术的发展,图形图像处理技术将越来越广泛地应用于安防、交通、医疗、电子商务、娱乐等各个领域。
本次实训的收获不仅仅体现在理论知识的掌握,还有对于计算机科学应用的深刻认识。
在实践过程中,我们深刻认识到计算机科学和技术的广泛应用和重要意义。
图形图像处理实验报告范本
![图形图像处理实验报告范本](https://img.taocdn.com/s3/m/b1f45fcb4028915f804dc2dd.png)
2012-2013学年第一学期《现代教育技术》实验报告
学院闽江学院系:系专业:年级:
姓名:学号:_ 报告退发:(订正、重做)实验日期:201 年月日交报告日期:201 年月日
指导教师签字:成绩:
实验一图像图形处理
一、实验目的
1、掌握影像处理的基本方法
2、熟悉各种工具、命令、对话框和调色板的使用
3、掌握精确选取复杂选区的方式、方法和技巧
4、掌握利用photoshop进行图像合成以及利用图层样式进行素材制作的方法。
二、实验内容
1、利用各种工具制作一课件封面图。
2、利用图层样式制作一按钮。
三、实验器材
1、计算机
2、photoshop等软件
四、实验步骤
内容1:利用各种工具制作一课件封面图
内容2:利用图层样式制作一按钮
五、实验心得与体会
1。
dsp图像处理实验报告
![dsp图像处理实验报告](https://img.taocdn.com/s3/m/553dcd20cbaedd3383c4bb4cf7ec4afe04a1b1af.png)
dsp图像处理实验报告DSP图像处理实验报告一、引言数字信号处理(DSP)是一种用于处理数字信号的技术,广泛应用于各个领域。
图像处理是DSP的一个重要应用,通过对图像进行数字化处理,可以实现图像增强、边缘检测、目标识别等功能。
本实验旨在通过DSP技术对图像进行处理,探索图像处理算法的实际应用。
二、实验目的1. 了解数字信号处理在图像处理中的应用;2. 掌握DSP平台的基本操作和图像处理算法的实现;3. 进一步熟悉MATLAB软件的使用。
三、实验环境和工具本实验使用的DSP平台为TMS320C6713,开发环境为Code Composer Studio (CCS)。
图像处理算法的实现主要依赖于MATLAB软件。
四、实验步骤1. 图像采集与预处理首先,通过CCD摄像头采集一张待处理的图像,并将其转化为数字信号。
然后,对图像进行预处理,包括去噪、灰度化等操作,以提高后续处理的效果。
2. 图像增强图像增强是指通过一系列算法和技术,提高图像的质量、清晰度和对比度。
在本实验中,我们采用了直方图均衡化算法对图像进行增强。
该算法通过对图像像素值的统计分析,调整像素值的分布,使得图像的对比度更加明显,细节更加突出。
3. 边缘检测边缘检测是图像处理的重要环节,可以用于目标识别、图像分割等应用。
在本实验中,我们采用了Canny算法进行边缘检测。
Canny算法是一种经典的边缘检测算法,通过对图像进行多次滤波和梯度计算,得到图像的边缘信息。
4. 目标识别目标识别是图像处理中的关键任务之一,可以应用于人脸识别、车牌识别等领域。
在本实验中,我们以人脸识别为例,使用了Haar特征分类器进行目标识别。
Haar特征分类器是一种基于图像特征的分类器,通过对图像进行特征提取和分类器训练,可以实现对目标的快速准确识别。
五、实验结果与分析通过对图像进行处理,我们得到了增强后的图像、边缘检测结果和目标识别结果。
经过对比分析,我们发现图像增强算法能够有效提高图像的对比度和清晰度,使得图像更加易于观察和分析。
图像处理实验报告
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图像处理实验报告第一次实验课:绘制直方图f=imread('bld.tif');imshow(f)imhist(f)原图像:直方图:第二次实验课:图像增强f=imread('hua.jpg');imshow(f)g=gscale(f);figure,imshow(g)原图像:处理后的图像:第三次实验课:图像平滑f=imread('noisy.jpg');imshow(f)f1=imnoise(f,'salt & pepper',0.1);figure,imshow(f1)f2=medfilt2(f1);figure,imshow(f2)imwrite(f2,'w.tif')原图像:加噪声后的图像:平滑后的图像:第四次实验课:图像分割f=imread('bld.tif');imshow(f)[gc,t]=edge(f,'canny');figure,imshow(gc)tt =0.0188 0.0469[gc,t]=edge(f,'canny',[0.04 0.10]); figure,imshow(gc)[gc,t]=edge(f,'canny',[0.04 0.10],1.5); figure,imshow(gc)原图像:线检测后得到如下图像:第五次实验课:彩色图像处理f=imread('iris.tif');imshow(b)fr=f(:,:,1);fg=f(:,:,2);fb=f(:,:,3);w=fspecial('disk',3.5);fr_f=imfilter(fr,w,'replicate');fg_f=imfilter(fg,w,'replicate');fb_f=imfilter(fb,w,'replicate');f1=cat(3,fr_f,fg_f,fb_f);原图像:处理后图片为:第六次实验课:形态学处理f=imread('calculator.tif');imshow(f)se=strel('line',55,0);f0=imopen(f,se);f1=imsubtract(f,f0);figure,imshow(f1)原图像:处理后图像:第七次实验课:频域处理f=imread('periodic.jpg');[m,n]=size(f)sig=30;h=lpfilter('gaussian',m,n,sig);F=fft2(double(f));G=h.*F;figure,imshow(abs(G),[])x=real(ifft2(G));figure,imshow(x,[])原图像:处理后图像:f=imread('noise.jpg'); imshow(f)g=fft2(f);s=abs(g);figure,imshow(double(s))figure,imshow(double(s),[])h=fftshift(g);figure,imshow(double(abs(g)),[]) figure,imshow(double(abs(h)),[]) ss=log(1+s);figure,imshow(double(ss),[])原图像:处理后图像:。
关于图形图像处理实训报告总结【九篇】
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关于图形图像处理实训报告总结【九篇】1. 实训背景图形图像处理是计算机科学中的一个重要领域,应用广泛,例如数字图像处理、图形学、计算机视觉等。
为了提高学生的实际操作能力,我们在学校开设了图形图像处理实训课程,让学生有机会接触各种图形图像处理技术,从而提高他们的实践能力。
2. 实训目的本次实训主要目的是让学生掌握图形图像处理的基本理论和技术,以及学会使用工具软件进行图形图像处理。
通过实践,学生能够更深入的理解图形图像处理的应用场景,了解不同领域中图形图像处理的方法和技巧,提高他们的计算机图形学和计算机视觉能力。
3. 实训内容本次实训的内容主要涵盖了以下方面:1)图像基础知识:学习图像的基本概念、分类和特性等知识。
2)图像采集和存储:了解数字相机的基本原理和使用方法,并学会使用图像处理软件对采集的图像进行处理。
3)图像增强和滤波:学习图像增强和滤波的基本操作,如直方图均衡化、对比度调整、降噪等,以及相应的算法。
4)图像分割和边缘检测:了解图像分割和边缘检测的应用场景和相关算法,以及学会使用相应的工具。
5)特征提取和匹配:学习特征提取和匹配的相关知识和算法,掌握不同特征的提取和描述方法,并学会使用相应的软件进行匹配。
4. 实训成果通过本次实训,学生在图形图像处理方面取得了不小的进步,具体成果如下:1)理论知识:学生掌握了图像处理的基础知识、图像特征提取和匹配等相关知识。
2)技术应用:学生运用了不同的图像处理软件和工具,学会了对图像进行降噪、平滑、增强、分割和匹配等操作。
3)实践能力:学生能够熟练掌握各种图像处理技术,并能够在实际项目中灵活应用。
4)团队合作:学生能够在小组合作中,共同完成实训任务,并取得较好的成果。
5. 实训感悟通过本次实训,我们深刻认识到图形图像处理的重要性和广泛应用,同时也意识到需要不断地学习和了解最新技术,以适应不断变化的应用场景。
我们也认识到了团队合作的重要性,只有通过良好的团队合作,才能达到更好的实训效果。
图像处理的工作总结报告
![图像处理的工作总结报告](https://img.taocdn.com/s3/m/e8b2753726284b73f242336c1eb91a37f11132b4.png)
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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图像处理课程报告
一. 课程背景
随机计算机技术的发展,数字图像的采集和应用,特别是加工技术近年来 得到极大的重视和长足的进展,出现了许多有关的新理论、新方法、新算法、新 手段和新设备,并已使得数字图像技术在科学研究、工业生产、医疗卫生、教育、 娱乐、管理和通信等方面得到了广泛的应用,对失去社会发展、改善人们的生活 水平都起到了重要的作用。
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图像处理课程报告
WORD bfReserved2; // 位图文件保留字,必须为 0
DWORD bfOffBits; // 位图数据的起始位置,以相对于位图
// 文件头的偏移量表示,以字节为单位
} BITMAPFILEHEADER;
位图信息头:BMP 位图信息头数据用于说明位图的尺寸等信息。
typedef struct tagBITMAPINFOHEADER{
1. 灰度直方图
灰度直方图(histogram)是灰度级的函数,描述的是图像中每种灰度级像素的个数,反 映图像中每种灰度出现的频率。横坐标是灰度级,纵坐标是灰度级出现的频率。
依据定义,若图像具有 L(通常 L=256,即 8 位灰度级)级灰度,则大小为 MxN 的灰度 图像 f(x,y)的灰度直方图 hist[0…L-1]可用如下计算获得。
4.图像旋转 图像饶原点旋转顺时针 theta 角矩阵变换如下:注意 BMP 图像(0,0)左下角
2
图像处理课程报告
3.图像平图像进行平滑处理的方法,用这种方法在一定程
度上消除原始图像中的噪声、降低原始图像对比度的作用。它利用卷积运算对图像邻域的像 素灰度进行平均,从而达到减小图像中噪声影响、降低图像对比度的目的。
灰度级的升或降序排列,取位于中间的灰度值来代替该点的灰度值。
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图像处理课程报告
例如选择滤波的窗口如下图,是一个一维的窗口,待处理像素的灰度取这个模板中 灰度的中值,滤波过程如下:
常用的窗口还有方形、十字形、圆形和环形。不同形状的窗口产生不同的滤波效果, 方形和圆形窗口适合外轮廓线较长的物体图像,而十字形窗口对有尖顶角状的图像效果 好。
正因为图像处理在社会生活中有着越来越重要的作用,这也就体现了我们学 习这门课程的必要性。而通过课程的学习可以让我们掌握一些图像处理的初步技 术,从而为今后在图像处理的学习方面打下了基础。
二.课程选题
图像的读取,显示,保存等处理,通过 MFC,做了灰度直方图,图像的几何变换,图 像平滑等操作
三. 设计算法
高斯平滑与简单平滑不同,它在对邻域内像素进行平均时,给予不同位置的像素不同的 权值。
模板越靠近邻域中心位置,其权值越高。在图像细节进行模糊时,可以更多的保留图像 总体的灰度分布特征。
3. 中值滤波 在使用邻域平均法去噪的同时也使得边界变得模糊。而中值滤波是非线性的图像处
理方法,在去噪的同时可以兼顾到边界信息的保留。 选一个含有奇数点的窗口 W,将这个窗口在图像上扫描,把窗口中所含的像素点按
//建立临时坐标 记录起始坐标(0,0)平移过来的位
//原始图像平移为(0,0) 图像把它平移到 Place 位置 //填充黑色='0' //补码 00H='\0'
Place=dlg.m_yPY*(m_nWidth*3+num); //前 m_yPY 行都要填充为黑色
{
num=(4-m_nWidth*3%4); sfSize=(m_nWidth*3+num)*m_nHeight; //每行多 number 个
}
else
{
num=0;
sfSize=m_nWidth*m_nHeight*3;
}
//注意:假如最后一行像素不足,我默认处理为完整的一行,不足补 00H //总之处理后的图像总是 m*n 且为 4 倍数,每行都完整存在
LONG
biYPelsPerMeter; // 位图垂直分辨率,每列像素数
DWORD biClrUsed;// 位图实际使用的颜色表中的颜色数
DWORD biClrImportant;// 位图显示过程中重要的颜色数
} BITMAPINFOHEADER;
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
图像处理课程报告
2.水平镜像翻转 其变换矩阵如下:
X=width-X0-1 (width 为图像宽度) Y=Y0
3.垂直镜像倒转 其中变换矩阵如下:
X=X0 Y=height-Y0-1 (height 为图像高度) 它相当于把原图的像素矩阵的最后一行像素值赋值给第一行,首先找到 (0,0)对应的 (height-1,0)像素值,然后依次赋值该行的像素数据;最后当前行赋值结束,依次下一行。重 点是找到每行的第一个像素点即可。
BYTErgbReserved;// 保留,必须为 0
} RGBQUAD;
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图像处理课程报告
四. 关键代码
1.图像平移
int num;
//记录每行多余的图像素数个数
int sfSize;
//补齐后的图像大小
//重点:图像的每行像素都必须是 4 的倍数:1*1 的图像为 r g b 00H
if(m_nWidth*3%4!=0)
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图像处理课程报告
/*临时变量存储的像素与 sfSize 相同 new 和 delete 有效的进行动态内存的分配和 释放*/
unsigned char *ImageSize; ImageSize=new unsigned char[sfSize];
int Place; 置
int m_pImagePlace; unsigned char black=0; unsigned char other=0;
// 4(16 色),8(256 色)或 24(真彩色)之一
DWORD biCompression; // 位图压缩类型,必须是 0(不压缩),
// 1(BI_RLE8 压缩类型)或 2(BI_RLE4 压缩类型)之一
DWORD biSizeImage; // 位图的大小,以字节为单位
LONG
biXPelsPerMeter; // 位图水平分辨率,每行像素数
中值滤波对于消除孤立点和线段的干扰十分有用,尤其是对于二进噪声,但对消除 高斯噪声的影响效果不佳。对于一些细节较多的复杂图像,可以多次使用不同的中值滤 波。 4. BMP 文件格式 BMP 文件头:BMP 文件头数据结构含有 BMP 文件的类型、文件大小和位图起始位置等 信息。 其结构定义如下: typedef struct tagBITMAPFILEHEADER { WORD bfType; // 位图文件的类型,必须为 BM DWORD bfSize; // 位图文件的大小,以字节为单位 WORD bfReserved1; // 位图文件保留字,必须为 0
图像处理课程报告
课 程: 班 级: 学 号: 学生姓名:
图像处理 119134-20 20131003343
范瑞
2015 年 11 月
图像处理课程报告
目录
一. 课程背景 .................................................................................. 1 二. 课程选题 .................................................................................. 1 三. 设计算法 .................................................................................. 1
但邻域平均值主要缺点是在降低噪声的同时使图像变得模糊,特别在边缘和细节处, 而且邻域越大,在去噪能力增强的同时模糊程度越严重。
2. 高斯平滑 为了克服简单局部平均法的弊端(图像模糊),目前已提出许多保持边缘、细节的局部平
滑算法。它们的出发点都集中在如何选择邻域的大小、形状和方向、参数加平均及邻域各店 的权重系数等。
1、初始化 hist[k]=0; k=0,…,L-1 2、统计 hist[f(x,y)]++; x=0,…,M-1, y =0,…,N-1 3、归一化 hist[f(x,y)]/=M*N
2. 图像几何变换
实现简单的空间变换,如图像平移、镜像、缩放和旋转。主要是通过线性代数中的齐次 坐标变换。
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1.图像平移 坐标变换如下
/*更改文件头信息 定义临时文件头结构变量*/ BITMAPFILEHEADER bfhsf; BITMAPINFOHEADER bihsf; bfhsf=bfh; bihsf=bih; bfhsf.bfSize=sfSize+54; fwrite(&bfhsf,sizeof(BITMAPFILEHEADER),1,fpw); fwrite(&bihsf,sizeof(BITMAPINFOHEADER),1,fpw); fread(m_pImage,m_nImage,1,fpo);
图像高斯平滑也是邻域平均的思想对图像进行平滑的一种方法,在图像高斯平滑中,对 图像进行平均时,不同位置的像素被赋予了不同的权重。
在图像简单平滑中,算法利用卷积模板逐一处理图像中每个像素,这一过程可以形象 地比作对原始图像的像素一一进行过滤整理,在图像处理中把邻域像素逐一处理的算法过程 称为滤波器。平滑线性滤波器的工作原理是利用模板对邻域内像素灰度进行加权平均,也称 为均值滤波器。
类型的结构,定义一种颜色。
RGBQUAD 结构的定义如下:
typedef struct tagRGBQUAD
{
BYTErgbBlue;// 蓝色的亮度(值范围为 0-255)