数字图像处理技术论文
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。
数字图像计算机处理技术论文范文
数字图像计算机处理技术论文范文推荐文章无人机应用技术论文优秀范文热度：物联网传感知识技术论文范文热度：维修电工技术论文范文大全热度：无人驾驶技术原理论文优秀范文热度：现代教育技术论文范文热度：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。
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。
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。
数字图象处理的主要研究方向与应用论文
数字图象处理的主要研究方向与应用论文数字图象处理的主要研究方向与应用论文0引言计算机数字图像处理技术覆盖范围广，学科交叉性强，涵盖了计算机科学与技术、数学科学、光物理学等多个领域，在环境、生物医学、农牧业、国防军事、多媒体等方面都有着十分广泛的应用。
在计算机技术发展的推动下，以及离散数学等理论的完善中，计算机数字图像处理技术得到了进一步的发展。
1数字图像处理技术的发展概况图像处理技术最早应用于提高图像质量，将低质量的图像经过改善处理，输出高质量的图像。
上世纪20年代，第一次应用于从英国到美国海底电缆传输图片的质量提高。
数字图像处理成为一门学科是在上世纪60年代。
1962年，计算机图形这一术语被首次提出，将计算机图形学作为一门独立学科开始了研究。
计算机图形涉及到数字化转换、几何平移变形、实物模型构建、色彩调度、色彩转换以及曲线运用等多个方面，所以计算机图形学是一门具备研究性的领域。
在计算机科学中，计算机数字图像处理是一个相对年轻的学科，涉及范围极其广泛，比如图形交互技术、图形硬件、科学计算可视化、虚拟现实等等。
2数字图象处理的主要研究方向（1）图像变换。
图像变换包括图像的拉伸、收缩、旋转、扭曲等。
图像的变换一般不直接在空间域中进行，而是进行变换域处理，即对空间域处理的变换。
包括傅里叶变换、沃尔什-阿达玛变换等，这种处理方式降低了计算工作量，而且处理更加有效。
（2）图像编码。
图像编码是利用编码技术对图像进行压缩的一种方法，通过压缩算法，在尽可能保证图像不失真的情况下减少图像的比特数，降低图像的存储占用空间，方便图像的传输、处理等。
在图像压缩技术中，最重要的就是编码算法，常见的编码算法包括预测编码、变换域编码等。
（3）图像增强及复原技术。
图像增强及复原技术是数字图像处理技术的最原始目的。
通过图像增强及复原，可以提高图像的清晰度，增强图像的质量。
比如对图像的高频分量进行强化，突出物体的轮廓细节，或者对图像的低频分量进行强化，降低图像噪声等。
数字图像处理论文
认识数字图像处理通过一个学期的多媒体应用知识的学习，我了解了有关多媒体的理论知识并且进行了对软件的实际操作，使我更加现代多媒体技术的发展。
在对理论知识的学习中，我对数字图像处理这个部分的知识比较感兴趣，为此我查阅了大量的资料来了解数字图像处理技术，下面主要总结了数字图像处理技术的四方面内容。
一、数字图像处理的基本概况及简要发展数字图像处理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。
它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；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。
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。
20世纪70年代后期到现在，各个应用领域对数字图像处理提出越来越高的要求，促进了这门学科向更高级的方向发展。
数字图像处理已从一个专门的研究领域变成了科学研究和人机界面中的一种普遍应用的工具。
二、数字图像处理常用方法首先是图像变换方法，由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。
因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。
目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。
其次是图像编码压缩，该技术可减少描述图像的数据量，以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。
压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。
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。
数字图像处理技术简述论文（2）
数字图像处理技术简述论文(2)数字图像处理技术简述论文篇二《浅谈数字化图像处理系统》[摘要]随着计算机技术和光电技术的飞速发展，数字图像处理技术得到了迅速发展和广泛应用，其中数字图像检测就是其重要应用。
采用这种自动成像检测系统能克服人工检测带来的不利因素，提高检测精度和效率，降低生产成本。
[关键词]数字图像处理;数字图像检测;精度;效率随着工业技术的高速发展，零部件尺寸检测和质量评价已成为工业生产中极为重要的一个环节，而且对尺寸检测技术水平的要求也越来越高。
一、数字图像处理技术研究背景当前，工业零部件尺寸有多种测量方法，但检测过程中都存在一些问题。
工业零部件的加工质量直接影响工业的正常生产，由于尺寸的检测缺陷，会影响生产并产生安全隐患。
因此如何采用一种行之有效的尺寸检测方法，是目前急需解决的问题，这不仅要求检测效果好，而且还要求检测速度快。
二、数字图像处理系统概述数字图像处理的英文名称为“Digital Image Processing”。
通常所说的数字图像处理是指用计算机进行的处理，因此也称为计算机图像处理(Computer Image Processing)。
数字图像处理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的电信号进行某些数学运算，以提高图像的使用性。
总的来说，数字图像处理包括以下几项内容：1.点运算。
主要是针对图像的像素进行加、减、乘、除等运算。
图像的点运算可以有效地改变图像的直方图分布，这对提高图像的分辨率以及图像均衡都是非常有益的。
2.几何处理。
主要包括图像的坐标转换，图像的移动、缩小、放大、旋转，多个图像的配准以及图像扭曲校正等，几何处理是最常见的图像处理手段，几乎任何图像处理软件都提供了最基本的图像缩放功能。
图像的扭曲校正功能可以将变形的图像进行几何校正，从而得出准确的图像。
3.图像增强。
图像增强的作用主要是突出图像重要的信息，同时减弱或者去除不需要的信息。
常用方法有直方图增强和伪色彩增强等。
数字图像处理技术的方法及发展方向论文
数字图像处理技术的方法及发展方向论文数字图像处理技术的方法及发展方向论文数字图像处处理（Digital Image Processing）是将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理。
早期的数字图像处理的目的是提高图像的视觉效果。
目前已广泛应用于科学研究、工农业生产、医学工程、航空航天、军事、文化产业等众多领域。
1 数字图像处理技术概要1.1数字图像处理技术的概念在图像处理技术中，低级处理涉及初级技术，如噪声降低、对比度处理和锐化处理。
中级处理涉及分割、缩减对目标像素群的定义，以便于对不同像素或像素群的识别及计算机计算处理。
高级处理是算法对图像分析中被识别像素群的总体分析结果，以及运算与视觉效果相关的分析函数等处理技术。
在应用数学理论时，将图像定义为二维函数 f（x,y），x 和 y 为空间坐标 , 在任意一组空间坐标 f（x,y）的幅值 f 称为图像在该坐标位置的强度或灰度 .当 x,y 和幅值 f 是离散的、有限的数值时，称该坐标位置是由有限的元素组成的，每一个像素都有一个特定的位置和幅值。
1.2数字图像处理技术的发展数字图像处理技术最早出现于 20 世纪中期，图像处理的目的是提高图像的呈现质量。
图像处理的是视效较低的图像，要求输出尽可能提高效果后的图像。
主要采用噪声减弱、灰度变换、几何校正等方法进行处理，并考虑了明暗效果和对比度等诸多因素，由计算机进行更为复杂的图像处理。
20 世纪初期，图像处理技术首次应用于提升通讯传输后的图像质量提升。
到20 世纪中期，计算机发展到了一定的技术水平后，数字图像处理才广泛应用于各种高质图像需求的领域。
计算机对飞行器发回的天体照片进行图像处理，收到明显的效果。
进而不断地推广和发展，数字图像处理形成了较为完备的学科体系。
目前，各个应用领域对数字图像处理技术提出更高的需求，促进了这一学科体系向更高的技术方向发展。
特别是在像素群的理解与识别处理方面，已经由二维图像处理发展到三维模型化的定义方法。
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。
毕业设计(论文)-零件尺寸测量中的数字图像处理技术
毕业设计(论文)-零件尺寸测量中的数字图像处理技术数字图像处理技术在工业生产和制造业中得到越来越广泛的应用。
其中，其在零件尺寸测量方面的应用，在工业生产控制和质量控制中占有重要地位。
本文就数字图像处理技术在零件尺寸测量中的应用展开阐述。
一、概述零件尺寸测量技术是工业生产控制和质量控制中的重要一环。
而传统的测量方法往往是采用量具进行测量，这种方法成本高，测量精度依赖于操作者的经验水平。
而数字图像处理技术的应用则可以简化测量过程，提高测量效率和精度。
数字图像处理技术将数字化的图像数据应用数学方法和算法处理，得到我们所需要的各种图像信息。
在零件尺寸测量领域，数字图像处理技术可以用来获得零件的轮廓、边缘、圆弧等信息，从而得到零件的尺寸和形状。
二、数字图像处理技术在零件尺寸测量中的应用1.图像预处理数字图像处理技术中的图像预处理步骤对于零件尺寸测量非常重要。
由于拍摄条件和拍摄设备的差异，获取到的图像可能会存在颜色、亮度、对比度、噪声等问题。
而这些问题将对后续处理产生严重影响。
因此，图像预处理是零件尺寸测量中的一项必须工作。
图像处理中的预处理步骤包括图像的增强、滤波和分割等。
2.图像分割图像分割是指将图像划分成若干个互不重叠的区域。
在零件尺寸测量中，图像分割的目的是将零件与背景分离开来。
图像分割技术的选择将影响到零件尺寸测量的结果。
在图像分割的选择上，可以采用灰度阈值法、区域生长法、边缘检测法等方法。
3.边缘检测在数字图像处理中边缘检测是指从图像中提取出物体边界的技术。
零件尺寸测量中的边缘检测可以通过对图像中灰度值变化的分析得到。
4.形状拟合在得到零件边缘信息后，需要对边缘信息进行分析和处理，计算出零件的尺寸和形状。
其中，形状拟合是零件尺寸测量中的一个重要环节。
形状拟合可以通过多项式曲线拟合、圆拟合、椭圆拟合等得到零件的中心点、长度、宽度等信息。
三、数字图像处理技术在零件尺寸测量中的优势1.提高测量效率数字图像处理技术可以在短时间内获取大量的数据，并且可以通过计算机程序对数据进行处理，从而提高测量效率。
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)05-0280-01
1 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。
那么对M、N和Q如何取值呢?
首先，M、N、Q一般总是取成2的整数次幂，如 Q=2b，b为正整数。
通常称为对图像进行b比特量化。
M、N可以取成相等，也可以不相等。
若取相等，则图像矩阵为方阵，分析运算方便些。
取不等的例子如陆地卫星图像就因实际需要而取成2340×3240。
其次，关于M、N、b(或Q)数值大小的确定。
对b来讲，取值越大，重建图像失真越小，若要完全不失真得建原图像，b必须取无穷大，否则一定存在失真，这就是所谓量化误差。
一般供人眼观察的图像，由于人眼对灰度分辨能力有限，用5～8 比特量化就可以了。
而卫片、航片等为了区别图像中灰度变化不大的目标，往往用8～12比特量化。
对M×N的取值，主要依据是取样的约束条件，也就是在M×N 大到满足取样定理的情况下，重建图像就不会产生失真，否则就会因取样点数不够而产生所谓混淆失真。
为了减少表示图像的比特数，总是取M×N点数刚好满足取样定理。
这种状态的取样即所谓奈奎斯特取样(如彩色电视编码技术等)。
再次，在实际应用中，如果允许表示图像的总比特数M×N×b给定，对M×N和b的分配往往是根据图像的内容和应用要求以及系统本身的技术指标来选定。
例如，若图像中有大面积灰度变化缓慢的平滑区域，如人头象特写照片等。
则M×N取样点数可以少些，而量化比特数b多些。
这样使重建图像灰度层次多些。
若b太少，在图像灰度平滑区往往会出现“假轮廓”。
反之，复杂的景物图像，如群众场面的照片等，量化比特数b可以少些而取样点数M×N 要多些。
这样不致丢失图像的细节。
究竟M×N和b如何组合才能获得满意的结果，很难讲出一个统一的方案。
T・S・Huang 研究了这个问题。
他对三种不同特征的图像(一幅细节少的妇女头象特写照片，一幅中等细节摄影
师工作照片，一幅包含大量细节的群众会场照片)，改变其取样点数M×N和量化比特数b，分别进行图像质量的主观评价。
总的结论是：不同的取样点数和量化比特数组合，可以获得相同的主观质量评价。
3 数字图像处理主要研究的内容
3.1 图像变换
由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。
因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理(如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理)。
目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。
3.2 图像编码
压缩图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量(即比特数)，以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。
压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。
编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。
3.3 图像增强和复原
图像增强的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。
图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。
如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显;如强化低频分量可减少图像中噪声影响。
至于图像复原，我们将在下边作详细讨论。
4 数字图像处理系统
数字图像处理系统所处理的信息量是十分庞大的，对处理速度和精度都有一定的要求，系统的应用范围也相当广泛。
因此，目前的数字图像处理系统有各种各样的结构，其商品化产品的种类也较多。
若按用途分类，可分为专用和通用两大类。
专门系统是为专门用途设计的，它一般要求简单、迅速、准确、经济。
因而其结构比通用系统要简单，处理目的和功能明确，规模也较小。
例如英国Quantimet720
图像分析仪，专门用于定量分析材料的显微结构。
计算机射线断层扫描系统(即CT系统)，专门用于人体或脑部组织疾病诊断。
通用系统处理功能较全，应用也较广泛。
因此，其结构比较复杂，规模也较大，如美国匹兹堡大学的PRL系统，美国遥感图像处理系统等都是一个以大型计算机系统为基础的、规模巨大、速度很高、结构复杂的图像处理系统。
但是，不论是专用或通用系统，结构复杂或简单，一般图像处理系统的工作过程都可用图1表示
5 结语
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，图像处理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，对该领域的研究仍存在不少困难。
本文从一些数字图像处理的基本知识入手，介绍了该技术的发展、研究内容等，但这对于该技术而言，也仅仅是极少的一部分，相信随着科学技术的进步，尤其是计算机技术的飞速发展，对数字图像处理技术的研究将会取得更瞩目的成就。
参考文献
[1] 夏良正李久贤.数字图像处理(第2版)[J].东南大学出版社.2005.。