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。
数字图像处理课程设计
目录1.课设目的 (1)2.背景与基本原理 (1)2.1背景 (1)2.2基本原理 (1)2.2.1基本概念 (1)2.2.2基本策略： (2)2.2.3边缘检测 (3)2.2.4导数和噪声 (4)2.2.5高斯拉普拉斯（LOG） (4)2.2.6边缘连接和边缘检测 (4)3.源代码 (5)3.1对于只有车牌无车身的图像： (5)3.2对于有车身和车牌连接的图像 (5)4.处理结果 (6)4.1对于只有车牌无车身的图像： (6)4.2对于有车身和车牌连接的图像 (8)5.心得体会 (9)6.参考文献 (9)1.课设目的1)加强对数字图像处理的理解2)了解图像分割的基本原理和应用2.背景与基本原理2.1背景数字图像处理（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。
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。
图像分割是一种重要的图像技术，在理论研究和实际应用中都得到了人们的广泛重视。
图像分割的方法和种类有很多，有些分割运算可直接应用于任何图像，而另一些只能适用于特殊类别的图像。
有些算法需要先对图像进行粗分割，因为他们需要从图像中提取出来的信息。
许多不同种类的图像或景物都可作为待分割的图像数据，不同类型的图像，已经有相对应的分割方法对其分割，同时，某些分割方法也只是适合于某些特殊类型的图像分割。
分割结果的好坏需要根据具体的场合及要求衡量。
在本报告中是对车辆牌照中的文字和数字部分进行处理。
2.2基本原理2.2.1基本概念图像分割（Image Segmentation）是指将图像中具有特殊涵义的不同区域区分开来，这些区域是互相不交叉的，每一个区域都满足特定区域的一致性。
图像分割是图像识别和图像理解的基本前提步骤2.2.2基本策略：（1）间断检测数字图像中三种基本类型的灰度级间断： 点、 线、 边。
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。
基数字图像处理课程设计
基数字图像处理课程设计一、教学目标本课程的学习目标包括知识目标、技能目标和情感态度价值观目标。
知识目标要求学生掌握数字图像处理的基本理论、方法和应用；技能目标要求学生能够运用数字图像处理技术解决实际问题；情感态度价值观目标要求学生培养对数字图像处理技术的兴趣和热情，提高创新能力和团队合作意识。
通过分析课程性质、学生特点和教学要求，明确课程目标，将目标分解为具体的学习成果，以便后续的教学设计和评估。
二、教学内容根据课程目标，选择和教学内容，确保内容的科学性和系统性。
本课程的教学大纲包括以下内容：1.数字图像处理基本概念：数字图像的表示、图像文件格式、图像处理的基本操作。
2.图像增强：对比度增强、直方图均衡化、空间滤波、频率滤波。
3.图像恢复：图像去噪、图像去模糊、图像复原。
4.图像分割：阈值分割、边缘检测、区域生长、图像分割的评价。
5.图像描述：特征提取、特征匹配、图像描述符。
6.图像识别：分类算法、识别算法、应用实例。
教学内容的安排和进度如下：1.第1-2周：数字图像处理基本概念。
2.第3-4周：图像增强。
3.第5-6周：图像恢复。
4.第7-8周：图像分割。
5.第9-10周：图像描述。
6.第11-12周：图像识别。
三、教学方法选择合适的教学方法，如讲授法、讨论法、案例分析法、实验法等，以激发学生的学习兴趣和主动性。
1.讲授法：通过讲解基本概念、原理和方法，使学生掌握数字图像处理的基本知识。
2.讨论法：学生针对实际问题进行讨论，培养学生的创新思维和团队合作意识。
3.案例分析法：分析典型的数字图像处理应用实例，使学生了解数字图像处理技术在实际中的应用。
4.实验法：让学生动手进行数字图像处理实验，提高学生的实际操作能力和解决问题的能力。
四、教学资源选择和准备适当的教学资源，包括教材、参考书、多媒体资料、实验设备等。
1.教材：《数字图像处理》（冈萨雷斯著）。
2.参考书：《数字图像处理教程》（李航著）、《数字图像处理实践》（约翰逊著）。
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
目录一、目的与要求————————————————————————————2二、课程设计选题的背景意义——————————————————————3三、设计的主要内容及基本原理—————————————————————4四、总体方案设计———————————————————————————5五、测试和调试————————————————————————————7六、总结与体会————————————————————————————16七、参考文献—————————————————————————————17一、目的与要求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和方法。
（2）、熟悉掌握一门计算机语言，可以进行数字图像应用处理的开发设计。
2、课程设计任务（1）、对加有高斯、椒盐、和乘性噪声的图像进行；（2）、采用不同的滤波方法处理上述图像，比较处理结果；（3）、分析对于所加噪声哪种方法能够获得较好的处理效果；（4）、概括介绍图像平滑应用领域；注：图像要选择有代表性，分别对高频成分丰富、中低频成分进行分析3、课程设计要求（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，系统结构要合理。
（3）、程序开发时，则必须清楚主要实现函数的目的和作用。
如果使用matlab来进行开发，则必须理解每个函数的具体意义和适用范围。
（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。
二、课程设计选题的背景意义数字图像处理(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。
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。
发展到现在其应用范围十分广泛，涉及航天和航空技术、生物医学工程、通信工程、视频和多媒体等。
作为图像处理的一个重要分支，图像平滑是指用于突出图像的宽大区域、低频成分、主干部分或抑制图像噪声和干扰高频成分，使图像亮度平缓渐变，减小突变梯度，改善图像质量的图像处理方法。
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。
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。
(完整word版)数字图像处理课设
(完整word版)数字图像处理课设专业综合实验报告—-—-数字图像处理专业: 电子信息工程班级：学生姓名：学号：指导教师:年月日设计题目：图像去雾处理一、设计目的由于大气的散射作用，照相机接收到景物反射过来的光线经过了衰减.雾天的大气退化图像具有对比度低、景物不清晰的特点，给交通系统及户外视觉系统的应用带来严重的影响。
鉴于图像处理和计算机视觉中有关图像理解、目标识别、目标跟踪、智能导航等领域的很多算法都是假设输入的图像或视频是在理想天气条件下拍摄的，因此有雾图像清晰化就显得格外重要，是目前人们研究的热点问题之一,但由于成像系统聚焦模糊、拍摄场景存在相对运动以及雾天等不利环境,使得最终获取的图像往往无法使用。
有雾天气条件下获取的图像对比度低、图像内容模糊不清而且颜色整体偏向灰白色,图像去雾的目的就是恢复有雾图像的对比度和真实色彩，重现在理想天气条件下拍摄的清晰图像。
二、设计内容和要求1、采用直方图均衡化方法增强雾天模糊图像，并比较增强前后的图像和直方图；2、查阅文献，分析雾天图像退化因素,设计一种图像复原方法，对比该复原图像与原始图像以及直方图均衡化后的图像;三、设计思路由于图像中存在噪声等干扰，使得图像模糊不清。
可以采用图像增强的方法对原图像处理,使图像变得清晰.而直方图均衡化是一种常用的图像增强的方法。
图像模糊，其图像的像素分布不均匀,采用直方图均衡化的方法使其图像像素分布均匀，从而达到均衡像素分布增强图像的目的。
设计方案在晴朗的天气条件下，洁净的空气一般是由氦气、氧气等气体分子、水蒸汽、微量的固体悬浮颗粒物等成分构成。
在这种大气条件下，从物体表面反射的光线在到达成像设备的过程中,基本不会受大气中各种成分的影响发生散射、吸收、发射等现象，而是直接到达成像设备。
相对在有雾天气条件下获得的图像,在这种理想天气条件获得的图像,我们称之为清晰无雾图像。
而在有雾天气条件下获得的图像模糊不清，图像对比度下降，图像的颜色发生漂移，偏向灰白色。
《数字图像处理》实验教案
一、实验目的与要求1. 目的通过本实验，使学生了解数字图像处理的基本概念、方法和算法，掌握MATLAB 软件在图像处理方面的应用，提高学生分析问题和解决问题的能力。
2. 要求（1）熟悉MATLAB软件的基本操作。
（2）了解数字图像处理的基本概念和常用算法。
（3）能够运用MATLAB实现图像处理的基本操作和算法。
二、实验内容与步骤1. 实验内容（1）图像读取与显示。
（2）图像的基本运算（如加、减、乘、除等）。
（3）图像的滤波处理。
（4）图像的边缘检测。
（5）图像的分割与标记。
2. 实验步骤（1）打开MATLAB软件，新建一个脚本文件。
（2）导入所需图像，使用imread()函数读取图像，使用imshow()函数显示图像。
（3）进行图像的基本运算，如加、减、乘、除等，使用imadd()、imsub()、imdiv()、imconcat()等函数。
（4）对图像进行滤波处理，如使用均值滤波、中值滤波等，使用imfilter()函数。
（5）进行图像的边缘检测，如使用Sobel算子、Canny算子等，使用edge()函数。
（6）对图像进行分割与标记，如使用区域生长、阈值分割等方法，使用watershed()函数。
（7）对实验结果进行分析和讨论，总结实验心得。
三、实验注意事项1. 严格遵循实验步骤，确保实验的正确进行。
2. 合理选择参数，如滤波器的尺寸、阈值等。
3. 注意图像数据类型的转换，如浮点型、整型等。
4. 保持实验环境的整洁，避免误操作。
四、实验评价1. 评价内容（1）实验步骤的完整性。
（2）实验结果的正确性。
2. 评价标准（1）实验步骤完整，得分20分。
（2）实验结果正确，得分30分。
总分100分。
五、实验拓展1. 研究不同滤波器对图像滤波效果的影响。
2. 尝试使用其他图像分割算法，如基于梯度的分割方法、聚类分割方法等。
3. 探索图像处理在其他领域的应用，如计算机视觉、医学影像处理等。
六、实验一：图像读取与显示1. 实验目的掌握MATLAB中图像的读取和显示方法，熟悉图像处理的基本界面。
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、课程设计选题2.1 【课程设计选题一】简单图像处理系统整个系统要完成的基本功能大致如下：1、能对图像文件（bmp、 jpg、 tiff、 gif等）进行打开、保存、另存、打印、退出等功能操作；2、数字图像的统计信息功能：包括直方图的统计及绘制、区域图的面积、周长的统计、线条图中的距离测量等；3、数字图像的增强处理功能：（1）空域中的点运算、直方图的均衡化、各种空间域平滑算法（如局部平滑滤波法、中值滤波等）、锐化算法（如梯度锐化法、高通滤波等）（2）频域的各种增强方法：频域平滑、频域锐化、低通滤波、同态滤波等。
（3）色彩增强：伪彩色增强、真彩色增强等4、图像分割：（1）点、线（hough变换检测直线）、及边缘检测（梯度算子、拉普拉斯算子等）；（2）区域分割包括阈值分割、区域生长、分裂合并等；5、数字图像的变换：普通傅立叶变换(ft)与逆变换（ift）、快速傅立叶变换（fft）与逆变换(ifft)、离散余弦变换（DCT），小波变换等。
6、二值图像处理：膨胀、腐蚀、开运算与比运算。
在实现整个系统的时候，必须有1、2、3、4（1），及5中的这些基本内容，可以根据兴趣所在增加其他的内容。
2.2【课程设计选题二】复杂图像的区域分割与图形特征提取1、能对图像文件（bmp、jpg、tiff、gif等）进行打开、保存、另存、打印、退出等功能操作；2、图像预处理功能：（1）直方图的统计及绘制，根据此找到图像的阈值点；（2）可将图像的各种几何矫正变换；（3）彩色图像的灰度化变换等、一般灰度图像的二值化处理等；（4）数字图像的增强处理功能：空域中的点运算、直方图的均衡化、各种空间域平滑算法（如局部平滑滤波法、中值滤波等）、锐化算法（如梯度锐化法、高通滤波等）；色彩增强：伪彩色增强、真彩色增强等；3、图像分割：阈值分割、区域生长、分裂合并、区域增长法、特征空间聚类法、用分水岭变换分割法等各种方法，实现复杂区域的分割。
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。
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数字图像处理课程设计报告（人脸检测）姓名：xxx学号：xxxx1引言随着科学技术的飞速发展，互联网的广泛应用，重要部门(机场、银行、军政机关、重点控制地区)的进出，计算机网络中重要信息的存储与提取，都需要可靠的人身鉴别。
身份的识别已经成为一种人们日常生活中经常遇到的问题。
人脸识别作为生物特征识别中成功的应用之一，因为其巨大的商业应用前景，受到越来越多的重视。
人们更多的是在电影中看到这种技术的神奇应用：警察将偷拍到的嫌疑犯的脸部照片，输入到电脑中，与警方数据库中的资料进行比对，并找出该嫌犯的详细资料和犯罪记录。
这并非虚构的情节，在国外，人脸识别技术早已被大量使用在国家重要部门以及军警等安防部门。
在国内，对于人脸识别技术的研究始于上世纪90年代，目前主要应用在公安、金融、网络安全、物业管理以及考勤等领域。
近 30 年以来，人脸识别技术有了长足的发展，并且逐步走向实际应用阶段[1]。
2实验方法2.1方法综述典型人脸识别系统的实现过程如图2.1所示，一般包括三个步骤:人脸检测、人脸特征提取、人脸识别与验证。
在实现过程中，首先输入图像集，然后用人脸检测模块进行人脸检测。
如果检测到人脸图像，则进行特征点定位，一般以两眼中心为基准，根据两眼距离d，对人脸图像进行归一化处理，归一化处理包含了图像预处理，图像缩放以及有效人脸区域选取等操作。
最后对归一化的人脸图像进行特征提取，送入分类器进行识别，最终获得识别结果[2]。
图像预处理特征提取特征对比(分类器)结果输出图像输入图2.1人脸识别技术处理流程图在预处理阶段，对图像进行优化，尽可能去除或者减小光照、成像系统、外部环境等对待处理图像的干扰，为后续处理提高质量。
以便使不同的人脸图像尽可能在同一条件下完成特征提取、训练和识别。
人脸图像的预处理主要包括人脸扶正，人脸图像的增强，以及归一化等工作。
人脸扶正是为了得到人脸位置端正的人脸图像；图像增强是为了改善人脸图像的质量，不仅在视觉上更加清晰图像，而且使图像更利于计算机的处理与识别。
归一化工作的目标是取得尺寸一致，灰度取值范围相同的标准化人脸图像。
2.2具体方法2.2.1图像预处理图像预处理就是对获取得来的图像进行适当的处理，使它具有的特征能够在图像中明显的表现出来。
在本次实验中，从五个方面对图像进行了预处理，分别概述如下。
(1) 二值化二值化的目的是将采集获得的多层次灰度图像处理成二值图像，以便于分析理解和识别并减少计算量。
二值化就是通过一些算法，通过一个阈值改变图像中的像素颜色，令整幅图像画面内仅有黑白二值，该图像一般由黑色区域和白色区域组成，可以用一个比特表示一个像素，“1”表示黑色，“0”表示白色，当然也可以倒过来表示，这种图像称之为二值图像。
这便有利于我们对特征的提取。
该设计中采用组内方差和组外方差来实现二值化。
(2)直方图均衡直方图均衡是将一已知灰度概率密度分布的图像，经过某种变换，变成一幅具有均匀灰度概率分布的新图像，其结果是扩展了像元取值的动态范围，从而达到了增强图像整体对比度的效果。
直方图是一种点操作，它逐点改变图像的灰度值，尽量使各个灰度级别都具有相同的数量的像素点，使直方图趋于平衡。
直方图均衡可以使输入图像转换为在每一个灰度级上都有相同像素点数的输出图像（即输出的直方图是平的）。
这对于图像比较或分割是十分有用的。
均衡化处理的步骤如下：(a) 对给定的待处理图像统计其直方图，求出()r P r(b) 根据统计出的直方图采用累积分布函数做变换()()k k r S T r P r ==∑,求变换后的新灰度；(c) 用新灰度代替就灰度，求出()s P s ，这一步是近似过程，应根据处理的目的尽量做到合理，同时把灰度值相等或近似的合并(3)中值滤波中值滤波是一种非线性处理技术，能抑制图像中的噪声。
它是基于图像的这样一种特性：噪声往往以孤立的点的形式出现，这些点对应的像素数很少，而图像则是由像素较多、面积较大的小块构成。
在一维的情况下，中值滤波器是一个含有奇数个像素的窗口。
在处理之后，位于窗口正中的像素的灰度值，用窗口内各像素灰度值的中值代替。
例如若窗口长度为5，窗口中像素的灰度值为80、90、200、110、120，则中值为110，因为按小到大（或大到小）排序后，第三位的值是110。
于是原来窗口正中的灰度值200就由110取代。
如果200是一个噪声的尖峰，则将被滤除。
然而，如果它是一个信号，则滤波后就被消除，降低了分辨率。
因此中值滤波在某些情况下抑制噪声，而在另一些情况下却会抑制信号。
无论是直接获取的灰度图像，还是由彩色图像转换得到的灰度图像，里面都有噪声的存在，噪声对图像质量有很大的影响。
进行中值滤波不仅可以去除孤点噪声，而且可以保持图像的边缘特性，不会使图像产生显著的模糊，比较适合于实验中的人脸图像。
中值滤波是一种非线性的信号处理方法，因此中值滤波器也就是一种非线性的滤波器。
中值滤波器最先被应用于一维信号的处理中，后来被人们引用到二维图像的处理中来。
中值滤波可以在一定程度上克服线性滤波所带来的图像细节模糊，而且它对滤除脉冲干扰和图像扫描噪声非常有效。
中值滤波的步骤：(a) 将模板在图中漫游，并将模板中心与图中某个像素位置重合；(b) 读取模板下各对应像素的灰度值；(c) 将这些灰度值从小到大排成一列；(d) 找出这些值里排在中间的一个；(e) 将这个中间值赋给对应模板中心位置的像素。
由以上步骤可以看出，中值滤波的主要功能就是让与周围像素灰度值的差比较大的像素改取与周围像素值接近的值，所以它对孤立的噪声像素的消除能力是很强的。
由于它不是简单的取均值，所以产生的模糊比较少。
换句话说，中值滤波即能消除噪声又能保持图像的细节。
2.2.2特征提取对图像进行分割，提取人脸的特征。
本实验中通过边缘检测来实现特征提取。
边缘是位于两个区域的边界线上的连续像素集合，一般而言，当人们看到有边缘物体时，首先感觉到的便是边缘，灰度或结构等信息的突变处称为边缘。
边缘上的这种变化可以通过微分算子进行检测：(1) 一阶导数：通过梯度来计算——梯度锐化法：91122991...i i i R w z w z w z w z ==+++=∑梯度是一个矢量，其大小为:G[f(x,y)]=对于数字图像可以用差分来近似微分。
其差分形式为：),(),1(y x f y x f x f f x -+=∇∇=∇),()1,(y x f y x f y f f y -+=∇∇=∇2122})]1,(,([)],1(),({[)],([+-++-≈y x f y x f y x f y x f y x f G|)1,(,(||),1(),(|)],([+-++-≈y x f y x f y x f y x f y x f G梯度大小与相邻像素的灰度差成正比：即灰度变化大则梯度值很大，灰度变化平缓则梯度值小，灰度无变化则梯度值为0。
(2) 二阶导数：通过拉普拉斯算子来计算定义：一个二元图像函数f (x,y )的拉普拉斯变换定义为：),(4)]1,()1,(),1(),1([22222y x f y x f y x f y x f y x f yf x f f --+++-++=∂∂+∂∂=∇ 可以用多种方式表示为数字形式。
对于一个3×3的区域，经验上推荐最多的形式如下为：2524684()f Z Z Z Z Z ∇=-+++拉普拉斯锐化前后图像的灰度如图2.2所示:(a) 原图像灰度(b) 拉普拉斯锐化后图像的灰度图2.2拉普拉斯锐化前后图像的灰度图2.2.3特征对比通过与库存中的特征向量进行比较，找出与特征最相近的参数，再对该参数进一步分析。
如果分析在我们所确认的范围内，我们就认为该人就是我们所要找的。
然后从库存中提取出该人相关的信息，并显示出来。
如果库存中没有，则给出提示是否对存库作为样本。
3实验结果及分析本实验主要由图像预处理、特征提取、特征对比三个部分组成。
图像预处理对于后面的工作结果好坏起着至关重要的作用，因此从软件开发的最初阶段我们就要对软件进行不断的测试，对图像处理模块中的各个子模块进行测试以便检测经过处理后的图像效果是否达到预期的效果。
对图像预处理的测试过程进行描述如下：采用多张图像进行逐一测试，看这些图片经过处理后是否达到预期的效果，如高斯平滑的实现采用了模板操作，因此模板参数的选择对其十分重要，先用图片进行测试来检测平滑效果，如果效果不理想则继续选择模板参数，直至效果理想为止。
经过测试之后，二值化使得该图像一般由黑色区域和白色区域组成，有利于对特征的提取；而中值滤波即消除了噪声又保持了图像的细节，高斯平滑能有效的消除图像噪音，提高了图像质量。
对人脸的区域进行了准确定位，成功地提取出了人脸的特征，并与库存中的图像进行了对比，得到了预期的结果如图3.1。
图a 错检图片图b 检测正确结果图3.2 检测结果漏检率：在本次实验中总共检测了20张图片，有6张检测不正确，漏检率为30%。
在本次设计中还存在着以下不足：(1) 预处理的方法还有很多，如膨胀腐蚀运算，但由于实际情况有限不能一一展现。
(2) 漏检率比较高，需要进一步改进程序。
4参考文献[1]夏德深,傅德胜.现代图像处理技术与应用[M].江苏:东南大学出版社,1997，21-36[2]杨淑莹.图像模式识别VC++技术实现[M].北京:清华大学出版社,2005,55-68[3]何斌等. Visual C++ 数字图像处理[M].北京:人民邮电出版社,2001,46-48[4]朱虹.数字图像处理基础与应用[M].北京:清华大学出版社,2013,145-148[5]徐惠等.Visual C++数字图像实用工程案例精选[M].北京:人民邮电出版社,2004,167-200附录：主要程序。