数字图像处理课程题目和要求
数字图像处理课程设计题目和要求模板
数字图像处理课程设计题目和要求模板数字图像处理课程设计题目和要求12020年4月19日文档仅供参考数字图像处理课程设计内容、要求题目一：图像处理软件1、设计内容及要求：（1）、独立设计方案，实现对图像的十五种以上处理（比如：底片化效果、灰度增强、图像复原、浮雕效果、木刻效果等等）。
（2）、参考photoshop软件，设计软件界面，对处理前后的图像以及直方图等进行对比显示；（3）、将实验结果与其它软件实现的效果进行比较、分析。
总结设计过程所遇到的问题。
2、参考方案（所有参考方案若无特殊说明，均以matlab为例说明）：(1)实现图像处理的基本操作学习使用matlab图像处理工具箱，利用imread（）语句读入图像，例如image=imread（flower.jpg），对图像进行显示(如imshow（image）)，以及直方图计算和显示。
(2)图像处理算法的实现与显示12020年4月19日文档仅供参考针对课程中学习的图像处理内容，实现至少十五种图像处理功能，例如模糊、锐化、对比度增强、复原操作。
改变图像处理的参数，查看处理结果的变化。
自己设计要解决的问题，例如引入噪声，去噪；引入运动模糊、聚焦模糊等，对图像进行复原。
(3)参照“photoshop”软件，设计图像处理软件界面可设计菜单式界面，在功能较少的情况下，也能够设计按键式界面，视功能多少而定；参考matlab软件中GUI设计，学习软件界面的设计。
题目二：数字水印1、设计内容及要求：为保护数字图像作品的知识产权，采用数字水印技术嵌入水印图像于作品中，同时尽可能不影响作品的可用性，在作品版权发生争执时，经过提取水印信息确认作品版权。
一般情况下，水印图像大小要远小于载体图像，嵌入水印后的图像可能遇到噪声、有损压缩、滤波等方面的攻击。
因此，评价水印算法的原则就是水印的隐藏性和抗攻击性。
根据这一要求，设计水印算法。
（1）、查阅文献、了解数字水印的基本概念。
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%。
【最新精选】《数字图像处理》结课小论文题目汇总及要求
《数字图像处理》结课测试题目题目的路径：首先在Matlab的Command window中键入“demo”，进入demo 窗口。
然后在树形选择框中选择“Toolboxes\Image Processing”和“Blocksets\ Video and Image Processing”。
最后逐个查看并选择自己感兴趣的题目。
所有题目汇总如下：图像去模糊1. Deblurring Images Using the Blind Deconvolution Algorithm基于盲解卷算法的图像去模糊2. Deblurring Images Using the Lucy-Richardson Algorithm使用LR算法进行图像去模糊3. Deblurring Images Using a Regularized Filter使用正则滤波器进行图像去模糊4. Deblurring Images Using the Wiener Filter使用维纳滤波器进行图像去模糊图像增强5. Contrast Enhancement Techniques图像对比度增强技术6. Correcting Nonuniform Illumination如何对不均匀光照进行校正7. Enhancing Multispectral Color Composite Images多谱(卫星遥感) 图像增强技术图像配准8. Finding the Rotation and Scale of a Distorted Image计算失真图像的旋转参数和尺度参数9. Registering an Aerial Photo to an Orthophoto基于控制点的多幅航拍图像的配准10. Registering an Image Using Normalized Cross-Correlation使用归一化交叉相关法来配准图像图像分割11. Batch Processing Image Files Using Distributed Computing分布式计算对图像序列进行批处理12. Color-Based Segmentation Using the L*a*b* Color Space基于Lab色彩空间的彩色图像分割13. Color-Based Segmentation Using K-Means Clustering 基于K-均值聚类的彩色图像分割14. Detecting a Cell Using Image Segmentation使用图像分割技术来检测细胞15. Finding V egetation in a Multispectral Image多谱图像(卫星遥感)上的农作物区域分割16. Marker-Controlled Watershed Segmentation基于标记控制的分水岭分割算法17. Texture Segmentation Using Texture Filters基于纹理滤波器的纹理图像分割图像几何变换18. Creating a Gallery of Transformed Images常见的图像几何变换简介19. Exploring a Conformal Mapping图像的保角变换(共形映射)20. Extracting Slices from a 3-Dimensional MRI Data Set 如何从3维MRI数据集中提取切片图21. Padding and Shearing an Image Simultaneously图像的剪切变换和填充操作图像的测量22. Finding the Length of a Pendulum in Motion从单摆图像序列中计算摆长23. Granulometry of Snowflakes使用形态学方法对雪花的颗粒度进行测量24. Identifying Round Objects在图像中计算物体的“似圆度”25. Measuring Angle of Intersection在图像中计算钢梁的交叉角度26. Measuring the Radius of a Roll of Tape如何用图像方法测量胶带的半径图像的Radon变换27. Reconstructing an Image from Projection Data基于拉东(Radon)变换的CT图像重建视频检测和跟踪28. Abandoned Object Detection遗弃物体检测技术29. Motion Detection基于SAD的运动检测系统30. Lane Departure Warning System车道偏离预警系统31. Lane Detection and Tracking基于Hough变换的车道检测和跟踪32. Traffic Warning Sign Recognition交通警示牌自动识别技术33. People Tracking基于背景差分的行人检测技术34. Color Segmentation基于色彩分割的人体检测35. Tracking Cars Using Background Estimation 基于背景估计的汽车检测36. Tracking Cars Using Optical Flow基于光流法的汽车检测37. Surveillance Recording基于主帧检测的监控记录技术38. Pattern Matching基于模板匹配的PCB检测系统压缩技术39. V ideo Compression基于DCT变换的视频压缩技术40. Image Compression基于DCT变换的图像压缩技术视频分析技术41. Histogram Display图像直方图的实时显示42. Concentricity Inspection光纤的同心性检测系统43. Edge Detection边缘检测技术简介44. V ideo Focus Assessment视频自动聚焦参量计算视频增强45. V ideo Stabilization基于模板的电子稳像技术46. Periodic Noise Reduction针对周期噪声的图像降噪算法47. Histogram Equalization基于直方图均衡的图像增强48. Rotation Correction基于Hough变换的旋转图像校正基于形态学的视频分割技术49. Cell Counting细胞自动计数系统50. Feature Extraction如何自动计算视频中扇形的数目51. Object Counting如何自动计算订书钉的数目52. Object Extraction and Replacement视频目标的实时提取和替换视频回放处理53. Continuous Image Rotation图像连续旋转效果的实现54. Projecting Videos onto a Rotating Cube 如何将视频投影到旋转的立方体上55. V isual Effects图像浮雕效果的实现56. Picture in Picture画中画效果的实现57. Panorama Creation全景照片技术58. Bouncing Balls如何在图像上叠加动画《数字图像处理》结课测试报告规范1.内容要求（1）本报告（论文）的名字，系统功能、实现了什么结果。
《数字图像处理》结课小论文题目汇总及要求
《数字图像处理》结课测试题目题目的路径：首先在Matlab的Command window中键入“demo”，进入demo 窗口。
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最后逐个查看并选择自己感兴趣的题目。
所有题目汇总如下：图像去模糊1. Deblurring Images Using the Blind Deconvolution Algorithm基于盲解卷算法的图像去模糊2. Deblurring Images Using the Lucy-Richardson Algorithm使用LR算法进行图像去模糊3. Deblurring Images Using a Regularized Filter使用正则滤波器进行图像去模糊4. Deblurring Images Using the Wiener Filter使用维纳滤波器进行图像去模糊图像增强5. Contrast Enhancement Techniques图像对比度增强技术6. Correcting Nonuniform Illumination如何对不均匀光照进行校正7. Enhancing Multispectral Color Composite Images多谱(卫星遥感) 图像增强技术图像配准8. Finding the Rotation and Scale of a Distorted Image计算失真图像的旋转参数和尺度参数9. Registering an Aerial Photo to an Orthophoto基于控制点的多幅航拍图像的配准10. Registering an Image Using Normalized Cross-Correlation使用归一化交叉相关法来配准图像图像分割11. Batch Processing Image Files Using Distributed Computing分布式计算对图像序列进行批处理12. Color-Based Segmentation Using the L*a*b* Color Space基于Lab色彩空间的彩色图像分割13. Color-Based Segmentation Using K-Means Clustering 基于K-均值聚类的彩色图像分割14. Detecting a Cell Using Image Segmentation使用图像分割技术来检测细胞15. Finding Vegetation in a Multispectral Image多谱图像(卫星遥感)上的农作物区域分割16. Marker-Controlled Watershed Segmentation基于标记控制的分水岭分割算法17. Texture Segmentation Using Texture Filters基于纹理滤波器的纹理图像分割图像几何变换18. Creating a Gallery of Transformed Images常见的图像几何变换简介19. Exploring a Conformal Mapping图像的保角变换(共形映射)20. Extracting Slices from a 3-Dimensional MRI Data Set 如何从3维MRI数据集中提取切片图21. Padding and Shearing an Image Simultaneously图像的剪切变换和填充操作图像的测量22. Finding the Length of a Pendulum in Motion从单摆图像序列中计算摆长23. Granulometry of Snowflakes使用形态学方法对雪花的颗粒度进行测量24. Identifying Round Objects在图像中计算物体的“似圆度”25. Measuring Angle of Intersection在图像中计算钢梁的交叉角度26. Measuring the Radius of a Roll of Tape如何用图像方法测量胶带的半径图像的Radon变换27. Reconstructing an Image from Projection Data基于拉东(Radon)变换的CT图像重建视频检测和跟踪28. Abandoned Object Detection遗弃物体检测技术29. Motion Detection基于SAD的运动检测系统30. Lane Departure Warning System车道偏离预警系统31. Lane Detection and Tracking基于Hough变换的车道检测和跟踪32. Traffic Warning Sign Recognition交通警示牌自动识别技术33. People Tracking基于背景差分的行人检测技术34. Color Segmentation基于色彩分割的人体检测35. Tracking Cars Using Background Estimation 基于背景估计的汽车检测36. Tracking Cars Using Optical Flow基于光流法的汽车检测37. Surveillance Recording基于主帧检测的监控记录技术38. Pattern Matching基于模板匹配的PCB检测系统压缩技术39. Video Compression基于DCT变换的视频压缩技术40. Image Compression基于DCT变换的图像压缩技术视频分析技术41. Histogram Display图像直方图的实时显示42. Concentricity Inspection光纤的同心性检测系统43. Edge Detection边缘检测技术简介44. Video Focus Assessment视频自动聚焦参量计算视频增强45. Video Stabilization基于模板的电子稳像技术46. Periodic Noise Reduction针对周期噪声的图像降噪算法47. Histogram Equalization基于直方图均衡的图像增强48. Rotation Correction基于Hough变换的旋转图像校正基于形态学的视频分割技术49. Cell Counting细胞自动计数系统50. Feature Extraction如何自动计算视频中扇形的数目51. Object Counting如何自动计算订书钉的数目52. Object Extraction and Replacement视频目标的实时提取和替换视频回放处理53. Continuous Image Rotation图像连续旋转效果的实现54. Projecting Videos onto a Rotating Cube 如何将视频投影到旋转的立方体上55. Visual Effects图像浮雕效果的实现56. Picture in Picture画中画效果的实现57. Panorama Creation全景照片技术58. Bouncing Balls如何在图像上叠加动画《数字图像处理》结课测试报告规范1.内容要求（1）本报告（论文）的名字，系统功能、实现了什么结果。
数字图像处理试题及答案
数字图像处理试题及答案一、选择题1. 数字图像的基本属性包括：A. 分辨率B. 颜色深度C. 存储格式D. 所有以上答案：D2. 在数字图像处理中，灰度化处理的目的是：A. 减少数据量B. 增强图像对比度C. 转换彩色图像为黑白图像D. 以上都是答案：A3. 下列哪个不是图像的几何变换？A. 平移B. 旋转C. 缩放D. 噪声滤除答案：D二、简答题1. 简述数字图像的采样过程。
答案：数字图像的采样过程是将连续的模拟图像转换为离散的数字图像。
这个过程包括两个步骤：空间采样和量化。
空间采样是按照一定的间隔在图像上取样，量化则是将采样点的连续值转换为有限的离散值。
2. 描述边缘检测在图像处理中的作用。
答案：边缘检测在图像处理中的作用是识别图像中物体的边界。
它是图像分割、特征提取和图像理解的基础。
通过边缘检测，可以将图像中的不同区域区分开来，为进一步的图像分析提供重要信息。
三、计算题1. 给定一幅数字图像，其分辨率为1024×768，颜色深度为24位，计算该图像的存储大小（以字节为单位）。
答案：图像的存储大小 = 分辨率的宽度× 高度× 颜色深度 / 8。
所以，1024 × 768 × 24 / 8 = 2,097,152 字节。
2. 如果对上述图像进行灰度化处理，存储大小会如何变化？答案：灰度化处理后，颜色深度变为8位（每个像素一个灰度值），所以存储大小变为1024 × 768 × 8 / 8 = 786,432 字节。
四、论述题1. 论述数字滤波器在图像去噪中的应用及其优缺点。
答案：数字滤波器在图像去噪中起着至关重要的作用。
常见的滤波器有低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器等。
低通滤波器可以去除图像中的高频噪声，保留低频信息，但可能会导致图像细节丢失。
高通滤波器则可以增强图像的边缘和细节，但可能会放大噪声。
带通滤波器则可以同时保留图像的某些频率范围，但设计复杂度较高。
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。
数字图像处理课件-数字图像处理课程设计
数字图像处理课程设计题目〔2022/2022 第二学期〕1、图像增强经典方法实现目的：1〕了解图像增强的概念及经典的算法；2〕掌握比照度增强和灰度变换法的原理及实现；要求：1〕利用比照度增强中的直方图调整法、灰度变换法中的线性灰度变换和非线性灰度变换的方法，实现对图像的增强处理。
2〕在实现算法的同时，思考如何通过调整算法中的参数，实现不同的增强效果。
2、图像平滑技术应用利用噪声的性质消除图像中噪声的方法称为图像平滑。
目的：1〕了解图像平滑的概念及常用的算法；2〕掌握均值滤波、高斯滤波和中值滤波的原理及实现；要求：1〕利用均值滤波器，采用3×3，5×5像素范围的平均值，实现对受高斯噪声干扰的图像进行平滑处理；2〕高斯滤波也是一种均值滤波的方法，滤波时根据高斯函数的形状来选择权值。
采用3×3，5×5的高斯模板，实现对含高斯噪声的图像进行平滑处理；3〕中值滤波器是指输出值取滤波器窗口内像素灰度值排列顺序的中间值得滤波器，采用3×3中值滤波和5×5中值滤波对受椒盐噪声干扰的图像进行平滑处理；3、图像锐化技术应用图像中的边缘轮廓是灰度发生跳变的区域，因此，通过增强高频分量可以加强图像的边缘轮廓，使图像看起来比拟清晰，这种方法就是图像的锐化。
目的：1〕了解图像锐化的概念及常用的算法；2〕掌握最常用的图像锐化中的梯度算法原理及实现锐化图像的不同表示方式；要求：1〕利用梯度算法实现对原始图像的锐化处理；锐化图像采用梯度值显示，即微分图像直接输出；2〕利用梯度算法实现对原始图像的锐化处理；锐化图像采用背景取单一灰度值，轮廓取梯度值；3〕利用梯度算法实现对原始图像的锐化处理；锐化图像采用轮廓、背景分别取单一灰度值，即二值图像输出。
4、图像分割技术应用—阈值化阈值化是特征空间聚类分割方法中最简单的分割算法，在分割一幅图像时，通过确定适宜的阈值，将像素分成“亮的〞和“暗的〞两类。
《数字图像处理》课程设计题目
《数字图像处理》课程设计题目实验一图像变换内容：1．对标准图像进行离散傅里叶变换并在计算机屏幕观测其频谱，验证二维傅里叶变换的常用性质。
2．对标准图像进行离散余弦变换并在计算机屏幕观测其频谱，验证二维余弦变换的常用性质，了解二维余弦变换用在图像压缩中的原因。
3．对标准图像离散傅里叶变换和离散余弦变换的频谱进行比较。
4．对标准图像进行Walsh变换并在计算机屏幕观测其频谱。
基本要求：1．加深理解DFT、DCT、Walsh变换的原理和基本性质。
2．掌握DFT、DCT变换的算法流程，并能根据流程编程实现。
3．分析变换域内频谱的特征。
实验二灰度图的线性变换内容：灰度的线性变换就是将图像中所有的点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换。
该线性灰度变换函数是一个一维线性函数：灰度变换方程为：式中参数为纯属函数的斜率，为纯属函数在y轴上的截距，表示输入图像的灰度，表示输出图像的灰度。
当时，输出图像的对比度将增大；当时，输出图像的对比度将减小；当时，操作仅使所有像素的灰度值上移或下移，其效果是使整个图像更暗或更亮；如果，暗区域将变亮，亮区域将变暗，点运算完成了图像求补运算。
特殊情况下，当时，输出图像和输入图像相同；当时，输出图像的灰度正好反转。
基本要求：1、理解和掌握线性变换的原理和应用。
2、分析经线性变换后图像的效果。
本实验要求学生完成程序的设计。
实验三灰度窗口变换内容：灰度窗口变换是将某一区间的灰度级和其它部分(背景)分开。
下图可说明灰度窗口变换的原理，其中[gold1, gold2]为灰度窗口。
灰度窗口变换可以检测出在某一灰度窗口范围内的所有像素，是图像灰度分析中的一个有力工具。
灰度窗口变换有两种：一种是清除背景的变换，一种是保留背景的变换。
前者是把不在灰度窗口范围内的像素都赋值为0，在灰度窗口范围内的像素都赋值为255，这也能实现灰度图的二值化；后者是把不在灰度窗口范围内的像素保留原灰度值，在灰度窗口范围内的像素都赋值为255。
《数字图像处理》课程教学大纲
数字图像处理课程教学大纲课程简介数字图像处理是计算机科学与技术领域的一门重要课程，它研究如何使用计算机和算法来处理和分析数字图像。
本课程旨在介绍数字图像处理的基本原理、方法和应用，并培养学生的图像处理能力和技巧。
课程目标本课程的主要目标是让学生掌握数字图像处理的基本理论和方法，具备图像处理算法设计、图像增强、图像分割、图像压缩等技术的基本能力。
同时，通过实践项目的实施，培养学生的问题解决能力和团队合作能力。
课程安排第一周：课程介绍与基本概念•课程介绍•数字图像的基本概念与特点•数字图像处理的基本步骤第二周：图像预处理•图像采集与获取•图像灰度变换•图像噪声模型与去噪方法第三周：图像增强•直方图均衡化•空域滤波与频域滤波•边缘增强与锐化第四周：图像压缩•图像压缩的基本概念与方法•离散余弦变换（DCT）与JPEG压缩算法•小波变换与JPEG2000压缩算法第五周：图像分割与边缘检测•阈值分割•基于边缘的图像分割•基于区域的图像分割第六周：实践项目1 - 图像识别•项目需求分析与设计•图像特征提取与选择•分类器的训练与测试第七周：实践项目2 - 图像恢复•项目需求分析与设计•图像模型与图像去模糊•图像去噪与图像修复第八周：实践项目3 - 图像处理工具开发•项目需求分析与设计•图像处理算法的实现•图形界面设计与用户交互评估方式•平时成绩：30%•作业与实验报告：30%•期末考试：40%参考教材•Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods. 数字图像处理（第三版）. 清华大学出版社，2018.•Richard Szeliski. 计算机视觉：算法与应用. 电子工业出版社，2014.参考资源•MATLAB图像处理工具箱文档•OpenCV计算机视觉库官方文档以上是《数字图像处理》课程的教学大纲，希望通过本门课程的学习，能够让学生对数字图像处理有一个全面的了解，并具备实践应用的能力。
数字图像处理课程设计题目和要求-2013
数字图像处理课程设计题目和要求-2013郑州大学（软件技术学院）课程设计报告数字图像处理课程设计内容、要求题目一：图像处理软件1、设计内容及要求：（1）、独立设计方案，实现对图像的十五种以上处理（比如：底片化效果、灰度增强、图像复原、浮雕效果、木刻效果等等）。
（2）、参考photoshop软件，设计软件界面，对处理前后的图像以及直方图等进行对比显示；（3）、将实验结果与其他软件实现的效果进行比较、分析。
总结设计过程所遇到的问题。
2、参考方案（所有参考方案若无特殊说明，均以matlab为例说明）：(1)实现图像处理的基本操作学习使用matlab图像处理工具箱，利用imread（）语句读入图像，例如image=imread （flower.jpg），对图像进行显示(如imshow郑州大学（软件技术学院）课程设计报告（image）)，以及直方图计算和显示。
(2)图像处理算法的实现与显示针对课程中学习的图像处理内容，实现至少十五种图像处理功能，例如模糊、锐化、对比度增强、复原操作。
改变图像处理的参数，查看处理结果的变化。
自己设计要解决的问题，例如引入噪声，去噪；引入运动模糊、聚焦模糊等，对图像进行复原。
(3)参照“photoshop”软件，设计图像处理软件界面可设计菜单式界面，在功能较少的情况下，也可以设计按键式界面，视功能多少而定；参考matlab软件中GUI设计，学习软件界面的设计。
题目二：数字水印1、设计内容及要求：为保护数字图像作品的知识产权，采用数郑州大学（软件技术学院）课程设计报告字水印技术嵌入水印图像于作品中，同时尽可能不影响作品的可用性，在作品版权发生争执时，通过提取水印信息确认作品版权。
通常情况下，水印图像大小要远小于载体图像，嵌入水印后的图像可能遇到噪声、有损压缩、滤波等方面的攻击。
因此，评价水印算法的原则就是水印的隐藏性和抗攻击性。
根据这一要求，设计水印算法。
（1）、查阅文献、了解数字水印的基本概念。
数字图像处理课程设计题目
《数字图像处理》课程设计题目与要求
可选题目：
题目一：图像的数字化
题目二：图像的离散傅里叶变换
题目三：图像的离散余弦变换
题目四：图像的离散小波变换
题目五：图像的平滑
题目六：图像的锐化
题目七：基于预测编码的图像编码与压缩
题目八：基于小波变换的图像压缩
题目九：图像复原
题目十：图像阈值分割技术
题目十一：图像的边缘检测
题目十二：彩色图像增强
题目十三：数字水印
说明：也可以自拟题目。
内容要求：
一、课程设计的目的与要求
二、设计的主要内容及基本原理
三、图像编码程序总体方案设计
3.1、图像处理程序流程图
3.2、用MATLAB实现图像处理程序源代码及注释
四、课程设计总结与体会
格式要求：
见考查课课程设计说明书范文
说明：请认真对待、严格按照格式要求书写。
每人各自选一个题目做设计，请独立完成。
内容示例：基于行程编码的图像编码程序设计。
数字图像处理各章要求必做题及参考答案
（t《数字图像处理》各章要求及必做题参考答案第一章要求了解图像及图像处理的概念、图像的表达方法、图像处理系统的构成及数字图像处理技术的应用。
必做题及参考答案1.4 请说明图像数学表达式 像？解答：I = f ( x , y , z , ⎣ , t , )中各参数的含义，该表达式代表哪几种不同种类的图图像数学表达式 I = f ( x , y , z , ⎣ , t , ) 中， x,y,z ）是空间坐标，λ是波长， 是时间，I 是光点（x,y,z ） 的强度（幅度）。
上式表示一幅运动 (t) 的、彩色/多光谱 (λ) 的、立体（x,y,z ）图像。
1.5 请说明 f(x,y)表示的图像类型及与 f ( x , y , z , ⎣ , t ) 之间的关系。
解答：f ( x , y , z , ⎣ , t ) 表示一幅运动 (t) 的、彩色/多光谱 (λ) 的、立体（x,y,z ）图像。
对于静止图像，则与时间 t 无关；对于单色图像（也称灰度图像），则波长λ为一常数；对于平面图像，则与坐标 z 无 关，故 f(x,y)表示平面上的静止灰度图像，它是一般图像 f ( x , y , z , ⎣ , t ) 的一个特例。
1.6 一个数字图像处理系统由哪几个模块组成？试说明各模块的作用。
解答：一个基本的数字图像处理系统由图像输入、图像存储、图像输出、图像通信、图像处理和分析 5 个模块组成，如下图所示。
各个模块的作用分别为：图像输入模块：图像输入也称图像采集或图像数字化，它是利用图像采集设备（如数码照相机、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。
图像存储模块：主要用来存储图像信息。
图像输出模块：将处理前后的图像显示出来或将处理结果永久保存。
图像通信模块：对图像信息进行传输或通信。
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、实现软件和数字计算机，以完成图 像信息处理的所有功能。
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。
数字图像处理教学大纲
数字图像处理教学大纲一、课程基本信息课程名称：数字图像处理课程类别：专业必修课学分：X总学时：X授课对象：具体专业二、课程教学目标通过本课程的学习，使学生掌握数字图像处理的基本概念、原理和方法，具备运用相关知识和技术解决实际问题的能力。
具体包括：1、理解数字图像的获取、表示和存储方式。
2、掌握数字图像增强、复原、压缩、分割等基本处理技术。
3、能够运用编程工具实现简单的数字图像处理算法。
4、培养学生的创新思维和实践能力，为进一步学习和从事相关领域的工作打下坚实的基础。
三、课程教学内容（一）数字图像基础1、图像的感知和获取视觉系统的特性图像的形成与数字化图像的采样和量化2、数字图像的表示灰度图像彩色图像图像的矩阵表示3、数字图像的存储图像文件格式图像数据库（二）图像增强1、空域增强灰度变换直方图均衡化空域滤波2、频域增强傅里叶变换频域滤波（三）图像复原1、图像退化模型常见的退化原因退化函数的建立2、逆滤波原理与实现局限性3、维纳滤波基本原理算法实现（四）图像压缩1、图像压缩的基本原理信息论基础冗余度2、无损压缩霍夫曼编码算术编码3、有损压缩预测编码变换编码（五）图像分割1、阈值分割全局阈值局部阈值2、边缘检测梯度算子拉普拉斯算子Canny 算子3、区域分割区域生长区域分裂与合并（六）图像特征提取与描述1、颜色特征颜色直方图颜色矩2、纹理特征统计方法结构方法3、形状特征边界描述区域描述（七）图像识别1、模式识别基础分类器设计特征选择与提取2、图像分类与识别应用人脸识别车牌识别四、课程教学方法1、课堂讲授通过讲解理论知识，使学生掌握数字图像处理的基本概念、原理和方法。
2、实验教学安排一定数量的实验课程，让学生通过实践加深对理论知识的理解，提高编程和解决实际问题的能力。
3、案例分析结合实际应用案例，引导学生分析问题、解决问题，培养学生的创新思维和实践能力。
4、小组讨论组织学生进行小组讨论，促进学生之间的交流与合作，激发学生的学习兴趣和主动性。
DSP数字图像处理实验课设
华东交通大学理工学院课程设计报告书所属课程名称DSP原理及应用题目数字图像处理系统设计分院电信分院专业班级 12通信2班学生姓名余志强指导教师李杰目录第一章课程设计内容及要求第二章程序设计原理2.1数字图象处理基本原理2.2数字图像处理常用方法2.3图象灰度处理的基本原理2.4图象的反色原理和实现2.5灰度图象二值化原理及意义第三章程序设计步骤第四章总结第一章课程设计内容及要求一、设计内容1了解数字图象处理的基本原理2 学习灰度图象反色处理技术3 学习灰度图象二值化处理技术第二章程序设计原理2、1数字图像处理的基本原理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。
2、2 数字图像处理常用方法：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。
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。
数字图像处理实验内容与要求
数字图像处理实验内容与要求
一、实验题
实验内容：共5道题，要求选择任意一种编程语言，编写程序，实现以下算法。
1.编写程序，实现在空间域的图像增强处理。
请设计1-2个参数，通过鼠标或键盘实时连续改变图像的亮度和对比度。
2.编写程序，实现空间域的图像平滑和锐化。
用户可自己定义模板的大小和参数，以获得最佳的平滑和锐化效果。
3.编写程序，实现图像直方图的均衡化处理。
输入一幅图像，获得它的直方图，作均衡化处理后，获得新的直方图和直方图均衡化后的效果。
要求能显示图像均衡化前后的直方图和图像。
4.编写程序，实现频率域的图像滤波。
输入一幅图像，分别采用理想、高斯、Butterworth三种高低通滤波器滤波，比较它们的结果。
5.编程程序，输入一幅具有椒盐噪声的图像，通过滤波，消除噪声，获得较好的噪声去除效果。
二、基本要求
1.上述程序中，关键问题不能调用程序库中的函数或子程序。
2.每一道题为18分。
功能全部正确，可得18分。
功能基本正确，为13-15分；功能完全错误为0分。
其它情况酌情给分；
3.五道题全部完成，且功能全部正确可得90分。
4.上述五道题如果能很好地集成在一个统一的界面下，另加5-10分。
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数字图像处理课程内容、要求题目一：图像处理软件1、设计内容及要求：（1）、独立设计方案，实现对图像的十五种以上处理（比如：底片化效果、灰度增强、图像复原、浮雕效果、木刻效果等等）。
（2）、参考photoshop软件，设计软件界面，对处理前后的图像以及直方图等进行对比显示；（3）、将实验结果与其他软件实现的效果进行比较、分析。
总结设计过程所遇到的问题。
2、参考方案（所有参考方案若无特殊说明，均以matlab为例说明）：(1)实现图像处理的基本操作学习使用matlab图像处理工具箱，利用imread（）语句读入图像，例如image=imread（flower.jpg），对图像进行显示(如imshow（image）)，以及直方图计算和显示。
(2)图像处理算法的实现与显示针对课程中学习的图像处理内容，实现至少十五种图像处理功能，例如模糊、锐化、对比度增强、复原操作。
改变图像处理的参数，查看处理结果的变化。
自己设计要解决的问题，例如引入噪声，去噪；引入运动模糊、聚焦模糊等，对图像进行复原。
(3)参照“photoshop”软件，设计图像处理软件界面可设计菜单式界面，在功能较少的情况下，也可以设计按键式界面，视功能多少而定；参考matlab软件中GUI设计，学习软件界面的设计。
题目二：数字水印1、设计内容及要求：为保护数字图像作品的知识产权，采用数字水印技术嵌入水印图像于作品中，同时尽可能不影响作品的可用性，在作品版权发生争执时，通过提取水印信息确认作品版权。
通常情况下，水印图像大小要远小于载体图像，嵌入水印后的图像可能遇到噪声、有损压缩、滤波等方面的攻击。
因此，评价水印算法的原则就是水印的隐藏性和抗攻击性。
根据这一要求，设计水印算法。
（1）、查阅文献、了解数字水印的基本概念。
（2）、深入理解一种简单的数字水印嵌入与提取方法。
（3）、能够显示水印嵌入前后的载体图像。
（4）、能够显示嵌入与提取的水印。
（5）、选择一种以上的攻击方法，测试水印算法的鲁棒性等性能。
（6）、设计软件界面2、参考方案(1)对水印图像进行编码置乱（可采用伪随机码，提高水印图像的隐蔽性）；(2) 对图像进行子图像分解（如8*8），对子块分别进行DCT变换；(3) 对DCT系数按照zig-zag排序进行排列，选择一种频系数，对该种频系数相邻的系数进行水印嵌入(4) 低通滤波检验水印算法的抗攻击性。
(5) 设计数字水印的软件界面。
题目三：车牌识别1、设计内容及要求：在交通管理过程中，通常采用视频监控方式对闯红灯和超速等违章车辆进行监督。
对违章车辆，需要自动检测车牌信息，提取车牌号码，以便查找车主信息和监督管理。
国内常用的一般车牌通常是是蓝底白字，长宽比3:1。
（1）对车牌图像进行预处理，然后进行车牌定位；（2）进行字符分割；（3）对车牌中的数字和字母进行提取和识别（对汉字不作要求）；（提高部分）（4）要求自行设计方案、编写代码实现上述功能。
2、参考方案（1）对图像进行预处理，增加图像的对比度；（2）根据图像的颜色对车牌区域定位（3）对图像进行旋转、二值化操作，并进行水平投影操作，根据直方图峰值和谷值对字符进行分割；（4）可采用模板匹配方法，对数字和字母进行识别，并输出识别后的结果。
（5）设计车牌识别的软件界面。
题目四：超分辨率重建1、设计内容与要求在视频监控、图像追踪等应用中，由于图像摄取系统的分辨率较低，图像较为模糊，使得目标识别等问题变得困难。
现有一幅低分辨率图像，图像大小为500*500，试通过插值技术提高图像分辨率。
由于常规的图像插值技术可能导致图像边缘模糊，试设计一种超分辨率重建技术，使得图像边缘尽可能保持较好的陡峭性。
（1）在空域中将图像放大2倍，4倍；（2）在DCT域放大2倍，4倍；（3）在DCT域增强图像高频信息，保持边缘陡峭度；（4）若对图像子图像分解后使用DCT，观察增强后的图像是否存在块效应；（5）设计软件界面。
2、参考方案（1）采用插值技术对图像放大（2）考虑到图像较大情况下DCT的计算量较大，将图像分解为若干子图像；（3）在DCT域对图像进行插值放大；（4）设计同态滤波器，对高频信号进行增强；（5）反变换回空域图像。
题目五：织物密度检测(也可以是桌面等有纹理的表面的检测)1、要求完成功能：在织物单位长度中排列的经纬纱根数，称为织物的经纬纱密度。
织物密度的计算单位以公制计，是指10cm内经纬纱排列的根数。
密度的大小，直接影响织物的外观，手感，厚度，强力，抗折性，透气性，耐磨性和保暖性能等物理机械指标，同时他也关系到产品的成本和生产效率的大小。
经纬密度的测定方法可以采用直接测数法。
直接测数法是凭借照布镜或织物密度分析镜来完成。
织物密度分析镜的刻度尺长度为5cm,在分析镜头下面，一块长条形玻璃片上刻有一条红线，在分析织物密度时，移动镜头，将玻璃片上红线和刻度尺上红线同时对准某两根纱线之间，以此为起点，边移动镜头边数纱线根数，直到5cm刻度线为此。
输出之纱线根数乘以2，即为10cm织物的密度值。
在点数纱线根数时，要以两根纱线之间的中央为起点，若数到终点时，超过0.5根，而不足一根时，应按0.75根算；若不足0.5根时，则按0.25根算。
织物密度一般应测得3-4个数据，然后取其算术平均值为测定结果。
这种计数方式可以使用图像处理技术自动完成，设计应用程序完成织物密度检测。
（1）能够读取和存储图像，对图像进行去噪和对比度增强；（2）对任意指定的距离范围内的织物进行自动经纬纱根数计数；（3）设计软件界面。
2、参考方案（1）、读取已获得的需要测量的织物的图像或从计算机上联接的图像获取设备中获得实际图像（提高部分）；（2）、对图像进行任意角度旋转，使织物纬线方向呈水平；（3）、根据图像质量对对图像进行去噪和对比度增强；（4）、对纵向织物线条个数，采用垂向一阶微分算子（如sobel、roberts）检测垂直向边缘；（5）、对垂直向进行投影，做直方图统计，计算直方图峰值个数；（6）、横向织物根数采用和纵向相同方法计数。
题目六：工件尺寸的图像测量1、要求完成功能：在加工制造领域，需要对很多零部件尺寸进行测量，以验证零件是否符合加工要求。
一般这种测量可以通过千分尺或游标卡尺完成。
但对于很多易碎或易变形的零件，类似的测量几乎难以完成。
在这种场合，一般要求采用非接触测量方法，图像测量就是其中的方法之一。
试设计一应用软件，能够对标准形状的零件进行图像测量。
（1）能够读取和存储图像，对图像进行去噪和对比度增强；（2）能够根据控制点对图像失真进行几何校正；（3）根据控制点对图像进行定标，建立像素与实际尺寸之间的对应关系；（4）对于非标准零件，利用人工鼠标操作，测量任意指定点间的距离；（5）对圆形标准零件进行自动尺寸测量（提高部分）；（6）设计软件界面。
2、参考方案（1）读取已获得的需要测量的零件的图像或从计算机上联接的图像获取设备中获得实际图像，测试图像中应包含至少四个已知控制点（提高部分）；（2）根据图像质量对对图像进行去噪和对比度增强；（3）对控制点进行手工或自动设别定位，根据定位结果进行几何校正和定标；（4）检测鼠标点击点的图像坐标，根据两点间的像素数来计算任意点间的距离。
（5）对于标准形状零件，可对图像进行边缘提取后，采用拟合的方法进行尺寸测量。
也可以采用投影法进行测量。
题目七：低比特率图像压缩1、要求完成功能：在远程抄表系统中需要将采集的图像远距离传输以供抄表人观看，由于距离远，和控制成本的问题，不能采用较高速度的波特率进行传输。
需要将采集到的图像进行压缩后传输，请你通过matlab仿真，给出一个合理的解决方案。
图像获取方法，用摄像头采集一幅图像，像素数控制在30万以内640*480，图像大的可以裁剪，图像中数据以某数字表盘为最好，或者是汽车牌照。
或者从网上下载。
2、参考方案和步骤（1）利用DCT进行jpg压缩，其中DCT可以调用函数，其它尽量自己编写代码，压缩过程可进行适当简化；（2）对图像进行二值化，请利用二值图像压缩方法进行数据压缩，然后解压缩，看通过肉眼能否看清表盘数据，比较两种算法的压缩效果；（4）设计软件界面。
（3）发挥部分：用matlab对压缩后的图像进行识别。
题目八：运动目标的检测1、要求完成功能：在视频监控领域，需要对监控画面进行存储。
长时间的存储占用了大量的硬盘空间。
为了节省存储磁盘空间，对于监视场景内没有活动目标出现时的视频画面一般不进行存储。
只有在检测到画面中存在运动目标时才进行录像存储。
设计一个视频监控软件，完成对运动目标的检测及视频存储功能。
（1）对连接在计算机上的视频获取设备进行控制；（2）显示动态视频画面；（3）对画面中内容进行运动目标检测；（4）对有变化的画面进行存储，并按照系统时间命名文件名；（5）设计软件界面。
2、参考方案（1）从计算机上联接的图像获取设备中获得实际视频；（2）对相邻帧（或者间隔固定帧）图像进行差值检测（3）差值超过一定阈值则认为有运动目标，将视频画面保存在硬盘中，持续检测，直至连续5秒内检测不到运动目标，停止录像；（提高部分）：在画面中设置不同的关注区域，只有在关注区域内图像发生变化才进行录像题目九：运动目标的跟踪1、要求完成功能：在很多应用中都要对运动目标进行跟踪。
比如激光制导中，弹载摄像机不断检测指向目标的激光束，根据激光光点的位置来修正飞行方向。
使用图像获取工具箱，从摄像机获取视频图像到matlab中，这些图像可以用来跟踪摄像机视场中的目标。
建立一个图像跟踪的演示程序，用于跟踪的目标可由一个激光笔产生的激光点代替。
设计一个软件，完成以下功能：（1）对连接在计算机上的视频获取设备进行控制；（2）显示动态视频画面；（3）对画面中内容进行运动目标检测；（4）输出检测到的激光点的位置信息；（5）设计软件界面。
2、参考方案（1）、运行matlab的计算机放置在摄像机视场中，激光笔发出一个红点照射在Matlab的图形窗口中。
（2）、当激光笔的轨迹不断移动时，摄像机获取Matlab的图形窗口中的图像，跟踪激光点的移动，这可以使激光笔像鼠标一样使用。
（3）、首先要对数据进行定标，以建立获取的图像像素点与Matlab图形坐标轴之间的对应关系。
一旦建立了这种关系，激光点在Matlab图形窗口中移动的时候，激光点就可以被跟踪。
题目十：饮料瓶形状检测和识别1、要求完成功能：由于废弃的饮料瓶不能随时随地分类回收，大多数饮料瓶处于用后即弃的状态．在铁路沿线、江河航线、旅游景点等地方大量的废弃饮料瓶让人触目惊心，并且对环境造成的污染和对能源造成的浪费日趋严重。
目前，已出现的饮料瓶回收机大多是基于红外线扫描条形码来识别的其严格要求瓶罐的条形码保持完整，且瓶身上端必须先投入机器回收口内．如果投入瓶罐上的条形码破损，或者瓶子里面有残液，机器将拒绝回收．这些问题限制了对饮料瓶的回收。