最新DSP课设--数字图像处理汇总

D S P课设--数字图像

处理

华东交通大学理工学院

课程设计报告书

所属课程名称 DSP原理与应用

题目数字图像处理系统的设计

分院电信分院

专业班级 11级通信工程1班

学号 20110210420106

学生姓名白贵娥

指导教师李杰

2014年6月18日

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华东交通大学理工学院

课程设计（论文）任务书

专业 11通信工程班级1班姓名白贵娥

一、课程设计（论文）题目数字图像处理系统的设计

二、课程设计（论文）工作：自 2014 年 6 月 9 日起至

2014 年 6 月 18 日止。

三、课程设计（论文）的内容要求：

1、学会如何使用CCS软件。

2、识别各种CCS软件中各元件及其图形表示和文字符号。

3、掌握C语言和汇编语言的编程思想以及它们的基本使用规则。

4、熟练掌握数字图像处理系统的工作原理，并读懂源程序。

5、按照编辑、编译、调试、运行的正确步骤，并正确进行编译和调试。

6、学会分析运行结果图。

学生签名： ( 白贵娥 )

2014年6月18日

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课程设计（论文）评阅意见

评阅人职称

20 年月日

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目录

课程设计（论文）任务书 (3)

第一章课程设计目的 (6)

第2章设计实现思路 (8)

2.1 数字图像处理的基本原理 (8)

2.2 灰度图像反色处理技术 (9)

2.3 灰度图像二值化处理技术 (11)

第3章程序清单 (13)

数字图像处理程序如下所示： (13)

第4章CCS数字图像处理步骤 (15)

4.1 CCS软件处理步骤 (15)

4.2 数字图像处理仿真图 (16)

第5章课程设计心得 (17)

第6章参考文献 (18)

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第一章课程设计目的

本课程设计有如下目的：

1、了解数字图像处理的基本原理；

2、学习灰度图像反色处理技术；

3、学习灰度图像二值化处理技术；

4、学会如何使用CCS软件。

5、识别各种CCS软件中各元件及其图形表示和文字符号。

6、掌握C语言和汇编语言的编程思想以及它们的基本使用规则。

7、熟练掌握数字图像处理系统的工作原理，并读懂源程序。

8、按照编辑、编译、调试、运行的正确步骤，并正确进行编译和调试。

9、学会分析运行结果图。

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第2章设计实现思路

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。

数字图像处理常用方法：

①采用图像变换的方法，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）。

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。

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③图像增强和复原：图像增强和复原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。

④图像描述：图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。

⑤图像分类（识别）：图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。

2.2 灰度图像反色处理技术

在计算机领域中，灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像。这类图像通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度，尽管理论上这个采样可以任何颜色的不同深浅，甚至可以是不同亮度上的不同颜色。灰度图像与黑白图像不同，在计算机图像领域中黑白图像只有黑色与白色两仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除谢谢9

种颜色；灰度图像在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度。但是，在数字图像领域之外，“黑白图像”也表示“灰度图像”，例如灰度的照片通常叫做“黑白照片”。在一些关于数字图像的文章中单色图像等同于灰度图像，在另外一些文章中又等同于黑白图像。

得到过程：灰度图像经常是在单个电磁波频谱如可见光内测量每个像素的亮度得到的。用于显示的灰度图像通常用每个采样像素 8 位的非线性尺度来保存，这样可以有 256 级灰度。这种精度刚刚能够避免可见的条带失真，并且非常易于编程。在医学图像与遥感图像这些技术应用中经常采用更多的级数以充分利用每个采样 10 或 12 位的传感器精度，并且避免计算时的近似误差。在这样的应用领域每个采样 16 位即 65536 级得到流行。

对于图像的R、G、B各彩色分量取反的技术就是图像的反色处理，这在处理二值化图像的连通区域选取的时候非常重要。

如物体连通域用黑色表示，而二值化后的物体连通域图像可那是白色的，而背景是黑色的，这时应手动选取图像的反色处理或有程序根据背景和物体连通域两种颜色的数量所占比例而自动选择是否选择选取图像的反色处理。

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