数字图像处理_杨淑莹_《数字图象处理》课程全部教案
华北水利水电大学2017下半年在线选课课程列表
华北水利水电大学2017下半年在线选课课程列表马工程课程：1、713 西方经济学（文建东等）2、916 中国思想史（张茂泽等）3、712 宪法学（胡锦光等）4、983 经济法学（张守文等）5、984 国际公法学（李寿平等）6、1001 国际经济法学（韩立余等）7、1003 行政法与行政诉讼法学（应松年等）8、1005 民事诉讼法学等（宋朝武等）9、1007 刑事诉讼法学（顾永忠等）10、1002 劳动与社会保障法学（王全兴等）11、1006 中国法制史（朱勇等）12、167 社会学概论（王思斌）13、468 政治经济学（刘灿等）14、657 法理学（姚建宗等）新教师培训课程：1、10001 教师大计，师德为本——和高校教师谈师德（林崇德）2、998 #迈向“四有好教师”的第一步（刘平青等）3、10016 高等教育法解读（查海波）4、667 高校教师必备教学技能与案例研讨（邢红军）5、907 教学名师从教经验谈系列：大学教师从哪里起步（理工）（冯博琴等）6、908 教学名师从教经验谈系列：大学教师从哪里起步（文）（李宵翔等）7、606 教学相长为人师表——教师的修养及礼仪（张奇伟等）8、304 信息化环境下的教学设计（理工）（李志民等）9、303 信息化环境下的教学设计（文）（李志民等）10、577 科研项目设计与申报（文科）（曾天山）11、578 科研项目设计与申报（理工）（刘平青）12、829 学术论文写作与发表（蒋重跃等）13、972 #混合式教学模式理论与实践（文）（焦建利等）14、973 #混合式教学模式理论与实践（理）（焦建利等）15、601 视频课程与多媒体课件制作（汪青云等）相关专业课程：1、社区管理（孙萍、刘钊）2、摄影知识与摄影技巧（梁君健）3、VR 技术在教育教学中的创新应用（周明全）4、案例教学法在工商管理专业教学中的应用（王化成、王建民、潘立生等）5、运筹学（管理）6、中级财务会计（杨有红）7、国际贸易（杨盛标、刘文华）8、水质工程学（韩洪军）9、传热学（姜培学）10、计算流体力学（李新亮）11、材料研究方法（许乾慰）12、机械制造技术基础（张世昌）13、机械制图与建模（王冰）14、数字图像处理（杨淑莹）15、结构力学（朱慈勉）16、混凝土结构（沈蒲生，廖莎）17、土木工程概论（叶志明）18、语言学（张先亮、聂志平、陈青松）19、英语课程教学方法和教师科研能力提升（张莲、杨鲁新）20、翻译理论与实践（王展鹏、马会娟、刘士聪）21、大学英语（李霄翔、陈美华、郭锋萍）22、工程地质（白志勇）23、土力学（李广信）24、弹性力学（王敏中、黄克服）25、金融工程（吴冲锋）26、统计学类专业教学与科研能力提升（耿直、房祥忠、李金昌、朱建平）27、抽象代数（顾沛）28、量子力学（庄鹏飞）29、163 大学生心理健康。
基于神经网络的图像颜色测温研究
中 图 分 类 号 ：Ｐ ５ Ｔ７１ 文 献 标 识 码 ： Ａ 文 章 编 号 ：６ ２ ７ ０ （０ ０ ０ — １９ ０ １７ — ８ ０ ２ １ ）４ ０ ８ — ３
社 ． （ ３． ２） ０
３ 结束 语
本 文详 细 论述 了数 字 图像 旋转 的几何 原 理 ． 以及 常 用 的 ３ 种插值 方法 在数 字 图像 旋 转 中应用 ， 介绍 了 ３种插 值 方法 的 特
点 。这 ３种 插 值 方 法 不 仅 适 用 于 图 像 旋 转 处 理 ． 适 用 于 其 它 也
［ ］ ＥＮ Ｔ ．ＡＳ Ｌ 美 Ｋ ＮＥ Ｈ ＲＣ Ｔ ＥＭＡＮ． 字 图像 处理 ［ ． 志 刚 ， 北 数 Ｍｊ 朱 译．
京 ： 子 工 业 出 版 社 ．０ ２ 电 ２ｏ ．
Ｒ ＡＥ ＧＯＮ ＡＬ Ｚ Ｄｉｉ ｌＩ ｇ ｒｃ ｓｉ ｇ （ ｅ ｏ ｄ Ｅ ｉ ｏ ） ＡＦ Ｌ Ｃ． Ｚ Ｅ ． ｇｔ ｍａ ｅＰ ｏ ｅ ｓｎ Ｓ ｃ ｎ ｄｔ ｎ ａ ｉ
技 术 ，０ ５ ３ ． ２０ （）
处 理 时 间 最 短 ， 时 性 比较 好 ， 得 到 的 图像 质 量 不 高 ， 旋 实 但 在 最 近 邻 法 转 的 过 程 中 容 易 产 生 锯 齿 状 边 界 。适 用 于 要 求 旋 转 实 时 性 高 ， 但 对 图像 质 量 要 求 不 高 的 程 序
研 究 的 重 要 课 题 之 一 。尤 其 是 高 温 方 面 的 测 量 ， 现 起 来 难 度 实 很大， 已经 引 起 了 国 内 外 的 广 泛 关 注 。 由 于 物 体 图 像 颜 色 与 温
030232017-数字图像处理S-杨慧英
《数字图像处理S》课程教学大纲课程代码：030232017课程英文名称：Digital Image Processing课程总学时：40 讲课：32 实验：8 上机：0适用专业：测控技术与仪器专业大纲编写（修订）时间：2011.7一、大纲使用说明（一）课程的地位及教学目标数字图像处理是测控技术与仪器专业开设的一门专业选修课，开设类型为双语课，目的是使学生系统的了解数字图像的基本概念、数字图像形成的原理，掌握数字图像处理的理论基础和技术方法，并通过双语教学的方式，使学生掌握常用的数字图像处理相关概念与术语的英文表达。
着重对数字图像常用处理以的常用算法进行讲解，并结合Matlab软件开发环境对典型处理进行演示教学。
本课程在教学内容方面除基本知识、基本理论和基本方法的教学外，结合实验着重培养学生对图像处理算法的理解能力以及利用图像处理算法解决检测类相关实际问题的能力。
通过本课程的学习，学生将达到以下要求：1．了解数字图像处理主要的应用领域；2．理解常用图像处理中的图像处理方法与算法；3．具有一定的代码编写能力，能够应用相关图像处理软件对图像进行简单处理；（二）知识、能力及技能方面的基本要求1.基本知识：了解数字图像的基本概念、数字图像形成的原理，掌握数字图像处理的理论基础和技术方法，了解数字图像处理的应用领域。
2.基本理论和方法：理解常用数字图像处理的典型算法。
3.基本技能:具有一定代码书写能力，能够应用图像处理类软件进行简单的图像处理操作。
（三）实施说明1．教学方法：课堂讲授中要重点对数字图像处理中的基本概念、基本操作、典型处理算法进行讲解；采用启发式教学，引导和鼓励学生通过实践和自学获取知识，培养学生的自学能力；对于基本概念基本原理不要求死记硬背，要在学生理解的基础上，培养学生独立应用所学图像处理知识设计与开发解决实际问题的方法。
2．教学手段：本课程属于专业选修课，在教学中采用电子教案、PPT课件及多媒体教学系统等先进教学手段，以确保在有限的学时内，全面、高质量地完成课程教学任务。
《数字图像处理》课程建设汇报
《数字图像处理》课程建设汇报杨淑莹(教授、博士)天津理工大学计算机与通信工程学院课程简介数字图像处理是计算机、通信、信息、控制等相关专业的核心课，同时也是绝大部分专业的选修课。
是信息科学中发展最快的热点研究方向。
图像处理技术已渗透到计算机、通信、交通运输、医学、军事等多个领域，与人们的生活紧密相关。
培养目标培养具有系统、扎实的图像处理理论基础；在图像信息的处理及应用等方面具有较深的专业知识、较强的应用能力和实践动手能力；良好的编程素质；培养创新精神；能够从事数字图像处理工作的应用型高级专门人才。
《数字图像处理》课程是高等学校计算机技术类在本科教学计划中一门重要的专业课程。
人类从外界获得的信息约有75%是从图像中获得的。
随着现代电子、计算机、软件等技术的高速发展，图像处理技术的应用领域越来越广泛，对推动社会发展、改善人们的生活起到了重要的作用。
《数字图像处理》课程起点高、难度大，理论性和实践性很强。
传统教学以理论介绍为主，强调理论的体系和概念，忽视理论的实现步骤，基本的编程代码。
造成学生在学习时，感到理论概念抽象，理解仅限于表面认识，很难看到理论的实际应用效果。
面临实际问题时，学生往往不知所措，不知从何下手，更谈不上创新应用。
《数字图像处理》课程教学要求所授内容离不开计算机编程实现。
不能单纯以理论介绍为主，忽视理论的实现步骤，编程代码。
要让学生看到理论的实际应用效果。
课堂上不能只介绍理论，使学生理论与实际相脱离，在实践中无从下手。
课堂上也不能花大量的时间讲解复杂的程序。
20世纪90年代，大多高校采用翻译的国外教材进行纯理论教学。
随着计算机技术的发展，翻译教材内容苦涩难懂，理论与实际相脱节，与理论技术快速发展的矛盾更加突出。
虽然这门课程在教学模式上和教材方面都处于不断完善与发展的阶段，但总体形式上还存在以下二个问题：大部分教学偏于理论，少于实践方法的介绍。
学习者往往会被苦涩难懂的理论迷惑，见不到理论的效果，不利于对理论体系的快速掌握。
《数字图像处理》彩色图像处理
数字图像处理----彩色图像处理杨淑莹教授天津理工大学计算机与通信工程学院彩色图像处理彩色图像的灰度化处理 彩色图像马赛克处理 彩色图像的浮雕处理彩色图像的灰度化处理1. 理论分析(1) BMP位图文件类型(2) 24位真彩色图像文件结构(3) 彩色图像的灰度化处理方法2. 理论验证(1)UltraEdit软件对真彩色文件数据剖析(2) 教学软件验证3. 实现步骤4. 编程代码(1) CDib类库的建立(2) CDib派生类的建立----彩色图像处理(3) 灰度化处理代码1.24位真彩色图像(1)每一像素由RGB三个分量组成。
(2)每个分量各占8位，取值范围为0~255，每个像素24位。
(207,137,130) (220,179,163) (215,169,161) (210,179,172) (210,179,172) (207,154,146) (217,124,121) (215,169,161) (216,179,170) (216,179,170) (207,137,120) (159, 51, 71) (213,142,135) (216,179,170) (221,184,170) (190, 89, 89) (204,109,113) (204,115,118) (216,179,170) (220,188,176) (190, 77, 84) (206, 95, 97) (217,113,113) (189, 85, 97) (222,192,179) (150, 54, 71) (177, 65, 73) (145, 39, 65) (150, 47, 67) (112, 20, 56)(136, 38, 65) (112, 20, 56) (112, 20, 56) (109, 30, 65) (112, 20, 56) ( 95, 19, 64)(136, 38, 65) ( 91, 11, 56) (113, 25, 60) (103, 19, 59) ( 81, 12, 59) (126, 62, 94)(138, 46, 71) (103, 19, 59) (158, 65, 83) (124, 40, 70) (145, 62, 79) (130, 46, 73)2.理论分析--24位真彩色图像文件结构位图像素数据位图信息头结构BITMAPINFOHEADER 位图文件头结构BITMAPFILEHEADER 位图像素数据颜色表位图信息头结构BITMAPINFOHEADER位图文件头结构BITMAPFILEHEADER8位位图文件结构24位位图文件结构1)BMP文件头结构typedef struct tagBITMAPFILEHEADER{WORD bfType; // BM,2byteDWORD bfSize;// 文件大小,4byteWORD bfReserved1;// 0WORD bfReserved2;// 0DWORD bfOffBits; // 位图数据的起始位置，}TMAPFILEHEADER;//(14byte)2)位图信息头结构typedef struct tagBITMAPINFOHEADER{DWORD biSize; // biSize=40byteLONG biWidth;LONG biHeight;WORD biPlanes; // 1WORD biBitCount；// 每个像素所需的位数,24 DWORD biCompression; // 位图压缩类型，0DWORD biSizeImage; // 位图的大小，LONG biXPelsPerMeter; // 0LONG biYPelsPerMeter; // 0DWORD biClrUsed; // 颜色数0DWORD biClrImportant; // 重要的颜色数0} BITMAPINFOHEADER;3)位图像素数据(207,137,130) (220,179,163) (215,169,161) (210,179,172) (210,179,172) (207,154,146) (217,124,121) (215,169,161) (216,179,170) (216,179,170) (207,137,120) (159, 51, 71) (213,142,135) (216,179,170) (221,184,170) (190, 89, 89) (204,109,113) (204,115,118) (216,179,170) (220,188,176) (190, 77, 84) (206, 95, 97) (217,113,113) (189, 85, 97) (222,192,179) (150, 54, 71) (177, 65, 73) (145, 39, 65) (150, 47, 67) (112, 20, 56) (136, 38, 65) (112, 20, 56) (112, 20, 56) (109, 30, 65) (112, 20, 56) ( 95, 19, 64) (136, 38, 65) ( 91, 11, 56) (113, 25, 60) (103, 19, 59) ( 81, 12, 59) (126, 62, 94) (138, 46, 71) (103, 19, 59) (158, 65, 83) (124, 40, 70) (145, 62, 79) (130, 46, 73)1.理论分析--彩色图像的灰度化处理使颜色的R、G、B分量值相等。
《数字图像处理》实验教案
《数字图像处理》实验教案一、实验目的1. 使学生了解和掌握数字图像处理的基本概念和基本算法。
2. 培养学生运用数字图像处理技术解决实际问题的能力。
3. 提高学生使用相关软件工具进行数字图像处理操作的技能。
二、实验内容1. 图像读取与显示：学习如何使用相关软件工具读取和显示数字图像。
2. 图像基本操作：学习图像的旋转、缩放、翻转等基本操作。
3. 图像滤波：学习使用不同类型的滤波器进行图像去噪和增强。
4. 图像分割：学习利用阈值分割、区域增长等方法对图像进行分割。
5. 图像特征提取：学习提取图像的边缘、角点等特征信息。
三、实验环境1. 操作系统：Windows或Linux。
2. 编程语言：Python或MATLAB。
3. 图像处理软件：OpenCV、ImageJ或MATLAB。
四、实验步骤1. 打开相关软件工具，导入图像。
2. 学习并实践图像的基本操作，如旋转、缩放、翻转等。
3. 学习并实践图像滤波算法，如均值滤波、中值滤波等。
4. 学习并实践图像分割算法，如全局阈值分割、局部阈值分割等。
5. 学习并实践图像特征提取算法，如Canny边缘检测算法等。
五、实验要求1. 每位学生需独立完成实验，并在实验报告中详细描述实验过程和结果。
2. 实验报告需包括实验目的、实验内容、实验步骤、实验结果和实验总结。
3. 实验结果要求清晰显示每个步骤的操作和效果。
4. 实验总结部分需对本次实验的学习内容进行归纳和总结，并提出改进意见。
六、实验注意事项1. 实验前请确保掌握相关软件工具的基本使用方法。
3. 在进行图像操作时，请尽量使用向量或数组进行处理，避免使用低效的循环结构。
4. 实验过程中如需保存中间结果，请使用合适的文件格式，如PNG、JPG等。
5. 请合理安排实验时间，确保实验报告的质量和按时提交。
七、实验评价1. 实验报告的评价：评价学生的实验报告内容是否完整、实验结果是否清晰、实验总结是否到位。
2. 实验操作的评价：评价学生在实验过程中对图像处理算法的理解和运用能力。
图像复原——逆滤波复原与维纳滤波复原方法及比较
图像复原——逆滤波复原与维纳滤波复原⽅法及⽐较图像复原——逆滤波复原与维纳滤波复原⽅法及⽐较鲁东⼤学信息与电⽓⼯程学院学年第-----1----学期逆滤波复原与维纳滤波复原⽅法及⽐较《》课程论⽂课程号:摘要任课教师成绩图像复原，即利⽤退化过程的先验知识，去恢复已被退化图像的本来⾯⽬。
对遥论⽂题⽬:逆滤波复原与维纳滤波复原⽅法及⽐较感图像资料进⾏⼤⽓影响的校正、⼏何校正以及对由于设备原因造成的扫描线漏失、根据课程介绍的相关内容，从图像复原、分割、修复等⽅⾯，对⽬错位等的改正，将降质图像重建成接近于或完全⽆退化的原始理想图像的过程。
图像在形成，记录，处理和传输的过程中，因为成像系统，记录设备，传输介质和处理⽅前采⽤的前沿的⽅法理论及技术进⾏总结分析，题⽬⾃拟。
法的不完备导致图像质量的下降，也就是常说的图像退化。
图像复原是对发⽣退化的论⽂要求:(对论⽂题⽬、内容、⾏⽂、字数等作出判分规定。
) 图像进⾏补偿，某种意义上对图像进⾏改进，改善输⼊图像的质量。
我的这篇论⽂主要求论⽂结构合理，逻辑性强，重复率不能超过40%，内容具有⼀要介绍逆滤波图像复原，维纳滤波图像复原等⽅法，以及对他们之间进⾏⽐较。
学号_________________姓名__________________ 本专关键词:图像复原、逆滤波复原、维纳滤波复原定的前沿性。
对于全⽂抄袭、逻辑混乱等情况均判0分。
题⽬字体⿊体，⼩⼆。
正⽂，宋体，⼩四，段落间距1.2倍⾏距。
⼀(图像复原的意义字数不少于3000字。
论⽂结尾应附⾄少5篇相关参考⽂献。
复原是图像处理的⼀个重要内容，它的主要⽬的是改善给定的图像质量并尽可能教师评语: 恢复原图像。
图像在形成、传输和记录过程中，受各种因素的影响，图像的质量都会有所下降，典型表现有图像模糊、失真、有噪声等。
这⼀质量下降的过程称为图像的退化。
图像复原的⽬的就是尽可能恢复退化图像本来⾯⽬。
⼆(维纳滤波的介绍密封线学⽣须将⽂字写在此线以下图像复原是图像处理中的⼀个重要问题。
计算机视觉技术概述
计算机视觉技术概述姓名：学号：班级：网络系统管理计算机视觉技术的概述目录第一章概述 (4)1.1 计算机视觉技术是什么 (4)1.2 计算机视觉技术的原理 (5)第二章计算机视觉技术的发展 (7)2 计算机视觉技术的发展 (7)第三章计算机视觉技术的应用 (8)3.1 视觉测试技术 (8)3.2 计算机视觉在工农业检测中的应用 (8)第四章计算机视觉技术的图像处理方发 (11)4.1、图像的增强 (11)4.2、图像的平滑 (11)4.3、图像的数据编码和传输 (12)4.4、边缘锐化 (12)4．5、图像的分割 (12)4.6、图像的识别 (13)第五章计算机视觉的发展趋势 (14)5、计算机视觉的发展趋势 (14)参考文献[1]张倩，尤一呜．基于嵌入式Linux的视频监控系统[J]天津工业大学学报，2007，(O2)．[2] 黄朝丽，仇建喜．机器视觉技术在圆网印花机自动对花系统中的应用[J]纺织科技进展，2006，(O3)[3]杨淑莹，胡军，曹作良．基于图像纹理分析的目标物体识别方法[J]天津理工学院学报，2OOl，(o4)．[4]朱正德．谈“机器视觉”在汽车制造业中的应用[J]中国测试技术，2006，(05)．[5]唐益群．基于CCD 车载图像压缩系统设计[J]商丘职业技术学院学报，2005，(02)．[6]陈良，高成敏．快速离散化双线性插值算法[J]计算机工程与设计，2007，(15)．第一章概述摘要：计算机视觉技术集数字图像处理、数字信号处理、光学、物理学、几何学、应用数学、模式识别7XA．工智能等知识于一体．其应用已经涉及到计算几何、计算机图形学、图像处理、机器人学等领域。
文中简要地回顾了计算机视觉技术的发展史。
利用工业摄像镜头替代目视作为传感器，通过图像采集。
图像处理，图像识别等一系列操作。
达到在线对包装产品进行标签检测的目的。
关键词：计算机视觉；图像处理；视觉系统；图像识别；检测；标签1.1 计算机视觉技术是什么计算机视觉（Computer Vision, CV）是一门研究如何让计算机达到人类那样“看”的学科。
实验报告---实验三图像灰度变换处理模板
计算机科学与工程学院天津理工大学计算机科学与工程学院实验报告2016 至2017 学年第二学期实验三图像灰度变换处理课程名称数字图像处理学号学生姓名卢洪利年级2014专业计算机科学与技术教学班号2实验地点主7-215实验时间2016年4月4日第1节至第2 节主讲教师杨淑莹实验成绩软件运行特色算法分析流程设计报告成绩总成绩实验（三）实验名称图像灰度变换处理软件环境OpenSUSE Leap 42.2Qt 5.6.1硬件环境PC实验目的掌握图像的灰度变换原理，编程实现图像的灰度变换功能。
实验内容（应包括实验题目、实验要求、实验任务等）1．实现灰度直方图。
要求：了解灰度直方图基本原理，实现灰度直方图。
说明：灰度直方图基本原理1 灰度直方图简介2 基本原理任务：（1）在左视图中打开一幅位图。
（2）制作一个【灰度直方图】菜单，将消息映射到右视图中，在右视图中实现灰度直方图。
2．实现灰度线性变换。
要求：了解灰度线性变换基本原理，实现灰度线性变换。
说明：灰度线性变换基本原理任务：（1）在左视图中打开一幅位图。
（2）制作一个【灰度线性变换】菜单，将消息映射到右视图中，在右视图中实现灰度线性变换。
3．实现灰度非线性变换。
要求：了解灰度非线性变换基本原理，实现灰度非线性变换。
说明：灰度非线性变换基本原理1灰度对数变换2灰度幂次变换3灰度指数变换任务：（1）在左视图中打开一幅位图。
（2）制作一个【灰度对数变换】菜单，将消息映射到右视图中，在右视图中实现灰度对数变换。
（3）制作一个【灰度幂次变换】菜单，将消息映射到右视图中，在右视图中实现灰度对数变换。
（4）制作一个【灰度指数变换】菜单，将消息映射到右视图中，在右视图中实现灰度指数变换。
4．实现阈值变换。
要求：了解阈值变换图基本原理，实现灰度阈值变换说明：灰度阈值变换基本原理任务：（1）在左视图中打开一幅位图。
（2）制作一个【阈值变换】菜单，将消息映射到右视图中，在右视图中实现阈值变换。
数字图像处理课程设计--人脸检测
数字图像处理课程设计--人脸检测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。
双目视觉测距系统软硬件设计研究
信息，然后通过视差原理恢复出物体三维几何信
息，从而重建周围景物的三维形状与位置信息。
4）结构光三维视觉测量。基于光学三角法测量原
理，利用光源和成像系统之间的三角几何信息进行
三维形面测量。
3
基于轴线平行结构的双目视觉测
距原理
双目立体视觉测量方法是研究如何利用二维
并经数模转换器将模拟信号转换为数字信号；然后
经过图像处理器对数字信息进行处理，并存储在存
储器中；最后，通过数字接口或视频接口输入。
6
结语
本文从机器视觉的应用与测量方法着手，详细
叙述了基于轴线平行结构和轴线汇聚结构的双目
视觉测距原理，在此理论基础上，建立了双目视觉
测距系统软件、硬件架构，并分别对软硬件架构功
图1
4
轴线平行结构双目视觉测量原理
基于轴线汇聚结构的双目视觉测
距原理
虽然轴线平行结构的双目视觉测距系统原理
简单，计算方便，但该结构是理想的结构形式，实际
应用中容易受到摄像机性能差异、安装工艺等各种
因素的影响。通常情况下，双目视觉测距系统倾向
于采用轴线汇聚结构［11~12］。
空间参考点 P 在已标定摄像机 C l 和 C r 上的
Research on Software and Hardware Design of Binocular Vision
Ranging System
GONG Wenchao1
（1. Navy Submarine Academy，Qingdao
Abstract
ZHU Fengbo 2
LIU Jie1
266000）
及其测量方法，然后，详细描述了基于轴线平行和轴线汇聚结构的双目视觉测距原理，最后，基于该原理，对双目视觉测距系
汉字液晶显示屏系统设计与实验
第1期（总第125期）机械管理开发2012年2月No.1（S UM No.125）M EC HANIC ALM ANAGEM ENT ANDDEVELOPM ENTFeb.2012引言液晶显示是集单片机技术、微电子技术、信息处理于一体的新型显示方式，具有低压低功耗，显示信息量大易于彩色化，无电磁辐射，长寿命，无污染等特点[1]。
本文介绍了点阵式液晶显示器12864A-1与单片机的接口及编程的方法,同时介绍了字符和点阵汉字的创建方法及其显示程序。
单片机可以通过数据总线与控制信号直接采用存储器访问方式、I/O 设备访问方式控制该液晶显示模块。
1系统硬件设计1.1系统结构框图系统结构框图，如图1所示。
图1系统结构框图单片机通过自身的I/O 接口判断所接受的信息，然后确定这种信息所产生的信号，最终在LCD 显示器上用汉字表达出这种信号。
1.2振荡复位电路单片机复位的原理是：在时钟电路开始工作后，在单片机的RST 引脚施加24个时钟振荡脉冲（即两个机器周期）以上的高电平，单片机便可以实现复位。
在复位期间，单片机的ALE 引脚和PSEN 引脚均输出高电平。
当RST 引脚从高电平跳变为低电平后，单片机便从0000H 单元开始执行程序[2]。
单片机的复位电路可以有上电复位、手动上电复位、看门狗复位以及一些复杂的复位电路。
本系统选用手动上电复位电路，如图2所示。
AT89C51和其他系列单片机一样，其内部包含一个高增益的单级反相放大器，引脚XTAL1和XTAL2分别为片内反相放大器的输入端口和输出端口，其工作频率为0~33M Hz 。
图2复位电路图3振荡电路当单片机工作于内部时钟模式的时候，只需在XTAL1引脚和XTAL2引脚连接一个晶体振荡器或陶瓷振荡器，并接两个电容后接地即可，如图3所示。
2系统软件设计[3,4]2.1主程序流程图（见图4）实际应用中有52种信号组合，这里只选择两种信号进行说明。
单片机根据对输入信号的判断，显示相应汉字。
浅谈高校在科技奖励申报中存在的问题及建议
Science &Technology Vision 科技视界科技奖励是对科技人员科研能力和科技成果的肯定性评价,其目的在于激励科技人员研发的积极性和创造性。
科技奖励既是对科技成果的承认,也是对科技人员创造能力的肯定,同时也可作为衡量科技人员贡献大小的一种标志[1]。
科技奖励工作包括申报、评审、奖励三大部分,其中申报工作是科技奖励工作中非常重要的环节。
申报工作的好坏,在很大程度上影响着成果的获奖与否,甚至直接影响到获奖等级,这就在无形之中对科研管理的工作提出了更高的要求。
1科技奖励申报中存在的问题科技奖励工作作为促进科技创新、引领科技导向的长期国策,一直受到各级政府的重视,这也极大地激发了广大科技人员科研创新的积极性和热情[2]。
近年来,随着各级科技奖励制度的不断完善,科技奖励申报工作也得到不断的改进和加强,高校在科技奖励申报过程中的问题和现象也就凸现出来。
根据笔者近年来成果管理的工作总结,高校在科技奖励申报中主要存在以下几个问题:1.1科技人员重视不够在高校的科研管理实践中不难发现,绝大多数科技人员申请项目的积极性非常高,而对于科技奖励的申报却很少能提起兴趣,这在很大程度上给科技奖励申报工作带来了难度和阻力,也给高校科技奖励获奖率的提高带来了不利影响,究其原因,一是一部分科技人员认为职称已经到位,各方面待遇都已经享受,思想上已经松懈,不愿意再费时费力申报奖励;二是部分科技人员对各级各类科技奖励的政策不甚了解,尤其是现在好多奖项都是采用网络申报或者系统申报,导致一些科技人员操作不熟练从而产生畏难情绪,不会甚至不敢申报;三是一些科技人员平时不注重材料的收集、集成和整理,等到报奖通知公布后才仓促准备,导致一些附件材料例如评价材料、经济效益证明以及论文的引用证明等准备不足,出现被动申报和仓促申报的现象;四是部分科技人员习惯于潜心研究,只顾埋头干活,没有认识到科技奖励对拔尖人才的认可、创新团队的培育以及学科发展的推动作用。
视频序列中的运动目标检测与跟踪
视频序列中的运动目标检测与跟踪李春生;龚晓峰【摘要】提出一种视频序列中的运动目标检测跟踪算法.该方法采用直方图统计与多帧平均混合作为动态背景更新法,经过噪音消除、形态学处理、阴影处理后,用区域标记法提取目标.利用目标特征参数建立目标数组,通过当前帧目标数组和前一帧目标数组距离匹配实现运动目标的快速跟踪.该方法与传统方法相比具有更好的学习能力,从而有效地提高了运动目标检测的正确率和快速性.实验结果表明该方法具有良好的鲁棒性和自适应性.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2009(032)023【总页数】4页(P149-151,157)【关键词】背景模型;背景提取;运动目标检测与跟踪;视频序列【作者】李春生;龚晓峰【作者单位】四川大学,电气信息学院,四川,成都,610065;四川大学,电气信息学院,四川,成都,610065【正文语种】中文【中图分类】TN9190 引言近年来,随着计算机速度的不断提高以及数字图像处理技术研究的不断深入,智能视频监控技术得到了很好的发展，并被广泛应用于军事及民用监控系统，它能够大大减少人力物力，保障监控场所安全[1]。
视屏监控技术主要包括运动目标检测、目标提取、目标识别与跟踪几个模块。
其中以目标检测部分为关键。
目前，常用的运动目标检测方法有：光流法、帧差法和背景减法。
光流法对光线和噪声的变化特别敏感且计算复杂耗时，没有特别硬件支持很难在实时系统中应用[2]。
帧差法是基于运动图像序列中，相邻两帧图像间具有强相关性而提出的检测方法，具有很强的自适应性，但分离出来的运动目标容易出现空洞和沿着运动方向拉伸，不利于进一步分析与识别[3]。
背景减法是目前最简单而又常用的方法之一。
背景减法适用于摄像机静止的情况，能够完整分割出运动对象，却容易受光线、天气等光照条件、前景目标短暂或长久性的闯入和移出、背景自身的运动(如：树叶摇动等)等因素的影响。
尽管如此，在实时监控系统中背景减法仍是运动目标检测的最常用方法[4]。
一种简单的数字图像识别方法
T 理论与研究 heory and res earch
4
30
10
9
1
10%
5
30
10
10
0
0%
6
30
10
8
2
20%730来自1064
40%
8
30
10
7
3
30%
9
30
10
9
1
10%
总数
300
100
80
20
20%
表 3 特征向量有 8 个元素的测试结果 样本 样本总数 测试数 对判数 误判数 误判率
0
30
10
9
1
10%
1
30
10
10
0
0%
2
30
10
9
1
10%
3
9
78.6667 80.7667 23.3000 50.3000
4.4 识别方法
将测试样本与样品模板进行比较，看跟哪个模板匹配更好 一些，从而确定待测试的数字图像属于哪一类。将每类样品的 类中心作为模板，用待测样品的特征向量与到各个样本中的 类中心的距离作比较，看离哪一类最近。若待识别的图像 X= (X1，X2，X3，X4)，计算与各类中心的距离的公式如下：
在数字图像处理方面，根据数字图像的分割方式，用数字 "1" 在所分割的各部分中所占的比例来判断其所属类别，各个 部分中 "1" 的个数作为其特征分量(按照从左到右，从上到下 的顺序)，即：X=（x1，x2，x3，x4）。
数字图像处理_杨淑莹_数字图象处理课程全部教案共126页文档
谢谢你的阅读
❖ 知识就是财富 ❖ 丰富你的人生
71、既然我已经踏上这条道路，那么，任何东西都不应妨碍我沿着这条路走下去。——康德 72、家庭成为快乐的种子在外也不致成为障碍物但在旅行之际却是夜间的伴侣。——西塞罗 73、坚持意志伟大的事业需要始终不渝的精神。——伏尔泰 74、路漫漫其修道远，吾将上下而求索。——屈原 75、内外相应，言行相称。——韩非
数字图有人陪你走一辈子，所以你要 适应孤 独，没 有人会 帮你一 辈子， 所以你 要奋斗 一生。 22、当眼泪流尽的时候，留下的应该 是坚强 。 23、要改变命运，首先改变自己。
24、勇气很有理由被当作人类德性之 首，因 为这种 德性保 证了所 有其余 的德性 。--温 斯顿． 丘吉尔 。 25、梯子的梯阶从来不是用来搁脚的 ，它只 是让人 们的脚 放上一 段时间 ，以便 让别一 只脚能 够再往 上登。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
伪彩色图像
伪彩色图像与灰度图像相似，其存储文件中也带 有图像颜色表，伪彩色图像具有如下特征： 1)图像颜色表中的红、绿、蓝颜色分量值不全相 等，即： f red(x，y)≠f green(x，y)≠ f blue(x，y) 2)整幅图像仅有256种颜色，要表示256种不同的 颜色，像素必须由8位组成，每个像素值不是由每 个基色分量的数值直接决定，而是把像素值当作 图像颜色表的表项入口地址。把具有256色的图像 称为8位彩色图像。
位图数据的字节数
水平分辨率（象素点/米） 垂直分辨率（象素点/米） 图象中使用的颜色数 图象中重要的颜色数 蓝色的比例 绿色的比例 红色的比例 0
计算机科学与工程系 15
数字图像处理的应用
下面列举一些典型的应用实例。 (1)遥感航天中的应用 ①天文、太空星体的探测及分析； ②军事侦察、定位、指挥等； ③地质、地形、地图的普查及绘制； ④地下矿藏的勘探； ⑤环境污染的监测； ⑥气象、天气预报的合成分析。 (2)生物医学中的应用 ①显微图像处理； ②DNA显示分析； ③生物进化的图像分析； ④手术规划； ⑤内脏大小、形状、活动及异常检出分析； ⑥癌细胞识别。
计算机科学与工程系 2
第一章 位图基础
1.1 数字图像的基本概念 1.2 与设备无关位图(DIB)
计算机科学与工程系
3
1.1 数字图像的基本概念
位图与矢量图 数字图象的基本概念 单色图象 灰度图象 伪彩色图像 24位真彩色图像
计算机科学与工程系 4
位图与矢量图
图形由指令集合组成的描述，显示时需要相应的 软件读取这些命令，并将其转变为屏幕上所显示 的形状和颜色，图形记录的主要内容是坐标值或 坐标值序列，对一般画面内容的颜色或亮度隐含 且统一地描述。 图像是以栅格结构存储画面内容，栅格结构将一 幅图划分为均匀分布的栅格，每个栅格称为像素， 显式地记录每一像素的光度值(亮度或彩色)，所有 像素位置按规则方式排列，像素位置的坐标值却 是有规则地隐含。
数字图像处理
计算机科学与工程系 杨淑莹
课程内容简介
介绍各种数字图象处理的算法分析及编程实 现技术。 主要内容包括： 位图基础、图象的显示、图像的几何变换、 图象灰度变换、图像的平滑处理、图像锐化 处理及边缘检测、图像分割及测量、图像的 形态学处理、图像的变换域处理及应用、图 像的合成、24位彩色图像处理、JPEG图像的 压缩编码。
计算机科学与工程系 13
结构 FILEHEADERBITMAP
数据域 bfType bfSize BfReserved1 BfReserved1 bfOffBits
含义 字节“BM” 文件总字节数 0 0 位图数据距文件头的偏移量 本结构大小的字节数 位图的宽度，单位为象素点
BITMAPINFOHEADER
计算机科学与工程系 17
数字图像处理的应用
(5)其它应用 ①多媒体计算机系统及应用； ②图像的远程通信 ③电视会议； ④可视电话； ⑤服装试穿显示； ⑥现场视频管理。
计算机科学与工程系 18
第二章 图像的显示 2.1 2.2
调色板的基本应用 图像的特效显示
计算机科学与工程系 19
2.1 调色板的基本应用
调色板的原理 调色板的创建与实现 显示函数
计算机科学与工程系 20
调色板的原理
调色板就是在256色显示系统中,将图像中出现的 256种颜色组成颜色表,对这些颜色按8位,即0至 255进行编号,每一编号代表其中的一种颜色,在这 种颜色中颜色编号叫做颜色的索引号。 256色位图文件中含有BMP文件由文件头、位图信 息头、颜色信息表和图像数据四部分组成。图像 的像素值并不是颜色值,而是颜色索引表的索引号。
biSize biWidth
biHeight
biPlanes biBitCount
பைடு நூலகம்
位图的高度，单位为象素点
1 象素的位数（1，4，8，24）
计算机科学与工程系 14
biCompression
压缩方式（0表示不压缩）
bisizeImage
biXpelsPerMeter biYpelsPerMeter biClrUsed biClrImportant RGBQUAD rgbBlue rgbGreen rgbRed rgbReserved
计算机科学与工程系 24
显示函数
StretchBlt（）函数
该函数的结构如下： BOOL StretchBlt（int x,int y,int nWidth,int nHeight,CDC* pSrcDC,int xSrc,int ySrc,int nSrcWidth,int nSrcHeight, DWORD dwrop); 参数说明： x: 指定绘制目标矩形左上角的逻辑X轴位置。 y: 指定绘制目标矩形左上角的逻辑Y轴位置。 nWidth: 指定绘制目标矩形的宽度（按逻辑单位）。 nHeight: 指定绘制目标矩形的高度（按逻辑单位）。 pSrcDC:设备上下文的指针 xSrc,ySrc: 指定源位图左上角的坐标（按逻辑单位）。 nSrcWidth, nSrcHeight:指定复制源位图的宽度和高度（按逻辑单 位）。 dwrop:指定要执行的光栅运算。其操作码定义了图形设备接口（GDI） 在输出操作中如何组合颜色。
计算机科学与工程系
7
单色图象
单色图象的每一象素值具有如下特征： 1) 图象中每一点的红、绿、蓝颜色分量值都相等 即: f red(x，y) =f green(x，y)= f blue(x，y) 2)其值只有两个0或255。 单色图象具有比较简单的格式，它一般由黑色区 域和白色区域组成，其典型图象格式就是直线图 和图表。一旦给定图象的大小，这种格式的内容 将十分紧凑.
计算机科学与工程系 22
显示函数
在Visual C++环境中用于显示的主要有BitBlt函 数、StretchBlt函数和StretchDIBits函数。
BitBlt函数和StretchBlt函数属于CDC类，而
StretchDIBits函数为API函数。
计算机科学与工程系 23
显示函数
BitBlt()函数
计算机科学与工程系 21
调色板的创建与实现
在调色板系统中,每一幅图像都有自己的调色板,显示时必 须将自己的调色板载入系统调色板中,实现调色板。一般创 建一个逻辑调色板需要以下五步： (1)建立一个LOGPALETTE结构和PALETTEENTRY数组； (2)对数组元素进行初始化并对成员变量进行设置； (3)建立CPalette对象并使用CreatePalette函数初始化调 色板对象； (4)使用SelectPalette函数来将设备描述表和调色板联系 起来； (5)使用CDC中的RealizePalette函数使调色板生效。
计算机科学与工程系 10
24位真彩色图像
具有全彩色照片表达能力的图像为 24 位彩色图像， 24 位真彩色图像存储文件中不带有图像颜色表， 其具有如下特征： 1)图像中每一像素由 RGB 三个分量组成，每个分 量各占8位，每个像素需24位。 2)f red(x ， y) 、 f green(x ，y) 、 f blue(x ， y) 取值范围为0~255。 由于 24 位真彩色图像所需的存储空间很大，处理 速度较慢， 当需要存储空间不大，并且要求实时 快速处理图像时，一般都要利用相应的 8位位图对 其进行近似处理，因此 8位位图是图像技术中涉及 范围比较广泛的一种图像表示方法。
该函数的结构如下： BOOL BitBlt(int x,int y,int nWidth,int nHeight,CDC* pSrcDC,int xSrc,int ySrc,DWORD dwrop); 参数说明： x: 指定绘制目标矩形左上角的逻辑X轴位置。 y: 指定绘制目标矩形左上角的逻辑Y轴位置。 nWidth: 指定绘制目标矩形和源位图的宽度（按逻辑单位）。 nHeight: 指定绘制目标矩形和源位图的高度（按逻辑单位）。 pSrcDC:设备上下文的指针。 xSrc,ySrc: 指定源位图左上角的逻辑X轴、Y轴位置。 dwrop: 指定要执行的光栅运算。其操作码定义了图形设备接口 （GDI）在输出操作中如何组合颜色。 当要将位图的像素从内存显示环境复制到显示器（或打印机）设 备环境中，一般会用到这个函数。
计算机科学与工程系 8
灰度图象
灰度图象的每一象素值具有如下特征： 1)图象中每一点都不是彩色的，即每一点的红绿蓝颜色分 量值都相等，即： f red(x，y) =f green(x，y)= f blue(x，y) 2)其值范围从0~255。 对于灰度图象，其f(x，y)表示(x，y)位置处的灰度值。 在一些单色照片中，经常要用灰度，才能准确的表达图象 的真实视觉效果，这种图象被称为灰度图象。当需要在不 具备真彩色支持的图象显示卡上显示原始真彩色图象时， 一般都要利用相应的灰度图象对其进行近似处理，因此灰 度图象是图象技术中涉及范围比较广泛的一种图象表示方 法。
计算机科学与工程系 11
1.2与设备无关位图(DIB)
BMP文件组成 数字图像处理的应用
计算机科学与工程系 12
BMP文件组成
BMP文件由文件头、位图信息头、颜色信息 和图像数据四部分组成。位图结构如下所示:
位图颜色表RGBQUAD 位图像素数据 位图文件头结构BITMAPFILEHEADER 位图信息头结构BITMAPINFOHEADER
每一个采样单元叫做一个象素(pixel)，上式中，M、N分别为数字图象 在横、纵方向上的象素。在计算机内通常用二维数组来表示数字图象 的矩阵。