武汉大学数字图像处理课程综合实习实习报告
图像处理实习报告
图像处理实习报告篇一：数字图像处理实习报告目录1、图像直方图实验 (1)2、图像的傅立叶变换实验 .......................................... 23、直方图均衡化实验 .................................................. 5 4．图像空间平滑实验 .................................................. 6 5．图像空间锐化实验.................................................. 8 6、图像分割实验－.................................................... 12 7、图像分割实验二 (17)1、图像直方图实验一、实验目的1.在ENVI软件中观察图像的灰度直方图，结合图像掌握直方图的性质和应运。
2．学有余力的同学可采用自己熟悉的开发语言如matlab，IDL等自己制作图像的灰度直方图。
二、实验素材ENVI软件，图像三、实验原理灰度直方图反映的是灰度级函数，描述的是图像中该灰度级的像素个数，它是图像的重要特征之一，反映了图像灰度分布情况。
任何一张图像都对应着唯一的灰度直方图，但不同的图像可以对应相应的直方图，可以用实验来验证。
四、实验过程下图为实验步骤截图：1五、实验心得：通过本次试验学会在Envi软件中查看图像的灰度直方图，在灰度直方图上，准确的反映了图像灰度分布的情况。
2、图像的傅立叶变换实验一、实验目的理解傅立叶变换的原理和傅里叶变换的使用，掌握运用ENVI进行傅立叶变换及频率域平滑和锐化的步骤和方法。
二、实验素材2Envi 软件，图像三、实验原理傅立叶变换原理：连续：反变换：F{f(x)}?F(u)??f(x)e?j2?uxdxj?1f(x)?F?1{F(u)}??F(u))ej2?uxdu1F(u)?N离散：f(x)?反变换：x?0N?1f(x)e?j2?ux/Nj2?ux/NN?1x?0F(u)e四、实验过程：利用傅立叶变换方法进行图像异常（高频）信息提取：1、打开ENVI4.7,单击FILE菜单，在下拉菜单中选择open image file 选项，单击打开自己的图像文件。
数字图像处理实习报告
数字图像处理实习报告在当今数字化的时代，数字图像处理技术在众多领域中发挥着至关重要的作用，从医疗诊断到卫星遥感，从娱乐产业到工业检测，其应用无处不在。
通过这次数字图像处理实习，我对这一领域有了更深入的了解和实践经验。
实习的初始阶段，我主要进行了相关理论知识的学习。
数字图像处理涵盖了众多概念，如图像的数字化表示、像素、灰度值、分辨率等。
了解这些基础知识是后续处理图像的基石。
同时，我还学习了常见的图像格式，如 JPEG、PNG、BMP 等，以及它们的特点和适用场景。
在掌握了一定的理论基础后，我开始接触图像处理的基本操作。
图像增强是我最先实践的部分，通过调整图像的对比度和亮度，能够使原本模糊不清或暗淡的图像变得更加清晰和易于观察。
例如，对于一张曝光不足的照片，增加亮度可以让隐藏在黑暗中的细节显现出来；而提高对比度则可以使图像中的不同区域更加分明，突出重点。
图像滤波是另一个重要的环节。
均值滤波可以有效地去除图像中的噪声，但在一定程度上会使图像变得模糊；中值滤波则能够在去除噪声的同时较好地保留图像的边缘细节。
我通过对不同类型和程度的噪声图像进行滤波处理，直观地感受到了它们的效果差异。
图像的几何变换也是实习中的关键内容。
图像的平移、旋转和缩放操作看似简单，但其背后涉及到复杂的数学计算。
在实际操作中，需要准确地计算变换矩阵，以确保图像在变换后的准确性和完整性。
实习过程中，我还深入研究了图像分割技术。
这是将图像分成不同区域或对象的过程，以便进行后续的分析和处理。
阈值分割是一种常见且简单的方法，通过设定一个阈值，将图像中的像素分为两类。
然而，对于复杂的图像，这种方法往往效果不佳，这时就需要更高级的分割算法，如基于边缘检测的分割或基于区域生长的分割。
在进行数字图像处理的过程中，我也遇到了一些挑战和问题。
例如，在处理大规模图像数据时，计算资源的限制可能导致处理速度缓慢；在选择图像处理算法时，需要根据具体的图像特点和需求进行权衡，否则可能无法达到理想的效果。
数字图像处理实习总结
数字图像处理实习总结数字图像处理是计算机科学与技术领域中的重要课程，通过对图像的获取、分析和改善，可以实现对图像的优化和增强。
在本次数字图像处理实习中，我有幸参与了一系列的实验和项目，从中学习到了许多理论知识，并且在实践中加深了对数字图像处理技术的理解。
本文将对我的实习经验进行总结，并分享一些学习心得和体会。
实习期间，我们首先学习了数字图像处理的基本概念和原理。
我了解到，数字图像是由一系列像素点组成的，每个像素点都有其对应的灰度值或者颜色值。
利用这些像素值，我们可以对图像进行各种各样的处理，例如图像增强、图像重建以及图像分割等。
同时，我们还学习了一些常用的数字图像处理算法和工具，如傅里叶变换、滤波器设计和边缘检测等。
在实习的过程中，我参与了一个图像增强的项目。
项目要求我们对一组低清晰度的图像进行处理，以提高图像的质量和清晰度。
我们首先对图像进行了预处理，包括灰度化、噪声去除和边缘检测等。
接下来，我们尝试了不同的图像增强算法，如直方图均衡化、对比度增强和图像锐化等。
通过对比实验结果，我们选择了最优的图像增强算法，并对处理后的图像进行了评估和比较。
最终，我们成功地提高了图像的质量和清晰度，并得到了较好的效果。
除了参与实验项目，我还积极参与了实习班的交流和讨论。
我们经常组织小组讨论会，分享自己的实验心得和疑惑。
在这些讨论中，我学到了许多其他同学的经验和技巧，也解决了自己遇到的问题。
与此同时，我还利用课余时间自学了一些与数字图像处理相关的进阶知识，如深度学习在图像处理中的应用和人脸识别技术等。
通过这次数字图像处理实习，我收获颇丰。
首先，我深入了解了数字图像处理的基本概念和原理，掌握了常用的图像处理算法和工具。
其次，我通过实践项目，提高了自己的动手能力和解决问题的能力。
最重要的是，我学会了团队合作和交流，通过与同学们的合作，我收获了更多的知识和经验。
总的来说，数字图像处理实习是我的一个难忘的经历。
在这个过程中，我不仅学到了许多理论知识，还获得了宝贵的实践经验。
武汉大学数字图像处理课程综合实习实习报告
数字图像处理课程综合实习实习报告学院班级学号姓名日期指导教师一、实习目的和意义本实习内容旨在让同学们通过用VC等高级语言编写数字图像处理的一些基本算法程序，来巩固和掌握图像处理技术的基本技能，提高实际动手能力，并通过实际编程了解图像处理软件的实现的基本原理。
为学生进一步学习数字摄影测量、遥感和地理信息系统等专业课程以及应用图像处理解决实际问题奠定基础。
二、实习原理和方法实习一实现RAW->BMP格式的转换RAW格式：文件按照数字图像组成的二维矩阵，将像素按行列号顺序存储在文件中。
这种文件只含有图像像素数据，不含有信息头，因此，在读图像时，需要根据文件大小，计算图像所包含的行列号，或者需要事先知道图像大小（矩阵大小）。
但这种文件读取和保存简单。
RAW文件按图像上行到下行、左列到右列顺序存储，而BMP文件数据区按图像上下行到上行、左列列到右列顺序存储到数据区。
实现RAW文件到BMP文件的转换，需要为BMP文件生成文件头、信息头、颜色表、数据区，将RAW文件数据区赋值到BMP文件数据区。
实习二灰度线性变换点运算是指像素值（即像素点上的灰度值）通过运算改变之后，可以改善图象的显示效果。
这是一种像素的逐点运算，是旧图象与新图象之间的映射关系，是一种简单但却十分有效的一种图象处理手段。
常用方法有灰度线性变换、直方图均衡、对比度调整、直方图规定化、对数变换、指数变换、密度分割等方法。
灰度的线性变换就是指图像的中所有点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换。
灰度变换方程如下：D0=f(Di)=a*Di+b该方程为线性方程。
式中参数Di为输入图像的像素的灰度值，参数D0为输出图像的灰度，a和b由给定条件确定。
实习三图像局部处理：高通滤波和低通滤波局部处理在处理某一像素时，利用与该像素相邻的一组像素，经过某种变换得到处理后图像中某一点的像素值。
目标像素的邻域一般是由像素组成的二维矩阵，该矩阵的大小为奇数，目标像素位于该矩阵的中央，即目标像素就是区域的中心像素。
数字图像处理实习报告
数字图像处理实习报告
本次实习主要任务是进行数字图像处理相关工作，包括图像的预处理、特征提取、图像分割和图像识别等方面的工作。
实习过程中，我主要负责了图像处理算法的编写与优化，以及实验数据的收集与分析。
通过这次实习，我对数字图像处理技术有了更深入的了解，并且提升了自己的编程能力和团队协作能力。
在图像处理算法的编写与优化过程中，我主要使用了Python
语言和常用的图像处理库，如OpenCV和PIL等。
我研究了不同的图像处理算法，并对其进行了实验验证，优化了算法的性能和效果。
通过这些工作，我深入了解了图像处理算法的实现原理和优化方法，提升了自己在图像处理领域的技术水平。
在实验数据的收集与分析过程中，我主要负责了实验数据的采集和整理工作。
我使用了各种图像采集设备，包括相机、摄像头等，对不同场景下的图像进行了采集和整理。
然后我利用Python和Matlab等工具对实验数据进行了分析和结果展示，
为后续的图像处理算法提供了重要的支持和参考。
总的来说，这次实习让我对数字图像处理有了更深入的了解，提升了自己的技术能力和实践能力。
我在实习过程中遇到了不少困难和挑战，但通过团队合作和自我努力，最终都得以克服，取得了一定的成果。
通过这次实习，我深刻地感受到了数字图像处理技术的重要性和广阔的应用前景，也对自己未来的发展方向有了更清晰的认识。
希望通过这次实习的经历，我能够为将来的学习和工作打下坚实的基础。
数字像处理实训学习总结像处理算法与像识别
数字像处理实训学习总结像处理算法与像识别数字图像处理实训学习总结数字图像处理是计算机科学领域中的重要研究方向，它主要研究如何对数字图像进行操作和处理，从而提取出图像中的有用信息。
在数字图像处理实训学习过程中，我学习了像处理算法和像识别技术，并在实践中深化了对数字图像处理原理和方法的理解。
在本文中，我将总结我在数字图像处理实训中所学到的知识和经验。
1. 图像处理算法图像处理算法是数字图像处理的核心内容，它们可以对图像进行增强、压缩、分割等操作。
在实训中，我学习了常用的图像处理算法，如直方图均衡化、滤波、边缘检测等。
这些算法可以有效地改善图像的质量，使得图像更加清晰、亮度均衡。
例如，通过直方图均衡化，我可以提高图像对比度，使细节更加清晰可见。
2. 像素操作像素操作是图像处理中的基本操作，它涉及到对图像中每个像素点的处理。
通过修改像素的数值，可以改变图像的亮度、对比度等特征。
在实训中，我学习了如何使用像素操作实现图像的二值化、灰度转换等功能。
通过设置适当的阈值，可以将图像转换为黑白图像或者灰度图像，并突出显示图像中的目标区域。
3. 图像滤波图像滤波是一种常用的图像处理方法，通过对图像进行滤波操作，可以去除图像中的噪声，平滑图像并增强图像特征。
在实训中，我学习了线性和非线性滤波算法，如均值滤波、中值滤波等。
这些滤波算法可以有效地减少图像中的噪声，并提高图像的质量。
4. 图像分割与边缘检测图像分割是指将图像分割成若干个子区域的过程，而边缘检测是指寻找图像中物体边缘的过程。
在实训中，我学习了图像分割和边缘检测的方法，如阈值分割、边缘检测滤波器等。
这些方法可以帮助我们在图像中提取出感兴趣的目标，并进行后续的分析和处理。
5. 像识别技术像识别技术是数字图像处理的一个重要应用领域，它将图像处理和模式识别相结合，以实现对图像中目标的自动识别和分类。
在实训中，我学习了基于特征提取和分类器设计的像识别方法。
通过提取图像的特征并训练分类器，可以实现对图像中物体的自动识别。
《数字图像处理》实验报告
《数字图像处理》实验报告数字图像处理是一门将图像进行数字化处理的学科，它通过计算机算法和技术手段对图像进行分析、增强、压缩和重建等操作。
在本次实验中，我们学习了数字图像处理的基本概念和常用算法，并通过实验来探索其应用和效果。
首先，我们进行了图像的读取和显示实验。
通过使用Python中的OpenCV库，我们能够轻松地读取图像文件，并将其显示在屏幕上。
这为我们后续的实验奠定了基础。
同时，我们还学习了图像的像素表示方法，了解了图像由像素点组成的原理。
这使我们能够更好地理解后续实验中的算法和操作。
接下来，我们进行了图像的灰度化实验。
灰度化是将彩色图像转换为灰度图像的过程。
在实验中，我们使用了不同的算法来实现灰度化操作，包括平均值法、最大值法和加权平均法等。
通过比较不同算法得到的灰度图像，我们发现不同算法对图像的处理效果有所差异，这使我们深入理解了灰度化的原理和应用。
随后，我们进行了图像的直方图均衡化实验。
直方图均衡化是一种用于增强图像对比度的方法。
在实验中，我们使用了直方图均衡化算法来对图像进行处理，并观察了处理前后的效果变化。
通过实验，我们发现直方图均衡化能够显著提高图像的对比度，使图像更加清晰和鲜明。
在进一步探索图像处理技术的过程中，我们进行了图像的滤波实验。
滤波是一种常用的图像处理操作，它通过对图像进行卷积操作来实现。
在实验中，我们学习了不同类型的滤波器，包括均值滤波器、高斯滤波器和中值滤波器等。
通过比较不同滤波器对图像的处理效果，我们发现每种滤波器都有其适用的场景和效果。
此外，我们还进行了图像的边缘检测实验。
边缘检测是一种用于提取图像边缘信息的方法。
在实验中，我们学习了不同的边缘检测算法，包括Sobel算子、Canny算子和Laplacian算子等。
通过比较不同算法对图像的处理效果，我们发现每种算法都有其独特的特点和应用。
最后，我们进行了图像的压缩实验。
图像压缩是一种将图像数据进行压缩以减小文件大小的方法。
实习报告
实习报告目录一、数字图像处理的目的和主要内容 (2)1、数字图像处理的目的 (2)2、数字图像处理的主要内容 (2)3、数字图像处理的发展方向 (2)二、数字图像文件简介 (3)三、MATLAB简介 (4)1、MATLAB概述 (4)2、MATLAB工作环境 (5)四、彩色空间变换 (5)1、彩色空间变换的原理 (5)2、彩色空间转换的MATLAB实现 (7)A、CMY与RGB (7)B、YUV与RGB (7)C、YIQ与RGB (10)D、HIS与RGB (10)E、HSV与RGB (11)一、数字图像处理概述1、数字图像处理的目的：（1）提高图像的视觉感受质量，已达到赏心悦目的目的。
（2）提取图像中所包含的某些特征和特殊信息，以便于计算机分析，如常用作模式识别、计算机视觉的预处理等。
（3）对图像数据进行变换、编码或压缩，以便于图像的存储和传输。
2、数字图像处理的主要内容:数字图像处理涉及的学科和知识广泛，具体的方法种类繁多，目前主要的技术有传统的图像处理技术及图像分析和理解的智能处理技术。
传统的图像处理包括图像的基本运算、图像变换、图像增强、图像复原、图像压缩编码、图像边缘检测、图像分割、图像重建等。
图像分析和理解的智能处理包括图像特征分析、图像的形态学运算、图像配准、图像融合、图像分类、图像识别、基于内容的图像检索和图像数字水印等。
3、数字图像处理的发展方向：图像处理是人类视觉延续的重要手段，使人可以看到任意波长上所测得的图像，如伽马相机、x光机、红外和超声图像等；可以看到内部图像，例如，用CT可以看到断层图像，实现了人类长期以来的梦想；可看到立体图像和剖视图像。
数字图像处理在实际中得到了广泛应用，特别是在遥感、航空航天、通信、生物和医学、安全监控、工业生产、视频和多媒体、机器人类视觉等。
二、数字图像文件简介1、BMP文件BMP文件是Windows操作系统中的标准图像文件格式，能够被多种Windows应用程序所支持。
关于图形图像处理实训报告总结【九篇】
关于图形图像处理实训报告总结【九篇】实训报告总结：图形图像处理实训图形图像处理实训是计算机科学与技术专业的基础课程之一。
通过本次实训课程，我深入了解了图形图像处理的基本概念、方法和技术，并通过实际操作来提升了自己的实践能力。
下面是对本次实训的九篇报告总结：1. 实验一：图像读取与显示本次实验主要是学习如何读取和显示图像，以及使用Matplotlib库进行图像展示。
通过实验，我掌握了图像读取和显示的基本方法，并学会了基本的图像处理操作。
2. 实验二：图像的灰度变换实验二主要是学习图像的灰度变换，包括线性变换和非线性变换。
我学会了如何使用不同的灰度变换函数来调整图像的亮度和对比度，进一步提升图像的质量。
3. 实验三：图像的空间域滤波本次实验主要是学习图像的空间域滤波技术，包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
通过实验，我掌握了不同滤波方法的原理和实现方式，并学会了如何选择合适的滤波方法来降噪和模糊图像。
4. 实验四：图像的频域滤波实验四主要是学习图像的频域滤波技术，包括傅里叶变换和频域滤波等。
通过实验，我了解了傅里叶变换的原理和应用，并学会了如何使用频域滤波来实现图像的锐化和平滑。
5. 实验五：图像的形态学处理本次实验主要是学习图像的形态学处理技术，包括腐蚀、膨胀、开运算和闭运算等。
通过实验，我学会了如何使用形态学操作来改变图像的形状和结构，进一步改善图像的质量。
6. 实验六：图像的边缘检测实验六主要是学习图像的边缘检测技术，包括Sobel算子、Laplacian算子和Canny算子等。
通过实验，我了解了不同边缘检测方法的原理和应用，并学会了如何使用边缘检测来提取图像的轮廓和特征。
7. 实验七：图像的分割与聚类本次实验主要是学习图像的分割与聚类技术，包括阈值分割、区域生长和K均值聚类等。
通过实验，我掌握了不同分割与聚类方法的原理和应用，并学会了如何使用分割与聚类来识别和分析图像中的目标和区域。
8. 实验八：图像的特征提取与描述子实验八主要是学习图像的特征提取和描述子技术，包括尺度不变特征变换（SIFT）和方向梯度直方图（HOG）等。
武汉大学数字图像处理课程综合实习实习报告要点
数字图像处理课程综合实习实习报告学院班级学号姓名日期指导教师一、实习目的和意义本实习内容旨在让同学们通过用VC等高级语言编写数字图像处理的一些基本算法程序，来巩固和掌握图像处理技术的基本技能，提高实际动手能力，并通过实际编程了解图像处理软件的实现的基本原理。
为学生进一步学习数字摄影测量、遥感和地理信息系统等专业课程以及应用图像处理解决实际问题奠定基础。
二、实习原理和方法实习一实现RAW->BMP格式的转换RAW格式：文件按照数字图像组成的二维矩阵，将像素按行列号顺序存储在文件中。
这种文件只含有图像像素数据，不含有信息头，因此，在读图像时，需要根据文件大小，计算图像所包含的行列号，或者需要事先知道图像大小（矩阵大小）。
但这种文件读取和保存简单。
RAW文件按图像上行到下行、左列到右列顺序存储，而BMP文件数据区按图像上下行到上行、左列列到右列顺序存储到数据区。
实现RAW文件到BMP文件的转换，需要为BMP文件生成文件头、信息头、颜色表、数据区，将RAW文件数据区赋值到BMP文件数据区。
实习二灰度线性变换点运算是指像素值（即像素点上的灰度值）通过运算改变之后，可以改善图象的显示效果。
这是一种像素的逐点运算，是旧图象与新图象之间的映射关系，是一种简单但却十分有效的一种图象处理手段。
常用方法有灰度线性变换、直方图均衡、对比度调整、直方图规定化、对数变换、指数变换、密度分割等方法。
灰度的线性变换就是指图像的中所有点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换。
灰度变换方程如下：D0=f(Di)=a*Di+b该方程为线性方程。
式中参数Di为输入图像的像素的灰度值，参数D0为输出图像的灰度，a和b由给定条件确定。
实习三图像局部处理：高通滤波和低通滤波局部处理在处理某一像素时，利用与该像素相邻的一组像素，经过某种变换得到处理后图像中某一点的像素值。
目标像素的邻域一般是由像素组成的二维矩阵，该矩阵的大小为奇数，目标像素位于该矩阵的中央，即目标像素就是区域的中心像素。
图像处理实习报告
图像处理实习报告篇一：图像处理综合实验报告专业综合实验报告——图像处理学院：专业：班级：学号：姓名：指导教师：XX.12.1实验二图像变换一、实验目的学习灰度变换修正图像的颜色和灰度的方法。
学习图像直方图的生成和修正技术的原理和实现方法，理解其对于观察图像的意义。
了解图像变换的意义和手段，熟练掌握傅里叶变换等图像正交变换方法，了解二维频谱的分布特点。
二、实验要求1.掌握灰度变换函数的用法，对图像进行灰度变换，增强对比度，显示变换前后的图像以及它们的灰度直方图。
2.选择一幅直方图不均匀的图像，对其作直方图均衡化处理，显示处理前后的图像以及它们的灰度直方图。
三、实验内容1.直方图均衡化处理I1=imread('h1.bmp'); % 读入原图像I2=imread('h2.bmp'); % 读入原图像I3=imread('h3.bmp'); % 读入原图像I4=imread('h4.bmp'); % 读入原图像J=histeq(I); %对原图像进行直方图均衡化处理imshow(I); %显示原图像title('原图像'); %给原图像加标题名figure,imshow(J); %对原图像进行屏幕控制；显示直方图均衡化后的图像 title('直方图均衡化所得图像'); %给直方图均衡化后的图像加标题名figure;subplot(121); %对直方图均衡化后的图像进行屏幕控制；作一幅子图作为并排两幅图的第imhist(I,64); %将原图像直方图显示为64级灰度 title('原图像直方图'); %给原图像直方图加标题名subplot(122); %作第2幅子图imhist(J,64); %将均衡化后图像的直方图显示为64级灰度 title(‘均衡变换后的直方图’); %给均衡化后图像直方图加标题名1幅图2. 显示图像频谱I=imread('chuizhi.bmp');%读入原图像文件imshow(I); %显示原图像fftI=fft2(I); %二维离散傅立叶变换sfftI=fftshift(fftI);%直流分量移到频谱中心RR=real(sfftI); %取傅立叶变换的实部II=imag(sfftI); %取傅立叶变换的虚部A=sqrt(RR.^2+II.^2);%计算频谱幅值A=(A-min(min(A)))/(max(max(A))-min(min(A)))*225;%归一化 figure; %设定窗口imshow(A); %显示原图像的频谱四、思考题1．直方图是什么概念？它反映了图像的什么信息？答：直方图是图像亮度分布的概率密度函数，是图像最基本的统计特征，它反映的是图像的灰度值的分布情况和图像的明暗分布规律，。
数字图像处理实习报告
数字图像处理实习报告实习项目名称：OCR-车牌号码识别所属课程名称：数字图像处理班级：信息10-2学号: *************名：**指导教师：***目录一、实习目的 (3)二、实习原理 (3)三、实习步骤 (4)3.1完成车牌定位的整个过程 (4)3.2水平差分提取图象边缘 (4)3.3 完成图象车牌区域的初步定位。
(4)3.4利用先验知识标识车牌区域，进行车牌区域的选择 (4)3.5水平查找后，纵向查找。
完成图象车牌区域的初步定位。
(5)3.6利用先验知识标识车牌区域，进行车牌区域的选择，（横纵向） (5)3.7计算伪车牌区的跳变平均数 (5)3.8找出所有伪车牌区域中具有最大跳变平均数的区域号，精确定位车牌 (5)3.91找出车牌的左右边缘 (6)3.92二值化图象 (6)3.93车牌字符分割 (6)3.94水平方向投影，分割出字符 (6)四、实验程序 (6)五、实习结果 (24)六、实习心得 (28)一、实习目的（1）掌握数字图像处理的相关知识及算法。
（2）学习在VC 6.0环境下编写车牌定位与识别程序。
（3）了解车牌定位方法，如边缘检测法，基于矢量量化的车牌定位法等。
（4）了解车牌字符分割方法，如，投影法，基于车牌字符先验知识的字符分割方法等。
（5）了解车牌字符识别方法，如字符归一化，投影法，基于数字和字母特征的模板匹配法。
（6）运用编写的车牌定位与识别程序实现在各种环境下车牌的识别。
二、实习原理基于VC++图像处理的汽车牌照识别系统主要包括车牌定位，字符车牌分割和车牌字符识别三个关键环节其识别流程图如图1所示。
图1 识别流程图其中，(1)原始图像：原始的汽车图像；(2)图像预处理：对采集到的图像进行滤波等处理以克服图像干扰；(3)车牌定位：计算边缘图像的投影面积，寻找峰谷点，大致确定车牌位置，再计算此连通域内的宽高比，剔除不在域值范围内的连通域，最后得到的便为车牌区域；(4)字符分割：利用投影检测的字符定位分割方法得到车牌的字符；(5)字符数据库：为第6步的字符识别建立字符模板数据库；(6)字符识别：通过基于模板匹配的人工神经网络算法，通过特征对比或训练识别出相关的字符，得到最后的汽车牌照，包括英文字母和数字。
数字图像处理学习总结及作业技术报告
数字图像处理学习总结及作业技术报告邱远军（武汉大学计算机学院武汉430072）1图像工程的提出工程是指将然科学的原理应用到工业部门而形成的各学科的总称。
图像工程学科则是将数学、光学等基础科学的原理， 结合在图像应用中积累的技术经验而发展起来的一个对整 个图像领域进行研究应用的新学科。
2图像工程的三个层次如图1所示，图像工程可以分为三个层次：低、中、高，相应的分别为图像处理，图像 分析和图像理解。
低层次图像处理的特点是处理的输入输出都是图像， 着重强调在图像之间进行的变换，如对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果并为自动识别打基础 ，或是对图 像进行压缩编码以减少对其所需存储空间或传输时间、传输道路的要求。
中层次处理即图像分析的特点是输入图像，输出特征，主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量 ，以获得它们的客观信息，从而建立对图像的描述。
如果说图像处理是一个从图像到图像的过程 ，贝U图像分析是一个从图像到数据的过程。
这里数据可以是对目标特征测量的结果 ，或是基于测量的符号表示。
它们描述了图像中目标的特点和性质。
高层次处理即图像理解的特点是模仿人类视觉进行感知，重点是在图像分析的基础上进一步研究图像中各个目标的性质和它们之 间的相互联系，并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释，从而指导和规划行动。
原始图像数据经过三个层次的加工将逐步转化为更有组织和用途的信息。
图1 图像工程三层次示意图3数字图像处理系统的构成通过综合各种图像处理技术可以构建一个图像处理系统，一个基本的数字图像处理系统由图像输入、图像存储、图像通信、图像处理和分析五个模块组成，如图2所示。
数字图像输入模块：也称图像采集或图像数字化，是利用图像采集设备（数码相机、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。
数字图像存储模块：用于图像处理和分析的数字图像存储器可分为三类：处理和分析过程 中使用的快速存储器；在线或联机存储器；不经常使用的数据库（档案库）存储器。
数字图像处理实习报告
实现图像加噪。实现对“原始图像”添加指定类型噪声。有两项可供选择：椒盐噪声，高斯噪声。这两项均放在一个“button group”——“加噪声”中，每次点击都只有一项“radio Button”起作用，分别对原始图像添加不同类型噪声后将其显示到“处理后图像”中。
实现图像的灰度变换。图像的灰度变换分为两类：基于点操作的“图像反转”、“对数反转”和“幂次反转”。基于全局灰度值的“直方图统计”和“直方图均衡化”。这5项均放在一个“button group”——“灰度变换”中，每次点击都只有一项“radio Button”起作用，分别对“原始图像”进行处理后显示到“处理后图像”中，其中如果原始图像进行了加噪声处理，则灰度变换则是对加噪声后图像进行的。
实现图像的边缘检测。包括“Robert算子”、“Sobel算子”、“Prewitt算子”、“Log算子”、“Canny算子”这5个选择。这5项均放在一个“button group”——“边缘检测”中，每次点击都只有一项“radio Button”起作用，分别对“原始图像”进行处理后显示到“处理后图像”中，其中如果原始图像进行了加噪声处理，则边缘检测则是对加噪声后图像进行的
imwrite(ITER,FileFullName,'jpg');
else
msgbox('保存取消','保存失败');
数字图像处理实验报告
数字图像处理实验报告图像处理课程的目标是培养学生的试验综合素质与能力。
使学生通过实践，理解相关理论学问，将各类学问信息进行新的组合，制造出新的方法和新的思路，提高学生的科学试验与实际动手操作能力[1]。
从影像科筛选有价值的图像，建成影像学数字化试验教育平台，系统运行正常；具备图像上传、图像管理、图像检索与扫瞄、试验报告提交、老师批阅等功能；能满意使用要求[2]。
1.试验内容设计思路1.1项目建设内容和方法数字图像处理的内容：完整的数字图像处理大体上分为图像信息的猎取，存储，传送，处理，输出，和显示几个方面。
数字图像信息的猎取主要是把一幅图像转换成适合输入计算机和数字设备的数字信号，包括摄取图像，光、电转换及数字化。
数字图像信息的存储，数字图像信息的突出特点是数据量巨大，为了解决海量存储问题，数字图像的存储主要研究图像压缩，图像格式及图像数据库技术。
数字图像信息的传送数字图像信息的传送可分为系统内部传送与远距离传送[4]数字图像信息处理包括图像变换，图像增加，图像复原，彩色与多光谱处理图像重建，小波变换，图像编码，形态学，目标表示与描述。
数字图像输出和显示，最终目的是为人和机器供应一幅便于解释和识别的图像，数字图像的输出和显示也是数字图像处理的重要内容之一。
1.2数字图像处理的方法大致可以分为两大类，既空域法和频域法空域法：是把图像看做平面中各个像素组成的集合，然后直接对一维和二维函数进行相应处理，依据新图像生成方法的不同，空域处理法可为点处理法，区处理法，叠代处理法，跟踪处理法，位移不变与位移可变处理法。
点处理法的优点，点处理的典型用途a）灰度处理b）图像二值处理点处理方法的优点a）可用LUT方法快速实现b）节省存储空间。
区处理法，邻域处理法。
它依据输入图像的小邻域的像素值，按某些函数得到输出像素。
区处理法主要用于图象平滑和图像的锐化。
叠代处理法：叠代就是反复进行某些处理运算，图像叠代处理也是如此，拉普拉斯算子或平滑处理的结果是物体轮廓，该图像轮廓边缘太宽或粗细不一，要经过多次叠代把它处理成单像素轮廓——图像细化。
数字图像处理实验报告总结
数字图像处理实验报告总结一、实训目的通过实训，使我们进一步掌握图形图像处理的基本方法和基本技能;熟练使用photoshop软件，并能用它来完成图形图像的设计、制作和处理。
培养我们能按要求设计和制作一般性的商标和网页设计，并能对即成的图像做进一步处理，创造出一定水平和价值的作品，使我们的实践动手能力和创新能力得到提高，同时为今后的图形图像比赛奠定好基础。
二、教学实验内容与精心安排我们的Photoshop实训时间为本学期的第18周。
我们的实训一共有5个项目：ppt设计、logo设计、展板设计、专业网页设计和个人艺术照片设计。
老师让我们自由分组。
我虽然上课时认真听老师讲解，但没有记笔记的习惯，导致有很多学过的东西运用不上，最后，雷柱、李娟、杨月霞和我组成了一组，我们综合各自的优势对本次的实训任务进行了分工。
杨月霞负责logo设计、雷柱负责个人艺术照设计、我负责展板设计、ppt设计和网页设计由我们一起完成。
星期一的晚上我们在课堂上一起展开教学实验，因为教室里无法联网，所以我们无法展开网络上的资料收集，于是我们都就是各自了解了自己对项目的整体设计。
星期三的3、4文言我们按时走进了教学实验楼，为各自的项目都搞资料的搜集。
我们之间相互协助，很快，我们就只要搞最后的设计了。
星期四从中午12点已经开始，我们一直挤至下午5点，费和了好多心思，终于把所有的教学实验项目顺利完成了，看著我们自己辛勤工作的成果，心里真的很高兴。
三、实训心得这几天来，涂抹老师没像是以前听课那样存有详尽的传授和细心的提示信息，仅靠我们自己对PhotoShop自学的基础去自己顺利完成制作。
这次教学实验不仅仅就是对我们的实地考察，也就是一个自我总结，补漏伯粉的难得的机会。
经过这五天的自学，稳固和加强了我们的基本知识和基本技能，尤其就是Photoshop的基本知识和操作技能。
Photoshop作品要做的好就必须有一个好的创意。
我觉得学习photoshop不是在于把所有的工具都要深入去了解，只要把自己常用的会用就可以了，因为只有有创意，才可以做出一副好的作品来。
数字图像处理实验报告
数字图像处理实验报告一、引言数字图像处理是一门涉及图像获取、图像处理和图像分析的重要学科，广泛应用于计算机科学、电子工程、通信技术等领域。
本报告旨在介绍并总结我所进行的数字图像处理实验，讨论实验的目的、方法、结果和分析。
二、实验目的通过本次实验，旨在掌握和理解数字图像处理的基本原理和常见技术，包括灰度变换、空间域滤波、频域滤波等，以及层次分割、边缘检测和形态学处理等高级应用技术。
三、实验方法1. 寻找合适的图像在实验中，我选用了一张自然风景图像作为处理对象。
这张图像包含丰富的纹理和颜色信息，适合用于多种图像处理方法的验证和比较。
2. 灰度变换灰度变换是数字图像处理中常见的基础操作，可以通过对图像的像素灰度值进行线性或非线性变换，来调整图像的对比度、亮度等特征。
在实验中，我利用线性灰度变换方法将原始彩色图像转换为灰度图像，并进行对比度的调整，观察处理结果的变化。
3. 空间域滤波空间域滤波是一种基于像素邻域的图像处理方法，常用于图像去噪、边缘增强等应用。
我使用了平滑滤波和锐化滤波两种方法，并针对不同的滤波算子和参数进行了实验和比较，评估其对图像细节和边缘保留的影响。
4. 频域滤波频域滤波是一种基于图像的频谱特征的图像处理方法，广泛应用于图像增强、去噪和特征提取等方面。
我利用傅里叶变换将图像从空间域转换到频域，采用理想低通滤波器和巴特沃斯低通滤波器进行图像的模糊处理，并进行了实验对比和分析。
5. 高级应用技术在实验中，我还研究了数字图像处理中的一些高级应用技术，包括层次分割、边缘检测和形态学处理。
通过应用不同的算法和参数，我实现了图像区域分割、提取图像边缘和形态学形状变换等效果，评估处理结果的准确性和稳定性。
四、实验结果与分析通过对以上实验方法的实施，我获得了一系列处理后的图像，并进行了结果的比较和分析。
在灰度变换实验中，我发现线性变换对图像的对比度有较大影响，但对图像的细节变化不敏感；在空间域滤波实验中，平滑滤波可以有效降噪，但会导致图像细节损失，而锐化滤波可以增强图像的边缘效果，但也容易引入噪声；在频域滤波实验中，理想低通滤波对图像的模糊效果明显，而巴特沃斯低通滤波器可以在一定程度上保留图像的高频细节信息；在高级应用技术实验中，边缘检测和形态学处理对提取图像边缘和形状变换非常有效，但参数的选择会对结果产生较大影响。
图像处理实习总结
图像处理实习总结（中英文版）Task Title: Image Processing Internship SummaryDuring my internship in image processing, I gained valuable experience and learned numerous skills that will undoubtedly benefit my future endeavors.Firstly, I familiarized myself with various image processing techniques such as image enhancement, segmentation, and object recognition.在我的图像处理实习期间，我获得了宝贵的经验，并学会了众多技能，这些技能无疑将对我的未来事业产生积极影响。
首先，我熟悉了各种图像处理技术，如图像增强、分割和目标识别。
Furthermore, I had the opportunity to work with a diverse range of image processing software and tools, including Photoshop, MATLAB, and OpenCV.These tools allowed me to manipulate and analyze images effectively, enabling me to extract valuable information from them.此外，我有机会使用各种图像处理软件和工具，包括Photoshop、MATLAB 和OpenCV。
这些工具使我能够有效地操作和分析图像，从而从中提取有价值的信息。
Another key aspect of my internship was collaborating with a team of skilled professionals who shared their knowledge and expertise in the field of image processing.Their guidance and support were invaluable, as they helped me overcome challenges and improve my problem-solvingabilities.实习的另一个重要方面是与一组熟练的专业人士合作，他们在图像处理领域分享了他们的知识和专业知识。
《数字图像处理》实验报告
《数字图像处理》实验报告数字图像处理是计算机科学与技术领域中的一个重要分支，它涉及到对图像进行获取、处理、分析和显示等一系列操作。
在本次实验中，我们将学习和探索数字图像处理的基本概念和技术，并通过实验来加深对这些概念和技术的理解。
首先，我们需要了解数字图像的基本概念。
数字图像是由像素组成的二维矩阵，每个像素代表图像中的一个点，像素的灰度值或颜色值决定了该点的亮度或颜色。
在实验中，我们将使用灰度图像进行处理，其中每个像素的灰度值表示了该点的亮度。
在数字图像处理中，最基本的操作之一是图像的获取和显示。
我们可以通过摄像头或者从文件中读取图像数据，然后将其显示在计算机屏幕上。
通过这种方式，我们可以对图像进行观察和分析，为后续的处理操作做好准备。
接下来，我们将学习一些常见的图像处理操作。
其中之一是图像的灰度化处理。
通过将彩色图像转换为灰度图像，我们可以减少图像数据的维度，简化后续处理的复杂度。
灰度化处理的方法有多种，例如将彩色图像的RGB三个通道的像素值取平均值，或者使用加权平均值的方法来计算灰度值。
另一个常见的图像处理操作是图像的平滑处理。
图像平滑可以减少图像中的噪声，并使得图像更加清晰。
常用的图像平滑方法包括均值滤波和高斯滤波。
均值滤波通过计算像素周围邻域像素的平均值来平滑图像，而高斯滤波则使用一个高斯核函数来加权平均邻域像素的值。
除了平滑处理，图像的锐化处理也是数字图像处理中的一个重要操作。
图像的锐化可以增强图像的边缘和细节，使得图像更加清晰和鲜明。
常用的图像锐化方法包括拉普拉斯算子和Sobel算子。
这些算子通过计算像素周围邻域像素的差异来检测边缘，并增强边缘的灰度值。
此外，我们还将学习一些图像的变换操作。
其中之一是图像的缩放和旋转。
通过缩放操作，我们可以改变图像的尺寸，使其适应不同的显示设备或应用场景。
而旋转操作可以将图像按照一定的角度进行旋转，以达到某种特定的效果。
最后，我们将学习一些图像的特征提取和分析方法。
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数字图像处理课程综合实习实习报告学院班级学号姓名日期指导教师一、实习目的和意义本实习内容旨在让同学们通过用VC等高级语言编写数字图像处理的一些基本算法程序，来巩固和掌握图像处理技术的基本技能，提高实际动手能力，并通过实际编程了解图像处理软件的实现的基本原理。
为学生进一步学习数字摄影测量、遥感和地理信息系统等专业课程以及应用图像处理解决实际问题奠定基础。
二、实习原理和方法实习一实现RAW->BM格式的转换RAV格式：文件按照数字图像组成的二维矩阵，将像素按行列号顺序存储在文件中。
这种文件只含有图像像素数据，不含有信息头，因此，在读图像时，需要根据文件大小，计算图像所包含的行列号，或者需要事先知道图像大小（矩阵大小）。
但这种文件读取和保存简单。
RAW文件按图像上行到下行、左列到右列顺序存储，而BMP文件数据区按图像上下行到上行、左列列到右列顺序存储到数据区。
实现RAW文件到BMP文件的转换，需要为BMP文件生成文件头、信息头、颜色表、数据区，将RAW文件数据区赋值到BMP文件数据区。
实习二灰度线性变换点运算是指像素值（即像素点上的灰度值）通过运算改变之后，可以改善图象的显示效果。
这是一种像素的逐点运算，是旧图象与新图象之间的映射关系，是一种简单但却十分有效的一种图象处理手段。
常用方法有灰度线性变换、直方图均衡、对比度调整、直方图规定化、对数变换、指数变换、密度分割等方法。
灰度的线性变换就是指图像的中所有点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换。
灰度变换方程如下：D0=f（Di）=a*Di+b 该方程为线性方程。
式中参数Di 为输入图像的像素的灰度值，参数DO为输出图像的灰度，a和b由给定条件确定。
实习三图像局部处理：高通滤波和低通滤波局部处理在处理某一像素时，利用与该像素相邻的一组像素，经过某种变换得到处理后图像中某一点的像素值。
目标像素的邻域一般是由像素组成的二维矩阵，该矩阵的大小为奇数，目标像素位于该矩阵的中央，即目标像素就是区域的中心像素。
经过处理后，目标像素的值为经过特定算法计算后所得的结果。
主要的局部处理算法有卷积、中值滤波sobel边缘检测等，其中卷积算法的应用最广泛，大部分的局部处理都采用卷积算法来实现。
卷积可以简单地看成加权求和的过程。
卷积时使用的权用一个很小的矩阵来表示，矩阵的大小是奇数，而且与使用的区域的大小相同。
这种权矩阵叫做卷积核，区域中的每个像素分别与卷积核中的每个元素相乘，所有乘积之和即为区域中心像素的新值。
比如，对于一个3x3的区域P与卷积核K卷积后，区域P的中心像素p5表示为：9P5 P iKi 1P l P2P3k i k2k 3P4P5P6k4k5k6其中，P= P7P8P9，K= k7k8k g卷积核中各元素叫做卷积系数。
卷积核中卷积系数的大小、方向积排列顺序决定了卷积的图像处理效果，如低通滤波：图像平滑与模糊，高通滤波：图像锐化与清晰。
通常采用3x3、5x5或7x7的卷积核，所有卷积核的行、列数都是奇数。
实习四图像几何变换：缩放、旋转、平移、转置1.图像平移将图像中所有的点都按照指定的平移量水平、垂直移动。
设e，■）为原图像上的一点，图像水平平移量•，垂直平移量为，则平移 后点（：：：，J 的坐标变为（x1, y1）用公式和齐次坐标可以表示为由此可以计算出平移后每个像素点的新位置，实现平移2. 图像旋转在笛卡尔坐标系中原始坐标为-，旋转，角后，坐标变为尤 1， V. （「」），写成矩阵形式为cos a-fin tr0 设旋转后新图像的左上角为原点，把笛卡尔坐标系中的坐标换到 屏幕坐标系，计算原始坐标 '「旋转二角后的新坐标（' ＞），可 先将笛卡尔坐标系原点（0, 0）平移到坐标点 z 吻，根据上式及上式 的逆式进行旋转，最后平移回新的坐标原点设旋转前中心坐标为 3息），旋转后中心坐标为 险/泊玄1 = x c CQS of — jg sin a — cos 口 + sin cr —眄 3勺=x Q sin CD ^ — £i 0 sin a — cos a —3. 图像缩放设源图中某个像素点坐标为■ ,经缩放后的坐标为 (%) ， 则有户ZoomX 0 Q 严申 * = 0 0 L1J 0C 1 Li J 4.图像转置sina cos a 0pi-1 [10 卜H 7£in a cos ct 0图像转置是一种较简单的几何变换，设源图中的某个像素点坐标为 -，其转置对应新图坐标为(「「)，二者的关系如下实习五图像边缘提取：中值滤波、边缘检测中值滤波是一种典型的低通滤波器，它的目的是去除噪声，同时能保护图像边缘。
中值滤波一般采用一个含有奇数个点的滑动窗口，将窗口中个点灰度值的中值来代替指定点(一般为窗口中心)的灰度值。
对于奇数个元素，中值是取窗口中各元素按由小到大排序后中间的灰度值；对于偶数个元素，一般取排序后中间两个元素灰度值的平均值为中值。
对于阶跃状边缘，在边缘点处一阶导数有极值，因此可以利用这一特性通过计算每个像素的梯度来检测边缘点。
对于离散图像来说，常用一阶差分近似表示一阶导数，即fx ' =f(x+1,y)-f(x,y)fy ' = f(x,y+1)-f(x,y)为简化梯度的计算，常用下面的近似表达式：grad(x,y)二max(|fx ' |,|fy ' |), grad(x,y)=|fx ' |+|fy ' |常用的梯度算子有Roberts梯度算子、Prewitt算子和Sobel算子。
对于阶跃状边缘，其二阶导数在边缘点出现零交叉，且边缘点两旁二阶导数取异号。
对数字图像的每个像素计算关于x和y方向的二阶偏导数之和。
实习六基于灰度的模板匹配所谓模板匹配，是根据模板与一幅图像的各部分的相似度判断其是否存在，并求得模板在图像中位置的操作。
设模板T叠放在搜索图像S上平移，模板覆盖的搜索区叫做子图像—，i,j 为子图像的左上角在S图像中的坐标，i, j 的取值范围为1<i, j<N -M+1。
衡量子图像和模板之间的差别用平方误差之和或绝对差之和来表示，即D〔iJ)=工》p/wnj _ ■)]awn svx wa=o a*x c B a nw ■I JL Jiir.=1 n= 1或者也可用相关函数作为相似性测度或者归一化为实习七基于特征的模板匹配由于图像往往有较强自相关性，因此，进行模板匹配计算的相似度就在以对象物存在的地方为中心形成平缓的峰。
这样，即使从图像中对象物的真实位置稍微离开一点，也表现出相当高的相似度。
为了求得对象物的精确位置，总希望相似度分布尽可能尖锐一些。
为了达到这一目的，提出了基于轮廓特征的模板匹配方法。
轮廓匹配与一般的匹配相比较，表现出更尖锐的相似度的分布。
但其方法与基于灰度的模板匹配相似，只是这里通过对图像轮廓等形状特征进行匹配，从而提高匹配精度。
实习八图像二值化1. 状态法(峰谷法)如果一幅灰度图像的直方图有双峰和明显的谷，那么选择两峰之间的谷所对应的灰度T作为阈值，按下式进行二值化，即可将目标从图像中分割出来：=k /fey) < T2. 判断分析法I順定櫥収图的获度区间为[0, Hb則选择•鋼值的像素分妁耳、：两纽.—召v) < T橡素数为巧•灰度平均值为叫.方差为曲]e2> T像素散为叱*尿度平均值为叫.方差为於<2)阳像思慢索蛙為“I + w—灰卓均催为洞■伽严1 + %叫)M州+ %) *里向方垃为云■ W|屍+ w a cr；.組间方羞为硏：■甲伽_耐尸十叫(旳-rrt)1=i(J W J -ni])1显然.组内方辇越小.则组内憾素越相假t组闾方差堪大，则纽间的差别越人.岡此.为堀人辿昕对应的九轅是所求判酹分析法的分割網值.三、实习过程和步骤实习一实现RAW-＞BM 格式的转换1. 打开自己实习所建的项目。
2. 添加菜单项“ RAW —〉BMP3. 为该菜单建立消息处理函数。
4. 在函数定义处添加自己的源代码。
5. 编译检查语法错误。
若编译通过，运行程序，检查是否正确实 现RAV —〉BMP 格式的转换。
流程图如下图所示: TT 尹口矿丁叶.办谓内召，料垃插法人内??剧a 乜■?亂文龄人 专＜■■闿戈广 Zg - amLxpmmE.iDEP..＞三■址口竺;M ）約优悝■荷电具（苗置胡恬恐人辿种帕| BmiAPD^OHEADER. ■ £己 y<s t<rra?越T 初鬥芜比■址T 寤日喑间也* RGBQUAD r 芒职郴兹「耀过FFV.、忖ft通宜从上剧卜、甌&三'皆环对肿有"松JR 值“ M 吋籽*卜充祜分』卜零.袒行为学怪写扎准图左严.实习二 灰度线性变换1•打开自己上次实习所建的项目，为该工程添加一个新类，用于 实现对BMP 格式图像文件进行处理的操作。
2. 在新类中加入相应属性和操作。
3. 在自己创建的类中添加线性拉伸操作。
判斷愈懂摇打騎占孚节航崔由是斗釣55養需按（®[tas ）+3 i ）jn・町讣算世證的宝前存側畫虫，曲巾刼乞丄,舟幻厅有媲書孑比峙融4. 添加一栏主菜单“图像增强”，再在其下拉菜单中加入一项“线性拉伸”子菜单。
建立消息处理函数。
5. 为子菜单“线性拉伸”。
6. 在函数定义处添加自己的源代码（通过自己建的类对象来实现）。
7. 编译检查语法错误，若编译通过，运行程序，检查设计的灰度线性变换程序是否正确。
其流程图如下图所示：匹疔战禹返M TRLT实习三图像局部处理：高通滤波和低通滤波1. 打开上次实习所建的项目。
2. 在自己创建的类中添加滤波操作。
3. 添加菜单项分别建立“ 3X 3低通滤波”、“3X 3高通滤波”4. 为新加的两个菜单项分别建立消息处理函数。
5. 在函数体内添加实现3X 3低通滤波（或3X 3低通滤波）的源代码。
6. 编译检查语法错误，若编译通过，运行程序，检查是否确实实现局部处理算法。
其流程图如下图所示：实习四图像几何变换：缩放、旋转、平移、转置1•打开上次实习创建的工程。
2. 为该工程添加一个新类，用于实现有关BMP格式图像文件处理的各种操作。
3. 在新类中加入相应属性和操作。
4. 在菜单中加入“平移/缩放/旋转/转置”菜单项，并为其添加相应消息处理函数。
5. 在函数定义处添加自己的源代码（通过调用新建类的对象中相应的操作来实现）。
6. 编译检查语法错误，若编译通过，运行程序，检查上述变换是否正确。
其流程图如下图所示:¥*将桂4：甞毛槪荐”哉看山溝的内存屯故置吏・i・ j*H«，jO4>MStt«»J6ft倉空标和更豊樽犠■坐幹*flF炳更!調煙喜慮、宅恵、额企舒・砖行所占字节叢决能■尊丈彷节耳鹫信忌，大心楣辰的同曇否蛊功丫亟冋EA1SE通垃■歼从上耋几弦找商新圈体稈「避色汁样其乏袴亍.的护悴占i ：ic.理幡匡世标症■的■僕总.伍为工处區工口岡爍£•移赴過皓氏闪闰用B ・14用像錠转处理的流程用也乂变虽・调用DIB.方法摄衍播象 氏•宽、厅字节.位数豐碾据稱放比例订再綁阳像大小.•为新图華分配内存实习五 图像边缘提取：中值滤波、边缘检测 (1) 中值滤波1. 打开上次实习所用的项目。