数字图像处理论文
数字图像处理论文
摘要边缘检测技术对于处理数字图像非常重要，因为边缘是所要提取目标和背景的边界线，提取出边缘才能将目标和背景区分开来。
在图像中，边界所分开区域的内部特征或属性是一致的，而不同区域内部的特征或属性是一致的，而不同区域内部的特征或属性是不同的，边缘的检测正是利用物体和背景在某种图像差异来实现的，这些差异包括灰度、颜色或纹理特征。
边缘检测实际上就是检测图像特性发生变化的位置。
本文主要阐述基于Matlab的图像边缘检测技术。
论述以Matlab为开发平台和编程语言，设计出图像边缘检测软件。
首先设计了图形用户界面GUIDE,作为图像边缘检测软件的主界面,然后比较了各种图像边缘检测算子的特点,结合人像图,文字图，分形图来说明这些算子的定位性；结合加噪图片来说明各算子的稳定性。
在图形用户界面中添加了与各种算子相对应的处理程序,以及图形文件的获取、保存等功能，完成了图像边缘检测软件。
最终的图形界面可实现打开图片并对其进行边缘处理，并可将处理好的图片保存。
本论文的安排组织如下：第一章主要介绍图像边缘处理的意义。
第二章主要介绍本论文软件平台的选择。
第三章主要介绍一些常用边缘算子的原理。
第四章通过实例分析了各种算子的优缺点，借助Matlab中的GUI设计了图像边缘检测界面，并在GUI界面中完成了对各种算子的调用，最终完成了基于MATLAB的图形化图像边缘检测软件。
关键词：图像边缘处理 MATLAB GUI Log算子 Canny算子AbstractEdge detection technique for processing digital images is important because the edge is extracted by the target and the background to the boundary line, extract the edge of the target and background can be distinguished. In the image, separated by the border regions of the internal characteristics or attributes are the same, but different characteristics or attributes within the region are the same, but different characteristics within the region or property is different, edge detection is the use of object and background images in some kind of difference to achieve, these differences include grayscale, color or texture features. Detection of edge detection is actually the location of the image characteristics to change.This article discusses the Matlab-based image edge detection. Discussed in Matlab as the development platform and programming language, designed edge detection software. First, the design of the graphical user interface GUIDE, edge detection software as the main interface, then compare a variety of edge detection operator, combining the portrait maps, text maps, fractal images to illustrate the positioning of these operators; combined increase noise images to illustrate the stability of the operator. Add in the graphical user interface with a variety of operators corresponding to the processing procedures, and graphics files for the acquisition, preservation and other functions, the completion of the image edge detection software. The final graphical interface allows the edge to open the picture and its treatment, and may well save the picture processing.Arrangement of this paper is as follows: The first chapter introduces the significance of the image edge processing. The second chapter introduces the software platform of choice in this paper. The third chapter introduces some common principle of marginal operator. Chapter IV an example of the advantages and disadvantages of various operators, using Matlab's GUI interface is designed edge detection and GUI interface for all operators to complete calls, he finally completed the MATLAB-based graphical edge detection software.Keywords: Edge Treatment MATLAB GUI Canny operatorLog operator目录摘要 (I)Abstract (II)目录 .................................................................................................................................. I II 第一章绪论 (1)1.1 数字图像简介 (1)1.2 数字图像处理 (1)1.3 图像边缘处理的意义 (3)1.4 本章小结 (4)第二章软件选择 (5)2.1 软件平台选择 (5)2.2 Matlab简介 (5)2.3 本章小结 (7)第三章图像边缘处理算法 (8)3.1 边缘检测算子 (8)3.1.1 罗伯特(Roberts)边缘算子 (8)3.1.2 索贝尔(Sobel)边缘算子 (8)3.1.3 Prewitt边缘算子 (9)3.1.4 拉普拉斯(Laplacian)边缘算子 (10)3.1.5 坎尼(Canny)边缘算子 (11)3.2 各种算法的Matlab实现 (14)3.3本章小结 (18)第四章图像边缘处理的实现 (19)4.1算法之间的比较 (19)4.1.1算子的定位性 (19)4.1.2算子的稳定性 (24)4.2 GUI简介 (28)4.3 GUI界面的实现 (29)4.3.1 主要函数的介绍 (29)4.3.2 GUI的实现 (30)4.4本章小结 (40)结论 (41)参考文献 (42)致谢 (44)第一章绪论1.1 数字图像简介我们现在生活在数字图像的世界中，每个人都是满身的数字装备，MP3、MP4、PSP、PPC、手机、数码相机、笔记本电脑，这些设备的使用都离不开对数字图像相关知识的了解。
数字图像处理相关论文
数字图像处理相关论文“数字图像处理”是一门利用计算机解决图像处理的学科。
并且，现代多媒体计算机中又广泛采用了数字图像处理技术。
下面是店铺给大家推荐的数字图像处理相关论文，希望大家喜欢!数字图像处理相关论文篇一浅谈“数字图像处理”课程教学改革实践摘要：数字图像处理技术是一种发展迅速且应用广泛的新兴技术，就“数字图像处理”课程的特点，从教学内容、教学手段和方法、教学理论和实践等方面进行改革与实践，增强了学生的实践创新能力，提高了教学质量，收到良好的教学效果。
关键词：数字图像处理;教学手段;实践作者简介：刘忠艳(1975-)，女，黑龙江依安人，黑龙江科技学院计算机与信息工程学院，副教授;周波(1963-)，男，黑龙江绥化人，黑龙江科技学院计算机与信息工程学院，教授。
(黑龙江哈尔滨 150027)一、“数字图像处理”概述数字图像处理技术是集微电子学、光学、应用数学和计算机科学等学科的一门综合性边缘技术。
[1，2]是当今信息社会中发展迅速且应用广泛的新兴科学技术。
数字图像处理技术广泛应用到通信、计算机、交通运输、军事、医学和经济等各个领域，在各个领域发挥着越来越重要的作用。
随着计算机技术的迅速发展，图像处理的技术和理论不断完善和丰富，新的理论、技术也不断涌现，并逐渐进行应用。
面对这样一门理论与实际紧密结合的课程，在学习过程中，学生常常会遇到很多问题，既为数字图像处理技术应用的广泛前景所吸引，也时常对课程的抽象理论感到苦恼，渐渐失去学习兴趣。
为了激发学生的学习兴趣，提高教学质量，对该课程进行教学改革，势在必行。
经过两年半的教学改革与实践，取得了一定的教学效果。
二、教学改革措施为了提高“数字图像处理”课程的教学质量，激发学生学习本课程的兴趣，对本门课程进行改革，采取以下措施：1.整合教学内容随着计算机技术的迅速发展，数字图像处理技术也得到快速发展。
近几年来，有很多新的应用点和研究涌现出来，在“数字图像处理”课程中加入新技术的介绍，对于学生了解国际的研究和应用热点，尽快地投入相应的研究与应用中去大有益处。
数字图像处理技术的应用综述--课程论文
《数字图像处理》课程论文题目：数字图像处理技术的应用综述1 绪论1.1数字图像处理简介数字图像处理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。
数字图像处理的早期应用是对宇宙飞船发回的图像所进行的各种处理。
到了70年代，图像处理技术的应用迅速从宇航领域扩展到生物医学、信息科学、资源环境科学、天文学、物理学、工业、农业、国防、教育、艺术等各个领域与行业，对经济、军事、文化及人们的日常生活产生重大的影响。
1.2数字图像处理技术的基本特点1）处理信息量很大。
数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大。
如一幅256×256低分辨率黑白图像，要求约64kbit的数据量；对高分辨率彩色512×512图像，则要求768kbit数据量；如果要处理30帧/秒的电视图像序列，则每秒要求500kbit～22.5Mbit数据量。
因此对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。
2）占用频带较宽。
数字图像处理占用的频带较宽。
与语言信息相比，占用的频带要大几个数量级。
如电视图像的带宽约5.6MHz，而语音带宽仅为4kHz左右。
所以在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上，技术难度较大，成本亦高，这就对频带压缩技术提出了更高的要。
3）各像素相关性大。
数字图像中各个像素是不独立的，其相关性大。
在图像画面上，经常有很多像素有相同或接近的灰度。
就电视画面而言，同一行中相邻两个像素或相邻两行间的像素，其相关系数可达0.9以上，而相邻两帧之间的相关性比帧内相关性一般说还要大些。
因此，图像处理中信息压缩的潜力很大。
4）无法复现三维景物的全部几何信息。
由于图像是三维景物的二维投影，一幅图象本身不具备复现三维景物的全部几何信息的能力，很显然三维景物背后部分信息在二维图像画面上是反映不出来的。
因此，要分析和理解三维景物必须作合适的假定或附加新的测量，例如双目图像或多视点图像。
在理解三维景物时需要知识导引，这也是人工智能中正在致力解决的知识工程问题。
图像处理 毕业论文
图像处理毕业论文图像处理是计算机科学领域中的一个重要研究方向，它涉及到对图像的获取、处理、分析和识别等多个方面。
随着科技的不断发展，图像处理在各个领域都扮演着重要的角色，如医学影像、安防监控、虚拟现实等。
本文将从图像处理的基础原理、应用领域以及未来发展方向等方面进行探讨。
首先，图像处理的基础原理是数字图像处理。
数字图像处理是将图像从连续的模拟信号转换为离散的数字信号，通过对数字信号的处理来实现对图像的改变和分析。
其中，最基础的操作包括图像的采集、预处理、增强、压缩和恢复等。
图像采集是指通过摄像头或扫描仪等设备将现实世界中的图像转化为数字信号。
预处理是对采集到的图像进行去噪、去除伪影等操作，以提高后续处理的效果。
增强是通过调整图像的亮度、对比度、色彩等参数，使图像更加清晰、鲜艳。
压缩是为了减小图像文件的大小，方便存储和传输。
恢复是指对经过压缩或传输过程中丢失的信息进行恢复，以还原原始图像。
图像处理的应用领域非常广泛。
在医学影像方面，图像处理可以帮助医生进行疾病的诊断和治疗。
例如，通过对CT扫描图像的处理，可以清晰地显示出患者体内的器官结构，帮助医生准确判断病变部位。
在安防监控方面，图像处理可以用于人脸识别、行为分析等功能，提高监控系统的智能化水平。
在虚拟现实方面，图像处理可以实现对虚拟场景的渲染和交互，为用户带来更加逼真的虚拟体验。
此外，图像处理还应用于图像搜索、图像检索、图像合成等领域，为用户提供更加便捷和高效的图像处理服务。
未来，图像处理领域的发展方向主要包括以下几个方面。
首先，随着人工智能技术的快速发展，图像处理将与机器学习、深度学习等技术相结合，实现更加智能化的图像分析和识别。
其次，虚拟现实技术的兴起将推动图像处理向更加真实和沉浸式的方向发展，为用户带来更加逼真的虚拟体验。
再次，图像处理技术将与物联网、云计算等技术相结合，实现对大规模图像数据的处理和分析，为用户提供更加个性化和精准的图像服务。
数字图像处理论文
数字图像处理论文数字图像处理在计算机视觉和图像分析领域中扮演着重要角色。
随着数字图像处理算法的不断发展和改进，对于图像的处理和分析有了更深入的理解。
本篇论文主要介绍了数字图像处理的一些基础概念、方法和应用。
首先，数字图像处理是基于计算机的图像处理技术，旨在改善图像的质量、增强图像的特征以及从图像中提取有用的信息。
数字图像处理的基本步骤包括图像获取、预处理、特征提取和图像重建等。
在图像获取的阶段，通过传感器或数码相机等设备获取图像的原始数据。
在预处理的阶段，对图像进行去噪、平滑和增加对比度等操作，以消除图像中的噪声和提高图像的视觉效果。
在特征提取的阶段，根据图像的特定特征，如边缘、纹理和颜色等，进行特征的提取和描述。
在图像重建的阶段，利用图像处理算法对图像进行重建和恢复。
常见的图像处理算法包括滤波、变换和编码等。
滤波算法主要用于图像平滑和去噪，如均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
变换算法主要用于提取图像的频域特征，如傅里叶变换和小波变换等。
编码算法主要用于图像的压缩和存储，如JPEG、PNG和GIF等。
除了基本的图像处理方法，数字图像处理还有许多应用领域。
其中之一是医学图像处理，包括医学图像的分割、配准和识别等。
另一个应用是遥感图像处理，用于地理信息系统和环境监测等领域。
此外，数字图像处理还在安全和认证、图像检索和图像合成等领域发挥重要作用。
总之，数字图像处理是一门研究如何使用计算机技术对图像进行处理和分析的学科。
通过了解数字图像处理的基本概念、方法和应用，可以更好地理解图像的特性和结构，提高图像处理的效果和精度，并在各个领域中发挥重要作用。
数字图像计算机处理技术论文范文
数字图像计算机处理技术论文范文推荐文章无人机应用技术论文优秀范文热度：物联网传感知识技术论文范文热度：维修电工技术论文范文大全热度：无人驾驶技术原理论文优秀范文热度：现代教育技术论文范文热度：数字图像处理技术是研究采用计算机和其他数字化技术对图像信息进行处理的新技术。
小编整理了数字图像处理技术论文，欢迎阅读! 数字图像处理技术论文篇一浅谈数字图像处理技术摘要：本文针对目前广泛应用数字图像识别处理技术国内外研究现状进行了分析，阐述了数字图像处理技术的应用前景。
关键词：数字图像图像处理数字技术应用一、数字图像处理综述数字图像处理(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。
数字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。
首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室(JPL)，他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。
随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。
在以后的宇航空间技术，医学技术中数字图像处理技术都发挥了巨大的作用。
从70年代中期开始，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理向更高、更深层次发展，人们已开始研究如何用计算机系统解释图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界，这被称为图像理解或计算机视觉。
数字图像处理技术的探究论文_数字图像处理课程论文
数字图像处理技术的探究论文_数字图像处理课程论文数字图像处理技术的探究论文篇一《数字图像处理技术的探究》【摘要】目前，图像处理技术得到较好的发展，本文以数字图像处理技术为研究对象，对其发展与应用现状进行简述，并对此技术的优缺点以及制约因素进行系统的分析，概述了此项技术在日后发展中的应用范围。
通过对数字图像处理技术的分析，让我们更深入的了解此项技术，为日后的研究提供一定的理论基础。
【关键词】数字图像处理技术发展就图像处理技术而言，可分为模拟图像与数字图像处理两大类。
数字图像处理技术在发展的过程中，涉及多门学科，其中包括生物学、计算机、信息科学等。
因此，数理与边缘学科与图像处理技术的关系越来越密切。
在最近几年中，数字图像处理技术逐步趋于完善，在遥感、人工智能等多个领域中被广泛使用，并促进相关学科得到较好的发展。
1数字图像处理技术的发展与应用在上世纪六十年代，随着VLS与计算机的发展产生了数字图像处理技术，并不断完善、成熟的一项新技术。
不管是在理论还是实际方面，都取得了较好的进步。
在早期，图像处理主要是为了使图片的质量更加完善。
输入图像的质量较低，而输出图片的质量较高，通常采用复原、压缩等方式进行处理。
此项技术首次应用成功是在美国的喷气推进实验室中。
此后，在航空领域中得到很好的应用，促进了此门学科的发展。
除此之外，数字图像处理技术在医学上也得到了很好的应用。
自上世纪七十年代中期之后，计算机与智能化得到很好的发展，也促进了图像处理技术的进步。
人们开始研究怎样通过计算机，对图像进行系统的解释，这被称作计算机视觉或图像理解。
上世纪几十年代，数字图像处理技术得到大力发展。
截止目前，此项技术在医疗设备、地理信息系统等多个领域中被广泛使用。
2数字图像处理技术的特点2.1优点(1)再现性较好。
数字图像处理技术不会因为各种变换操作而造成图片出现质量退化的现象，始终确保图像可以真实的再现。
(2)处理精度高。
根据当前技术，基本上能够把一副模拟的图像通过数字化做各种二维数组，与图像数字化设备能力有直接的关系。
数字图像处理论文
数字图像处理论文数字图像处理论文篇一：数字图像增强技术摘要：数字图像处理是指利用计算机技术对图像进行各种操作和处理的过程。
图像增强是数字图像处理中的一项重要技术，旨在改善图像的质量和视觉效果。
本文针对数字图像增强技术进行了综述，包括直方图均衡化、滤波和锐化等常用方法。
此外，还介绍了一些新近提出的图像增强算法，如基于深度学习的方法。
最后，对数字图像增强技术的发展趋势进行了展望。
关键词：数字图像处理；图像增强；直方图均衡化；滤波；锐化；深度学习1.引言数字图像处理是计算机科学和图像处理领域的重要研究方向。
随着数字图像在各个领域的广泛应用，对图像质量和视觉效果的要求也越来越高。
图像增强是数字图像处理的一项基础技术，通过改善图像的对比度、亮度和细节等特征，提高图像的可视化效果。
图像增强技术已被广泛应用于医学影像、无人驾驶、图像识别等领域。
2.直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，通过调整图像的像素值分布，提高图像的对比度和显示效果。
其基本思想是将原始图像的像素值映射到一个新的像素值域，使得新图像具有均匀分布的像素值。
直方图均衡化可以有效地增强图像的细节和纹理特征，但在一些情况下会导致图像过度增强或噪声增加。
3.滤波技术滤波是图像处理中常用的一种方法，通过对图像进行平滑或者锐化处理，改善图像的质量和视觉效果。
常用的滤波方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
均值滤波通过计算像素点周围邻域像素的平均值来更新像素的值，可用于图像的平滑处理。
中值滤波通过计算像素点周围邻域像素的中值来更新像素的值，可有效地去除图像中的椒盐噪声。
高斯滤波通过对图像进行加权平均处理，对图像进行平滑和去噪。
4.锐化技术锐化是图像处理中常用的一种技术，通过增加图像中的高频成分，提高图像的边缘和细节等特征。
常用的锐化方法有拉普拉斯算子、Sobel算子和Canny算子等。
拉普拉斯算子通过计算图像的二阶导数来增强图像的边缘和细节。
Sobel算子通过计算图像的一阶导数来提取图像的边缘特征。
数字图像处理结课论文
数字图像处理结课作业--数字图像频域增强方法及在matlab中的实现学生姓名：学号：学院：理学院班级：电科班指导教师：摘要:图像增强的目的是使处理后的图像更适合于具体的应用，即指按一定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时削弱或去除某些不需要的信息，使之改善图像质量，加强图像判读和识别效果的处理技术。
从总体上可以分为两大类:空域增强和频域增强。
频域处理时将原定义空间中的图像以某种形式转换到其他空间中，利用该空间的特有性质方便的进行图像处理。
而空域增强是在图像空间中借助模板对图像进行领域操作，处理图像每一个像素的取值都是根据模板对输入像素相应领域内的像素值进行计算得到的。
空域滤波基本上是让图像在频域空间内某个范围的分量受到抑制，同时保证其他分量不变，从而改变输出图像的频率分布，达到增强图像的目的。
本文主要从空域展开图像增强技术，重点阐明数字图像增强处理的基本方法，介绍几种空域图像增强方法。
关键词：图像增强 MATLAB 空域增强锐化空间滤波平滑空间滤波目录：1、何为数字图像处理及MATLAB的历史2、空间域图像增强技术研究的目的和意义3、空间域的增强3.1 背景知识3.2 空间域滤波和频域滤波之间的对应关系3.3 锐化滤波3.4 平滑滤波4、结论1、何为数字图像处理及MATLAB的历史数字图像处理（digital image processing）,就是利用数字计算机或者其他数字硬件,对从图像信息转换而得到的电信号进行某些数学运算,以提高图像的实用性。
例如从卫星图片中提取目标物的特征参数,三维立体断层图像的重建等。
总的来说,数字图像处理包括运算、几何处理、图像增强、图像复原、图像形态学处理、图像编码、图像重建、模式识别等。
目前数字图像处理的应用越来越广泛,已经渗透到工业、医疗保健、航空航天、军事等各个领域,在国民经济中发挥越来越大的作用。
MATLAB是由美国Math Works公司推出的软件产品。
MATLAB是“Matric Laboratory”的缩写,意及“矩阵实验室”。
2024年数字图像处理论文doc
2024年数字图像处理论文doc标题：2024年数字图像处理论文doc一、引言随着技术的不断发展，数字图像处理在各个领域中的应用越来越广泛。
本文旨在探讨2024年数字图像处理领域的发展趋势，以及相关算法和技术的应用。
通过对数字图像处理的研究，希望能够为相关领域的发展提供一定的参考和帮助。
二、数字图像处理的基本原理数字图像处理是一种利用计算机对图像进行加工、处理和分析的技术。
数字图像处理的基本原理是将图像转换为数字信号，然后利用计算机对数字信号进行处理和分析。
数字图像处理技术包括图像增强、图像变换、图像滤波、图像恢复、图像分析等。
三、数字图像处理的应用范围数字图像处理技术的应用范围非常广泛，包括医学影像、安防监控、智能交通、工业生产、环境监测等领域。
随着技术的不断发展，数字图像处理的应用范围将会更加广泛。
四、数字图像处理的热点问题和研究方向目前，数字图像处理的热点问题和研究方向包括深度学习、人工智能、虚拟现实等。
其中，深度学习在数字图像处理中的应用已经得到了广泛的认可，其在图像识别、目标检测、人脸识别等方面的应用已经取得了显著的成果。
此外，人工智能在数字图像处理中的应用也在不断发展，包括机器学习、神经网络等。
虚拟现实技术在数字图像处理中的应用也在逐渐增加，其在虚拟现实游戏、电影制作等方面的应用已经得到了广泛的应用。
五、数字图像处理的发展趋势和未来前景随着技术的不断发展，数字图像处理的应用范围将会更加广泛。
未来，数字图像处理技术将会更加智能化、自动化和人性化，其在各个领域中的应用将会更加深入。
同时，数字图像处理技术也将会面临更多的挑战和机遇，包括如何提高图像处理的精度和速度、如何解决图像处理中的隐私和安全问题等。
六、总结本文对2024年数字图像处理领域的发展趋势进行了探讨，并介绍了相关算法和技术的应用。
数字图像处理技术已经成为各个领域中不可或缺的一部分，其未来的发展前景非常广阔。
希望本文能够对相关领域的发展提供一定的参考和帮助。
数字图像处理技术论文
数字图像处理技术论文数字图像处理技术是研究采用计算机和其他数字化技术对图像信息进行处理的新技术。
下面是店铺整理的数字图像处理技术论文，希望你能从中得到感悟!数字图像处理技术论文篇一数字图像处理技术研究[摘要]数字图像处理技术是研究采用计算机和其他数字化技术对图像信息进行处理的新技术。
图像处理科学与技术已经成了工程学、计算机科学、通信科学、信息科学、军事、公安、医学等众多学科学习和研究的对象。
本文从数字图像处理的基本概念，研究内容为出发点，重点探讨了数字图像复原技术，最后介绍了数字图像处理系统，但由于数字图像处理技术领域内容极其广泛，与其他很多学科都有着千丝万缕的联系，所以对这项技术的研究还需要人类的进一步努力。
[关键词]数字图像处理技术数字图像处理主要研究中图分类号：IP391.41 文献标识码：A 文章编号：1009-914X(2015)05-0280-011 引言“图”是物体透射光或反射光的分布，“像”是人的视觉系统对图的接收在大脑中形成的印象或认识。
前者是客观存在的，而后者为人的感觉，图像应是两者的结合。
图像处理就是对图像信息进行加工处理，以满足人的视觉心理和实际应用的要求。
人类获取外界信息有视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉等多种方法，但绝大部分(约80%)是来自视觉所接受的图像信息，即所谓“百闻不如一见”。
因此，图像处理技术的广泛研究和应用是必然的趋势。
2 图像数字化2.1 基本概念一幅黑白静止平面图像(如照片)中各点的灰度值可用其位置坐标(x，y)的函数f(x，y)来描述。
显然f(x，y)是二维连续函数，有无穷多个取值。
这种用连续函数表示的图像无法用计算机进行处理，也无法在各种数字系统中传输或存贮，必须将代表图像的连续(模拟)信号转变为离散(数字)信号。
这样的变换过程，称其为图像数字化。
图像数字化的内容包括两个方面：取样和量化。
2.2 取样点数和量化级数的选取假定一幅图像取M×N个样点，对样点值进行Q级分档取整。
数字图像处理论文
认识数字图像处理通过一个学期的多媒体应用知识的学习，我了解了有关多媒体的理论知识并且进行了对软件的实际操作，使我更加现代多媒体技术的发展。
在对理论知识的学习中，我对数字图像处理这个部分的知识比较感兴趣，为此我查阅了大量的资料来了解数字图像处理技术，下面主要总结了数字图像处理技术的四方面内容。
一、数字图像处理的基本概况及简要发展数字图像处理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。
它的产生和迅速发展主要受三个因素的影响：一是计算机的发展；二是数学的发展；三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。
20世纪20年代，图像处理首次应用于改善伦敦和纽约之间海底电缆发送的图片质量。
到20世纪50年代，数字计算机发展到一定的水平后，数字图像处理才真正引起人们的兴趣。
20世纪60年代末，数字图像处理具备了比较完整的体系,形成了一门新兴的学科。
20世纪70年代，数字图像处理技术得到迅猛的发展，理论和方法进一步完善，应用范围更加广泛。
20世纪70年代后期到现在，各个应用领域对数字图像处理提出越来越高的要求，促进了这门学科向更高级的方向发展。
数字图像处理已从一个专门的研究领域变成了科学研究和人机界面中的一种普遍应用的工具。
二、数字图像处理常用方法首先是图像变换方法，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。
其次是图像编码压缩，该技术可减少描述图像的数据量，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。
数字图像处理毕业论文
数字图像处理毕业论文目录第一章绪论 (3)1.1论文研究的背景与意义 (3)1.2数字图像评价研究现状及关键技 (3)第二章基本原理 (4)2.1 直方图均衡化 (4)2.2 小波变换 (4)第三章数字图像评价的原理 (5)3.1主观评价方法 (5)3.2客观评价方法 (6)3.3本章小结 (7)第四章数字图像处 (8)4.1数字图像处理系统基本组成 (8)4.2图像变换 (8)4.2.1：傅立叶变换 (8)4.2.2、其他常见变换概述 (9)4.3 数字图像处理容 (9)4.3.1、图像增强 (9)4.3.2、图像恢复 (10)4.3.3、图像压缩 (10)4.3.4、图像分割 (11)第五章总结和展望 (11)5.1总结 (11)5.2对未来的展望 (11)致谢 (13)参考文献 (14)第一章绪论1.1论文研究的背景与意义随着多媒体技术和网络技术的快速发展，数字图像处理已经广泛应用到了人类社会生活的各个方面，如：遥感，工业检测，医学，气象，通信，侦查，智能机器人等。
作为数字图像处理重要环节的图像评价技术的研究也受到广泛关注，在图像处理各项技术，如图像采集，图像压缩，图像增强与复原，以及图像去模糊等算法中，图像质量评价都起到了非常重要的作用。
总的来说，图像质量评价的主要应用有以下几方面：运用于图像或视频系统，使其能够获得最佳图像；作为图像系统的一项基准指标，用以评价图像或视频质量；作为反馈量，优化算法中的各项参量，改善系统性能等[1]。
由此可见，数字图像评价的研究具有重要意义。
数字图像评价是图像处理的重要技术，随着研究的不断深入，视频监控成为了现在数字图像处理很重要的一个研究方向，而且在实际的应用当中非常有实用价值。
如在由于车辆的牌照在交通道口经常会受到对面车灯强光等或外部光源的照射，使得摄像机拍摄出来的车牌照片反光，人眼根本无法识别的情况下，通过进行处理而不断改善图像质量，提取有效信息，从而分辨汽车牌照；又如通过数字图像评价系统的研究，改善摄像机对于一些由于逆光、弱光、暗光、偏色或综合因素影响的监控质量等等。
数字图像处理毕业论文
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1.1自动识别课题背景ﻩ错误!未定义书签。
1.2机器视觉ﻩ错误!未定义书签。
1．２.1 机器视觉的发展概况 ...................... 错误!未定义书签。
1．２.2 机器视觉与图像处理 ...................... 错误!未定义书签。
１．3 图像处理与识别技术 ·························错误!未定义书签。
1．4 图像处理与识别系统ﻩ错误!未定义书签。
１．4.１关于计算机图像处理系统 ............ 错误!未定义书签。
1.4.2图像处理与识别系统的构成ﻩ错误!未定义书签。
１．5斑马线自动识别系统课题研究内容······错误!未定义书签。
第２章图像处理与识别及图像理解 ............ 错误!未定义书签。
2.１二值图像分析ﻩ错误!未定义书签。
２.1.1 阈值运算ﻩ错误!未定义书签。
2．2 图像区域分析ﻩ错误!未定义书签。
2．2.１区域与边缘ﻩ错误!未定义书签。
2.3 图像处理与识别及图像理解所研究的内容··错误!未定义书签。
２.3.1 图像处理技术 ..................................... 错误!未定义书签。
2.3.2 图像识别技术 ....................................... 错误!未定义书签。
2．3.3 图像理解ﻩ错误!未定义书签。
2．4 图像处理与识别及图像理解的关系ﻩ错误!未定义书签。
数字图像处理技术的浅析论文
数字图像处理技术的浅析论文数字图像技术的发展可以说与计算机的发展同步，数字图像的应用领域也越来越越广泛，目前已经应用到了广告摄影创作、视听资料、地质勘探等众多领域，在各领域均不断实现着突破。
下面是店铺给大家推荐的数字图像处理技术的浅析论文，希望大家喜欢!数字图像处理技术的浅析论文篇一《对数字图像处理技术的浅析》【摘要】数字图像处理技术就是把图像中的信号转化成数字信号，利用计算机进行处理的技术。
在一定程度上，数字图像技术的发展可以说与计算机的发展同步，数字图像的应用领域也越来越越广泛，目前已经应用到了广告摄影创作、视听资料、地质勘探、公安领域、智能交通以及航空航天、医学等众多领域，在各领域均不断实现着突破。
文章从数字处理技术的内容和特点出发，对其在广告摄影创作、视听资料、公安领域及智能交通等领域的应用进行研究，并对其发展进行展望。
【关键词】数字图像处理;内容;特点;关键技术;应用;展望【中图分类号】TP391.41【文献标识码】A【文章编号】1672-5158(2013)02-0129-021.数字图像处理技术的内容及特点1.1 研究内容不管应用到哪个领域的图像处理图像数据都要输入、加工和输出图像，其研究内容：(1)获取、表示和表现图像――把图像信号转化为计算机可以识别的形式，并把数字图像显示和表现出来。
(2)图像复原――已知图像发生退化的缘由时，对图像进行修复，关键是建立退化模型。
复原是以模型和数据的图像恢复为基础，消除退化的影响。
(3)图像增强――对图像质量的常规改善。
当不知道图像退化原因时，还可用此技术比较主观的改善图像。
(4)图像分割――人类视觉系统可以轻松地将观察到的对象区分开来，但计算机却很难。
分割的基本问题目前是将各种方法融合使用，以此提高处理的质量。
(5)图像分析――检测和测量图像中的目标，获取其客观信息，是从图像到数据的过程。
(6)图像重建――指从数据到图像的处理。
(7)图像压缩编码――为减少数据容量、降低数据率、压缩信息量，在不影响其效果的前提下减少图像的数据量。
数字图像处理技术简述论文
数字图像处理技术简述论文在计算机多媒体技术与通信技术迅猛发展的今天，含有大量数据信息的数字图像处理技术应运而生，同时获得了突飞猛进的发展。
下面是店铺给大家推荐的数字图像处理技术简述论文，希望大家喜欢! 数字图像处理技术简述论文篇一《数字图像处理技术简述》摘要：在多媒体技术与通信技术迅猛发展的今天，含有大量数据信息的数字图像处理技术应运而生，同时获得了突飞猛进的发展。
接下来，文章针对数字图像处理技术开展相关浅述，望能够有一定的参考价值。
关键词：数字图像处理技术电子信息伴随着先进的网络技术与多媒体技术的迅猛发展，在人们的日常生活当中，数字图像处理技术获得了较为广泛的运用。
譬如，医学、通信、工业检测、智能机械人等方面，但是不管是哪个方面，数字图像处理技术的运用使得各事物间的逻辑关系都得到了很好的体现，使得数字图像处理技术的作用得到了最大限度上的发挥。
1 数字图像处理技术概述计算机的显著特征在于，能够对各类数据信息进行科学的处理，数字图像在经过采样-量化处理后转变为数字存储在计算机当中，在经过数字图像处理之后，数据信息便会被分割、增强、复原，这一过程就是我们所说的数字图像处理过程。
由此可见，数字图像处理是计算机软硬件有效结合的一种技术，伴随着先进计算机的快速发展及其各行业中广泛运用。
在先进计算机科学技术的推动下，数字图像处理技术在获得大程度发展的同时，展现出以下几方面的特点：1.1 图像处理的多样性数字图像编写算法及程序上存在一定差异，会造成最终的图像处理结果也是有所不同的。
1.2 图像处理精准度较高随着数字图像处理精准度的不断升高，图像再现性质量也得到了相应的提升，数字图像处理实则是利用多种计算方法对图像数据进行的相关编写与计算，伴随着先进计算机技术的进步，促使计算结果的精准度得到了有效的保障，除此之外，多种计算方法的融合会获得相近的计算结果，具有良好的再现性。
1.3 各学科技术的相互融合数学与物理是数字图像处理的基本性因素，除此之外，数字图像处理技术是与计算机技术、通信技术、电视技术等紧密的联系在一起。
数字图像处理相关论文（2）
数字图像处理相关论文(2)数字图像处理相关论文篇二《现代数字信号处理课程的教学改革与实践》摘要：针对现代数字信号处理的课程特点，开展课程的教学改革与实践，建立基于MATLAB实现的教学示例，并应用于课堂与实践教学，有助于提高教学质量，培养学生的研究能力和创新能力，且促进课程由传统课堂教学向研究型教学转化。
关键词：现代数字信号处理;教学;MATLAB;教学示例中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324(2012)06-0093-02随着计算机和微处理器技术的迅速发展，学科间的交叉与融合，数字信号处理技术得到了飞速发展，出现了以现代滤波器技术、现代谱分析理论、智能信息处理方法等为标志的现代数字信号处理理论及技术，并广泛应用于现代通信、新型雷达、精确遥测、医疗等众多领域。
目前，现代数字信号处理课程主要面向研究生层次学生开设。
由于该课程的理论性和实践性都很强，且其基本原理和方法已广泛应用于各领域，因此教师教好和学生学好该课程都很重要。
一、课程特点及传统教学中存在的困难现代数字信号处理课程具有数学理论推导较多、内容广泛、概念抽象等特点。
由于工科研究生的数学理论水平普遍不高，同时课程的学时有限，若教学方法不当，学生一方面在学习过程中常感到枯燥乏味，难以理解和掌握;另一方面易造成学生畏惧学习的心理，失去学习兴趣。
现代数字信号处理同时是一门以算法为核心，实践性很强的课程，其算法的应用实现主要基于计算机的数值计算。
如果教师采用传统的教学方式，主要讲授基础理论和算法的推导，学生则主要利用大量的公式、算法及推导进行学习和解题，而忽视让学生采用计算机动手设计、调试和分析课程中大量的、应用性较强的内容，会使得学生感觉该课程是一门数学理论课，不利于他们深层次理解数学概念中所蕴含的物理和工程意义，从而造成课后实践受到很大限制，不利于学生以后从事有关信号处理领域的研究工作。
因此，如何提高学生学习的兴趣和主动性，增强他们对知识的理解和掌握，培养学生综合应用所学知识解决实际问题的实践能力是本课程教学所要解决的关键问题。
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华东交通大学理工学院课程设计报告书所属课程名称数字图像处理期末论文分院电信分院专业班级1４计科学号20140210４4０２1４学生姓名习俊--指导教师熊渊20１6 年1２月１３日--摘要数字图像处理是用计算机对图像信息进行处理的一门技术，主要是为了修改图形，改善图像质量，或是从图像中提起有效信息,还有利用数字图像处理可以对图像进行体积压缩，便于传输和保存。
本文论述了用Matlab编程对数字图像进行图像运算的基本方法。
图像运算涵盖了MAＴLAＢ程序设计、图像点运算、代数运算、几何运算等基本知识及其应用（点运算是图象处理的一个重要运算)。
以及对图像加入噪声、图像缩放和图像旋转。
关键词图像点运算;代数运算；几何运算;图像缩放;图像旋转--目录绪论第一章图像运算2．1点运算2．2 代数运算２.3几何运算第二章程序设计与调试结束语参考文献--绪论早期的计算机无论在计算速度或存储容量方面,难于满足对庞大图像数据进行实时处理的要求。
随着计算机硬件技术及数字化技术的发展，计算机、内存及外围--设备的价格急剧下降,而其性能却有了大幅度的提高。
图像信息是人类获得外界信息的主要来源,数字图像处理技术越来越多的应用于人们日常工作、学习和生活中。
和传统图像处理相比，它具有精度高、再观性好、通用性和灵活性强等特点。
在近代科学研究、军事技术、工农业生产、医学、气象及天文学等领域中也得到了广泛应用。
近几年来，随着计算机和各个相关领域研究的迅速发展，科学计算可视化、多媒体技术等研究和应用的兴起，数字图像处理从1个专门领域的学科，变成了1种新型的科学研究和人机界面的工具。
数字图像作为一门新兴技术，它是二十一世纪五十年代数字计算机发展到相当水平后开拓出来的计算机应用新领域,它把图像转换成数据矩阵存放于计算机中，并进行滤波、增强、删除等处理,包括图像输入输出技术、图像分析、变换于处理技术以及图像识别和特征提取等方面。
六十到七十年代数字处理技术的理论和方法更加完善，其准确性、灵活性和通用性逐步提高。
在日常生活中,电脑人像艺术，电视中的特殊效果,自动售货机钞票的识别，邮政编码的自动识别和利用指纹、虹膜、面部等特征的身份识别等均是图像处理的广泛应用。
ﻫ进行数字图像处理时主要涉及数字图像点运算处理，针对图像的像素进行加、减、乘、除等运算,有效地改变了图像的直方图分布。
第一章图像运算----按图像处理运算的数学特征, 图像基本运算可分为：点运算、代数运算和几何运算。
1.1 点运算点运算是指对一幅图像中每个像素点的灰度值进行计算的方法。
点运算通过对图像中每个像素值进行计算,改善图像显示效果的操作，也称对比度增强,对比度拉伸,灰度变换,可以表示为B （x,y ）＝f(Ａ（ｘ,y)）。
进行逐点运算，输入映射为输出,不改变图像像素的空间关系。
应用点运算,将输入图像转换为在每一灰度级上都有相同的像素点数的输出图像（输出直方图是平的）。
均衡后，每一灰度级的像素个数为A o /D m 。
由于式的分子分母是同一自变量,如果它们仅差一比例常数,也就是说分母是分子的若干倍，例如D ｍ/Ａo 倍,即 ，则上式的H(Ｄ)部分被约掉。
仅剩下与D 无关的常数项。
1.2 代数运算11()()()A B H f D H D f f D --⎡⎤⎣⎦='⎡⎤⎣⎦()()moD f D H D A '=代数运算是指将两幅或多幅图像通过对应像素之间的加、减、乘、除运算得到输出图像的方法。
代数运算是指对两幅输入图像进行点对点的加、减、乘或除运算而得到输出图像的运算。
对于相加和相乘的情形，可能不止有两幅图像参加运算。
在一般情况下，输入情况之一可能为常数。
四种图像处理代数运算的数学表达式如下：C(x,y)=Ａ(x,y)+B(x,ｙ)C(x，ｙ)＝A(ｘ,y)-B(ｘ，y)C(ｘ,y）=A（x,y)*B(x,y)ﻫＣ（ｘ,y)=A(x,y)／B(x,y)其中A(x,y)和B(x,y)为输入图像，而Ｃ(x,y)为输出图像。
还可以通过适当的组合形成涉及几幅图像的复合代数运算方程。
在MA TLAＢ中，可以用函数简单的得到数字图像的图像数据矩阵（即Ａ(x,y）和Ｂ(ｘ,y)),有了这些矩阵后只要适当的设计代数运算的形式并写出方程，就可以得到一个输出图像的矩阵(即Ｃ(x，y)）图像相加的一个重要应用是对同一场景的多幅图像求平均值。
这点被经常用来有效的降低加性随机噪声的影响。
1.3几何运算几何运算就是改变图像中物体对象（像素）之间的空间关系。
从变换性质来分，几何变换可以分为图像的位置变换（平移、镜像、旋转）、形状变换(放大、缩小）以及图像的复合变换等。
几何运算可改变图像中各物体之间的空间关系。
这种运算可以被看成是将物体在图像内移动。
一个几何运算需要两个独立的算法。
首先，需要一个算法来定义空间--变换本身,用它来描述每个像素如何从其初始位置“移动”到终止位置,即每个像素的“运动”。
同时,还需要一个用于灰度插值的算法,这是因为,在一般情况下，输入图像的位置坐标（x,ｙ)为整数，而输出图像的位置坐标为非整数，反过来也如此。
因此插值就是对变换之后的整数坐标位置的像素值进行估计。
MA TＬAB提供了一些函数实现这些功能。
插值是常用的数学运算，通常是利用曲线拟合的方法,通过离散的采样点建立一个连续函数来逼近真实的曲线,用这个重建的函数便可以求出任意位置的函数值。
ＭAＴLＡB图像处理工具箱中的函数imｒesiｚe常用下述的３种方法对图像进行插值缩放。
（如果不指定插值方法，则默认为最邻近插值法。
）最近邻插值是最简便的插值，在这种算法中，每一个插值输出像素的值就是在输入图像中与其最临近的采样点的值。
最近邻插值是工具箱函数默认使用的插值方法，而且这种插值方法的运算量非常小。
当图像中包含像素之间灰度级变化的细微结构时,最近邻插值法会在图像中产生人工的痕迹。
双线性插值法的输出像素值是它在输入图像中2×２领域采样点的平均值，它根据某像素周围4个像素的灰度值在水平和垂直两个方向上对其插值。
双三次插值的插值核为三次函数，其插值邻域的大小为4×4。
它的插值效果比较好,但相应的计算量也比较大。
第二章程序设计与调试为了完成人为的往一幅图像中加入噪声，并通过多次相加求平均的方法消除所加----入的噪声。
在MA TLAB 中提供了给图像加入噪声的函数ｉmno ｉｓe ｉmno ｉse 的语法格式为Ｊ = ｉｍnoise （I,ty ｐe)ﻫJ ＝ imnoise(I,typ ｅ,par ａmet ｅrs)ﻫ其中J = imn ｏi ｓｅ(I,t ｙp ｅ)返回对原始图像I 添加典型噪声的有噪图像J 。
参数type 和par ａmet ｅrs 用于确定噪声的类型和相应的参数。
例:对图像ｅｉgh ｔ.tif 分别加入高斯噪声、椒盐噪声和乘性噪声: 执行该程序的命令:ﻫＩ＝ｉmread （'eight ．ｔi ｆ'）；J １=im ｎo ｉｓe(I ，＇gau ｓsian ＇,0,0.02)；ﻫJ2=im ｎo ｉｓｅ(Ｉ,＇sa ｌt ＆ pepper',0.０2);J ３=i ｍnois ｅ(Ｉ,'sp ｅckl ｅ＇，0.0２）;ﻫs ｕbplo ｔ（2,2,1),imshow(I ）,t ｉtle ('原图像'); ｓu ｂp ｌot(2，２,2),ｉmshow （Ｊ1),titl ｅ（'加高斯噪声');ﻫｓｕbplot(２，2，3),ｉmshow(J ２),ｔｉｔle （'加椒盐噪声')；subplot(2，2,４）,ims ｈｏw （J3),title (＇加乘性噪声'); 效果图像如下：原图像 加高斯噪声--加椒盐噪声 加乘性噪声在MA TLAB 程序语言中，分号的用处为不显示程序运算中的中间结果，这在一定程度上使系统运算的效率增高,因此在不需知道中间结果的情况下,可以用分号作为一个句子的结尾，而不显示该句运算的中间结果。
代数运算中需要有若干幅带有随机噪声的图像数据，在这里我们运用MA TL ＡB 中的ＦＯR 循环语句来完成产生多幅带有噪声的图像数据及将这些图像数据进行相加运算。
这种循环允许一组命令以固定的和预定的次数重复，循环的一般形式为:ﻫfor variab ｌe = e ｘｐressionﻫ state ｍentsﻫｅnd 例：（%一个简单的fo r 循环)for i=1:1０; ｙ(i)＝i; end ；y ％显示ｙ的结果ﻫy =ﻫ １ 2 ３ 4 5 6 7 8 9 １0为了得到最大的速度,在f ｏｒ循环被执行之前,应预先分配数组。
例如前面所考虑的第一种情况，在f ｏｒ循环内每执行一次命令,向量y 的维数增加1。
这样就使得MAＴLＡB每通过一次循环对y分配更多的内存,这当然要花费一定的时间。
在实际的对图像处理过程中，由于我们读出的图像是uｎiｔ8型,而在MA TLＡB 的矩阵运算中要求所有的运算变量为doubｌｅ型(双精度型）。
所以读出的图像数据不能直接进行相加求平均,因此必须使用一个函数将图像数据转换成双精度型数据。
MA TLＡB中提供了这样的函数，如ｉｍ2dｏｕｂle函数,其语法格式为:I２=im2double(Ｉ1)其中I1是输入的图像数据,它可能是uint8或uint16型数据,通过函数的变化输出Ｉ２为一个ｄoｕbｌｅ型数据,这样两图像数据就可以方便的进行相加等代数运算作为一个示例，现将刚刚显示的加有噪声的图像进行相加求平均以消除图像的噪声。
在图像中我们给图像加的是均值为0,方差为０.02的高斯噪声，将图像相加了一百遍，再求其平均值。
例: 图像加噪声再通过多次相加求平均的方法祛除噪声程序如下:I＝iｍreaｄ('eigｈt.tｉf');J＝imｎoｉse(I，＇gaｕssiａn',0,０.０2)；subｐloｔ(1,2，1）,imsｈow(I),ｔitｌe(＇原图像'）；ﻫsubplot(1,2,2)，imshow(J),titlｅ('加噪声后图像'）;K=zｅros（24２,308）;ﻫfｏr i=1:１０0；Ｊ=ｉｍｎoise(I,'gaussian',０,0.02）;J1=ｉm2douｂｌe(J);ﻫＫ=K+J1;end；K=K/100；%求图像的平均----figure ；ｉｍshow(K);ti ｔle ('相加求平均后的图像＇）; 效果图如下：原图像ﻩ 加噪声后图像ﻫImresiz ｅ函数的语法格式为：B = ｉｍr ｅsiz ｅ(A,m ，m ｅth ｏｄ)ﻫ这里参数me ｔh ｏd 用于指定插值的方法,可选用的值为'near ｅｓt'(最邻近法)，'ｂi ｌi ｎe ａr ＇(双线性插值),'bic ｕbic '（双三次插值），默认为'neare ｓt'。