图像处理_Fingerprint Verification Competition 2002(FVC2002)(指纹识别大赛2002)

Fingerprint Verification Competition 2002

（FVC2002）(指纹识别大赛2002)

数据摘要：

FVC2002 is the Second International Competition for Fingerprint Verification Algorithms. The evaluation was held in April 2002 and the results of the 31 participants were presented at 16th ICPR (International Conference on Pattern Recognition). This initiative is organized by D. Maio, D. Maltoni, R. Cappelli from Biometric Systems Lab (University of Bologna), J. L. Wayman from the U.S. National Biometric Test Center (San Jose State University) and A. K. Jain from the Pattern Recognition and Image Processing Laboratory of Michigan State University.

中文关键词：

指纹传感器,指纹为基础的生物识别系统,指纹识别,电子指纹采集传感器,国际公开大赛,

英文关键词：

fingerprint sensing,fingerprint-based biometric systems,fingerprint recognition,electronic fingerprint acquisition sensors,international open competition,

数据格式：

IMAGE

数据用途：

fingerprint recognition

数据详细介绍：

Fingerprint Verification Competition 2002（FVC2002）

Background

The first international competition on fingerprint verification (FVC2000) was organized in 2000. This event received a great attention both from academic and industrial biometric communities. While on the one hand, it established a common benchmark allowing developers to unambiguously compare their algorithms, on the other hand it provided an overview of the state-of-the-art in

fingerprint recognition. FVC2000 was undoubtedly a successful initiative as evident by the following:

11 organizations participated in the contest

4 different fingerprint databases were collected

The results were presented at ICPR 2000 (International Conference on Pattern Recognition), Barcelona, September 2000.

A detailed technical report was prepared and made available on the web. The report presents motivation, protocol, database collection, experiments and results of FVC2000.

A CD ROM containing the four fingerprint databases and the report was prepared and more than 70 copies have been purchased by major institutions and companies working in biometrics.

A web site has been created and maintained (http://bias.csr.unibo.it/fvc2000); this web site has been visited more than 11,000 times since September 14, 2000.

A paper on FVC2000 has been accepted for publication in an upcoming issue of the IEEE Transaction on Pattern Analysis Machine Intelligence (PAMI). Several scientific groups are currently using FVC2000 databases in their experiments.

Some companies which initially did not participate to the competition have requested us to certify their performance and to be added to the web site.

The interest aroused by FVC2000 and the encouragements received, induced the organizers to schedule a new competition for 2002.

Aim

The continuous advances in the biometric system field and, in particular, in fingerprint techniques (both for recognition approaches and sensing devices), quickly make the performance evaluation initiatives obsolete.

The aim of this competition is to track recent advances in fingerprint verification, for both academia and industry, and to provide up to date state-of-the-art in fingerprint technology.

This competition should not be conceived as an official performance certification of biometric systems, since:

the databases used in this contest have not been necessarily acquired in a real environment and according to a formal protocol.

only parts of the system software will be evaluated by using images from sensors not native to each system.

In any event, the results obtained will give a useful overview of the state-of-the-art in this field and will provide guidance to the participants for improving their algorithms.

Databases

Four different databases (DB1, DB2, DB3 and DB4) were collected by using the following sensors/technologies:

?DB1: optical sensor "TouchView II" by Identix

?DB2: optical sensor "FX2000" by Biometrika

?DB3: capacitive sensor "100 SC" by Precise Biometrics

?DB4: synthetic fingerprint generation

Each database is 110 fingers wide (w) and 8 impressions per finger deep (d) (880 fingerprints in all); fingers from 101 to 110 (set B) have been made available to the participants to allow parameter tuning before the submission of the algorithms; the benchmark is then constituted by fingers numbered from 1 to 100 (set A).

The following figure shows a sample image from each database:

数据预览：

点此下载完整数据集

数字图像处理课程心得

数字图像处理课程心得本学期，我有幸学习了数字图像处理这门课程，这也是我大学学习中的最后一门课程，因此这门课有着特殊的意义。人类传递信息的主要媒介是语音和图像。据统计，在人类接受的信息中，听觉信息占20%,视觉信息占60%，其它如味觉、触觉、嗅觉信息总的加起来不过占20%。可见图像信息是十分重要的。通过十二周的努力学习，我深刻认识到数字图像处理对于我的专业能力提升有着比较重要的作用，我们可以运用Matlab对图像信息进行加工，从而满足了我们的心理、视觉或者应用的需求，达到所需图像效果。数字图像处理起源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约采用数字压缩技术传输了第一幅数字照片。此后，由于遥感等领域的应用，使得图像处理技术逐步受到关注并得到了相应的发展。第三代计算机问世后，数字图像处理便开始迅速发展并得到普遍应用。由于CT的发明、应用及获得了备受科技界瞩目的诺贝尔奖，使得数字图像处理技术大放异彩。目前数字图像处理科学已成为工程学、计算机科学、信息科学、统计学、物理、化学、生物学、医学甚至社会科学等领域中各学科之间学习和研究的对象。随着信息高速公路、数字地球概念的提出以及Internet的广泛应用，数字图像处理技术的需求与日俱增。其中，图像信息以其信息量大、传输速度快、作用距离远等一系列优点成为人类获取信息的重要来源及利用信息的重要手段，因此图像处理科学与技术逐步向其他学科领域渗透并为其它学科所利用是必然的。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。数字图像处理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（特别是离散数学理论的创立和完善）;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。图像处理科学是一门与国计民生紧密相联的应用科学，它给人类带来了巨大的经济和社会效益，不久的将来它不仅在理论上会有更深入的发展，在应用上亦是科学研究、社会生产乃至人类生活中不可缺少的强有力的工具。它的发展及应用与我国的现代化建设联系之密切、影响之深远是不可估量的。在信息社会中，数字图象处理科学无论是在理论上还是在实践中都存在着巨大的潜力。近几十年，数字图像处理技术在数字信号处理技术和计算机技术发展的推动下得到了飞速的发展，正逐渐成为其他科学技术领域中不可缺少的一项重要工具。数字图像处理的应用领域越来越广泛，从空间探索到微观研究，从军事领域到工农业生产，从科学教育到娱乐游戏，越来越多的领域用到了数字图像处理技术。虽然通过一学期的课程学习我们还没有完全掌握数字图像处理技术，但也收获了不少，对于数字图像处理方面的知识有了比较深入的了解，当然也更加理解了数字图像的本质，即是一些数字矩阵，但灰度图像和彩色图像的矩阵形式是不同的。对于一些耳熟能详的数字图像相关术语有了明确的认识，比如常见的：像素（衡量图像的大小）、分辨率（衡量图像的清晰程度）、位图（放大后会失真）、矢量图（经过放大不会失真）等大家都能叫上口却知识模糊的名词。也了解图像处理技术中一些常用处理技术的实质，比如锐化处理是使模糊的图像变清晰，增强图像的边缘等细节。而平滑处理是的目的是消除噪声，模糊图像，在提取大目标之前去除小的细节或弥合目标间的缝隙。对常提的RGB图像和灰度图像有了明确的理解，这对大家以后应用Photoshop等图像处理软件对图像进行处理打下了

数字图像处理课程设计报告

数字图像处理课程设计报告姓名：学号：班级：设计题目：图像处理教师：赵哲老师提交日期： 12月29日

一、设计内容：主题：《图像处理》详细说明：对图像进行处理（简单滤镜，模糊，锐化，高斯模糊等），对图像进行处理（上下对称，左右对称，单双色显示，亮暗程度调整等），对图像进行特效处理（反色，实色混合，色彩平衡，浮雕效果，素描效果，雾化效果等），二、涉及知识内容： 1、二值化 2、各种滤波 3、算法等三、设计流程图四、实例分析及截图效果：运行效果截图：第一步：读取原图,并显示 close all;clear;clc; % 清楚工作窗口clc 清空变量clear 关闭打开的窗口close all I=imread(''); % 插入图片赋给I imshow(I);% 输出图I I1=rgb2gray(I);%图片变灰度图 figure%新建窗口 subplot(321);% 3行2列第一幅图 imhist(I1);%输出图片

title('原图直方图');%图片名称一，图像处理模糊 H=fspecial('motion',40); %% 滤波算子模糊程度40 motion运动 q=imfilter(I,H,'replicate');%imfilter实现线性空间滤波函数，I图经过H滤波处理，replicate反复复制q1=rgb2gray(q); imhist(q1); title('模糊图直方图'); 二，图像处理锐化 H=fspecial('unsharp');%锐化滤波算子，unsharp不清晰的 qq=imfilter(I,H,'replicate'); qq1=rgb2gray(qq); imhist(qq1); title('锐化图直方图'); 三，图像处理浮雕(来源网络) %浮雕图 l=imread(''); f0=rgb2gray(l);%变灰度图 f1=imnoise(f0,'speckle',; %高斯噪声加入密度为的高斯乘性噪声 imnoise噪声污染图像函数 speckle斑点 f1=im2double(f1);%把图像数据类型转换为双精度浮点类型 h3=1/9.*[1 1 1;1 1 1;1 1 1]; %采用h3对图像f2进行卷积滤波 f4=conv2(f1,h3,'same'); %进行sobel滤波 h2=fspecial('sobel'); g3=filter2(h2,f1,'same');%卷积和多项式相乘 same相同的 k=mat2gray(g3);% 实现图像矩阵的归一化操作四，图像处理素描(来源网络) f=imread(''); [VG,A,PPG] = colorgrad(f); ppg = im2uint8(PPG); ppgf = 255 - ppg; [M,N] = size(ppgf);T=200; ppgf1 = zeros(M,N); for ii = 1:M for jj = 1:N if ppgf(ii,jj)

数字图像处理的概念教学总结

数字图像处理的概念

二、数字图像处理的概念 1.什么是图像 “图”是物体投射或反射光的分布，“像”是人的视觉系统对图的接受在大脑中形成的印象或反映。是客观和主观的结合。 2数字图像是指由被称作象素的小块区域组成的二维矩阵。将物理图象行列划分后，每个小块区域称为像素（pixel）。 –每个像素包括两个属性：位置和灰度。对于单色即灰度图像而言，每个象素的亮度用一个数值来表示，通常数值范围在0到255之间，即可用一个字节来表示， 0表示黑、255表示白，而其它表示灰度级别。物理图象及对应的数字图象 3彩色图象可以用红、绿、蓝三元组的二维矩阵来表示。 –通常，三元组的每个数值也是在0到255之间，0表示相应的基色在该象素中没有，而255则代表相应的基色在该象素中取得最大值，这种情况下每个象素可用三个字节来表示。 4什么是数字图像处理数字图像处理就是利用计算机系统对数字图像进行各种目的的处理 5对连续图像f（x，y）进行数字化:空间上，图像抽样;幅度上，灰度级量化 x方向，抽样M行 y方向，每行抽样N点

整个图像共抽样M×N个像素点一般取M=N=2n=64，128，256，512，1024，2048 6数字图像常用矩阵来表示： f(i,j)=0~255，灰度级为256，设灰度量化为8bit 7 数字图像处理的三个层次 8 图像处理：对图像进行各种加工，以改善图像的视觉效果；强调图像之间进行的变换；图像处理是一个从图像到图像的过程。 9图像分析：对图像中感兴趣的目标进行提取和分割，获得目标的客观信息以观察者为中心研究客观世界；图像分析是一个从图像到数据的过程。 10图像理解：研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系；得出对图像内以客观世界为中心，借助知识、经验来推理、认识客观世界，属于高层操作（符号运算） N N N N f N f N f N f f f N f f f y x f ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? - - - - - - = )1 ,1 ( )1,1 ( )0,1 ( )1 ,1( )1,1( )0,1( )1 ,0( )1,0( )0,0( ) ,( 符号目标像素高层中层低层高低抽象程度数据量操作对象小大语义

图像处理在航天航空中的应用-结业论文

论文题目：图像处理在航天和航空技术方面的运用学院：机械电气工程学院班级： 2012级机制3班姓名：张娜学号： 20125009077

摘要：图像处理技术的研究和应用越来越受到社会发展的影响，并以自身的技术特点反过来影响整个社会技术的进步。本文主要简单概括了数字图像处理技术的特点、优势，列举了数字图像处理技术的应用领域并详细介绍了其在航天航空领域中的发展。关键字：图像处理简介技术的优点发展技术应用一、引言数字图像处理是通过计算机采用一定的算法对图像图形进行处理的技术，它已经在各个领域上都有了较广泛的应用。图像处理的信息量很大，对处理速度要求也很高。本文就简单的介绍图像处理技术及其在各个领域的应用，详细说明图像处理在航天航空技术方面的应用。二、数字图像处理简介（一）图像的概念图像包含了它所表达的物体的描述信息。我们生活在一个信息时代，科学研究和统计表明，人类从外界获得的信息约有百分之七十来自视觉系统，也就是从图像中获得，即我们平常所熟知的照片，绘画，动画。视像等。（二）数字图像处理技术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。图像处理技术着重强调在图像之间进行的变换，主要目标是要对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果并为其后的目标自动识别打基础，或对图像进行压缩编码以减少图像存储所需要的空间或图像传输所需的时间。图像处理是比较低层的操作，它主要在图像像素级上进行处理，处理的数据量非常大。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

PS学习心得体会范文3篇【精选】

本页是最新发布的《PS学习心得体会 3篇》的详细参考，感觉写的不错，希望对您有帮助，看完如果觉得有帮助请记得（CTRL+D）收藏本页。 PS学习心得体会（一）： Photoshop是目前最流行的图片处理软件软件之一。能够说，只要接触图片处理，就要和它打交道。Photoshop的强大功能和众多的优点不用多说。用photoshop做一些漂亮的图片，或对照片进行简单的加工并不是photoshop设计人员的最终目的。而作品的灵魂是要有创意，然而创意这东西并不是那么好学，甚至根本学不会，学创意比学photoshop本身要难得多。 Photoshop作品要有生命力就务必有一个好的创意。学习photoshop不是在于把所有的工具都要深入了解，只要把自我常用的会用就能够了，因为只要有创意，也能够做出一幅好的作品来。色彩应用是图形图像处理和制作的一个重要环节，色彩应用搭配的好能让人产生一种舒适的感觉，作品的美感也由此而生。相反如色彩应用搭配不当，则会让人产生不想看的心理，作品也就谈不上什么感染力。色彩的应用搭配不仅仅要平时留心观察身边的事物还在于多练习。留心观察才会明白什么地方用什么色彩能到达效果。色彩应用搭配不可能一下子学好，而是一个比较漫长的过程。而快捷键的使用，是提高工作效率的方法。快捷键的使用，能够使你能够将精力更好的集中在你的作品而不是工具面板上。一旦能够熟练的使用快捷键，就能够使用全屏的工作方式，省却了不必要的面板位置，是视野更开阔，限度的利用屏幕空间；一些简单的命令能够用键盘来完成，不必分心在工具的选取上，哪怕它只占用了极少的时光。在制作图片的过程中，学到很多，感触很多。我觉得学好photoshop要有四个条件：一是要有必须的计算机基础知识，会操作机器，会管理文件，会排除简单的故障；二是要精通软件操作，拿到一个任务，要明白使用哪些操作命令；三是要有必须的美术基础，只会操作软件而不懂得起码的色彩、构图等知识是无法独立承担任务的；四是要有一点灵感，这得益于知识的积累。学习photoshop，要有信心，有恒心，还要细心。从最初的手足无措，到此刻的渐渐掌握，整个学习ps的过程是艰辛而又快乐的，充满了挫折感和成就感，也体会到了安心做一件事情的不易。总之，学习photoshop是一次艰难而又幸福的旅程。在那里。我要感谢一位我的启蒙老师。 PS学习心得体会（二）：经过将近一个多月的学习，总的来说还是学习到了很多的东西，PS是一个很受人喜欢的软件，女孩子都爱美，所以我也花了必须的时光和精力去琢磨。 PS指photoshop，photoshop是Adobe公司旗下最为出名的图像处理软件之一，大多数人对于PS的了解仅限于一个很好的图像修改软件，并不明白它的的诸多应用方面，实际上，

数字图像处理

院系：计算机科学学院专业：计算机科学与技术年级： 09级课程名称：数字图像处理组号： 25组指导教师：孙阳光学号：姓名： 2012 年 6 月 13 日

年级班号学号专业姓名实验名称MATLAB图像处理编程基础实验类型设计型综合型创新型 √ 实验目的或要求加深对数字图像处理理论课程的理解，进一步熟悉数字图像处理课程的相关算法和原理选择一副图像，叠加椒盐噪声，分别用邻域平均法和中值滤波法对该图像进行滤波，显示滤波后的图像，比较和分析各滤波器的效果。选择一副图像，叠加零均值高斯噪声，设计一种处理方法，既能去噪声，又能保持边缘清晰。

实验原理（算法流程图或者含注释的源代码）二、算法原理平滑滤波器用滤波模板确定的领域内象素的平均灰度值去代替图像中的每一个像素点的值，这种处理减少了图像灰度的“尖锐”变化,常称为邻域平均法。邻域平均法有力地抑制了噪声，同时也引起了模糊，模糊程度与邻域半径成正比。中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一象素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有象素点灰度值的中值.中值滤波法对消除椒盐噪音非常有效。图像平滑往往使图像中的边界、轮廓变得模糊，为了减少这类不利效果的影响，这就需要利用图像锐化技术，使图像的边缘变的清晰。图像锐化处理的目的是为了使图像的边缘、轮廓线以及图像的细节变的清晰。三、Matlab代码 1: I = imread('eight.tif'); J = imnoise(I,'salt & pepper',0.02); subplot(231); imshow(I);title('原图象'); subplot(232); imshow(J);title('添加椒盐噪声图象'); k1 = filter2(fspecial('average', 3), J); k2 = filter2(fspecial('average', 5), J); k3 = filter2(fspecial('average', 7), J); k4 = filter2(fspecial('average', 9), J); subplot(233); imshow(uint8(k1));title('3×3模板平滑滤波'); subplot(234); imshow(uint8(k2));title('5×5模板平滑滤波'); subplot(235); imshow(uint8(k3));title('7×7模板平滑滤波'); subplot(236); imshow(uint8(k4));title('9×9模板平滑滤波'); I = imread('eight.tif'); J = imnoise(I,'salt & pepper',0.02); subplot(231); imshow(I);title('原图象'); subplot(232); imshow(J);title('添加椒盐噪声图象'); k1 = medfilt2(J); k2 = medfilt2(J,[5,5]); k3 = medfilt2(J,[7,7]); k4 = medfilt2(J,[9,9]); subplot(233); imshow(k1);title('3×3模板中值滤波'); subplot(234); imshow(k2);title('5×5模板中值滤波'); subplot(235); imshow(k3);title('7×7模板中值滤波'); subplot(236); imshow(k4);title('9×9模板中值滤波');

图像处理技术原理及其在生活中的应用探讨

图像处理技术原理及其在生活中的应用探讨摘要在社会生活实践中，图像处理技术获得了广泛的应用。这种技术之所以可以得到广泛应用，与其极强的功能所分不开的。在计算机算法不断改善的过程中，图像处理技术的发展前景是非常广阔的。笔者对图像处理技术的原理进行了分析，并其对在生活中的应用进行了探究[1]。关键词图像处理技术原理；生活；应用 1 图像处理技术的原理分析所谓的图像处理技术，就是通过计算机技术以及相关的技术来对图像进行处理，从而使图像更好地为我们所利用的一种技术。在这个过程中，需要运用到几个技术要点。第一个就是使图像进行转换，从而得到计算机容易识别的矩阵，这种矩阵被称为是“数字矩阵”。这样得到的矩阵更容易被计算机所存储。第二就是通过多种算法来实现对计算机所存储的图像进行有关处理，其中用到的常用算法就有基于人眼视觉特性的阈值算法、具有去噪功能的图像增强算法等。第三就是在进行了一些技术性的处理，然后获取图像信息。通过中国知网、万方数据库等平台所查阅到的图像类型相关资料可知，图像的类型主要可以分为两大类，一类是数字化图像，另一类是模拟图像。前者不仅处理便捷，而且精度较高，能够适应现代社会的发展要求，后者在现实生活中的应用更为常见，比如在相机图片中的应用。模拟图像输出较为简单，灵活性和精度不太高，因此其使用的限制性较大[2]。 2 图像处理技术原理在生活中的应用探讨 2.1 图像处理技术原理在安全防范中的应用在安全防范监控系统不断发展的过程中，系统从模拟向数字的方向发展，这跟人们要求图像的精准度越来越高有关。在安防领域，图像处理技术如果能够得到很好的利用，那么就可以实现对图像的去噪声处理，对失真的图像进行矫正处理。在公安部门破案的过程中，有时会根据犯罪现场的指纹特征来对视频采集参数进行调节，比如色彩补偿就是一种很好的调節方法，这样方便公安部门更快地破案。尽管现在的监控系统越来越完善，但是如果遇到暴风暴雨和雾霾或者光线较弱的天气，那么监控得到的视频图像往往还是比较模糊的，对于这些模糊的图像，可以通过图像增强技术进行一些处理，从而为后续的公安部门调查和取证提供便利，模糊图像处理技术这时就排上了用场[3]。 2.2 图像处理技术原理在娱乐休闲领域的应用在娱乐休闲领域，图像处理技术原理主要的应用场合就是平时我们利用手机或数码相机摄影以及电影特效制作等场合。在数码相机出现以前，图像只能使用传统相机通过胶片的形式保存。在数码相机出现之后，人们就可以短时间内对相

学习Photoshop 图像处理技术的心得体会

Photoshop学习心得体会转眼间，这学期即将结束。通过对图形图像处理这门课程的学习，使我受益匪。我一直都喜欢Photoshop，因为它是款非常强大的软件，功能繁多，设计空间广阔。在你鼠标轻轻一动间，一个霏凡作品即有可能因你而生。它能把平白无奇的画面变成炫丽多姿的视觉盛宴。虽然现在photo shop只是我选修的一科，经过老师的讲解，我了解到它是作为图形图像处理领域的首选软件，Photoshop的强大功能和众多的优点不用多说。用Photoshop做一些漂亮的图片，或对照片进行简单的加工并不是Photoshop设计人员的最终目的。而作品的灵魂是要有创意，然而创意这东西并不是那么好学，甚至根本学不会，学创意比学Photoshop本身要难得多。

Photoshop作品要有生命力就必须有一个好的创意。创意是我们老师上课强调的一项，他说学习photo shop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的了，因为只有有创意，也可以做出一副好的作品来的，老师为了说好色彩，在上课时就把运动会的事说了，让我们有一个所谓的概念。色彩应用是图形图像处理和制作的一个重要环节，色彩应用搭配的好能让人产生一种舒适的感觉，作品的美感也由此而生。相反如色彩应用搭配不当，则会让人产生不想看的心理，作品也就谈不上什么感染力。色彩的应用搭配不仅要平时留心观察身体的事物，还在于多练习。留心观察才会知道什么地方用什么色彩能达到最好效果。色彩应用搭配不可能一下子学好，而是一个比较慢长的过程（如西瓜和另一种水果的组合）。如果要手绘一些作品，卡通类型往往是比较容易的，因为这类图形只要用路径把线条勾出来（用到铅笔，钢笔等），再填充以颜色即可，而它的色彩要求很简单。写实类型的却非常难，虽然它的线条可能比较简单，然而要命的是它的色彩要求非常严格，而色彩又是非常难掌握的一个环节。比如要手绘一只逼真的鸡蛋美女一样，就是一件很难的事情。色彩稍微出一点差错，就会产生生硬的感觉，而达不到逼真的效果。也得会运用3D变换。例如：要把文字写在杯子上，就需要用到

上数字图像处理技术的心得

上数字图像处理技术的心得我一直对PS挺感兴趣的，虽然我去图书馆借了许多书，可是有很多地方解释不清楚也没有素材，我都快崩溃了。单我发现这门课立即就报了它。我的最初目的不是要去学数字图像处理技术，而是冲着学photoshop去的。刚开始上第一节课时，老师您并没有讲PS，而是讲一些关于数字图像处理技术的原理知识。我本以为我可能不会喜欢这种类型的课。但是出于一个理科生的本能反应，我挺喜欢这些内容。我发觉我的几个选修都正好符合我的兴趣爱好。我第一次接触数字图像处理技术，才知道图像的原理竟然一些数字矩阵。不愧叫数字图像处理技术。但老师开始讲PS的时候，我自然是更加高兴了。因为这是我主要的学习目的。图像处理技术只是碰巧撞上。说实话，我对PS上的一些工具及使用方法还不是很了解。老师能从基本知识讲起正和我心意。虽然有很多我以前都会了。我现在来讲讲我从在这门选修课中学到最主要的两项知识。其一就是老师最希望我们了解的数字图像处理技术。我们现在都知道一张像数码相机照出来的照片（数字图像）是由一大堆数字矩阵组成。黑白与彩色图像的矩阵又有一些不同。老师用北京邮电大学的那个软件给我们演示一下PS里面的图像处理原理是怎样形成的。比如模糊，锐化等等。还有很多的图像处理通过PS来说明解释。后面主要就是介绍压缩技术。当然也涉及到一些视频音频的压缩。图像

压缩老师您也介绍了很多不同的方法。可我想不起来了，但是起码我们知道了它的压缩原理。知道原图像与压缩后所占存储量的巨大差异。我在这里也和老师一样用画图做一个。有一点失真，这就是有损压缩。另外那个无损压缩从视觉上是抗不出来的，就不用做了。其二，就是在photosop的操作上。老师您举了许许多多的操作例子来提高我们对数字图像处理技术的兴趣，尤其是在图层和滤镜的学习，我都学到很多在书上看不懂的方法技能。下面我也简简单单做一张，就当做是作业来完成吧！如下三张图：通过第一张图中草地，山与第二张的天空合成第三张图。

数字图像处理心得体会

《数字图像处理》心得体会图像处理是指对图像信息进行加工，从而满足人类的心理、视觉或者应用的需求的一种行为。图像处理方法一般有数字法和光学法两种，其中数字法的优势很明显，已经被应用到了很多领域中，相信随着科学技术的发展,其应用空间将会更加广泛。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。数字图像处理是从20世纪60年代以来随着计算机技术和VLSL的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新兴技术领域。数字图像处理技术其实就是利用各种数字硬件与计算机，对图像信息通过转换而得到的电信号进行相应的数学运算，例如图像去噪、图像分割、提取特征、图像增强、图像复原等，以便提高图像的实用性。其特点是处理精度比较高，并且能够对处理软件进行改进来优化处理效果，操作比较方便，但是由于数字图像需要处理的数据量一般很大，因此处理速度有待提高。由于数字图像处理的方便性和灵活性，因此数字图像处理技术已经成为了图像处理领域中的主流。数字图像处理技术主要涉及到的关键技术有：图像的采集与数字化、图像的编码、图像的增强、图像恢复、图像分割、图像分析等。? 图像的采集与数字化：就是通过量化和取样将一个自然图像转换为计算机能够处理的数字形式。? 图像编码：图像编码的目的主要是来压缩图像的信息量，以便能够满足存储和传输的要求。? 图像的增强：图像的增强其主要目的是使图像变得清晰或者将其变换为机器能够很容易分析的形式，图像增强方法一般有：直方图处理、灰度等级、伪彩色处理、边缘锐化、干扰抵制。?

图像的恢复：图像恢复的目的是减少或除去在获得图像的过程中因为各种原因而产生的退化，可能是由于光学系统的离焦或像差、被摄物与摄像系统两者之间的相对运动、光学或电子系统的噪声与介于被摄像物跟摄像系统之间的大气湍流等等。? 图像的分割：图像分割是将图像划分为一些互相不重叠的区域，其中每一个区域都是像素的一个连续集，通常采用区域法或者寻求区域边界的境界法。? 图像分析：图像分析是指从图像中抽取某些有用的信息、数据或度量,其目的主要是想得到某种数值结果。图像分析的内容跟人工智能、模式识别的研究领域有一定的交叉。? 数字图像处理的特点主要表现在以下几个方面：? 1）?数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大。因此对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。? 2）?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。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求。? 3）?数字图像中各个像素不是独立的，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。所以，图像处理中信息压缩的潜力很大。?图像受人的因素影响较大，因为图像一般是给人观察和评价的。? 数字图像处理的优点主要表现在4个方面。? 1）?再现性好。数字图像处理与模拟图像处理的根本不同在于它不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化。只要图像在数字化时准确地表现了原稿，那么数字图像处理过程始终能保持图像的再现。? 2）?处理精度高。将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，主要取决于

图像处理技术及其应用

图像处理技术及其应用姓名：（班级：学号：）【摘要】图像处理技术的研究和应用越来越收到社会发展的影响，并以自身的技术特点反过来影响整个社会技术的进步。本文主要简单概括了数字图像处理技术近期的发展及应用现状，列举了数字图像处理技术的主要优点和制约其发展的因素，同时设想了图像处理技术在未来的应用和发展。【关键字】图像处理；发展；技术应用 1 引言计算机图像处理技术是在20世纪80年代后期，随着计算机技术的发展应运而生的一门综合技术。图像处理就是利用计算机、摄像机及其它有关数字技术，对图像施加某种运算和处理，使图像更加清晰，以提取某些特定的信息，从而达到特定目的的技术。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。无论在哪个领域中，人们喜欢采用图像的方式来描述和表达事物的特性与逻辑关系，因此，数字图像处理技术的发展及对其的要求就越来显得重要。 2 图像处理技术发展现况进入21世纪，随着计算机技术的迅猛发展和相关理论的不断完善，数字图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就。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。从图像变换方面来讲，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；而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，目前主要在指纹图像增强处理技术，医学影像学方面有显著的成果。这项技术使得各自图像的空间分辨率和对比度有了更大的提高，而最新的医学图像融合则是指对医学影像信息如CT、MRI、SPECT和PET所得的图像,利用计算机技术将它们综合在一起,实现多信息的同步可视化,对多种医学影像起到互补的作用。图像分割图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。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。随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法；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。近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。 3 图像处理技术应用现状图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着人类活动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随之不断扩大。 3.1航天和航空技术方面的应用数字图像处理技术在航天和航空技术方面的应用，许多国家每天派出很多侦察飞

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

《数字图像处理》课程学习心得

《数字图像处理》课程学习心得导读：本文《数字图像处理》课程学习心得，仅供参考，如果能帮助到您，欢迎点评和分享。《数字图像处理》课程学习心得（一）在这一学期，我选修了《数字图像处理基础》这门课程，同时，老师还讲授了一些视频处理的知识。在这里，梳理一下这学期学到的知识，并提出一些我对这门课程的建议。图像处理是指对图像信息进行加工，从而满足人类的心理、视觉或者应用的需求的一种行为。图像处理方法一般有数字法和光学法两种，其中数字法的优势很明显，已经被应用到了很多领域中，相信随着科学技术的发展，其应用空间将会更加广泛。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。数字图像处理是从20世纪60年代以来随着计算机技术和VLSL的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新兴技术领域。数字图像处理技术其实就是利用各种数字硬件与计算机，对图像信息通过转换而得到的电信号进行相应的数学运算，例如图像去噪、图像分割、提取特征、图像增强、图像复原等，以便提高图像的实用性。其特点是处理精度比较高，并且能够对处理软件进行改进来优化处理效果，操作比较方便，但是由于数字图像需要处理的数据量一般很大，因此处理速度有待提高。目前，随着计算机技术的不断发展，计算机的运算速度得到了很大程度的提高。在短短的历史中，它

却广泛应用于几乎所有与成像有关的领域，在理论上和实际应用上都取得了巨大的成就。 1、数字图像处理需用到的关键技术由于数字图像处理的方便性和灵活性，因此数字图像处理技术已经成为了图像处理领域中的主流。数字图像处理技术主要涉及到的关键技术有：图像的采集与数字化、图像的编码、图像的增强、图像恢复、图像分割、图像分析等。图像的采集与数字化：就是通过量化和取样将一个自然图像转换为计算机能够处理的数字形式。图像编码：图像编码的目的主要是来压缩图像的信息量，以便能够满足存储和传输的要求。图像的增强：图像的增强其主要目的是使图像变得清晰或者将其变换为机器能够很容易分析的形式，图像增强方法一般有：直方图处理、灰度等级、伪彩色处理、边缘锐化、干扰抵制。图像的恢复：图像恢复的目的是减少或除去在获得图像的过程中因为各种原因而产生的退化，可能是由于光学系统的离焦或像差、被摄物与摄像系统两者之间的相对运动、光学或电子系统的噪声与介于被摄像物跟摄像系统之间的大气湍流等等。图像的分割：图像分割是将图像划分为一些互相不重叠的区域，其中每一个区域都是像素的一个连续集，通常采用区域法或者寻求区域边界的境界法。图像分析：图像分析是指从图像中抽取某些有用的信息、数据或

图像处理技术的应用论文

图像处理技术的应用先展示一下自己用Photoshop处理的图片（做的不好望见谅）

摘要：图像处理技术的研究和应用越来越收到社会发展的影响，并以自身的技术特点反过来影响整个社会技术的进步。本文主要简单概括了数字图像处理技术近期的发展及应用现状，列举了数字图像处理技术的主要优点和制约其发展的因素，同时设想了图像处理技术在未来的应用和发展。关键字：图像处理发展技术应用 1.概述 1.1图像的概念图像包含了它所表达的物体的描述信息。我们生活在一个信息时代，科学研究和统计表明，人类从外界获得的信息约有百分之七十来自视觉系统，也就是从图像中获得，即我们平常所熟知的照片，绘画，动画。视像等。 1.2图像处理技术图像处理技术着重强调在图像之间进行的变换，主要目标是要对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果并为其后的目标自动识别打基础，或对图像进行压缩编码以减少图像存储所需要的空间或图像传输所需的时间。图像处理是比较低层的操作，它主要在图像像素级上进行处理，处理的数据量非常大。 1.3优点分析 1．再现性好。数字图像处理与模拟图像处理的根本不同在于，它不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化。 2．处理精度高。按目前的技术，几乎可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，这主要取决于图像数字化设备的能力。现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16位甚至更高，这意味着图像的数字化精度可以达到满足任一应用需求。 3．适用面宽。图像可以来自多种信息源，它们可以是可见光图像，也可以是不可见的波谱图像（例如X射线图像、射线图像、超声波图像或红外图像等）。从图像反映的客观实体尺度看，可以小到电子显微镜图像，大到航空照片、遥感图像甚至天文望远镜图像。即只要针对不同的图像信息源，采取相应的图像信息采集措施，图像的数字处理方法适用于任何一种图像。 4．灵活性高。图像处理大体上可分为图像的像质改善、图像分析和图像重建三大部分，每一部分均包含丰富的内容。而数字图像处理不仅能完成线性运算，而且能实现非线性处理，即凡是可以用数学公式或逻辑关系来表达的一切运算均可用数字图像处理实现。 2.应用领域 2.1图像技术应用领域

数字图像处理基础知识总结

第一章数字图像处理概论 *图像是对客观存在对象的一种相似性的、生动性的描述或写真。 *模拟图像空间坐标和明暗程度都是连续变化的、计算机无法直接处理的图像 *数字图像空间坐标和灰度均不连续的、用离散的数字（一般整数）表示的图像（计算机能处理）。是图像的数字表示，像素是其最小的单位。 *数字图像处理（Digital Image Processing）利用计算机对数字图像进行（去除噪声、增强、复原、分割、特征提取、识别等）系列操作，从而获得某种预期的结果的技术。（计算机图像处理） *数字图像处理的特点（优势）（1）处理精度高，再现性好。（2）易于控制处理效果。（3）处理的多样性。（4）图像数据量庞大。（5）图像处理技术综合性强。 *数字图像处理的目的（1）提高图像的视感质量，以达到赏心悦目的目的 a.去除图像中的噪声； b.改变图像的亮度、颜色； c.增强图像中的某些成份、抑制某些成份； d.对图像进行几何变换等，达到艺术效果；（2）提取图像中所包含的某些特征或特殊信息。 a.模式识别、计算机视觉的预处理（3）对图像数据进行变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输。 **数字图像处理的主要研究内容（1）图像的数字化 a.如何将一幅光学图像表示成一组数字，既不失真又便于计算机分析处理 b.主要包括的是图像的采样与量化（2*）图像的增强 a.加强图像的有用信息，消弱干扰和噪声（3）图像的恢复 a.把退化、模糊了的图像复原。模糊的原因有许多种，最常见的有运动模糊，散焦模糊等（4*）图像的编码 a.简化图像的表示，压缩表示图像的数据，以便于存储和传输。（5）图像的重建 a.由二维图像重建三维图像（如CT）（6）图像的分析 a.对图像中的不同对象进行分割、分类、识别和描述、解释。（7）图像分割与特征提取 a.图像分割是指将一幅图像的区域根据分析对象进行分割。 b.图像的特征提取包括了形状特征、纹理特征、颜色特征等。（8）图像隐藏 a.是指媒体信息的相互隐藏。 b.数字水印。 c.图像的信息伪装。（9）图像通信

ps学习心得体会范文(精选3篇)

ps学习心得体会范文（精选3篇） ps学习心得体会1 PS是一款很实用的处理图形图像的软件。PS只是软件简称，其全名为Photoshop。它和其它计算机图形图像处理程序一样，透过操作工具，在菜单、调板和对话框中做出各种选取来使用。在对图片进行修改以前，务必告诉PS要修改图中的哪些部分，能够选取一个图层或它的一个蒙版，或在一个图层内确定选区。如果不做选取，PS 就会假定不限制修改，将把修改应用到正在工作的图层或蒙版的所有地方。 Photoshop透过自身不断完善，已经出现了很多版本。目前较为流行的有photoshopCS2、photoshopCS3、photoshopCS4。它们在很多部分都是共同的，只是新款比老款新增了一些功能。PS功能包罗万象，包括了不少其它类似的软件的很多功能，当然这也是这类图形图像处理软件的共通之处，所以，学习图形图像处理时，没太多的必要学许多其他乱七八糟的软件，如果你实在很感兴趣学别的，又有充足的时光，充沛的精力，我当然也不反对。就我个人而言，还是强烈推荐研习透某款Photoshop每项功能，熟透每个工具的使用方法，自然攻下PS就不在话下，说不定，你一不留意，就成了PS高手或其它类似软件的高手。对那些正在学习PS或正准备学习PS的人，我有以下几点推荐。

首先，不能有畏难情绪，千万不要被PS的表象——繁多的工具吓到。要明白千里之行始于足下，只要你坚持不懈，循序渐进。采用逐个击破，有计划有步骤地学会每个工具的功能与使用方法。在学的过程中必须要思考如何应用，注意触类旁通。其实，学着学着，你就会发现一些工具的用法有很多相同的地方，例如仿制图章工具和修复画笔工具的用法基本相同。但如果满足于停留在明白怎样用它的水平还远远不够。其次，得想方设法提高自我的兴趣。大多数人都喜欢欣赏漂亮的照片，何不自我动手美化自我的照片，让自我摇身一变，比那些明星还要美丽。这样既能够强化自我原有的知识结构体系，又能激发自我追求新的知识的欲望，何乐而不为呢？再次，学而时习之，要每隔一段时光，练习一下，比较一下，看自我是否有进步。独立地做一些创造性的作品。坚持这样，在不知不觉中，就会很简单地把所学知识纳入长时记忆系统。最后，带上艺术家般的挑剔眼光来分析作品，总结技巧。还要适时地与同学老师朋友交流交流，发现别人出色的地方，多多学习学习；也要善于发现别人的不足之处，吸取经验教训。当然，也可充分利用网络资源来扩充自我的知识体系。但我不是个性鼓励大家过分利用网络资源，因为我总觉得上方没什么个性优秀的作品，没必要浪费太多的时光在上方。学习PS其实并不难，下定决心学好它吧！我期盼大家都能学好它，都能做出漂亮的作品来。

数字图像处理大纲总结

第一章：数字图像处理基础概念 ★1、数字图像处理的内容：（1）图像获取、表示和表现（图像的数字化和图像变换）（2）图像增强（3）图像复原（4）图像重建（5）图像压缩编码（6）图像分割（7）图像分析（8）模式识别（9）图像理解 ★2、数字图像处理的层次关系（P 3）：狭义图像处理-------图像分析-----------图像理解。抽象程度低-------------------------------- 高数据量大-------------------------------- 小语义低层-------------------------------- 高层 ★3、数字图像处理的特点：（1）处理精度高，再现性好（2）处理通用性强、灵活性高、多样性广（3）图像数据量庞大（4）处理费时（5）图像处理技术综合性强 ★4、数字图像处理的目的：（1）提高图像的视感质量，以达到赏心悦目的目的。（2）提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，以便于计算机分析（3）对图像数据进行变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输。 5、数字图像处理的发展方向（1）在进一步提高精度的同时着重解决处理速度问题。（2）移植和借鉴其他学科的技术和研究成果，创造新的处理方法。（3）加强边缘学科的研究工作（4）加强理论研究（5）图像处理领域的标准化 6、论述数字图像处理技术在生产生活中的应用（1）在生物医学中的应用：利用电磁波谱成像分析系统诊断病情：如显微镜图像分析，DNA成像分析，CT及核磁共振、超声波、X射线成像分析等（2）遥感航天中的应用：检测土地变化；农林资源的调查；自然灾害监测、预报；地势、地貌测绘；地质构造解译、找矿；环境污染检测等等（3）工业应用：无损探伤，石油勘探，生产过程自动化，工业机器人研制等（4）军事公安领域运用：卫星侦察照片的测绘、判读，雷达图像处理，导弹制导，军事仿真等（5）其他应用：图像远距离通信、电视会议、天气预报、现场视频管理等