基于图像处理技术的停车场管理系统[小编推荐]

第一篇：基于图像处理技术的停车场管理系统[小编推荐]

《世界工程与技术杂志》2014年第二期

基于图像处理的智能停车管理系统

作者：Hilal Al-Kharusi, Ibrahim Al-Bahadly 新西兰北帕默斯顿梅西大学工程与先进技术学院

•2014年3月2日收到，2014年4月6日修订，2014年4月16日发表 •版权归作者与科学出版公司所有 •获得国际知识共享组织许可

摘要：

本文提出智能停车检测系统基于图像处理技术。该系统是通过捕获图像、处理图像和绘制停车场图像来管理控制停车场的。在这项工作中,摄像头作为传感器拍摄停车场图像并传输给上一级系统。使用摄像头是因为它可以迅速反馈停车场的停车信息，并且摄像头调整角度去扫描探测停车场的不同区域。通过摄像头传输过来的图像，可以知道特定的停车位是否有车，然后利用经过处理的信息来指导司机直接去特定停车位而不是花费时间去寻找。该系统的在软件和硬件开发平台正在开发当中。自动停车系统不仅使停车的整个过程更有效率，而且也相对减轻了司机和停车管理员的压力。

关键词：智能停车、图像处理、空间探测

1、引言

目前大多数停车场的效率并不高，这意味着司机无论有多忙，为了找到一个合适的停车位可能还是要在停车场花上很长时间。自动停车系统将有助于解决交通拥堵、时间浪费、金钱浪费等问题，并帮助提供更好的公共服务，比如减少汽车排放和污染，改善城市游客体验，提高停车场的利用率，防止投资浪费等，该系统将为我们提供一个更高效跟便捷的停车系统。自动停车系统通过安装在停车场出入口的传感器和由计算机系统控制的各种显示面板和指示灯管理整个过程，帮助司机停车。简化的系统流程图如图1所示。

有许多的方法可以检测汽车在停车场的情况，比如磁传感器、微波雷达、超声波传感器和图像处理等，这个项目研究图像处理。摄像头是最重要的部分,因为它能清晰的捕获停车场的一切信息而且既高效又廉价。这个系统由一个或多个摄像头共同完成视频图像传送。再由软件处理摄像头传输过来的图像，通常情况下这种技术是检查连续视频帧之间的差异，这样就可以把停车场的场景变化转变为电子信号，因为摄像头可以改变角度来监控多个区域。有两种方式使用这个系统，即应用边缘检测与图像边界条件方法检测模块和应用点检测与精确操作。在这个项目中,停车场检测是通过识别绘制在每个停车位上的绿色圆形图像来确定停车信息。这种方式将使用矩阵实验室软件平台来处理两种类型的停车场的照片，一种来自于谷歌全球系统，另一种就是停车场的真实照片。

图1 智能停车场系统管理

2.模版系统

模版系统就是运用一个或多个摄像头获得视频图像并由软件进行处理的系统。这种视频图像处理技术有五个模块，以下将详细解释每个模块。整个过程如图2所示。2.1 图像识别

如图3（a）所示，第一映像的停车场表示没有汽车在停车场，这张图将用于系统记录的所有停车位的平面位置。通过RGB值可以找到绿色圆圈表示的空的停车位，这样系统就知道哪里有合适的停车位。如图3(b)所示，使用矩阵实验室软件平台中的rgb2hsv命令，将空旷的停车场、绿点的位置转化为一个HSV图像，图3(c)中的图像是简化的HSV黑白二进制图像，这样更便于图像处理，只需要检测阈值的白色像素是否超过40%就可以确定该车为是否有车。为此HSV图像需要转换成像素灰度的格式，这样可以很容易地可以对比阈值，如图3(d)所示。这种可以得到一个方程(1)，然后利用rgb2gray命令来解方程。Gray =(0.299*r + 0.587*g + 0.114*b)（1）方程(1)把RGB值转换为灰度值，如图3(d)所示。可以看到图3(d)中的绿色圆圈明显轻于其他图像，因此如果把im2bw命令第二个参数设为0.4，可以很容易地把RGB图像转换成黑白图像。

图2 系统模型

图3 影像鉴定

这就意味着像素小于阈值的颜色都会显示为黑色，反之为白色，如图3所示(d)。在图3(e)中可以看出，图像中有一些白色的小圆点，这些小白点可以使用侵蚀函数移除，移除后如图3(f)所示。简而言之，imerode命令就是用于去除图像中的小点。侵蚀过程就是通过下面的命令来完成的： se3 = strel(‘disk’, 3)

这也就是说，这个命令就是创建一个半径被侵蚀函数处理过三次的圆点，使用此函数的结果如图3所示(f)。下面是控制这个过程的程序：

if(newmatrix(y,x)> 0)% an object is there, if(e(newmatrix(y,x))= 0)this object has not been seen e(newmatrix(y,x))= x;make the value and index 3 equal to the current X coordinate.2.2图像采集

为了能够清晰的看到整个停车场，计算停车位的数量，需要将摄像头安装在停车场的上方，摄像头所在处必须视线清晰，不能有任何物体遮挡，通过摄像头所看到的情景应该如图4所示。2.3图像分离

有许多方法来区分一个图像中的不同对象（比如汽车、点、路面、白色路标等）。这里用到的方法是获取一个示例集群的RGB图像，看三维图形式。这样可以用四种颜色生成图（5）所示的三维样本，可以看到在图（5）中红点形成一个集群，这些点明显区别于其他的点，在这里可以把其他绿色和浅蓝色的点都视为绿点。

一个多维数据集包含这些不同颜色的点，如果一个对象的平均颜色在这个立方体中，那么把它视为一个绿点。

另外一个更简单的找到绿点的方法在前面已经提到过，这涉及到停车场HSV图像的应用，因为通过它可以非常清晰的看到空停车场的情形，如图6(a)。通过提取初始化部分中到的40%的阈值，先将原图转换为灰度图像，然后转成黑白图像，如图6(b)。

为了避免停车场的灰色水泥面对图像的影响，得到明暗对比鲜明的图像（如图6(c)和图6(d)），我们需要去探测光的颜色，如白色(白色汽车和白色路标)阈值为70%，使用这个阈值来形成一个黑白图像，如图6(e)所示，再将三张黑白色的图像组合成一张图片，这种方法通过使用函数和代码来完成，如下所示：

(where “|” is the OR operator):

Mix = HSVBWObject | lightObject | DarkObject;三张图片的组合如图6(f)所示。

图4 用绿点表示的停车位在停车场的空间分布

图5 四个颜色图形GBR值的三维样本

图6 图像的分离

2.4图像的开发

摄像头获得的图像片段中的噪声需要用图像扩张和侵蚀的方法来去除。扩张增加了图像中物体的边界，这又造成了另一个问题，那就是对象合并在一起很难区分彼此，如图7所示。然而，图像的侵蚀可以很好的填补这个漏洞。侵蚀减少对象的边界，这样有助于图像的区分，图（8）证明了这个侵蚀函数的有效性，侵蚀后的图象更易于互相区分而且可以避免小点被删除。这种图像用以区分停车位是否有车。2.5图象的测定

使用该系统在停车场初始化产生的坐标，可以分析出所有车位的分布情况，以便于判断每个停车位是否被占用。通常有三种方法确定停车场是否有车，即测量该车位坐标的高度、宽度和所连接的对象的尺寸，尺寸过大则该车位给被予值“5”，表明它被占用，如图9所示。该GUI用于辅助矩阵实验室软件平台来打开图像，输出结果如示图（10）所示。

3．案例研究的全过程

这部分介绍了在大型停车场摄像头监控的过程中，计算机如何确定停车区否有汽车存在。有两种不同的方法实现本系统的操作：第一种是用Canny算法进行点检测，第二种是边界条件下进行图像模块的边缘检测，这是在停车场检测模板图像中是否有汽车存在的一个不可缺少的环节。这个项目的目的是检测每个停车区插槽是否有任何汽车的存在。3.1模板图像的过程

这个过程制备的模板图像显示出了每个停车区位置。制备的模板图像的技术的处理有五个步骤，具体如图11所示。

图7 扩张的图像 图8 侵蚀的图像

图9 比较HSV和RGB图像输出的图像。

3.1.1 获取图像

第一个映像中的停车场可以视为没有汽车在停车场，如图12(a)所示。这将是用于系统记录的所有停车位的平面位置。RGB图像可以用来找到绿色圆圈表示的空停车区。这样系统就可以提醒司机在哪里可以找到合适的停车位。3.1.2将图像转换为HSV 如图12(b)所示为摄像头传输的空停车场图像，通过使用矩阵实验室软件平台中的“rgb2hsv”命令将图像转化为一个HSV图像以确定绿点的位置。3.1.3 提取和检测

绿色圆圈可以通过检测像素中的H、S和V值被提取，在这种条件下设定一系列的像素是设定以便于提取该范围内的像素。圆检测过程需要霍夫变换，所谓变换就是一种特征提取技术，其作用是在像素检测过程中随着圆圈中心位置的变化提取其半径内的像素值。

图 10 GUI用于停车场的图像阅读器

图11 模板图像的处理步骤

3.1.4 红色像素和噪声的消除

首先提取第一个映像中所有的红段，因为我们知道，红色像素实际上是图像中大部分的电能整段，提取结果如图12（c）所示。如果所提取的对象在同一环境中其像素都为红色，那么该对象将被标记出来，这都是噪声对所提取的图像的干扰以及在使用霍夫变换过程中产生的不准确的结果。因此，不显示部分应该与削去的点或圆的形状相匹配。圆检测的过程主要有以下几点: •创建一个相对于像素的累加空间并使其值为0； •每个边缘增加值的依据必须为圆方程；

(i-a)2+(j-b)2=r2(2)其中（ⅰ）和（j）所代表的图像的边缘点中，（a）表示图像的细胞，（b）是坐标，而且（r）是半径； •设a为变量；

•找出满足圆方程的所有b的值；

•局部搜索变量的极大值（满足方程的点被搜到概率远大于其他点）； •确定这些最大值组成的圆圈；

•在矩阵实验室软件平台中使用矩阵命令画出这个圆，如图12(d)所示。

图 12 整个过程的模板映像

3.2 边缘图像的处理过程

有很多方法来区分不同对象并且提取它们，但所有的程序都有它们的局限性。这里所用的程序是和停车场背景互斥的，我们知道停车场有相当多的路线，在这里我们将这些路线定义停车场它的背景。而这种背景可以提取出来，因此停车场里的每一辆汽车都可以很容易地检测到。边缘图像的处理技术有五个步骤，如图13所示。3.2.1转换到HSV 将第一映像转换为HSV图像，因为在HSV图像中很容易区分不同颜色的像素。由图13(a)可以清楚地看到停车场的红颜色背景。通过查看图13(b)，可以很清晰的看到停车场背景的像素指定范围内的颜色。HSV图像的转换通过后台运行以下程序来完成：

hue =(Img_HSV(:,:,1)>= 0)&(Img_HSV(:,:,1)<=0.9);saturation =(Img_HSV(:,:,2)>= 0.01)&(Img_HSV(:,:,2).对象的处理是先消除如图13(c)所示，然后被转换为一个灰色的图像如图14(d)所示。

3.2.2 形态学处理

这是一个非线性过程，其结果与图像的形状和形态有关，这取决于像素值的顺序而不是像素值，如图15(a)所示。程序如下： se=strel(‘disk’,2);I=imopen(Gray_img,se);disp(形态过程完成的)然后把图像转换为二进制图像，进而对停车场的图像模板进行处理，如图15(b)所示。停车场模板映像包含由圆和圆半径代替的停车区以及已知的信息中心，处理后的停车场图像包含道路图像和消除其他干扰因素的背景。为了解决天气因素造成的光线差，我们建立了一个特定程序来分析每个停车场的天气情况，它通过检查在特定停车场的像素可以准确的将天气情况分类，如图15(c)所示，拾取一个圈作为第一个图像，然后分析相对于它的第二个图像，如果第二图像空白，说明此停车区是空的，如果它充满黑色像素则说明此停车区有车，如图15(d)所示。

图 13 处理步骤的边缘图像

图 14 第一个部分处理边缘图像

4．信号传输

该系统的信号传输采用无线传输系统将图像传输到计算机。首先是由摄像机捕获图像并由发射器将图像发送到控制室的接收器，然后接收器将发送信号到计算机，计算机上安装有FPGA连接平台，通过该平台创建过滤系统并过滤掉图像中的噪声，再将处理后的图像传输给室内发射机，最后由室内无线发射机把信号发送到显示器，整个过程如图16所示。

5．体系结构和组件

该系统使用一种昂贵的紧凑型无线摄像机，将拍摄到的视频图像和数据传输到PC，这种摄像机的优点是无需使用传统的昂贵而且杂乱的布线。当然该系统还包括其他一些必备的组件，例如视频摄像机的AV设备、电视、录音机等。无线摄像机使用12分贝高增益的全向天线，传输范围至少为1000英尺（300米），若安装八木天线或其它一些高增益定向天线，传输范围可达3000英尺。

图15.铰孔处理边缘图像

图16.电脑传输图片的过程

6.电源

摄像机、发射机、接收机、PC和显示器的生命周期主要取决于电源质量。在这个系统中以太阳能电池板作为户外电源，它通过一个12 v直流电池向发射机、接收机和监控系统供应电能。室外电源的整个工作过程如图17所示。

而室内电源依赖于一般的家用电路，室内电源负责供应计算机，发射机和接收机的电力需求。室内电源的整个工作过程如图18所示。

．图像预处理模板

图像预处理模块主要是在FPGA平台中针对滤波器所做的一个设计，设计流程如图19所示。图像预处理模板是目前最理想的滤波方式，它包括两个部分：创建滤波窗口模板用于建立满足后续模块的过滤窗口，噪声估计模板用以估计噪声的类型，输入数据的行和列后计算器自动计算结果并输出，然后通过该结果来确定图像的输出位置，最后将图像数据发送到下一级的处理器。

8．停车场显示

系统创建了一个新的程序来避免不同天气因素对停车场室外电源的影响，该程序可以在同一个图像里自动生成停车区的位置和所有车辆的位置，这样，管理人员可以通过显示器看到停车场的一切情景。下雨天将如图20所示（a)、天气阴的时候如图20(b)、有阳光的时候如图20(c)。

图 17 室外停车场的电源

图 18 室内停车场的电源

图 19 图像预处理模块的设计流程

图 20 不同的条件下停车场的显示

9．结论

通过分析停车场的鸟瞰图我们发现可以用分布检测法来检测智能停车系统的图像处理技术，这也就是说需要在不同的场景下进行测试。此过程包括从空的停车场寻找停车区坐标获得停车区的图像，当有汽车进入时记录汽车位置，组合图像并转换为黑白色的简单图像，消除噪音并确定的停车区是否有车。本文中电源的限制条件是天气，这一点可以通过过滤的图像中的高品质变换得以改善，因此，不论天气条件如何，摄像机都能够监控到停车场情形。

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文献翻译

题目：基于图像处理的智能停车管理系统 来源： 世界工程与技术杂志 班级： 交通土建1102 学号： 110609604 姓名： 任兆军 指导老师： 汪为巍

第二篇：图像处理技术

处理对象包括：静态图像和动态图像

静态图像格式：RAW,BMP,TIF,JPEG,JBIG

TIF可以包含矢量信息，可以包含多张tif文件

动态图像格式：MPEG,AVI,RM

1.图像压缩：无损压缩和有损压缩 JPEG

8x8像素块：像素值---->像素值-128------>DCT变化------>量化表---->Z字扫描（压缩过程）

2.动态图像压缩：MPEG

第三篇：大城市停车场系统规划技术（推荐）

大城市停车场系统规划技术

1996年10月底原国家科委批准了国家重点科技攻关专题《大城市停车场系统规划技术》的专题合同，同年11月该专题正式开始起动。中国城市规划设计研究院为主持单位，在原国家科委、公安部、建设部等主管部门的指导下，在中国城市规划设计研究院院领导直接组织和参与下，专题研究小组全体成员克服了经费短缺、时间紧、要求高的困难，团结一致、积极进取、勤奋努力，经过近两年的精心研究，本专题的研究任务已于1998年10月通过了建设部科技司组织的鉴定。由两院院士周干峙和扬佩昆教授等专家组成的专家组对课题给予高度的评价，认为总体研究成果达到国际先进水平，具有很大的推广价值。本课题是建设部系统“九五”科技攻关项目第一个完成的成果，也是国家科委“九五”科技攻关城市交通方面第一个提交的成果，建设部科技司已经将本课题成果作为建设部系统重大科研成果上报国家科技部。

为了探索科学技术如何更好地转换成生产力，创造出更大地社会和经济效益，以本课题成果为基础，从1998年开始，应用于建设部、公安部主持的国家的“停车场规划建设管理规定与建设标准”的编制工作中，并着手编制“停车场规划指南”；为了推动停车场建设产业化，我院已经着手开展“北京市停车场规划、建设、管理示范工程”项目，进行停车场政策、规划、建设、管理的一体化开发，以此来推动全国城市的停车场建设。

一、专题研究的背景

停车场是城市交通基础设施的重要组成部分，公共停车场具有“准公共物品”的特点；非公共停车位具有房地产的特性，其供需状况对城市空间供应也有很大的影响。停车场与一般商品不同，具有三个特点，一是不可储存性，表现在非高峰时段容量过剩，高峰时段容量不足；二是不可运输性，体现在无法实行空间上的调节，如不能把边缘地区停车场的剩余容量输送到中心区去；三是作为社会资源的有限性，从常识的角度来讲，一辆车至少要占用一个停车位，与道路交通相比，停车位的总需求是“刚性”的。鉴于我国城市土地资源紧张，城市停车场的供应与需求始终存在着矛盾。

机动车总是在“停”与“行”两种状态之间转化，“行”状态需要道路条件，“停”状态则要求停车场来保证。随着我国近年来城市经济的繁荣，城市化进程的加快，城市道路车辆交通量日益剧增，很多大中城市不仅出现了动态交通的严重阻塞，而且不同程度地发生了占道停车、违章停车，从而进一步加剧交通阻塞，导致交通事故上升。城市“停车难”状况已引起各方人士的关注。但长期以来，我国城市停车场建设问题未受到应有的重视，历史“欠帐”很多，问题日益严重，据有关部门预测2010年城市汽车保有量将是90年代中期的4倍以上，可以预见城市交通问题将更加严重，特别是城市停车问题很可能成为实施国家汽车产业政策和城市道路交通政策的“瓶颈”，应引起国家有关部门和各城市政府的高度重视。

发达国家从50年代开始深入研究城市停车问题，如美国在1956年针对停车特性与城市规模的关系进行了研究，根据近70个城市的调查结果总结出《城市停车指南》（Parking Guide for Cities）。50年代末60年代初进行了CBD停车的研究，并于1965年出版了《城市中心停车》（Parking in the City Center）。1971年出版的《停车指导原则》（Parking Principle , Special Report ＃125）总结了111个城市的停车研究结果，其停车指标以城市人口为依据，特性指标有停车供应、设施使用、出行目的、停车集聚、持续时间、步行距离及周转率等。香港运输署1995年出版的《停车需求研究》中介绍了香港所进行的停车调查，该调查分为三大部分：一是现状停车调查，目的是收集现状停车设施供应情况，并为2001年—2006年停车供应预测提供基础数据；二是停车特征调查，目的是建立不同用地性质与停车产生吸引之间的关系和停车需求模型。三是车辆拥有者偏好调查，目的是通过询问，了解寻找车位时间、停车付费、乘坐公共交通的等候时间或步行时间等。日本1957年颁布了《停车场法》，大力推广鼓励路外停车场的建设。1962年提出了《机动车场所之确保法实施令》和《自动车保管

场所确保法实施令》。美国根据城市交通的发展变化不断加深对停车场规划的认识，前后出了三个版本的《停车标准》（The Dimensions of Parking）。从美国的经验来看，本世纪初到70年代，发达国家主要的注意力用于建设停车场，以减少交通拥挤。70年代后，逐步转移到通过控制、管理停车活动，来改变人们的出行行为。

目前我国城市停车的严重状况，其中既有管理体制、管理手段的问题，也有停车政策和规划技术上的问题。当前急需参照发达国家的先进经验，从政策、规划入手，探讨在我国城市化和机动化过程中，解决城市停车问题的途径和方法，并将此理论、方法应用到实际建设中去，这对提高停车设施建设的决策科学化，提高投资的效益，改善交通环境，适应未来现代化城市交通发展的需求，具有深远的社会经济意义。

二、专题的研究内容

本专题研究分为五个部分，另外还有试点城市的应用研究。

1.子题1：部分大城市停车场发展规划、政策及管理调研

本部分内容超出了原定的研究计划，原因是建设部主管部门根据全国停车场规划建设的形势要求，提出通过本次调研，为制定新的“停车场规划建设管理规定”及“停车场规划准则”提供依据。因此，在原定任务的基础上，增加了这一内容。调研涉及15个特大或大城市，调研报告内容包括：

(1)各城市现行停车政策及规定

(2)各城市机动车停车现状

(3)各城市的停车发展规划

(4)停车政策与模型

(5)对修订全国停车法规的建议

2.子题2：停车需求预测技术

停车需求预测技术方法是停车规划技术方法的关键组成部分。需求预测的技术方法由规划的要求、规划目标、所需数据、停车需求预测方法及预测模型组成。

(1)规划的目标和所需数据的确定

对城市规划和交通规划中的不同规划目标进行分析，提出符合各种规划目标下的停车规划的目标和深度。并考虑对应于各规划目标的各规划阶段城市土地利用、交通政策等停车需求预测必须的所需数据的精度和提供方式。

(2)停车规划要求的确定

在考虑规划目标和规划中停车需求预测的相关数据输入的前提下，提出不同规划目标和规划阶段的停车规划要求。

(3)停车需求预测的技术方法

根据上述规划要求的分析和数据约束，研究停车需求预测的技术方法，提出推荐的停车需求预测模型，并进行试点研究，以检验停车需求预测技术研究的成果。

其成果应用于南京市的停车场规划之中。

3.子题3：城市建筑物配建停车场设置标准

(1)上海市建筑物配建停车场库设置标准实施情况调研分析

(2)建筑物配建停车泊位需求与配建标准研究

(3)关于我国城市建筑物配建停车场库发展政策、策略的建议

(4)上海浦东新区陆家嘴－花木地区停车规划示例

4.子题4：城市中心区停车设施供应与路网容量平衡关系及停车设施规划建设管理规定研究

(1)城市中心区停车场供应与中心区路网容量平衡；

(2)停车设施规划建设管理规定研究

主要以南京市为试点进行研究。

5.子题5：动静态交通的相互影响分析

(1)道路和出入口的车头间隔分布

研究道路上和出入口匝道的车头间隔分布，临界接受间隔分布的特性，建立合理适用的分布形式的模型，并用实测数据检验。

(2)停车场进出车流特征分析

集中于出入口交通流的基本特征，分析其交通特性。

(3)汇流区的道路交通特性

集中于路上汇流区通行能力、行车速度的计算分析。

(4)通过研究提出适合设置路上/边停车、路外停车的道路交通环境

条件及相应的设置容量要求、停车方式、进出通道要求、管理要求。

通过研究本专题达到了原定的技术要求，即：作为国家及大中城市有关部门进行停车场系统规划建设管理的理论依据和参考。提出了大城市停车场系统规划技术以及适合我国大中城市制定配建停车指标的技术、方法和步骤。

三、专题研究的技术特点与技术路线

1.技术特点体现在：

根据我国目前城市停车问题基本情况不明的状况，及时开展了全国十五个特大或大城市的停车现状与现行政策调研，使国家停车法规的制定建立在丰富的实际数据分析基础上。力争将停车场规划技术系统化、科学化，与国际成熟的规划方法接轨。

将停车规划理论研究与停车场规划建设紧密结合起来，将研究得到的技术实际应用。如：南京、上海、洛阳停车场规划及停车设施规划等。体现了国家“九五”科技攻关将科学技术与经济建设想结合的目标。

2.在研究过程中，研究小组制定了比较科学、可行的技术路线，如下：

(1)选择不同道路交通环境、不同停车环境（不同停车类型、不同停车规模、不同进出口条件）的路段作动静态交通相互干扰观测和运行调查。

(2)总结国内外中心区交通需求管理的经验措施，探讨城市中心区停车系统发展规划、停车需求管理的策略及对策。

(3)总结国内外停车需求预测技术、停车场规划布局技术，结合目前交通规划的技术发展、规划建设管理体制和需求状况，制定合理适用的停车系统规划程序，提出大城市配建停车指标制订的方法、步骤和基本原理。

(4)在建设部、公安部主管部门的支持下，开展国内首次部分大城市停车场发展规划、政策及管理调研活动，统计了部分城市有关停车场规划的数据，绘制了大量的图表，通过对调查资料的分析，提出了停车政策建议。

(5)在上海市1000余座大型公共建筑停车场调查的基础上，研究了上海市配建停车场设置指标及相应的规划技术，其成果在浦东新区的停车场规划中进行了应用。

四、研究成果实际应用效果

在上述专门调查和理论研究的基础上，结合有关城市的实际项目（如：上海浦东新区陆家嘴－花木地区停车规划示例，洛阳市中心区停车场规划、南京市停车场规划等）进行了应用研究，提出了在城市化进程加快过程中，城市机动化水平高速发展的情况下，停车设施规划方法与实际应用的途径。

研究成果受到了南京市规划局、上海市浦东管委会、洛阳市规划局等应用单位的好评（详见相应的应用证明书）。国内首次部分大城市停车场发展规划、政策及管理调研，经过统计分析，提炼出了大量的国内城市停车的现状信息，其成果已经提供给建设部规划司、公安部

交通管理局以及国内多家交通管理、规划设计单位参考。

本研究在如下几个方面有所创新：

1.首次在全国开展了十五个特大或大城市停车场现状与政策等内容的调查，并提出了城市中心区停车政策模型，为国家停车法规的制定和城市中心区停车政策制定提供了依据和辅助决策的有力工具。2.系统总结了国外停车场政策与规划的经验，为今后开展停车场规划工作提供参考。3.经过研究提出了适合我国城市规划程序的停车需求预测技术方法和停车场系统规划程序。4.提出了城市建筑物配建停车泊位需求与设置标准的规划方法。

5.中心区停车设施供应与路网容量研究数国内首创，相应模型可用于国内其它城市中心区的停车规划中。

6.南京停车管理规定的研究体现了停车设施发展可持续策略的思想。

7.首次运用随机服务系统理论分析了路上车流和停车场进出口车流合流区的交通特性，给出了车流延误及排队的计算模型，从而为确定合理的停车场地点及出入口位置奠定了定量分析基础。8.本专题研究将理论与经济建设实际紧密结合，对推动全国停车场建设产业化起到了积极的作用。

第四篇：停车场收费管理系统

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停车场收费管理系统

停车场收费管理系统是指基于现代化电子与信息技术，在停车区域的出入口处安装自动识别装置，通过非接触式卡或车牌识别来对出入此区域的车辆实施判断识别、准入/拒绝、引导、记录、收费、放行等智能管理，其目的是有效的控制车辆与人员的出入，记录所有详细资料并自动计算收费额度，实现对场内车辆与收费的安全管理。

出入口处安装自动识别装置，通过非接触式卡或车牌识别来对出入此区域的车辆实施判断识别、准入/拒绝、引导、记录、收费、放行等智能管理，其目的是有效的控制车辆与人员的出入，记录所有详细资料并自动计算收费额度，实现对场内车辆与收费的安全管理。停车场收费管理系统集感应式智能卡技术、计算机网络、视频监控、图像识别与处理及自动控制技术于一体，对停车场内的车辆进行自动化管理，包括车辆身份判断、出入控制、车牌自动识别、车位检索、车位引导、会车提醒、图像显示、车型校对、时间计算、费用收取及核查、语音对讲、自动取（收）卡等系列科学、有效的操作。这些功能可根据用户需要和现场实际灵活删减或增加，形成不同规模与级别的豪华型、标准型、节约型停车场收费管理系统。

停车场收费管理系统的组成

1、入口部分：

入口部分主要由入口票箱(内含感应式ID卡读写器、自动出卡机、车辆感应器、语音提示系统、语音对讲系统)、自动路闸、车辆检测线圈、入口摄像系统等组成。

2、出口部分：

出口部分主要由出口票箱(内含感应式ID卡读写器、自动吞卡机、语音提示系统、语音对讲系统)、自动路闸、车辆检测线圈、出口摄像系统等组成。

3、收费控制处：

收费控制处设备由收费控制电脑、UPS，报表打印机、操作台、入口手动按

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钮、出口手动按钮、语音提示系统、语音对讲系统组成[2]。

主要设备

停车场收费管理系统配置包括停车场控制器（也叫停车场出入口控制器）、自动吐卡机、远程遥控、远距离卡读感器、感应卡（有源卡和无源卡）、自动道闸、车辆感应器、压力波检测器、地感线圈、通讯适配器、摄像机、传输设备、停车场系统管理软件等。

这种系统有助于公司企业、政府机关等对于内部车辆和外来车辆的进出进行现代化的管理，对加强企业的管理力度和提高公司的形象有较大的帮助。

控制器介绍

停车场专用控制器：专为停车场系统自主研制，四层板设计，信号和电源分层走线，集成度高、可靠性强，功能全面，接口丰富，电压适应范围大，防脉冲冲击,确保使用的安全性和可靠性。

停车场收费管理系统设立在小区内，有若干入口和出口。所有出入口都要求联网，实现数据通讯，并采用统一的计算机管理。最远的出入口之间的距离约为800米，和两个办公楼的地下室设有一个出入口，整个停车场采用IC卡和视频图像管理。

停车场收费管理系统流程

车辆感应IC卡，可以存储持卡人的各种信息。感应IC卡安装在每辆车的驾驶室里面，当车驶过读感器的感应区（离读感器2米左右）时，感应IC卡通过读感器发过来的激发信号产生回应信号发回给读感器。读感器再将这个读取信号传递给停车场控制器，停车场控制器收到信息后，经自动核对为有效卡后，车闸自动开启，数字录像机开始录像，拍下该车进入时的照片，电脑记录车子牌号及驾驶员姓名和进出入的信息。

临时车收费功能，临时车进场时从出票机中领取临时卡，出场时需缴纳规定的费用，并经保安确认后方能离开。临时车进入停车场时，地感线圈自动检测到车辆的到来，自动出票机的中文电子显示屏上显示“欢迎光临，请取卡”。根据出票机上的提示，司机按“入口自动出票机”上的出票按钮，自动出票机将自己

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吐出一张感应IC卡，并且读卡器已自动读完临时卡。道闸开启，MP4NET数字录像机启动拍照功能，控制器记录下该车进入时间。临时车驶出停车场时，司机将感应IC卡（临时卡）在出口票箱处的感应区一晃，停车场控制自动检测出是临时卡，道闸将不会自动开启。出口票箱的中文电子显示屏上显示“请交**元”，司机将卡还给保安，交完费后，保安将各市停车特用发票给司机。交完费后，经保安载收费电脑上确认，道闸开启，数字录像机启动拍照功能，照片存入电脑硬盘，控制器记录下该出场时间。临时车将实行按次和时间停车交费，交费条件由用户自己在电脑的管理软件中设置。

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停车场收费管理系统功能

可选用读感距离和近距离两种形式，选远距离时，采用车载 有源卡最远可达到3-25米。可以根据用户实际需要进行选择。

图像对比功能：车辆进出停车场时，摄像机自动启动摄像功能，并将照片文件存储在电脑里。出场时，电脑自动将新照片和该车最后入场的照片进行对比，监控人员能实时监视车辆的安全情况。

常用卡管理：固定车主使用常用卡，确定有效期限(可精确到分、秒)，在确认的时限内可随意进出车场，否则不能进入车场，常用卡资料包括卡号、车号、有效时间等。常用卡实行按月交费，到期后软件和中文电子显示屏上将提示该卡已到期，请办理续期和交款手续。

临时车收费功能，临时车进场时从出票机中领取临时卡，出场时需缴纳规定的费用，并经保安确认后方能离开。临时车进入停车场时，地感线圈自动检测到车辆的到来，自动出票机的中文电子显示屏上显示“欢迎光临，请取卡”。根据出票机上的提示，司机按“入口自动出票机”上的出票按钮，自动出票机将自己吐出一张感应IC卡，并且读卡器已自动读完临时卡。道闸开启，摄像机启动拍照功能，控制器记录下该车进入时间。临时车驶出停车场时，司机将感应IC卡（临时卡）在出口票箱处的感应区一晃，停车场控制自动检测出是临时卡，道闸将不会自动开启。出口票箱的中文电子显示屏上显示“请交**元”，司机将卡还给保安，交完费后，保安将各市停车特用发票给司机。交完费后，经保安载收费电脑上确认，道闸开启，MP4NET数字录像机启动拍照功能，照片存入电脑硬盘，控制器记录下该出场时间。临时车将实行按次和时间停车交费，交费条件由用户自己在电脑的管理软件中设置。

自动切换视频，进出场无冲突。所有摄入的车辆照片文件存在电脑的硬盘中，可备以后查证。每一幅图片都有时间记录，查验方便。

实时监视功能：无车进入时，可在监控电脑上实时监视进出口的车辆及一切事物的活动情况。

支持永久卡和临时卡的工作方式，自动识别，记录存储。

防砸车功能：当车辆处于道闸的正下方时，地感线圈检测到车辆存在，道闸

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将不会落下，直至车辆全部驶离其正下方。

满位检测功能：在管理电脑中设置好该停车场的车位，如进入该停车场的车辆到达车位数时，电脑提醒管理员，并在电子显示屏上显示车位已满。

支持脱机运行，网络中断或PC故障时，停车场系统工作正常。手动控制功能，停电时道闸能正常使用。系统自动维护，数据自动更新，自动检测复位。

停车场控制器支持局域网网络通讯功能，可实现多个出入口的联网。出入口联网时，必须安装局域网网络服务器和通讯服务器。

支持Wiegand26、Wiegand27、Wiegand32读感器格式，自动检测输入。支持5000个用户，可编辑用户详细信息。各种事件查询功能，提供摄像的图片时间查询。

强大的报表功能，能生成各类报表，并提供多功能数据检索。具有延时、过压、欠压自动保护。

停车场收费管理系统应用

随着科技的进步和人类文明的发展停车场无论是从外形、功能、操作方面都有跨越式的改进，国内目前最薄的停车场收费管理系统达到令人惊讶的170MM的厚度，而且配备双发卡模式和双倍卡量来降低故障率。

智能停车场收费管理系统在住宅小区、大厦、机关单位的应用越来越普遍。而人们对停车场管理的要求也越来越高，智能化程度也越来越高，使用更加方便快捷，也给人类的生活带来了方便和快乐。不仅提高了现代人类的工作效率，也大大的节约了人力物力，降低了公司的运营成本，并使得整个管理系统安全可靠。包括车辆人员身份识别、车辆资料管理、车辆的出入情况、位置跟踪和收费的管理等等。

停车场收费管理系统发展

前些年，我国停车场智能管理技术还是一片空白，也谈不上技术理念。为了摆脱这种现状，有关部门采取了相应的措施，制定了长远的发展规划，为我国停

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车场收费管理系统奠定了坚实的基础，技术获得较快发展。

目前，随着新的智能化停车管理技术不断发展，停车场管理正在向更开放、更灵活的方向发展。今后，车库系统将作为楼宇自控系统的一个子系统纳入建筑自动化网络，形成一个综合的计算机管理网络信息系统。远距离的管理人员可以通过联网的方式，直接监视与控制车库情况；停车场的信息也可通过网络传送到各部门，再由中心计算机对各部门的信息统一管理，形成决策支持信息系统，确保管理人员做出正确的决策。

停车场收费管理系统的一个主流技术是采用感应式IC/ID卡和图像识别作为管理手段，同时具有红外遥感控车门开关和防盗报警及倒车限位等功能。这套系统是伴随着ID/IC卡、近距RF射频识别卡、远距离RF射频识别卡等新型识别技术的兴起而发展起来的。它克服了磁卡及条码技术的缺点，具有寿命长、使用方便、不易损坏、高保密性等特点，使停车场智能管理上升到一个新的高度。

感应式ID/IC卡加图像识别的管理技术，支持远距离和近距离两种读感器，支持永久卡和临时卡的工作方式，具有自动识别、记录存储等功能，能够防止资金流失。由于这项技术是图形对比与ID卡配合使用，达到防盗车的目的。

此外，目前业内还有一种主流技术：非接触RFID卡识别技术。它继承了IC/ID卡技术的优点，保密性高，省去了刷卡过程，提高了识别速度。由于该技术在识别系统中不存在活动机械装置，杜绝了塞卡现象，提高了系统的可靠性。对于收费停车场而言，识别系统的可靠性就意味着停车场的可靠性。因此，只读式RFID非接触识别卡成为停车场收费管理系统中理想的识别技术。

停车场收费系统是小区建设的必然趋势

随着社会的进步和科学技术的迅猛发展，社会生活方式在不断变化,人类开始迈入以数字化、网络化为平台的智能化社会。人们追求人性化、智能化的生活条件。其中正在兴起的智能化小区，反映和适应了社会信息化和智能化的要求，是21世纪住宅的发展方向。

智能化小区为住户提供了一种更加安全、舒适、方便、快捷和开放的智能化、信息化的生活空间，同时，它依靠高科技，实现了回归自然的环境氛围，促进了

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优秀的人文环境发展，并依托先进的科学技术，实现小区物业运行的高效化、节能化、环保化。

根据这一发展形势，建设部1999年发布了《全国住宅小区智能化技术示范工程工作大纲》。目前，建设部正组织实施全国住宅小区智能化示范工程，根据建设部规定，将智能建筑分为三个层次：即普及型住宅小区、先进型住宅小区与领先型住宅小区。三个层次都将一卡通管理系统作为大纲的基本要求，如今一卡通系统已成为楼市经营的必备内容和重要卖点，而智能停车场收费管理系统又是一卡通管理系统的重要组成部分，是智能小区建设的必然。

智能停车场收费管理系统采用先进技术和高度自动化的机电设备，将机械、电子计算机和自控设备以及智能IC卡技术有机地结合起来，通过电脑管理可实现车辆出入控制管理、自动数据存储等功能，实现自动化运行，并提供—种高效管理服务的系统。非接触式IC卡是智能IC卡技术中应用最广的一种。非接触式IC卡停车场收费管理系统是目前较先进的电脑收费管理系统之一，具有方便快捷、收费准确可靠、保密性好、灵敏度高、使用寿命长、形式灵活、功能强大等众多优点，是磁卡、接触式IC卡所不能比拟的，它已取代磁卡、接触式IC卡而成为应用的主流。文章来源自：www.xiexiebang.com

第五篇：图像处理技术论文

图像处理技术论文

在学习、工作中，大家都有写论文的经历，对论文很是熟悉吧，论文是对某些学术问题进行研究的手段。还是对论文一筹莫展吗？以下是小编整理的图像处理技术论文，欢迎阅读，希望大家能够喜欢。

图像处理技术论文1

摘要：数字图像处理在汽车涂装领域的应用, 本文介绍了数字图像处理基础和数字图像处理在自动车型识别, 易磨损部位检测和预警以及车身表面质量检测的应用。

关键词：汽车涂装;数字图像处理;

1、引言

汽车行业本就是自动化程度较高的产业, 但是目前的工业4.0和日益上涨的人力成本给汽车企业提出了更高的要求, 数字图像处理在快速、高效的完成汽车涂装生产和涂装生产过程中的缺陷检测方面有显着优势。另外为实现高节奏的生产过程中, 高速运转的设备故障预警, 数字图像处理也提供了可行的解决方案。

2、数字图像处理基础

提到数字图像处理, 首先要明确什么是数字图像。一幅图像可以定义为一个二维函数(x, y), 其中x和y是空间(平面)坐标, 而任何一对空间坐标(x, y)处的幅值f称为图像在该点的强度或灰度。当X, Y和灰度值f是有限的离散数值时, 我们称该图像为数字图像。有了数字图像, 我们可以对数字图像进行处理, 对数字图像处理可以分为初级处理、中级处理、高级处理三种方式, 初级处理就是对图像进行简单的处理, 例如我们平时用的ps和相机美颜功能, 都可以理解为对数字图像进行了初级处理, 这种处理输入的是图像(原图), 输出是处理过的图像(例如PS过的图像)。中级处理, 在初级处理的基础上, 输入的是图像, 输出的则是从图像处理中得到的信息, 例如小区停车场的摄像头, 拍摄车牌号的图像, 在图像中提取出车牌号信息, 与数据库中的信息进行比对, 从而实现身份进入、停车计时等功能。最后, 高级处理就涉及到计算机自主学习的功能, 例如对车身表面喷涂质量的检测, 就属于对数字图像的高级处理。详细应用将在下文阐述。

3、数字图像处理在汽车涂装领域的应用

3.1、自动车型的识别

在汽车涂装工艺中, 针对不同的车型, 设备需要设定不同的工艺参数, 例如前处理自动加药的加药量, 电泳的电压, 喷涂机器人的轨迹等等。针对这一应用, 目前汽车厂大部分使用光电开关, 针对不同车型的特征点进行检测, 这种方式的有点在于成本低, 一般一到两个光电开关就可以检测2-3种车型, 但是这种检测方式的缺点在于它检测的车型必须有明显的特征点或者尺寸差别, 这样才能完成车型的识别。而针对尺寸差别不大或者没有明显特征点的车型, 光电开关就无能为力了。这时就该数字图像处理出马了。我们在固定位置拍照, 我们把目标也就是车身标为1, 把背景标为0, 我们设定每个车型的1和0边界, 通过计算机内部算法对图像进行边界判定, 这样就可以根据1和0的边界样式识别出是哪种车型。以上的方法是界定边界法。或者, 我们可以使用另一种方法——骨架法。骨架法是界定边界法的简化形式, 我们在边界选取一些特征点, 然后把特征点按一定顺序连接起来, 这样构成的图形, 就是这个图形的边界骨架, 只要选取的骨架点能反应出不同的车型, 这种方法的计算量会小很多, 适合运算资源不够的情况。选取的点的数量不同, 识别的精度也不相同。

3.2、易磨损部位的检测及预警

汽车工厂里面的设备需要长时间高负荷运行, 有些易磨损部位的检测就成了难题, 我们无法经常性的停机检查, 那样会严重影响生产, 另外我们也很不容易凭借肉眼来观察出细微的磨损, 因此在线实时检测易磨损部位的磨损情况就显得十分重要。

首先一般我们需要观察的易磨损部位周边情况都比较复杂, 或者光线条件不好, 无法得到十分清晰的照片, 这样就需要我们先对数字图像进行一定程度的变换。首先要对图像进行最简单的灰度变换, 例如我们可以把过亮的图像通过把整个图像灰度变小实现图像的变暗, 或者把过暗的图像的整个灰度变大实现图像的变量, 或者通过函数, 把在一个很大范围灰度的图像的大范围灰度映射到一个比较小的灰度范围, 这样可以在图像中凸显出目标物体。另外常用的变换还有对数变换、伽马变换、分段线性变换、平滑空间滤波变换、锐化空间滤波变换、混合空间变换等, 这些变换都是对图像的灰度进行针对性的处理, 以达到预期的效果。

我们对灰度变换后的图像, 获取他的边界, 与正常无磨损的部件边界进行对比, 实时进行检测。这样我们还可以根据磨损的程度, 设定一个预警机制, 可以根据磨损速度, 预测该易磨损件的寿命, 制定维修计划。在达到预测的寿命时可以直接更换该易损件, 或者增加关注度, 实时观测磨损程度, 在磨损程度达到临界值时再进行更换, 这样可以大大节约成本。

3.3、车身表面质量检测

质量是产品的生命, 对于汽车产品来说, 好的涂装表面是车质量最直接最外在的体现, 所以, 每个汽车厂都对汽车车身表面质量检测十分严格, 目前大部分汽车厂都采用人工检测, 通过在线人员的眼看、手摸来发现汽车车身表面存在的质量问题。但是首先这种传统的方式对在线的工人要求很高, 工人必须有丰富的经验才能应对形形色色的车身质量问题, 培养一个经验丰富的工人需要很长的时间, 由经验不丰富的工人进行检查可能造成错检。其次, 工人很难在高负荷的连续生产下保持长时间的专注度, 往往可能在连续工作一段时间后由于注意力下降, 可能造成漏检。另外, 这种检测往往很难形成统一的技术规范、技术标准, 例如工人觉得车身车门有色差, 这就是一个完全主观的判断, 没有任何数据做支撑, 每个人对色彩的敏感程度不同就会做出不同的判断。针对这些问题, 在车身表面质量检测过程中引入数字图像处理技术的优势明显。首先, 机器通过学习后学习的经验完全可复制到其他的机器中, 这样就解决的经验丰富的问题, 机器可以通过不断的学习, 不断的完善自己的知识库, 同时把这些经验实时共享给其他的机器。其次, 机器是不知疲倦的, 也不会出现注意力不集中的问题, 无论工作多久都会保质保量的完成工作。最后, 通过数字图像处理, 完全可实现不同质量缺陷的标准化, 例如计算机通过对图片的数字化处理, 完全把车身的颜色数字化, 颜色在什么范围认为是没有问题的, 超出范围就认为有色差, 这样所有的车身都是一个标准, 避免了主观意识对质量的影响。

为了实现车身表面质量的检测, 首先要对车身表面的照片进行处理。这些处理包括:图像降噪处理、图像色彩分层、图像的点线边缘检测。处理过的图像我们还需要对图像进行压缩, 因为图像中包含了很多我们不需要的信息, 而计算机的存储和运算速度有限, 我们要把资源用在刀刃上, 所以对数字图像进行压缩也是必须的。最后我们需要对图像进行频率域变换, 这是数字处理的重中之重, 数字计算和快速傅里叶变换算法(FFT)是人们对数字图像处理的关键技术。之后我们需要对数字图像进行全局阈值处理, 这种处理的目的在于突出我们的目标区域, 而使其他的“背景”完全“消失”, 这样我们可以更清楚的实现对图像的处理。

在我们收集了足够多的处理过的数字图像后, 我们可以开始进行机器学习了, 我们设定不同的分类器, 每个分类器对应一种缺陷, 然后我们把收集的数字图像随机分为三个集合:训练集、验证集、测试集。然后我们用训练集训练一个分类器, 然后再用验证集和测试集来测试分类器的准确性。在训练过程中, 可能会出现欠拟合或者过拟合, 欠拟合就是模型拟定的太严谨, 不符合现实情况。过拟合就是算法不但学习了数据, 还把噪声学习了这样的算法无法推广。我们需要寻找到一个平衡点, 既能完成对缺陷的处理又能保证正常合格车身的通过率。

4、结语

数字图像处理技术在汽车涂装自动化领域的运用, 必将对改善车身质量, 降低人力成本起到积极作用。并且, 随着数字图像处理技术的进一步发展, 和数字处理算法的进一步优化, 数字图像处理将更快更准确的寻找和发现汽车涂装表面缺陷。随着数字图像处理在汽车涂装领域的应用进一步深入, 通过数字图像处理来指导生产, 发现生产中存在的问题的水平将近一步的提高, 同时随着计算机硬件成本的降低和技术的发展, 数字图像处理在汽车涂装领域的应用将会持续增长。

参考文献

[1]阮秋琦, 阮宇智.等数字图像处理学[M]第三版.北京:电子工业出版社, 20xx.6.[2]学习Open CV(中文版)/(美)布拉德司机(Bradski.G.),(美)科勒(Kaehler.A.)着;于仕琪, 刘凯祯译.北京:清华大学出版社, 20xx.10.[3]赵立兴, 基于模糊算法的数字图像处理技术研究[D].秦皇岛;燕山大学, 20xx, 22-39.[4]Andrews, H.C.and Hunt, B.R.[1997].Digital Image Restoration, Prentice Hall, Englewood Cliffs, N.J.

图像处理技术论文2

摘要：随着当代电子信息技术的迅速发展，智能交通成为交通运输领域重要的研究课题，图像处理技术由于自身重要的理论和应用价值使得它在智能交通中的应用研究占有重要的地位。通过对数字图像处理技术在智能交通领域对车牌识别起到的作用和存在问题的的分析，提出了相应的解决对策。

关键词：智能交通；数字图像处理；车牌识别；车辆的跟踪与检测

智能交通ITS（Intelligent Transport System）最早出现在二十世纪九十年代初期，作为世界电子信息技术的前沿，将这项技术应用到交通管理中，实现了交通的智能化。ITS主要是将先进的电子技术、IT、AI、GIS影像等技术进行全面集成，建立起准确实时的地面交通系统。主要应用于APTIS（Advanced Public Traffic Infor-mation System）、APTS（Advanced Public TransportationSystems）、AVCS（Advanced Vehicle Control System）、CVO（Commercial Vehicle Operations）、ETC（electronicToll Collection）、EMS（Emergency Management System）等方面。Intelligent Transport System有两个由于面的含义，一是智能； 二是交通。交通技术的核心就是智能，智能技术源于电子通信、计算机与人工智能。在交通管理过程中借用当代的信息技术，对车辆道路进行全面的监控，实现交通的智能化管理。

一、数字图像处理技术在智能交通领域中的作用

（一）数字图像处理技术的主要工作步骤

一是利用计算机和其他电子设备完成的，其主要内容包括图像的采集与获取、对采集的信息进行编码与存储、图像的合成。合成之后对图像进行绘制，并最终输出，利用新技术对其进行恢复与重建。因此数字图像处理的主要目的是： 首先，对图像做灰度变化，保存有效信息，这种方法可以增强图像可读性，有利于原图的恢复；其次，利用特殊手段对图像中所包含的特殊且重要的信息进行提取，并详细分析图像中所包含的特征，这种方法主要是为了提取其中包含的特殊信息，对图像进行分割识别； 其三，对获取到的数据进行压缩，并保持其特有的清晰度，方便图像后期的传送与保存。

（二）数字图像处理技术在车牌识别当中发挥的重要作用

车牌识别技术（LPR）作为智能交通的重要管理策略，被广泛应用在高速收费站、失窃车辆查找、停车场的车辆管理、监控车辆的违纪情况等方面，大大提高了工作效率，节省了人力资源。

数字图像处理技术在智能交通领域中发挥着极大的作用，如监控车辆交通安全、统计交通拥堵情况等，最为出色的地方是车牌识别。数字图像处理技术在智能交通方面有着不可忽视的作用，在智能交通领域的研究中占有一席之地。

一个完整的车牌识别过程，应该是先获取到车牌的图像，计算机设备对获取到的图片信息进行识别，然后对图片进行预处理。根据获取到的图片信息，通过渡波、边缘增强等办法对其进行车牌定位。

二、我国拍照识别系统存在问题及原因

首先，我国的车牌组成比较复杂，由汉字、英文和阿拉伯数字共同构成。汉字的相似，对车牌识别的难度增加； 其次，我国车牌的颜色比较多，有白色、蓝色、红色等，识别起来比较麻烦； 第三，由于人为、道路、天气等原因，使得车牌上粘有水渍、泥土之类的污渍，导致车牌模糊不清，难以识别； 第四，车牌格式繁多，如民用、军用、公安警车、武警专用、外交车辆、特种车辆、消防专用、救护车等。民用车又分为多种，导致识别起来更加麻烦； 第五，车牌悬挂的地方不一致。要解决上述问题，必须提高图像处理的算法，使得拍照识别系统更加有效。

三、应用数字图像处理技术解决拍照识别系统存在问题的对策

（一）车牌定位要从复杂的背景中提取出有价值的信息，并进行分割

因为自身不利因素的影响，所以增加了LPR对车牌定位的难度。良好的提取算法，是在保证有效信息不丢失的前提下，尽可能多的踢掉没价值的信息，准确的将车牌信息给抽取出来。判断算法是否精确，有以下三个方法： 其一，为了保证其实时性，必须要尽量减少算法； 其二，在复杂的环境下依然具有高度的定位效果，必须有一定的抗干扰性，第三，在保证有效信息不丢失的前提下，尽可能的多的踢掉没价值的信息为提高图像的质量奠定基础。车牌具有纹理，颜色与形状三个主要的特征。纹理主要是因为车牌的字符与车牌背景颜色的一个对比。颜色主要是由于汽车牌照的字符颜色与背景的组合，一般分为白字蓝底（民用轿车）,黑字黄底（大型汽车）,白字黑底（使、领馆汽车）,黑字白底（警用汽车）四种。现阶段车牌定位的处理办法主要要两种，一是灰度图像处理，其主要优势是速度快，内存少；二是基于彩色图像处理，其主要优势是彩色的图像从视觉上极占优势，尤其是随着计算机的迅速发展，运行速度飞快，内存也随之增大。而颜色也是车牌的主要区分模式，所以基于颜色的分割定位在当今的使用更为广泛。

（二）基于模板匹配的车牌字符分割

在车牌得到准确的定位后，字符分割水平影响到字符的识别精确度。字符的分割算法主要有： 一是直接取得原始车牌的垂直投影，将投影后的峰值作为分割的黄金点。在车牌严重受到损坏的情况下，直接分割往往会产生极大的错误，所以很难找到分割的黄金点； 二是分割即精分割与细分割。这种方法的最大优势就是包括在车牌遭到严重损坏的情况下，也可以保持极好的分割效果，但是算法较为复杂、费时，较难保证实时性。由于一些客观条件的影响，使得以上算法都不能满足，所以提出了一种新的分割算法，这种方法既能克服车牌损坏的影响，又没有过多的增加字符分割的时间。

在此也讲一下改进的MSR算法对车牌图像进行预处理，由于车牌的图像不是很大，所以完全可以满足实时性要求。因为我们提取出来的车牌不能直接进行分割，必须先将其进行二值化处理。所谓二值化处理就是将原始图像经过技术转成二值图像。因为车牌图像的边缘信息是最终图像识别结果的重要影响因素，所以要在进行二值化处理的过程中要保留其边缘信息。我们经常见到的车牌应该是一个方方正正的矩形，然而在实际中，车牌会发生倾斜，我们可以把它看作为一个平行四边形来处理。对于其倾斜车牌的校正，我们需要找到倾斜的角度，然后进行旋转变化，使得转变成一个矩形。对于倾斜的车牌进行校正，一般情况就是先水平校正，再垂直校正。

（三）对于字符的识别

字符识别的原理是利用数字图像处理技术，对车牌中分隔处理的字符进行识别，字符识别系统的工作过程： 首先，对所需识别数据获取。图像数据的获取只有通过输入设备来实现，比如我们通常使用的摄像机、摄像头等等一些图像采集设备。它们主要的任务就是将景物反射的信号转换成可以识别的模拟信号，再经过A/D转换，将转换后的模拟信号转换成数字图像信息。性能好、分辨率高、噪声较小、转换速度比较快的电信号线做优先的选择。只有达到这个标准的转换电信号线才是上乘选择，对图像的识别水平也较高。转换后的图像信息要进行进一步的预处理。其主要目的就是为了去掉原始图像的噪音与其他变形问题的干扰，保留并增强有效信息。其次，进行预处理的过程也比较复杂，要进过滤液、复原、提取边缘、图像分割等预处理方式，提高图像的可读性与清晰度，为下一步进行特征的提取提供了便利，奠定了基础。第三，提取特征。是根据预处理后得到的结果，对其进行分析、辨别真伪、剔除无效信息、保留有效信息的一个过程。鉴于原始图像数据信息量比较大，需要在这庞大的数据中提取出有价值的信息，并进行归类，这就是特征的提取。在对特征进行提取之后，才能对其进行分类决策。其主要的目的就是对在分类提取过程中所得到的样本进行分析和判断，当然在判断的过程需要遵循某个规则，将分类提所引起的错误识别概率降到最低，保证其具有较高的精准度。

字符识别常用的方法有三种： 统计识别法； 句法结构模式识别； 模糊模式识别法。

（四）先采取摄像头拍摄的方式，再通过图像处理来进行数据的采集

在我国的公共道路交通管理系统中，为了获取更多的车辆的运动数据，之前通常采用感应线圈等方法，但是这种方法要求设置在路面上并且对路面造成一定程度的损坏，安装困难，影响交通。所以现在都是采取摄像头拍摄，再通过图像处理来进行数据的采集。随着科技的发展与进步，现在只需要在路段相应的位置安装摄像头，摄像头所获取到的视频与图像就会通过压缩之后传输到控制中心。监控中心只需要根据上述视频与图像进行提取，就可以对车辆进行实时跟踪。运作跟踪是车辆识别的一部分，其主要分为背景的提取、运动点团的提取，运动点团位置的提取和运动物体的跟踪。近几年，经过技术人员的不断钻研，针对每个点都提出各自相应的算法，使得车辆跟踪更为直观、精确。

本文中详细描述了数字图像处理技术在ITS中的应用。ITS技术在车牌识别，车辆的跟踪等方面应用广泛。由于信息技术的逐步完善，使得数字处理技术在智能交通领域中得到极大的应用。经过各方的不懈努力，无论是硬件还是软件，都在不断的进步与发展，使得数字图像处理取得一个又一个突破性的进步。

参考文献：

[1]黄卫，陈里得。智能运输系统（ITS）概论[M].北京： 人民交通出版社。20xx.[2]高建平，张小东，蒋 锐。基于图像处理的交通信息采集[J].重庆交通大学，20xx（1）:103-106.[3]石红兰。基于图像处理的车牌识别系统的研究与实现[J].现代制造，20xx（21）:178.[4]王洪建。数字图像处理技术在智能交通中的应用与研究[D].重庆： 重庆大学，20xx.

图像处理技术论文3

【摘要】在网络技术蓬勃发展的今天，网络被大面积应用在社会生活的不同领域，依托网络所成立的远程教育等愈发依赖网站，且专业人员也更加关注网页设计制作。本文依照往期的工作经验，首先介绍图形图像处理技术，然后分析网页设计制作，最后通过实例阐述图形图像处理技术在网页设计制作活动的应用。

【关键词】网页设计制作;图形图像;处理技术

网页制作是一门常用的编程、图像处理技术，媒体是其主要存在形式，拥有浓厚的艺术气息和强烈的影响力，由文字、图片与超链接共同组成。在具体的设计过程中，应全面分析各个要素，合理归纳，认真研究各个要素的逻辑关系与前后顺序，进而组建一个统一的整体。

一、图形图像处理技术

(一)应用的必要性。

在网页设计制作中，图形图像处理是一种较为常用的处理技术，主要通过处理软件，从整体层面来改进图片［1］。对于网页制作而言，分割与编码等是最为常用的图像处理手段，参照网页制作要求，对原始图像进行最大程度的改进，构建网页制作。分析网页制作实践可知，PS与火狐是最为常用的处理软件，以需求者的内心活动为切入点，明确需求者的视觉标准，有效传递网页信息，提升处理效率。例如，比较网站整体，图像质量优良的网页通常为首选，人们在查阅网页时，率先选择文字和图形共同构成的网站，其中图像越清晰、效果越好，则停留时间也将会越长，并可引导人们科学读取网站内容，而这为网页制作开辟了新的渠道，有利于网页制作的全面发展。

(二)优势。

1．提升网页质量。从整体层面提升制作水平，优化整体构造，提高图像处理效果，改善网页的质量，有效发挥清晰、优良图像的价值，扩大网页制作的感染力，系统彰显网页优势，以此来创造更多的网页价值。

2．改进网页运行。借助技术所处理的图像，其指标参数均符合网页制作要求，满足规范标准，更不会对网页运行空间产生影响，确保搜索质量。待用户经由搜索引擎寻找网页时，清晰、优良的图像能够加快下载速度，增加网页的顺畅性，除可有效展现给用户外，还可提升点击率，推动网页竞争排名。

二、构图设计

网页属于一种独特的文件，借助浏览器来显示，网页构图应依照网站种类、风格与服务对象等因素来确定。借助页面构图，利用版面设计可规范、合理设置栏目，完全、清晰展现栏目内容，有效彰显设计人员的设计理念，完美阐述主题思想。

(一)网页设计中使用图片的优势。

1．视觉优势。从版面构成要素层面而言，图片的合理使用能够赋予网页别样的风格，有效吸引广大用户;从网页设计层面而言，图片拥有一定的设计弹性，能够协调网页内部的其余视觉元素，进而让网页设计可适应设计目标规划，达到统一、协调。

2．认知优势。图片的使用能够让无论来自哪个国家的人均可准确理解图片内涵，因此，可以降低阅读障碍和浏览障碍。即便用户不识字，也可借助类似方法明确图片的内涵，拥有认知优势。

(二)构图方式。

1．纵向式构图。纵向式构图指代沿着垂直方向来排列网页中所包含的所有要素。此种构图不仅满足当代人的视觉习惯，而且能够清晰、直观展现页面，主要被应用到广告设计和子页设计活动中。另外，应用此种构图时，还可选择不对称设计，进而获得突破，营造别样的视觉效果。

2．水平式构图。水平式构图指代网页中的所有要素沿着水平方向进行排列。此种构图可给人一种庄严、稳定、厚实的感觉，与人们的审美标准相符，满足浏览习惯。它主要被应用于政府机构、私营企业、学校教育等网站中，具体应用在主页设计环节。应用此种构图开展页面制作工作时，需要灵活运用色彩，尤其在导航条与文字中，规避单一画面，增强网页的严谨性和庄重感。

3．中心式构图。中心式构图是指将页面中的关键要素编排在画面的中心位置，集中形象、强调重点，视觉冲击力明显。在网页设计中，上述三种构图是最常用的构图方式，针对不同类型的商品与差异化的个人网页，在开展设计制作工作时也可选用不规则构图，进而完全彰显独特的、个性化色彩［2］。

三、色彩搭配

色彩是网页设计中的基本元素，网页制作一定包含色彩设计，合理、有效的色彩运用通常能提升创意效果，但若只是进行机械组合，则无法获得理想的效果。同时，网页设计中所遵循的色彩搭配原则与图形图像处理相同，都应参照适用性原则。主要包含用户满意率、整体协调性、清晰指数。另外，网页中所采用的颜色图像应尽可能采用ＲGB模式，这是因为当前所使用的显示器主要为32位以上，无需考虑浏览器安全色，在具体的选择过程应全面考虑色彩统一标准［3］。在具体的网页配色过程，一是确定一种颜色，并调整透明度，改进饱和度，简单来说是指深化或者浅化原有色彩，进而形成新色彩，然后应用到网页中;二是设计网页时，若无法有效把控色彩表现力，则应尽可能不要使用对比鲜明的色彩。

四、图形图像处理技术在网页中的实际应用

网页制作是一种把文字、图片、背景和视频等统一整合的过程，我们应大力增加网页中所包含的信息量，不断提升网页的艺术气息［4］。图形图像处理是一种必不可少的网页设计制作技术，通常待落实页面构图后，则应设计导航条与文字背景，同时进行特效处理。例如，设计人力资源测评网时，主要通过Photoshop软件进行网页制作，本文将以此为例，阐述图形图像处理在网页设计方面的应用。

(一)页面构图。

因人力资源测评网自身较为郑重和庄严，为突显这一特点，并吸引浏览者的注意力，主要选择水平与中心式相融合的构图。测试与评估是一项紧张的工作，因此，选取白色充当网页背景色，蓝色为主色调，合理调节透明度与饱和度，组建蓝色系。这是因为白色不仅能渲染红色等亮色，还可营造一种温和、融洽、深远和平稳的感觉。

(二)LOGO制作。

LOGO代表着网站，它是一种标志，至关重要。在设计LOGO时，应遵循简单、显眼的原则，利用有限的空间，展现特定形象，传达某些信息，同时，确保美观、鲜明。本文中的测评网站选用了大写字母Ｒ，辅以蓝色背景的LOGO，简单、大方;还可将其设计成进入准备阶段的运动员。

(三)导航条制作。

网上浏览应坚持便利、快捷的原则，导航条通常可帮助浏览者有效找到目标内容。在网页主页中设计导航条，充当顶级目录，可与子页面形成链接，便于查阅和浏览［5］。在具体的设计环节，应结合网站的具体特点与基本功能来明确，在保证外表美观的同时，还应满足实用性要求。同时，确保导航条所选用的色彩满足网页的整体色调，主要设置在正文之上，而子页则可通过列表进行导航，相应的导航条可设置在正文两侧。以水平式导航条为例，在人力资源测评网的制作过程中，可将水平式导航条设计为柱状浮雕效果，且具有渐变色，操作步骤如下所述:其一，重新建立图层，借助矩形选框工具设立矩形选区;其二，改动渐变色彩，构建渐变色条;其三，点击编辑，然后点击描边，进而为选区构建描边效果;其四，利用快捷键来撤回选择，点击图层，然后点击图层样式，以此来设置斜面与浮雕图层相结合的效果，具体是指在默认状态中对样式、深度、方向、大小和方法等进行调整;其六，再次借助投影样式，以此来增强渐变效果。变动参数，直到出现三维效果，再增设导航菜单项等基本选项便可。

五、结语

网页除以媒体形式进行存在外，还涵盖多种内容，艺术气息浓厚，而图形图像处理在网页设计中占据重要位置，较为常用。图形图像处理主要依托特殊功能，全面展现设计人员的构思，完全彰显个人情感，同时，辅以文字和图片等要素，巧妙运用色彩，进而为浏览者提供一个色彩鲜明、内涵丰富、结构清晰的网页。

【参考文献】

［1］郝边远．视觉传达功能在网页设计中的表现［J］．才智，20xx，8:300

［2］邓焱．基于交互动画的网站设计与应用［D］．山东大学，20xx

［3］赵志江．基于任务驱动的《网页设计制作》课程教学改革探讨［J］．卷宗，20xx，4:29

［4］简海斌．用网页设计制作桌面应用程序界面探讨［J］．职业，20xx，15:61～62

［5］朱凤明．网页设计与制作中DreamweaverCs5的功能应用与发展趋势［J］．电脑知识与技术，20xx，24:5428～5429

图像处理技术论文4

摘要：随着现代化医学影像技术的快速性发展, 在医学影像技术应用中, 已经实现了现代化图像处理技术整合, 通过现代化图像处理技术的应用有效的实现了医学影像发展技术的创新性应用, 保障了现代医学影像技术应用中的计算机应用技术能力提升。鉴于此, 本文针对现代医学影像技术中计算机图像处理技术的应用进行了专门的分析, 希望通过本文的分析能够为现代医学发展中的影像技术应用提供技术发展支持, 以便于在技术应用支持下, 实现技术发展的创新性转变。

关键词：医学影像;计算机;图像处理技术;应用研究;

在现代化医学发展中, 由于科学技术的发展和融入, 使得很多的医学技术在处理过程中, 需要借助影像进行患者的病情分析, 比如CT影像以及X射片影像处理等, 这些影像处理需要借助计算机图像处理技术进行专门的影像还原分析, 将影像中表现的病变位置在计算机图像处理技术的应用下, 实现图像的高清化处理, 进而为患者的治疗提供参考性建议。本文通过对现代医学影像技术中计算机图像处理技术的应用研究, 能够在研究过程中, 找到适合医学影像和计算机图像处理技术结合的关键点, 这对于提升医学影像图片处理能力而言, 具有重要性研究意义。医学影像技术常用的计算机图像处理技术

医学影像技术是现代化医学发展中, 经常运用到的一项技术, 在该技术的应用下, 注重的是对应用中的图像成像分析, 通过对图像成像分析, 进而找到适合诊断患者的治疗方式。就目前我国医学发展现状来看, 很多医学在患者的治疗过程中, 都已经实现了患者治疗中的医学影像技术应用。比如, CT片、X射线拍摄已经彩超和B超的处理等, 都需要借助在医学影像技术上进行应用, 通过医学影像技术的应用能够实现患者病变部位的清晰化成像反馈, 但是要想做到患者诊断的医学影像成像技术清晰化反馈, 就应该注重对影像技术应用的自身性因素管理控制, 通过管理控制, 从而实现医学影像技术发展的效率提升和呈像清晰度提升。这种情况下, 计算机图像处理技术中的PS技术、MAYA技术以及一些其他的计算机图像处理技术在医学影像发展中的应用也就越来越广泛。计算机图像处理技术在医学影像技术中的应用

2.1 图像去噪

医学影像在传输过程中, 一直受到声音噪点干扰, 这种情况下, 就会造成传输的影像图片出现了明显的噪点, 影像诊治医生对患者病情的判断, 因此, 在这种情况下, 需要运用计算机图像处理技术进行医学影像技术应用的噪点处理, 通过对医学影像技术应用中的`图像技术处理, 能够实现影像自身的噪点下降, 并且保障了影像噪点的处理, 能够满足基本的影像应用需求。所以在现实影像技术的处理中, 为了保障影像处理效果, 所以需要对影像处理中的噪点清除, 通过对电子元件的干扰分析, 明确在医学影像应用中, 其噪点出现的根源, 按照其根源进行影像处理实施, 保障在影像处理根源的实施中, 能够实现图像的高清化成像。例如, 通过均值滤波、中值滤波等多种形式, 将医学影像中的噪点清除。

2.2 图像增强

图像增强是现代医学影像技术发展中, 较为常见的一种图像处理技术, 在该图像处理技术的应用中, 注重的是对图像的清晰度以及图像的分辨率提升。按照现代医学影像技术应用的要求, 在现实图像的处理中, 需要对医学影像自身呈现的图像进行还原, 只有还原医学影像本身, 相关的患者诊断病症, 才能够在医学影像中, 及时的被分析出来。所以在这种情况下, 很多学者在进行医学影像处理中, 需要将影像自身的色彩以及影响自身的饱和度和其他一些与影像相关的因素, 全部的排除好, 这样才能保障最终的影像应用效果, 实现医学影像应用和现代化医疗技术发展的双向性整合, 同时在现代化医学影像技术的应用和发展中, 由于图像增强技术的应用和实施, 能够保障医学影像技术在发展中, 能够借助计算机图像处理技术, 将其应用中的图像显示效果增强, 保障最终的应用效果。

2.3 图像分割

图像分割是现代化医学影像技术发展中经常运用到的一种技术, 在该技术的应用下, 注重的是对技术应用中的图像分割处理, 确保在图像分割处理中, 能够实现计算机处理技术应用的图像差异化处理, 保障了在现实医学影像技术应用中, 能够通过分割将医学影像技术应用中的图像进行分解, 同时在图像分解过程中, 还能够运用计算机图像处理技术, 将医学影像技术应用中对于患者诊断的区域性诊断因素进行详细的分析和总结, 便于医生在针对患者的诊断中, 能够将分割图像作为诊断技术处理的依据进行分析和应用, 实现了患者治疗中的影像技术应用需求, 满足了患者治疗的影像条件应用需求。结语

综上所述, 在现代化科学技术发展应用下, 我国的计算机图像处理技术发展已经相当成熟, 作为医学诊断中常用的技术之一, 医学影像技术在整个医学患者临床诊断中, 占据着重要的位置, 要想保障医学临床诊断效果的准确性, 就应该注重对临床医学影像研究中的影像处理技术进行专门的分析, 确保在临床影像技术的应用处理中, 能够实现影像技术应用的效率性提升。通过本文的研究将现代医学影像技术中计算机图像处理技术应用研究归纳为以下几点:

(1)图像去噪;

(2)图像增强;

(3)图像分割。

只有处理好以上几点技术应用, 才能够实现现代医学影像技术应用的快速性提升。

参考文献

[1]孙云, 金家贵, 曹东亮等.现代医学影像技术在冠心病诊断中的应用[J].成都医学院学报, 20xx, 10(04):483-486.[2]龙然.数字化影像技术在现代医学中的应用分析[J].中外医学研究, 20xx, 36(06):149-151.[3]唐辉, 俞璐, 王嵇等.现代医学影像技术放射技师具备的综合素质探讨[J].继续医学教育, 20xx, 25(02):3-4.[4]李越.计算机图像处理技术在医学影像中的进展与应用[J].电脑知识与技术, 20xx, 12(30):238-240.

图像处理技术论文5

计算机图像处理技术在实际中的应用

计算机图像处理技术在实际中的应用范围很广泛,它的实现主要依赖与计算机的功能辅助。计算机在实际应用中具有处理速度快、真实准确度高、保存功能强大等特点,因此运用计算机进行图像处理的技术也具有非常多的优势。下文将针对计算机图像处理技术在农业、工业、道路交通、遥感处理以及工程图纸中的实际应用进行详细叙述。计算机图像处理技术在农产品加工中的应用计算机图像处理技术子在农产品加工及收获上的应用主要表现在在农产品加工中利用计算机进行图像相关技术的处理后,实现在农产品采摘或者加工的机器自动化操作,减轻人力负担。现在,计算机图像处理技术在农产品加工和收获上的应用在我国的现代信息科技中已经得到实现,例如我国研发的蘑菇自动化采摘系统,它就是利用计算机的视觉相关系统控制机器人进行蘑菇采摘的相关操作,不仅实现采摘速度上的提升,还实现了在采摘中控制对蘑菇造成损伤以及发生的最低化。在国外,计算机图像处理技术在农产品加工、采摘中的应用也早有实现。像外国的人研发的鲜虾加工操作控制系统,就是利用计算机图像处理技术结合鲜虾的形体特征进行自动化切割加工处理的。计算机图像处理技术在工业生产中的应用实现工业自动化生产是工业发展中的关键,而工业自动化的实现离不开计算机信息技术的帮助,因此计算机图像处理技术实现在工业自动化生产中应用是必然的,并且计算机图像处理技术在工业自动化中应用范围也是十分广泛的。像在工业自动化生产中所需要的一些机器设备及其相关零部件构成图以及生产线的的识别系统装置,它们都是利用计算机图像处理技术通过对相关系统构成进行识别处理,然后将准确的控制或者理想结构图传递给机器控制系统或者机器人,从而实现生产线的自动化生产的。计算机图像处理技术在道路交通中的应用计算机图像处理技术在道路交通中的应用相信很多人在日常生活中其实已经亲眼见证过,它其实就是道路交通的摄像监控系统,就是我们通常所说的红绿灯摄像头或者高速公路上的监控系统等,这些都比较常见。在道路交通运行中,红绿灯摄像头将检测到的一些交通违章行为的图像通过摄像头拍摄记录下来,传送到计算机的相关系统中进行储存保护起来。这其中红绿灯摄像头对道路交通中的违章行为进行自动检测识别以及拍摄保存的过程就是计算机图像处理技术在道路交通中的一个实际应用的过程。计算机图像处理技术在遥感技术中的应用主要是通过遥感技术实现计算机主机对某领域的具体情况进行监控操作。过程中计算机的监控以及遥感技术对某领域信息情况的收集等,这些都是计算机图像处理技术在遥感技术中应用的体现。计算机图像处理技术字工程图纸中的应用主要体现在通过计算机图像处理等软件实现对工程图纸的设计绘制、信息转换等过程,它是工程图纸设计的一种常用技术,对工程图纸设计有着重要的作用。

计算机图像处理技术的发展前景

就计算机图像处理技术目前在实际中的应用广泛程度来讲,计算机图像处理技术在将来的发展前景也是十分可观的。在未来计算机图像处理技术将不仅会在图像处理的清晰度、真实度以及其他的图像因素的技术手法上越来越纯熟,还将在图像的分辨率、传输率以及多维成像等方面有所成就。其次计算机图像处理技术在工业工程制图、在技术自身装置的简化应用等方面都会朝着越来越精准化越方便化的方面发展。这样一来,计算机图像处理技术也将普遍化被应用。

结语

总之,计算机图像处理技术在实际生活中的应用是非常广泛的,因此,给予计算机图像处理及相关应用技术更多的科研领域的关注与研究也是十分必要的,只要将相关应用技术提高到一定的水平,那么工业、农业以及更多领域的科技生产水平必然也将随之提升。