数字视频图像处理汇报论文[小编整理]

第一篇：数字视频图像处理汇报论文

基于OpenCV的LBP人脸识别算法

季秋峰1

（1.南京师范大学，物理科学与技术学院）

摘要[1]：目前，生物特征识别技术主要利用人体自身具有的特征，包括生理特征和行为特征来进行来对人的身份进行认证和识别，而生理特征（指纹、虹膜以及人脸）普遍被使用。在对人的身份的识别过程中，生物特征技术将信息技术与人的生理特征进行有效的结合，已经慢慢取代传统的身份认证方法。相较于指纹和虹膜，人脸识别是一种非接触性的识别技术，通过整体面部特征识别，具有更高的自然性、可接受性以及唯一性。并且人脸是最普遍的交流模式，在人与人的交往中具有十分重要的意义，使其成为生物特征识别技术的热点研究领域。目前主要的基于人脸进行识别的算法包括：基于 PCA 的人脸识别算法、基于 Fisher线性判别的人脸识别算法以及基于 LBP 特征的人脸识别算法，这些算法在识别率、计算时间、数据存储量以及可扩展性方面各有优劣。本文主要介绍了OpenCV，PCA算法，Fisher线性判别算法，LBP特征算法，并对LBP算法进行了编程实现。关键词：人脸识别，OpenCV，PCA 算法，Fisher 线性判别、LBP 特征

Abstract：Currently, the main use of biometric technology with the body's own characteristics, including physical characteristics and behavioral characteristics to come on identity authentication and identification, and physiological characteristics(fingerprint, iris and face)is commonly used.In recognition of the identity of the process, the biometric technology IT and physiological characteristics of an effective combination of people, has been slowly replacing traditional authentication methods.Compared to fingerprint and iris recognition is a non-contact identification technology, through the whole facial feature recognition, has a higher natural, acceptable and uniqueness.And the human face is the most common mode of communication, is of great significance in the interaction between people, and it has become a hot research field of biometric identification technology.At present, the identification algorithm based on human face include : PCA-based face recognition algorithm, face recognition algorithm based on Fisher 's linear discriminate and face recognition algorithm based on LBP features of these algorithms in the recognition rate, computational time, data storage capacity and scalability advantages and disadvantages.In this paper, OpenCV, PCA algorithm, Fisher linear discriminant algorithm, characteristics of LBP algorithm are mainly introduced, and and programming of LBP algorithm implementation.Keywords: Face recognition, OpenCV, PCA, Fisher linear discriminate, LBP features 引言 世纪 60 年代末，人们对人脸识别技术开展了广泛的研究，之后的短短几十年，这一技术取得了巨大的进展[1]。人脸识别技术的重要性众所周知，它的突出贡献不只是表现在生物特征识别领域中，更对其他学科带来了促进的作用。

生物特征识别（Biometrics）是一种有效的身份验证技术，它主要利用人本身具有的生理特征来识别人的身份，这种特征往往能够唯一标识公民的特征，因此具有唯一性；不容易被别人盗取，因此具有安全性；是人身体固有的，所以兼具便携性。生理特征是指人类固有的唯一的且不会轻易改变的特征，例如指纹、掌纹、虹膜、人脸以及 DNA等等。一般情况下，这些特征不会被轻易的盗取以及伪造，并且每个人的生理特征都不相同，具有很高的可靠性。因此，人们对通过生物特征进行身份验证的方法寄予很大的期望，希望通过这种方式能够满足从个人到社会以及国家的安全需求。OpenCV简介[1][2][3]

2.1 什么是OpenCV

OpenCV的全称是：Open Source Computer Vision Library。OpenCV是一个基于（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。该库也有大量的Python, Java and MATLAB/OCTAVE(版本2.5)的接口。这些语言的API接口函数可以通过在线文档获得。如今也提供对于C#,Ch, Ruby的支持。

所有新的开发和算法都是用C++接口。一个使用CUDA的GPU接口也于2010年9月开始实现。

2.2 OpenCV特点

1)整个函数库是开源的，基于 C/C++语言的，主要应用于图像处理领域。

2)使用时可移植，并且十分便利友好。

3)函数库中的所有代码均经过优化，在进行图像处理时均能实时进行。

4)由于该函数库主要用于图像处理，因此对于图像和视频均能快速载入并且加入了图像采集和保存的基本功能。

5)具有两种 API 接口：低级和高级。

6)在使用过程中，为了提高程序的性能，OpenCV 中加入了面向 Intel IPP 的高效多媒体函数接口，能够优化程序本身的 Intel CPU 代码。

2.3 OpenCV的应用

1）图像中物体分析

2）安全和入侵检测系统

3）自动监视和安全系统

4）医学图像去噪

5）产品质量检测系统

6）摄像机标定

7）无人飞行器/汽车/水下机器人 人脸识别算法

3.1 PCA算法（主成分分析算法）[1][4][5]

PCA 技术是将人脸的特征空间进行降维的技术，是一种最优正交变换，在构造新的人脸特征空间的过程中，需要在原来的人脸中求的一组正交的向量，而新的人脸特征空间是由这组正交向量中重要的部分组成的。这些重要部分组成了特征脸，因其保留了人脸的形状，因此能够表征人脸的基本信息。具体的人脸识别步骤如下所示： 将人脸数据库输入到算法中K-L变换得到相应的产生矩阵对图像的本征值和本征向量进行计算对待识别样本进行分类将训练集合和测试集合映射到特征空间中对特征值排序，特征向量与其一致，大的特征值表示轮廓，小的表示细节

主成分分析是一种基于特征脸的方法，找到使数据中最大方差的特征线性组合。这是一个表现数据的强大方法，但它没有考虑类别信息，并且在扔掉主元时，同时许多有鉴别的信息都被扔掉。假设你数据库中的变化主要是光照变化，那么PCA此时几乎失效了。

3.2 基于Fisher线性判别的人脸识别方法[1][5][6]

线性鉴别分析在降维的同时考虑类别信息，为了找到一种特征组合方式，达到最大的类间离散度和最小的类内离散度。这个想法很简单：在低维表示下，相同的类应该紧紧的聚在一起，而不同的类别尽量距离越远。

线性判别分析(Linear Discriminant Analysis)是统计模式识别的基本方法之一。应用统计方法解决人脸识别问题时，经常碰到的问题之一就是“维数灾难”的问题。在低维空间里解析上或计算上可行的办法，在高维空间里可能变得毫无实际意义。因此，降低维数有时就成为处理实际问题的关键并发展了许多压缩特征空间维数的方法。

Fisher最佳鉴别向量方法的基本思想是将原来高维的模式样本投影到最佳鉴别向量空间，以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果，投影后保证模式样本在新的子空间有最大的类间距离和最小的类内距离，即模式在该空间中有最佳的可分离性。因此它是一种有效的模式分析技术。这种方法的关键是如何求解最佳鉴别向量。

3.2.1 Fisher鉴别向量

多维空间进行分类有一种比较简单的方法，即将空间中的所有数据映射到一维向量中，也就是映射到一条直线上。这条直线贯穿在整个空间中，如果选择不当，可能会造成一些样本距离过小而重叠在一起，因此要选择一条能够使得映射在这条直线上的数据最大程度的区分开，这就是Fisher方法要解决的问题的核心。

Fisher鉴别向量使类间离散度与总类内离散度之比达到最大，这样就把高维模式样本(Cn维问题)转化为一维模式样本(一维问题)，并在一维空间(直线)上保持最优的鉴别能力，也就是说Fishe:鉴别向量能将高维模式以最优的可分性指标变换成一维模式。找到训练数据投影后的向量和待识别图像投影后的向量最近的那个

3.2.2 最优鉴别平面

最优鉴别平面是由两条向量构成的，这两条向量即最优鉴别向量。最优鉴别平面是将人脸的高维空间投影到一个平面上，这个平面需要将所有的样本进行最大程度上的分类，因此它的选择十分重要，而如何选择最优的鉴别平面，又是由鉴别向量决定的。这两条向量是相互正交的。

两条最优鉴别向量和原点构成了最优鉴别平面，将高维空间的数据投影到最优鉴别平面上，这个平面能够将样本进行有效的分类，并且突出高维空间所有样本的类别可分性。

3.3 基于LBP+SVM（局部二值模式直方图）特征的人脸识别方法研究[1][5][7]

人脸识别的一个关键步骤就是人脸的特征提取，图像的特征提取结果直接影响后续识别的准确率。目前的特征提取主要面对光照、成像结果以及姿态等等方面的挑战，针对这一系列的问题，有学者提出了基于局部模式的特征提取方法，因其相对于基于全局模式的特征提取方法有更好的鲁棒性。

局部二值模式(Local Binary Pattern, LBP)是一种有效的纹理描述算子，它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。能够在图像的局部的层级通过对图像纹理特征的描绘达到描述图像的目的，从整理上来看，它不需要很长的计算时间，也不需要多余的参数计算，而且在描绘的过程中能够精确到很微小的细节方面的特征，从而提取出对于识别更加有利的特征，在图像的检索、识别以及分析方面有很突出的贡献。

3.3.1 LBP算子简介

这种算子的计算是在一个3x3的正方形上展开的，将正方形的中心点作为基点，在附近的区域内找到所有的像素值与其进行对比，将这些对比结果进行量化。接下来就需要将这些量化结果进行处理，即根据不同的位置将这些值进行加权，并进行相加，最后得到的值就是中心点的局部二值模式对应的值。显然这个3x3的正方形是不足以满足需要的，在之后的研究中，它被扩展到了更大范围的邻域中。

如图所示，参数(P, R)代表着对图像的描述精度，主要针对图像的局部细节。P代表中心点附近的像素个数，这个值的大小对细节的描述精度起到了至关重要的作用;R代表的半径的大小能够对圆的大小进行度量，它能影响某一部分细节的分辨率。图中选择了不同的P和R值，若想得到的图像有较高的分辨率，就需要提高P值，但是这样就会提高计算复杂度。

3.3.2 LBP算子的计算过程

如图所示，(a)中是一个3x3矩阵，中间的像素值32代表中心点灰度值，而其余的8个像素点的灰度值分别为12, 40, 108, 89, 27, 67, 13, 5, 12;(b)图对应矩阵上的值是由(a)中该矩阵的灰度值与中心点灰度值比较得来的，若该点的灰度值大于中心点的灰度值，(b)中相应位置就填写为1，否则填写问0;(c)中代表矩阵中相应位置的权值;将(b)与(c)矩阵中对应位置相乘并加和最终得到LBP算子值。

3.3.3 SVM算法[8][9][10][11]

支持向量机是一种基于分类边界的方法。其基本原理是（以二维数据为例）：如果训练数据分布在二维平面上的点，它们按照其分类聚集在不同的区域。基于分类边界的分类算法的目标是，通过训练，找到这些分类之间的边界（直线的――称为线性划分，曲线的――称为非线性划分）。对于多维数据（如N维），可以将它们视为N维空间中的点，而分类边界就是N维空间中的面，称为超面（超面比N维空间少一维）。线性分类器使用超平面类型的边界，非线性分类器使用超曲面。

支持向量机是基于线性划分的。但是可以想象，并非所有数据都可以线性划分。如二维空间中的两个类别的点可能需要一条曲线来划分它们的边界。支持向量机的原理是将低维空间中的点映射到高维空间中，使它们成为线性可分的。再使用线性划分的原理来判断分类边界。在高维空间中，它是一种线性划分，而在原有的数据空间中，它是一种非线性划分。

3.3.4 基于LBP的人脸识别

算法流程图

参考文献

[1].基于OpenCV的人脸识别算法实验平台研究与实现_孙志

[2].http://baike.baidu.com/link?url=7lP-gMZIbAJGW67o5VIhBUkNIyKyg6yIhLcvRXEP6lQuRZxV3S8Y9WgdTbg0ApdUmL8uD5RPQ7Hi5YTmH5fG4K [3].http://wenku.baidu.com/link?url=IaUGbA_mE9Dbhdxz85LlqsJsT3cm1LuOUfMCVgrJoyGwfyVI0PdU2gv1QMPPAJQb6k8ZM-oyYxeGr8chciZdyTd72pNeryMnXqn6G8a9eM_ [4].Paul Viola, Michael Jones, Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of SimpleFeatures,2001 [5].http://blog.csdn.net/guoming0000/article/details/8022197 [6].基于Fisher判别的人脸识别技术研究_洪玥 [7].基于LBP的人脸识别研究_黄非非

[8].http://baike.baidu.com/link?url=10KJqoHbEoYOa8uvsoj22mhF0LR5HD7gvm906eIaev-JkHnADdg5G_dhjqMs8CWnPbvlrZTfWYF6KKAyRPQKqK [9].http://wenku.baidu.com/link?url=o0CPVzuBDLJMt0_7Qph1T7TtdFOzu7O-apIpvaWbIYMz8ZWqBneGqI8LGtLdqpuKnaHhMxC0JhidqQUEo-fS0alyuamsAVJdvobUkHk0yHq [10].http://wenku.baidu.com/link?url=8rhhaoVshWCsSwlHovZuytqNAPLNtUJLCA89RRKoTAglU1GF0Gs-nvDKlbEqinLiGNyUaKrWE1rPG7SNRS8goGTKf0RcZYzEkQmM12edDcG [11].基于SVM的人脸识别技术研究_李丽

第二篇：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。

第三篇：matlabGUI图像处理

图像处理

一、实习任务

利用MATLAB里面的一些特定函数和GUI可视化图形界面设计一个属于自己的photoshop,使其完成简易的放大、缩小、截图以及直方图统计等功能。

二、实习内容

1、布局设计

2、程序设计 %文件打开

[name,path]=uigetfile({'*.*';'*.bmp';'*.tif';'*.png';'*.gif';'*.jpg'},'载入图像');if isequal(name,0)|isequal(path,0)errordlg('没有选中文件','出错');return;else x=imread([path,name]);axes(handles.axes1);imshow(x);handles.img=x;handles.noise_img=x;guidata(hObject,handles)end

%文件保存

[filename,pathname] = uiputfile({'*.*';'*.bmp';'*.tif';'*.png';'*.gif';'*.jpg'},'图片保存为');if isequal([filename,pathname],[0,0])errordlg('没有保存','出错');return;else file=strcat(pathname,filename);(handles.axes2);i=getimage(gca);imwrite(i,file);end

%文件退出 clc;close all;close(gcf);

%灰度处理

axes(handles.axes2);if isrgb(handles.img)y=rgb2gray(handles.img);%RGB•••••••••• imshow(y);else msgbox('这已经是灰度图像','转换失败');end %截图

set(handles.axes2,'HandleVisibility','ON');axes(handles.axes2);y=imcrop(handles.img);imshow(y);handles.Timage=y;

%双线性缩小

axes(handles.axes2);prompt={'输入放大倍数:'};defans={'0.2'};p=inputdlg(prompt,'输入放大倍数',1,defans);p1=str2num(p{1});y=imresize(handles.img,p1,'bilinear');%法缩小 imshow(y);

%双线放大

axes(handles.axes2);prompt={'输入放大倍数:'};defans={'2'};p=inputdlg(prompt,'输入放大倍数',1,defans);p1=str2num(p{1});y=imresize(handles.img,p1,'bilinear');%值法放大 imshow(y);

%上下翻转

最近邻插值最近邻插axes(handles.axes2);x=(handles.img);if isrgb(handles.img)for k=1:3 y(:,:,k)=flipud(x(:,:,k));%上下翻转函数 end imshow(y);else x=(handles.img);y=flipud(x);imshow(y);end

%左右翻转

axes(handles.axes2);if isrgb(handles.img)x=(handles.img);for k=1:3 y(:,:,k)=fliplr(x(:,:,k));%左右翻转函数 end imshow(y);else x=(handles.img);y=fliplr(x);imshow(y);end

%左转90度

axes(handles.axes2);x=(handles.img);y=imrotate(x,90);imshow(y);

%右转90度

axes(handles.axes2);x=(handles.img);y=imrotate(x,-90);imshow(y);

%任意角度旋转 axes(handles.axes2);prompt={'输入参数1:'};defans={'30'};p=inputdlg(prompt,'输入参数',1,defans);p1=str2num(p{1});y=imrotate(handles.img,p1);imshow(y);

%亮度处理

prompt={'输入参数1','输入参数2','输入gamma'};defans={'[0 0.7]','[0 1]','1'};p=inputdlg(prompt,'输入参数',1,defans);p1=str2num(p{1});p2=str2num(p{2});p3=str2num(p{3});gamma=p3;x=(handles.img);y=imadjust(x,p1,p2,gamma);axes(handles.axes2);imshow(y);%G直方图

set(handles.axes2,'HandleVisibility','ON');axes(handles.axes2);if isrgb(handles.img)x=imhist(handles.img(:,:,2));%直方图统计 x1=x(1:10:256);horz=1:10:256;bar(horz,x1);set(handles.axes2,'xtick',0:50:255);else msgbox('这是灰度图像','旋转失败');end %R直方图

set(handles.axes2,'HandleVisibility','ON');axes(handles.axes2);x=imhist(handles.img(:,:,1));%统计

x1=x(1:10:256);horz=1:10:256;bar(horz,x1);set(handles.axes2,'xtick',0:50:255);%B直方图

set(handles.axes2,'HandleVisibility','ON');axes(handles.axes2);if isrgb(handles.img)

直方图x=imhist(handles.img(:,:,3));%直方图统计

x1=x(1:10:256);horz=1:10:256;bar(horz,x1);%axis([0 255 0 150000]);set(handles.axes2,'xtick',0:50:255);%set(handles.axes2,'ytick',0:2000:15000);else msgbox('这是灰度图像','旋转失败');end

%直方图均衡

set(handles.axes2,'HandleVisibility','ON');axes(handles.axes2);if isrgb(handles.img)a=histeq(handles.img(:,:,1));b=histeq(handles.img(:,:,2));c=histeq(handles.img(:,:,3));k(:,:,1)=a;k(:,:,2)=b;k(:,:,3)=c;imshow(k);else h=histeq(handles.img);%直方图均衡 imshow(h);end

3、效果图

三、遇到的问题及解决方法

1、遇到的问题

最开始在Command里面用imread打开图片是可行的，但到了GUI里面之后，会出现一些错误，主要就是提示说：找不到对应的地方。还有就是在编写完程序之后，放大感觉没有任何变化。

2、解决方法

在查询资料后发现，在GUI里面打开图片是需要编写图片的地址以及格式的，要先判断你要操作的图片是否存在，如果不存在，应该提示你不存在的错误；在不能放大这个问题上，后来发现是axes2不够大，也就是画布不够大，再放大了画布后，放大就明显多了，缩小的时候也是这样。

四、主要收获和心得体会

在俩周的自动化软件实训里面，最大的感触就是MATLAB很强大，不但可以用自己自带的函数，还可以和C语言Java等语言连接共用，在处理图像上有自己独特的优势，在编辑菜单之后再进行相应的编程，做出来的界面和网页一样好看，这俩周特别快，不过收获很多，在很大程度上锻炼了我们的设计能力。

第四篇：图像处理 实验报告

摘要：

图像处理，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。基本内容 图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值为一整数，称为灰度值。图像处理技术的主要内容包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。图像处理一般指数字图像处理。

数字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。目前，图像处理演示系统应用领域广泛医学、军事、科研、商业等领域。因为数字图像处理技术易于实现非线性处理，处理程序和处理参数可变，故是一项通用性强，精度高，处理方法灵活，信息保存、传送可靠的图像处理技术。本图像处理演示系统以数字图像处理理论为基础，对某些常用功能进行界面化设计，便于初级用户的操作。设计要求

可视化界面，采用多幅不同形式图像验证系统的正确性；

合理选择不同形式图像，反应各功能模块的效果及验证系统的正确性 对图像进行灰度级映射，对比分析变换前后的直方图变化；

1.课题目的与要求 目的：

基本功能：彩色图像转灰度图像

图像的几何空间变换：平移，旋转，剪切，缩放 图像的算术处理：加、减、乘

图像的灰度拉伸方法（包含参数设置）； 直方图的统计和绘制；直方图均衡化和规定化； 要求：

1、熟悉图像点运算、代数运算、几何运算的基本定 义和常见方法；

2、掌握在MTLAB中对图像进行点运算、代数运算、几何运算的方法

3、掌握在MATLAB中进行插值的方法

4、运用MATLAB语言进行图像的插值缩放和插值旋转等

5、学会运用图像的灰度拉伸方法

6、学会运用图像的直方图设计和绘制；以及均衡化和规定化

7、进一步熟悉了解MATLAB语言的应用，将数字图像处理更好的应用于实际

2.课题设计内容描述

1>彩色图像转化灰度图像：

大部分图像都是RGB格式。RGB是指红，绿，蓝三色。通常是每一色都是256个级。相当于过去摄影里提到了8级灰阶。

真彩色图像通常是就是指RGB。通常是三个8位，合起来是24位。不过每一个颜色并不一定是8位。比如有些显卡可以显示16位，或者是32位。所以就有16位真彩和32位真彩。

在一些特殊环境下需要将真彩色转换成灰度图像。1单独处理每一个颜色分量。

2.处理图像的“灰度“，有时候又称为“高度”。边缘加强，平滑，去噪，加锐度等。

3.当用黑白打印机打印照片时，通常也需要将彩色转成灰白，处理后再打印 4.摄影里，通过黑白照片体现“型体”与“线条”，“光线”。2>图像的几何空间变化：

图像平移是将图像进行上下左右的等比例变化，不改变图像的特征，只改变位置。

图像比例缩放是指将给定的图像在x轴方向按比例缩放fx倍，在y轴按比例缩放fy倍，从而获得一幅新的图像。如果fx=fy，即在x轴方向和y轴方向缩放的比率相同，称这样的比例缩放为图像的全比例缩放。如果fx≠fy，图像的比例缩放会改变原始图象的像素间的相对位置，产生几何畸变。

旋转。一般图像的旋转是以图像的中心为原点，旋转一定的角度，也就是将图像上的所有像素都旋转一个相同的角度。旋转后图像的的大小一般会改变，即可以把转出显示区域的图像截去，或者扩大图像范围来显示所有的图像。图像的旋转变换也可以用矩阵变换来表示。3>图像的算术处理：

图像代数运算是指对两幅或两幅以上输入图像对应的像素逐个进行和差积商运算以产生增强效果的图像。图像运算是一种比较简单有效的增强处理手段是图像处理中常用方法。三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)4>图像的灰度拉伸方法：

灰度拉伸又叫对比度拉伸，它是最基本的一种灰度变换，使用的是最简单的分段线性变换函数，它的主要思想是提高图像处理时灰度级的动态范围。可以有选择的拉伸某段灰度区间以改善输出图像。如图，所示的变换函数的运算结果是将原图在a到b之间的灰度拉伸到c到d之间。如果一幅图像的灰度集中在较暗的区域而导致图像偏暗，可以用灰度拉伸功能来拉伸(斜率>1)物体灰度区间以改善图像；同样如果图像灰度集中在较亮的区域而导致图像偏亮，也可以用灰度拉伸功能来压缩(斜率<1)物体灰度区间以改善图像质量。

5>直方图设计和绘制；以及均衡化和规定化：

灰度直方图是将数字图像的所有像素，按照灰度值的大小，统计其所出现的频度。通常，灰度直方图的横坐标表示灰度值，纵坐标为半个像素个数，也可以采用某一灰度值的像素数占全图像素数的百分比作为纵坐标。

直方图均衡方法的基本原理是：对在图像中像素个数多的灰度值（即对画面起主要作用的灰度值）进行展宽，而对像素个数少的灰度值（即对画面不起主要作用的灰度值）进行归并。从而达到清晰图像的目的。

3.总体方案设计

1> GUI图像处理平台的总体设计

图像处理平台设计的目的是能够将图像处理的各个独立算法集成到一个平台内，方便用户选用多种方法对图像进行处理.平台基于ＭatlabGUI设计，实现图像处理过程的交互和可视化，并为用户二次开发提供平台接口，提高图像处理算法的综合利用效率

2>平台总体功能设计 根据一体化的设计思想，平台主要实现算法集成、交互可视化和提供二次开发接口等功能.其中算法集成分为已有算法集成和新算法集成.具体功能描述如下：

（1）已有算法集成是对Ｍatlab图像处理工具

包中提供的算法进行集成，可以通过使用函数名加参数的方式直接调用.依据功能进行分类，将同类算法集成到同一菜单项内，如将傅里叶变换、小波变换、离散变换等算法归类到图像变换中，进行集成.（2）新算法集成是指对自主开发的算法进行集成，如改进水平集算法[12]、交互式图割算法[13]、细胞自动机分割算法[14]等均为自主开发的图像分割算法，同已有算法集成方式类似，集成到平台中，便于综合运用和算法分析与对比.（3）交互式可视化是指对图像处理过程及结果的可视化显示，并提供用户交互区.（4）二次开发接口是指通过调用集成模板方式，为用户提供一个将自己算法集成到平台中的一个接口

3>总体布局设计

一个高性能的图像处理平台应该为用户提供

方便快捷的操作.平台设计中通过菜单和按钮实现快捷操作，其中菜单项提供平台的整体功能，快捷按钮显示具体的独立功能.图像处理平台的布局设计如图1所示.利用ＭatlabGUI提供的工具包和底层代码，可以实现菜单功能区、快捷按钮功能区、DEMO显示区、可视化效果显示区和用户交互区的布局设计

4.程序实现和测试

4.1各个功能模块的主要实现程序 基本功能：彩色图像转灰度图像

I=imread('C:MATLAB7toolboximagesimdemospeppers.png','png');x=rgb2gray(I);figure(1);subplot(121);imshow(I);title('原始图像');subplot(122);imshow(x);title('灰度图像');实验结果：

图像的几何空间变换：平移，旋转，剪切，缩放

img1=imread('C:MATLAB7toolboximagesimdemosguidemo123jujiao3.jpg','jpg');img1=rgb2gray(img1);figure,imshow(img1);imwrite(img1,'a1.jpg');%%%%%%平移

se=translate(strel(1),[20 20]);img2=imdilate(img1,se);figure,imshow(img2);imwrite(img2,'a2.jpg');%%%%%%旋转 img3=imrotate(img1,90);figure,imshow(img3);imwrite(img3,'a3.jpg');% %%%%%缩放 img4=imresize(img1,2);figure,imshow(img4);imwrite(img4,'a4.jpg');

原始图像：

平移图像：

旋转图像：

缩放图像：

图像的算术处理：加、减、乘

加法

A=imread('C:MATLAB7toolboximagesimdemosguidemo123jujiao3.jpg','jpg');B=imread('C:MATLAB7toolboximagesimdemosguidemo123jujiao1.jpg','jpg');subplot(1,3,1);imshow(A);title('图像1');subplot(1,3,2);imshow(B);title('图像2');C=imadd(A,B);subplot(1,3,3);imshow(C);title('相加后的图像')

减法

A=imread('C:MATLAB7toolboximagesimdemosguidemo123jujiao3.jpg','jpg');B=imread('C:MATLAB7toolboximagesimdemosguidemo123jujiao1.jpg','jpg');subplot(2,3,1);imshow(A);title('图像1');subplot(2,3,2);imshow(B);title('图像2');C=imsubtract(A,B);subplot(2,3,3);imshow(C);title('相减后的图像')

乘法

A=imread('C:MATLAB7toolboximagesimdemosguidemo123jujiao3.jpg','jpg');B=imread('C:MATLAB7toolboximagesimdemosguidemo123jujiao1.jpg','jpg');subplot(1,3,1);imshow(A);title('图像1');subplot(1,3,2);imshow(B);title('图像2');C=immultiply(A,B);subplot(1,3,3);imshow(C);title('相乘后的图像')

图像的灰度拉伸方法（包含参数设置）；

img=imread('C:MATLAB7toolboximagesimdemosguidemo123jujiao3.jpg','jpg');figure(1);imshow(img);title('原图');[m,n]=size(img);%测量图像尺寸参数

GreyHist=zeros(1,256);%预创建存放灰度出现概率的向量 for k=0:255 GreyHist(k+1)=length(find(img==k))/(m*n);%计算每级灰度出现的概率，将其存入GreyHist中相应位置

end figure(2);bar(0:255,GreyHist)%绘制直方图 title('原直方图')xlabel('灰度值')ylabel('出现概率')%灰度拉伸 imggrey=img;prompt={'请输入系数a','请输入系数b'};words='请输入线性拉伸函数:';answer = inputdlg(prompt,words,1,{'0.5','2'});a=str2double(answer(1));b=str2double(answer(2));for i=1:m for j=1:n img(i,j)=a*img(i,j)+b;end end figure(3);imshow(img);title('灰度拉伸');GreyHist=zeros(1,256);%预创建存放灰度出现概率的向量 for k=0:255

直方图的统计和绘制；直方图均衡化和规定化；

%一，图像的预处理，读入彩色图像将其灰度化

img=imread('C:MATLAB7toolboximagesimdemosguidemo123jujiao3.jpg','jpg');%读入JPG彩色图像文件

imshow(img)%显示出来 title('输入的彩色JPG图像')imwrite(rgb2gray(img),'PicSampleGray.jpg');%将彩色图片灰度化并保存 img=rgb2gray(img);%灰度化后的数据存入数组 %二，绘制直方图

[m,n]=size(img);%测量图像尺寸参数

GP=zeros(1,256);%预创建存放灰度出现概率的向量 for k=0:255 GP(k+1)=length(find(img==k))/(m*n);%计算每级灰度出现的概率，将其存入GP中相应位置 end figure,bar(0:255,GP,'g')%绘制直方图 title('原图像直方图')xlabel('灰度值')ylabel('出现概率')%三，直方图均衡化 S1=zeros(1,256);for i=1:256 for j=1:i S1(i)=GP(j)+S1(i);%计算Sk end end S2=round((S1*256)+0.5);%将Sk归到相近级的灰度 for i=1:256 GPeq(i)=sum(GP(find(S2==i)));%计算现有每个灰度级出现的概率 end figure,bar(0:255,GPeq,'b')%显示均衡化后的直方图 title('均衡化后的直方图')xlabel('灰度值')ylabel('出现概率')%四，图像均衡化 PA=img;for i=0:255 PA(find(img==i))=S2(i+1);%将各个像素归一化后的灰度值赋给这个像素 end figure,imshow(PA)%显示均衡化后的图像 title('均衡化后图像')imwrite(PA,'PicEqual.jpg');

4.3.问题说明和总结：对在调试中发现的问题和解决方法做说明。

图像处理，是对图像进行分析、加工、和处理，使其满足视觉、心理以及其他要求的技术。图像处理是信号处理在图像域上的一个应用。目前大多数的图像是以数字形式存储，因而图像处理很多情况下指数字图像处理。

进行程序调试的过程中，最重要的是输入图像，刚开始是为了找到原始图像耗费了很多时间，一般的条件书上有，但要对其进行磨合。程序编写时，应该注意大小写。应该注意最后的输出部分，保证输出条件与输入条件相同。

5．总结与体会 这次使用MATALB进行图像处理的编写，是我对MATALB软件有了更深入的了解，对其的应用能力也有了相应的提高，更深入的了解到MATALB作为绘图软件的方便与快捷。在进行程序调试的过程中，最重要的是输入图像，只有找到图像的原始位置，才能进行下面的程序编码。编码程序时，应该在MATLAB原始文档的位置先行输入，输入时应该注意大小写。程序应该尽可能地简单，只要能达到目的就行，程序越复杂，运行时的错误就越多。以上是我的程序编码经验与感受。

6．参考文献

《数字图像处理实验指导书》 厍向阳 曹颖超 编著 《MATLAB与数学实验》 艾冬梅 李艳晴 编著 《图像处理和分析技术》 章毓晋 编著 《MATLAB实用教程》 郑阿奇 编著

第五篇：图像处理说课稿

图像处理

一、教材分析和教学地位分析

本节课是浙江教育出版社必修教材中第三章第三节第一课时的内容，主要介绍了图像处理的基本概念：分辨率、位图和矢量图、颜色、文件格式，以及常用的图像编辑工具的简单介绍。本节课是高二选修教材《多媒体技术应用》中图像加工部分的的基础，是用于激发和发现学生对多媒体技术应用的兴趣的基础内容，是为学生高二选修合适内容奠定基础的一节课。

二、学情分析

本节课的教学对象是高一学生，他们具备了初步的审美意识，并且在日常生活中对于图像处理有了基本的体验，如智能手机上的美颜相机软件，简单的图像处理工具美图秀秀等，但对于图像处理当中的一些基本概念，如分辨率，图像格式和分类等仍然处于模糊的状态，对于图像处理的高级工具Photoshop也一般是只闻其名，并没有多少实质性的体验。因此，本节课从实际出发，创设适当的学习情境，引发学生对图像处理的学习兴趣，通过学生的自身体验，由浅入深，由抽象到具体得帮助学生掌握基本概念，并且掌握图像处理工具Photshop的几个基本功能。

三、教学目标分析

根据教材的结构和内容分析以及新课标要求，结合高一学生的认知结构及其心理特点，我拟定了以下的教学目标。知识与技能：

1、掌握Photshop中仿制图章工具的用法。

2、掌握画布修改的方法。

3、掌握图像的一些基本概念：分辨率、图像分类及格式。过程与方法：

1、通过体验仿制图章工具的使用，体会图像处理的神奇及乐趣。

2、通过画布修改的前后对比，从感官上上升对分辨率概念的认识。

3、通过对颜色设置中对于红绿蓝的分量调整，体验二进制理论在色彩当中的应用。情感态度和价值观

通过本节课的学习，激发学生对于图像处理的兴趣，培养基本的审美情趣。

四、教学重难点

基于以上的教学目标，我指定了以下的重难点。

重点：分辨率以及图像分类及格式。

难点：二进制理论在色彩当中的运用。

五、教法和学法

根据本节课的内容和特点，主要采用以下几种教学方法。

1、演示法：演示仿制图章的使用。

2、活动探究和任务驱动：引导学生参与活动和任务，发挥学生的主观能动性，培养学生的动手能力。

3、集体讨论：画布修改的前后对比

六、教学过程

最后我具体谈谈这堂课的教学过程，本节课设计了5个教学环节。

1、示范演示，激发兴趣。

选择一副果树图片，通过给学生演示PS中仿制图章的使用，激发学生对图像处理的学习兴趣。

任务：通过学习网站当中对于仿制图章工具的使用介绍，完成另一幅图片的处理要求。

2、自身体验，探索新知

活动探究一：通过学习网站中对于画布修改的操作，完成画布的修改，并且集体讨论回答以下问题：

（1）画布修改之后图像有什么变化？

（2）将修改后的画布放大到和原来一样大，图像质量发生了什么变化

根据学生回答，引申分辨率的概念，以及位图和矢量图的概念，并且演示矢量图编辑工具Coraldraw。

3、理论深入

活动探究

二、调整PS中的色彩工具栏中的分量调整，思考标准红绿蓝所对应的二进制代码。

根据学生回答并补充，引申真彩色的定义。补充文件格式及扩展名。

4、实践体验

根据自己爱好，选择一副图片，通过网站当中对于PS的滤镜介绍，体验滤镜效果。

5、小结。

七、教学反思

以上教学设计均是我个人的教学预设，在实际的教学过程中，我会根据学生的具体反馈做出相应的调整，做到因材施教，真正的实现以学生为中心的教学，为学生的长远发展负责，使信息技术教学更好的为生活生产服务。