图像处理过程
图像处理作为小车走迷宫过程中获得信息的第一过程，对于小车的计算路径和确认位置起到了根本的作用，经过了对于OPENCV和LABVIEW两种软件的了解，我们发现虽然OPENCV 在图像处理方面确实十分强大，但是其扩展性与易用性均不如LABVIEW来的好，我们权衡利弊，决定使用LABVIEW进行对于图像的处理。
LABVIEW以其强大的虚拟仪器库著称，我们在本次小车图像处理中用到了以下的组件：
1. https://www.doczj.com/doc/0715370662.html,bview 8.2
2.
3.
4. NI-IMAQ FOR USB*
*对于XP SP2系统还需要加载ImaqDirectShowDll.dll、ImaqDirectShowExportDll.dll
图像处理部分分为主要由以下几个部分组成的：
1.图像采集
2.图像阈值分析和转化
3.迷宫出入口检测与小车检测
4.迷宫转化成数组（提供给迷宫算法的接口）
在Labview中我们可以很容易的利用其本身就拥有的扩展库来完成以上的操作，下面对于我们的图像处理程序进行介绍：
1.图像采集
我们组在图像采集部分采用的是动静结合的方法，即先采集一张静态的迷宫图像，通过这个图像，标定出迷宫出入口和小车初始位置，事先计算出小车应该走的路径，之后在小车开始行动之后进行动态采集，分析小车的位置，再对比算出的位置与之前的最短路径来确定小车如何行动。相对于其他组利用OPENCV进行的动态采集，需要不断的计算路径和修正小车方向，我们的方法大大减少了运算量，也减少了小车卡在角落的可能。
静态采集较为简单，可以通过外部软件获取图像，也可以直接调用Labview中NI-IMAQ组件的相关函数来进行单次的采集，在这里我们利用的是Labview中NI-IMAQ相关函数
结合上图来看，先枚举摄像头利用IMAQ USB Enumerate Cameras，然后对摄像头初始化IMAQ USB Init，分配空间并设置基础IMAQ USB Grab Setup，最后进行采集图像IMAQ USB Grab Acquire。
当需要进行动态采集的时候，只需要把采集的部分即IMAQ USB Grab Acquire进行一个循环就可以了。
2.图像降噪和阈值分析（图像二值化）
图像采集完毕之后，必须要进行二值化才能继续进行操作，因为摄像头和光线条件的限制等原因，图像采集之后会有大量的噪点存在，二值化之后可能会在路径上产生黑斑影响计算，而我们想到如果迷宫计算不是采用寻找路径的方法而是采用检测出墙壁进行计算的方法，就可以很好的避免大量噪点的问题。对于阈值分析Labview中同样有合适的函数可以进行
利用IMAQ ColorThreshold，我们可以调整各种颜色阈值来将图像二值化，如下图所示：
其中族控制输入三个阈值的数据，255是二值化后的灰度。
3.迷宫出入口的检测与定标。
在计算中我们把迷宫转化成了一个矩阵，但是图的边界不一定是迷宫的边界，我们需要手动标定出迷宫的边界，这是就需要用到IMAQ Select Point，通过鼠标点选选出迷宫的边界（角）的坐标，如下图所示。
在标定了迷宫边界之后，我们就可以进行对于小车和终点位置的标定了，我们在小车上放上与迷宫颜色同样的圆形，终点处也放一个圆形，两个圆形拥有不同的大小，它们的颜色与迷宫墙壁相同，于是可以通过二值化被保留下来。
利用IMAQ Detect Circles可以检测到这些圆形，因为半径的不同可以设置合适的值来分辨出小车和出口的不同。
4.迷宫算法程序在LABVIEW中的接入
在经过了以上的过程之后，我们已经拥有了二值化后的迷宫（矩阵形式）还有迷宫出口的坐标，小车的坐标（即起始点坐标），可以开始计算小车走迷宫的路径了，这时就需要接入C++程序来对路径进行计算。Labview的可扩展性很强，我们可以把C++代码生成一个DLL文件来插入Labview中去。在函数选板中找到互连接口->库和可执行程序->调用库函数节点就可以建立一个dll调用节点。设置各种参数并导入dll文件就可以了。
我们的迷宫算法接口输入了一个二维数组和小车的坐标以及出口的坐标，假设迷宫是4×4大小，则在这里生成一个4×4的二维数组其中标出了小车应该走的路径，具体的实现参见迷宫算法部分。
5.串口通信
Labview因为其强大的扩展功能对于串口通信来说自然是不在话下，如下图就是一个串口通信的例子：
如图写入一个0到串口。
感想：
这次也是我进入大学以后第二次做科创类的课题了，与科创1的玩玩闹闹不同，科创3的难度确实给了我们不少的挑战，一开始我们觉得Labview是可视化编程或许相对于纯代码的OPENCV要简单不少，但是随着对于Labview进行了了解了之后，我发现它并不是一个简单的东西，而且我们也不能像使用OPENCV的组那样有很多能够用来参照的样例。但是我还是坚持下来并把这个图像处理的部分做了下来，回头来看看，这过程中翻查资料，试验编程的过程中，自己还是有了长足的进步。然而之后却遇到了更大的难题，就是Labview各个版本不统一，且对于中文系统的支持不好，导致我们动态采集部分一直会报错，我们暂时用静态的图片迭加解决了这个问题。然而在我们组编好迷宫算法，虚拟调试能够找到正确的路径，并且发送正确的命令时，小车却一动不动了。因为我们组拿到小车的时间很晚，没有对小车进行初步的调试就直接模拟了环境，但不料小车却无法正确接收指令，而我们到最后也没能解决这个问题，实在是非常遗憾。
但是我想经过了这次科创的学习与实践，我对于Labview以及单片机控制都有了入门的了解，相信如果之后能够遇到类似的问题，一定能够成功的解决。
《数字图像处理与制版技术》单元教学设计 任课教师：
单元教学设计基本框架 第一部分：组织教学和复习上次课主要内容（时间：10分钟）提问： 1、感光材料的有哪些种类？胶片和PS版的感光材料有何不同？ 2、简述PS版制版工艺。 第二部分：学习新内容 【步骤一】说明主要教学内容、目的（时间：15分钟）新课导入讨论：提问学生是否了解传统照相技术的成像原理？相机里的影像如何转移到相纸上的？ 引导语：1、照片成像：照相过程实际是将涂有感光材料的胶卷进行曝光后进行显影、定影、冲洗；然后将相纸进行曝光，把胶卷上的影像转移到相纸上，相纸再通过显影、定影、冲洗、晾干等工艺过程，即得到需要的照片。2、印刷用的胶片成像技术跟照片成像有相似之处，但也有不同，主要受印刷工艺的影响较大。如何实现印前胶片的成像呢？ 主要教学内容： 1、相关知识点：出血、陷印、压印、镂空、网点类型、网角、网线数、调频加网、 调幅加网、RIP的工作过程，各种标记的设定及作用。 2、发排文件的检查及修正。 3、RIP软件的设定及对文件的发排操作。 教学目的： 1、通过对相关基本知识点的理解，完成对发排文件的检查及发排操作，确保输出 的菲林适用于印刷的需求。 2、了解发排输出时相关参数的设定。 【步骤二】新知识的引入（时间：65分钟）相关知识点：出血、陷印、压印、镂空、网点类型、网角、网线数、调频加网、调幅加网、RIP的工作过程，各种标记的设定及作用。 前期图像处理、排版、拼大版工作完成后，需要将文件拿去发排中心输出成印刷用的菲林或直接得到PS版，为了文件的发排顺利完成，并适于印刷的需求，我们首先要对发排文件进行仔细的检查核对。下面就发排文件的检查方面，了解相关的知识点：1、出血 出血是印刷那种图像边缘正好与纸的边缘重合的版面时，所需要的工艺处理。即将图像文字等内容溢出到了纸面之外（指成品尺寸之外），以避免成品页面的边缘出现白边。
一般来说，图像识别就是按照图像地外貌特征，把图像进行分类.图像识别地研究首先要考虑地当然是图像地预处理，随着小波变换地发展，其已经成为图像识别中非常重要地图像预处理方案，小波变换在信号分析识别领域得到了广泛应用. 现流行地算法主要还有有神经网络算法和霍夫变换.神经网络地方法，利用神经网络进行图像地分类，而且可以跟其他地技术相互融合.个人收集整理勿做商业用途 一神经网络算法 人工神经网络（，简写为）也简称为神经网络（）或称作连接模型（），它是一种模范动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理地算法数学模型.这种网络依靠系统地复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接地关系，从而达到处理信息地目地.个人收集整理勿做商业用途 在神经网络理论地基础上形成了神经网络算法，其基本地原理就是利用神经网络地学习和记忆功能，让神经网络学习各个模式识别中大量地训练样本，用以记住各个模式类别中地样本特征，然后在识别待识样本时，神经网络回忆起之前记住地各个模式类别地特征并将他们逐个于样本特征比较，从而确定样本所属地模式类别.他不需要给出有关模式地经验知识和判别函数，通过自身地学习机制形成决策区域，网络地特性由拓扑结构神经元特性决定，利用状态信息对不同状态地信息逐一训练获得某种映射，但该方法过分依赖特征向量地选取.许多神经网络都可用于数字识别，如多层神经网络用于数字识别：为尽可能全面描述数字图像地特征，从很多不同地角度抽取相应地特征，如结构特征、统计特征，对单一识别网络，其输入向量地维数往往又不能过高.但如果所选取地特征去抽取向量地各分量不具备足够地代表性，将很难取得较好地识别效果.因此神经网络地设计是识别地关键.个人收集整理勿做商业用途 神经网络在图像识别地应用跟图像分割一样，可以分为两大类： 第一类是基于像素数据地神经网络算法，基于像素地神经网络算法是用高维地原始图像数据作为神经网络训练样本.目前有很多神经网络算法是基于像素进行图像分割地，神经网络，前向反馈自适应神经网络，其他还有模糊神经网络、神经网络、神经网络、细胞神经网络等.个人收集整理勿做商业用途 第二类是基于特征数据地神经网络算法.此类算法中，神经网络是作为特征聚类器，有很多神经网络被研究人员运用，如神经网络、模糊神经网络、神经网络、自适应神经网络、细胞神经网络和神经网络.个人收集整理勿做商业用途 例如神经网络地方法在人脸识别上比其他类别地方法有独到地优势，它具有自学习、自适应能力，特别是它地自学能力在模式识别方面表现尤为突出.神经网络方法可以通过学习地过程来获得其他方法难以实现地关于人脸识别规律和规则地隐性表达.但该方法可能存在训练时间长、收敛速度慢地缺点.个人收集整理勿做商业用途 二小波变换 小波理论兴起于上世纪年代中期，并迅速发展成为数学、物理、天文、生物多个学科地重要分析工具之一；其具有良好地时、频局域分析能力，对一维有界变差函数类地“最优”逼近性能，多分辨分析概念地引入以及快速算法地存在，是小波理论迅猛发展地重要原因.小波分析地巨大成功尤其表现在信号处理、图像压缩等应用领域.小波变换是一种非常优秀地、具有较强时、频局部分析功能地非平稳信号分析方法，近年来已在应用数序和信号处理有很大地发展，并取得了较好地应用效果.在频域里提取信号里地相关信息，通过伸缩和平移算法，对信号进行多尺度分类和分析，达到高频处时间细分、低频处频率细分、适应时频信号分解地要求.小波变换在图像识别地应用，包括图形去噪、图像增强、图像融合、图像压缩、图像分解和图像边缘检测等.小波变换在生物特征识别方面(例如掌纹特征提取和识别)同样得到了成功应用，部分研究结果表明在生物特征识别方面效果优于、、傅里叶变换等方
目录 引言 (4) 第一章绪论 (5) 1.1.1 计算机图形图像学的发展简史 (5) 1.1.2现有图形图像处理软件 (5) 1.2课题研究的目的及意义 (6) 第二章图形图像处理软件开发技术基础 (7) 2.1 Java Swing 简介 (7) 2.1.1 Swing的特性 (7) 2.1.2 Swing程序包和类 (8) 2.2 MVC体系结构 (9) 2.2.1 模型 (9) 2.2.2 视图 (9) 2.2.3 控制器 (10) 第三章图形图像软件的设计 (11) 3.1图形处理模块的设计 (11) 3.1.1结构设计 (11) 3.1.2功能描述 (11) 3.1.3图形处理模块结构图 (11) 3.1.4主要类设计.................................................................... 错误！未定义书签。 3.2 图像处理模块的设计 (12) 3.2.1结构设计 (12) 3.2.3结构图 (13) 4.1 绘图功能的详细设计与实现 (15) 4.1.1 菜单栏 (15) 4.1.2工具栏 (16) 4.1.3画图区 (16) 4.1.4状态栏 (17) 4.2 图像编辑的详细设计与实现 (18) 4.3滤镜处理的详细设计与实现 (19) 4.3.1 图像增强 (19) 4.3.2图像边缘检测 (21) 4.3.3 图像平滑处理 (23) 4.3.4 系统测试 (24) 结论 (26) 致谢 (27)
图形图像处理软件的设计与实现 摘要：随着计算机技术的迅速发展，图形图图像技术在各个领域的研究和应用日益深入和广泛。由于图形图像各种算法的实现，使得其处理速度越来越快，能更好的为人们服务。图形图像处理的信息量很大，对处理速度的要求也比较高。Java 强大的运算和图像展示功能，使图像处理变得更加的简单和直观。同时系统所有的操作设计得十分简单方便，无需具备有专业的知识，也能实现图像图像处理。 Java是一种完全面向对象的语言，Java语言的设计集中于对象及其接口，它提供了简单的类机制以及动态的接口模型。本文基于Java的图形图像处理环境，设计并实现了以图形图像处理系统，展示如何通过利用Java实现对图形图像的各种处理。 关键词：Java 绘图板图形图像编辑滤镜处理边缘处理
照片编辑“高棉的微笑”
使用“镜头矫正”滤镜对画面进行矫正，操作步骤如下： （1）在Photoshop中，打开文件“吴哥少女.jpg”。双击工具箱中的“抓手工具”，令窗口缩放至合适显示比例。 （2）在图层面板上右键单击“背景”图层，从弹出的快捷菜单中选择“复制图层…”命令，在“复制图层”对话框中，命名新图层为“镜头矫正”，如图4所示，单击“确定”按钮。 （3）单击“背景”图层的“指示图层可见性图标”，隐藏该图层。 图4 “复制图层”对话框 （4）为了防止在镜头矫正过程中图像转到画布之外，要向四周扩展画布。可在菜单栏中选择“图像”→“画布大小…”命令，选中“相对”复选框，输入需要扩展的相对尺寸。如图5所示，单击“确定”按钮。 图5 “画布大小”对话框 （5）在菜单栏中选择“滤镜”→“扭曲”→“镜头矫正…”命令，出现扩展至全屏幕的“镜头矫正”对话框，矫正由于仰拍造成的镜头成像变形。 ○1为了便于观察，取消对话框下方的“显示网格”复选框；使用对话框左侧工具属性栏的“拉直工具”沿着窗格清晰的雕刻纹理，绘制一条水平矫正线将图像拉直到新的横轴，画面自动旋转相应的角度，如图6所示。
图6 用拉直工具进行倾斜矫正 ○2调整右侧“变换”栏目中的“垂直透视”数值，矫正由于仰角拍摄令镜头产生近大远小畸变，设置参考如图7所示，单击“确定”按钮。 图7 用垂直透视矫正参考数值 镜头矫正前、后对比效果如图8所示。 图8 矫正前、后对比效果 说明 （1）“镜头矫正”滤镜可用来旋转图像，或修复由于相机垂直或水平倾斜而导致的图像透视现象。相对于使用“变换”命令，此滤镜的图像网格使得这些调整可以更为轻松精确地进行。 （2）“垂直透视”校正由于相机向上或向下倾斜而导致的图像透视，使图像中的垂直
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
数字图像处理技术试题库 一、单项选择题：(本大题 小题, 2分/每小题,共 分) 1.自然界中的所有颜色都可以由（）组成 A.红蓝绿 B.红黄绿 C.红黄蓝绿 D.红黄蓝紫白 2. 有一个长宽各为200个象素，颜色数为16色的彩色图，每一个象素都用R(红)、G(绿)、B(蓝)三个分量表示，则需要（）字节来表示 A.100 B.200 C.300 D. 400 3.颜色数为16种的彩色图，R(红)、G(绿)、B(蓝)三个分量分别由1个字节表示，则调色板需要（）字节来表示 A.48 B.60 C.30 D. 40 4.下面哪一个不属于bmp 文件的组成部分 A ．位图文件信息头 B. 位图文件头 C.调色板 D. 数据库标示 5.位图中，最小分辨单元是 A.像素 B.图元 C.文件头 D.厘米 6.真彩色的颜色数为 A.888?? B. 161616?? C.128128128?? D.256256256?? 7.如果图像中出现了与相邻像素点值区别很大的一个点，即噪声，则可以通过以下方式去除 A.平滑 B.锐化 C. 坐标旋转 D. 坐标平移 8.下面哪一个选项不属于图像的几何变换() A.平移 B.旋转 C. 镜像 D. 锐化 9.设平移量为x x t t (,)，则平移矩阵为() A .1 0 00 1 0 1x y t t ?????????? B. 1 0 00 -1 0 1x y t t ??-???????? C.1 0 00 1 0 - 1x y t t ????????-?? D.1 0 00 1 0 - -1x y t t ?????????? 10.设旋转角度为a ，则旋转变换矩阵为() A ．cos() sin() 0sin() cos() 00 0 1a a a a -?????????? B ．cos() sin() 0sin() cos() 00 0 1a a a a ?????????? C ．sin() cos() 0 sin() cos() 0 0 0 1a a a a -?????????? D ．cos() sin() 0sin() cos() 00 0 1a a a a -????-?????? 11.下面哪一个选项是锐化模板 A ．-1 -1 -1-1 9 -1-1 -1 -1??????????g B ．-1 -1 -1-1 -9 -1-1 -1 -1??????????g C ．-1 -1 -1-1 8 -1-1 -1 -1??????????g D ．-1 -1 -1-1 6 -1-1 -1 -1?????????? g 12.真彩色所能表示的颜色数目是 A ．128128? B ．256256256 ?? C ．256 D ．6059
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
图像处理的基本步骤 针对不同的目的，图像处理的方法不经相同。大体包括图像预处理和图像识别两大模块。 一、图像预处理： 结合识别复杂环境下的成熟黄瓜进行阐述，具体步骤如下： · 图像预处理阶段的流程图 对以上的图像流程进行详细的补充说明: 图像预处理的概念: 将每一个文字图像分检出来交给识别模块识别，这一过程称为图像预处理。 图像装换和图像分割以及区域形态学处理都是属于图像处理的基本内容之一。 图像转换：方法：对原图像进行灰度化处理生成灰度矩阵——降低运算速度（有具体的公式和方程），中值滤波去噪声——去除色彩和光照的影响等等。 图像分割：传统方法：基于阈值分割、基于梯度分割、基于边缘检测分割和基于区域图像割等方法。脉冲耦合神经网络 （ＰＣＮＮ）是针对复杂环境下 图像采集 图像采集中注意采集的方法、工具进行介绍。目的是怎样获取有代表性的样本。（包括天气、相机的位置等） 对采集的图像进行特征分析 目标的颜色和周围环境的颜色是否存在干涉的问题、平整度影响相机的拍摄效果、形状 图像转换 图像分割 区域形态学处理
的有效分割方法，分割的时候如果将一个数字图像输入ＰＣＮＮ，则能基于空间邻近性和亮度相似性将图像像素分组，在基于窗口的图像处理应用中具有很好的性能。 区域形态学处理：对ＰＣＮＮ分割结果后还存在噪声的情况下，对剩余的噪声进行分析，归类属于哪一种噪声。是孤立噪声还是黏连噪声。采用区域面积统计法可以消除孤立噪声。对于黏连噪声，可以采用先腐蚀切断黏连部分，再膨胀复原目标对象，在进行面积阙值去噪，通过前景空洞填充目标，最后通过形态学运算，二值图像形成众多独立的区域，进行各连通区域标识，利于区域几何特征的提取。 二、图像识别： 针对预处理图像提取 目标特征 建立LS SVM分类器 得到结果 图像识别流程图 提取目标特征：目标特征就是的研究对象的典型特点，可以包括几何特征和纹理特征。 对于几何特征采用的方法：采用LS-SVM支持向量机对几何特征参数进行处理，通过分析各个参数的分布区间来将目标和周围背景区分开，找出其中具有能区分功能的决定性的几何特征参数。 纹理特征方法：纹理特征中的几个参数可以作为最小二乘支持向量机的辅助特征参数，提高模型的精准度。 最小二乘支持向量机介绍：首先选择非线性映射将样本从原空间映射到特征空间，以解决原空间中线性不可分问题，在此高维空间中把最优决策问题转化为等式约束条件，构造最优决策函数，并引入拉格朗日乘子求解最优化问题，对各个变量求偏微分。 LS SVM分类器：对于p种特征选择q个图像连通区域，作为训练样本。依
摘要 随着计算机技术的迅速发展，数字图像处理技术在医学领域的研究和应用日益深入和广泛。现代医学已越来越离不开医学图像处理技术。医学图像处理技术在临床诊断、教学科研等方面发挥了重要的作用。计算机图像处理技术与影像技术的结合从根本上改变了医务人员进行诊断的传统方式。充分地利用这些技术可以提高诊断的正确性和准确性，提高诊断效率，降低医疗成本，可以更加充分地发挥各种医疗设备的功能。而且，随着数字化、智能化进程的深人，图像处理技术在医疗卫生领域将会有更加广阔的应用前景。 Java是Sun公司推出的一种面向对象编程语言。Java非常适合于企业网络和Internet 环境，现已成为Internet中最受欢迎、最有影响的编程语言之一。目前国内使用Java语言开发的图像处理系统比较少，这也增加了这方面的研究价值。 本文首先对图像增强和图像分割中的几种算法进行了介绍，包括线性灰度变换，伪彩色处理，平滑处理，中值滤波，阈值分割，边缘检测等。然后用Java语言对上述各算法编程实现，并设计Java GUI（图形用户界面）用来显示图像处理的结果，以及创建一个数据库用于存储医学图像。 关键词：医学图像；图像增强；图像分割；面向对象
Abstract As the computer technique’s quickly development, the image process technique having been more deeply and widely in the use and study of medical science. The modern medical science can not work well without the medical image processing technology; it has made an important use in clinical diagnosis and education study. The combination of the image processing technique and imaging technique has changed the way that traditional diagnosis. Make adequately use of this techniques will be increase accuracy, increase the efficiency of diagnosis, decrease the cost of medical treatment and make the most use of function with medical treatment equipments. Moreover, as the deeply with the arithmetic figure and the intelligence, the image processing technique will have a more wonderful future. Java is a kind of object-oriented programming language from the company of Sun. The Java is becoming a most welcome and influence programming language which suits for the business network and the environment of internet. Currently, use Java language to developed image processing system is not very frequency in our country. So, this is a cause of increasing the value of study. This project introduces some kinds of algorithms in image enhancement and image segmentation. It includes linear grey level transformation, pseudo-color processing, smooth processing, median filter, threshold segmentation, edge detection and so on. Then, use Java to program and realize. And show the result of image processing using Java GUI (Graphical User Interface), as well as create a database to stock medical image. Key Words: medical image; image enhancement; image segmentation; object-oriented
《图像处理及制版原理》复习重点 1.图像的定义和分类； 2.网点的类型和特点； 3.调幅：网点面积率、加网线数、网点形状、网线角度的概念； 4.调频：网点直径、综合积分面积率； 5.网点特性对图像复制的影响：网点传递、网线角度安排、龟纹和玫瑰斑的区 别、MD方程、网点扩大的类型和相关因素； 6.阶调和层次概念、层次曲线、曲线数据值和斜率(导数)的意义； 7.分色概念、分色方法基本类型(密度法/色度法)、UCR/GCR概念、相同和差异； 8.中性灰平衡的概念； 9.RIP的任务和作用； 10.图像数字化概念、采样定理； 11.图像输入设备(扫描仪/数字相机)的类型、特点、工作原理、光电转换器件的 类型； 12.扫描分辨率、数字相机的分辨率：扫描分辨率或图像采集像素数与印刷尺寸 关系的计算、像素面积的计算、数字相机像素数与图像质量的关系； 13.图像像素数、图像数据量的计算(按图像色彩模式、像素行列数等)； 14.图像灰度阶调分布类型（高调、低调、中调、高低调）、分布频率的计算； 15.图像层次曲线处理的查找表(LUT)方法； 16.JPEG图像压缩的基本方法和手段； 17.色彩管理的目的和基本原理、色彩传递偏差的来源（输入设备和印刷过程）、 色域压缩/剪裁的几种方式（可感知、相对色度、绝对色度）； 18.记录设备的类型、工作原理概述、计算机直接制版与激光照排技术的差别； 19.电子雕刻机的基本工作原理、凹版类型及其网穴特点； 20.记录分辨率、记录光斑尺寸； 21.记录网点图像的层次级数与记录分辨率、加网线数的关系； 22.滚筒型记录设备输出速度的计算。 23.记录网点面积率误差的补偿的基本方法（不要求计算）； 24.数字调幅加网的基本原理、RTS与超细胞加网技术的特点。
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
import com.sun.media.jai.widget.DisplayJAI; import java.awt.GridLayout; import javax.media.jai.JAI; import javax.media.jai.PlanarImage; import javax.swing.BorderFactory; import javax.swing.JScrollPane; import javax.swing.border.TitledBorder; /* * PieceWise.java * 版权所有- 贺向前 * 邮件：hexiangqian@https://www.doczj.com/doc/0715370662.html, * QQ: 910019784 * 未经授权，不得复制、传播。 */ /** * * @author Administrator */ public class PieceWise extends javax.swing.JFrame { /** Creates new form PieceWise */ public PieceWise() { initComponents(); setTitle("分段线性拉伸"); setLayout(new GridLayout(2,2)); } private PlanarImage loadImage(String fileName){ PlanarImage im=JAI.create("fileload",fileName); return im; } private void showImage(PlanarImage im,String str){ DisplayJAI dj=new DisplayJAI(im); JScrollPane jp=new JScrollPane(dj); TitledBorder titledBorder=BorderFactory.createTitledBorder(str); jp.setBorder(titledBorder); add(jp); } /** This method is called from within the constructor to * initialize the form. * WARNING: Do NOT modify this code. The content of this method is
图像处理技术的研究现状和发展趋势 庄振帅 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，如对火星、土星等星球的探测研究中，数字图像处理都发挥了巨大的作用。数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果。1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置，也就是我们通常所说的CT（Computer Tomograph）。CT的基本方法是根据人的头部截面的投影，经计算机处理来重建截面图像，称为图像重建。1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT 装置，获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。1979年，这项无损伤诊断技术获得了诺贝尔奖，说明它对人类作出了划时代的贡献。与此同时，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，属于这些领域的有航空航天、生物医学过程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等，使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。随着图像处理技术的深入发展，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
第十一章图形图像处理 在前边的章节的图形用户界面的处理中，已经看到了图像的应用。本章将简要介绍如何在用户屏幕上绘制图形以及如何显示图像。 图形 在前边我们已经介绍了用户屏幕和容器的概念，也看到了如何在容器中添加组件。一般来说，在用户屏幕上绘制图形其实就是在容器组件上绘制图形。因此需要注意以下两点：1）组件中的坐标系统 容器组件的坐标系统类似于屏幕的坐标系统，坐标原点（0，0）在容器的左上角，正x 轴方向水平自左向右，正y轴方向垂直自上向下。 在java中，不同的图形输出设备拥有自己的设备坐标系统，该系统具有与默认用户坐标系统相同的方向。坐标单位取决于设备，比如，显示的分辨率不同，设备坐标系统就不同。一般来说，在显示屏幕上的计量单位是像素（每英寸大约90个像素），在打印机上是点（每英寸大约600个点）。Java系统自动将用户坐标转换成输出设备专有的设备坐标系统。 2）图形环境（graphics context） 由于在组件上绘制图形使用的用户坐标系统被封装在Graphics2D类的对象中，所以Graphics2D被称之为图形环境。它提供了丰富的绘图方法，包括绘制直线、矩形、圆、多边形等。 下边我们先介绍与绘制图形相关的类，再介绍绘制图形的方法和步骤。 11.1.1 绘制图形的类 与绘制图形有关的类的层次结构如下： |- | |- |-
Graphics 类是所有图形类的抽象基类，它允许应用程序可以在组件（已经在各种设备上实现）上进行图形图像的绘制。Graphics 对象封装了 Java 支持的基本绘制操作所需的状态信息，其中包括组件对象、绘制和剪贴坐标的转换原点、当前剪贴区、当前颜色、当前字体、当前的逻辑像素操作方法（XOR 或 Paint）等等。 Graphics2D类是从早期版本（）中定义设备环境的Graphics类派生而来的，它提供了对几何形状、坐标转换、颜色管理和文本布局更为复杂的控制。它是用于在Java(tm)平台上绘制二维图形、文本和图像的基础类。 GraphicsDevice类定义了屏幕和打印机这类可用于绘制图形的设备。 GraphicsEnvironment类定义了所有可使用的图形设备和字体设备。 GraphicsConfiguration类定义了屏幕或打印机这类设备的特征。在图形绘制过程中，每个 Graphics2D 对象都与一个定义了绘制位置的目标相关联。GraphicsConfiguration 对象定义绘制目标的特征（如像素格式和分辨率等）。在Graphics2D对象的整个生命周期中都使用相同的绘制标准。 Griphics和Graphics2D类都是抽象类，我们无法直接创建这两个类的对象，表示图形环境的对象完全取决于与之相关的组件，因此获得图形环境总是与特定的组件相关。 创建Graphics2D 对象时，GraphicsConfiguration 将为Graphics2D 的目标(Component 或 Image）指定默认转换，所有 Graphics2D 方法都采用用户空间坐标。 一般来说，图形的绘制过程分为四个阶段：确定绘制内容、在指定的区域绘制、确定绘制的颜色、将颜色应用于绘图面。有三种绘制操作：几何图形、文本和图像。 绘制过程中，Graphics2D对象的6个重要属性如下： Paint 颜料属性决定线条绘制的颜色。它也定义填充图形的颜色和模式，系统默认的颜料属性是组件的颜色。 Font 字体属性定义了绘制文本时所使用的字体，系统默认的字体是组件的字体设置。 Stroke 画笔属性确定线型，如实线、虚线或点划线等。该属性也决定线段端点的形状。系统默认的画笔是方形画笔，绘制线宽为1的实线，线的末端为方形，斜角线段接口为45度斜面。 Transform 转换属性定义渲染过程中应用的转换方法。可以使绘制的图形平移、旋转和
（一）Photoshop图像处理基础知识 1)位图与矢量图 根据存储方式的不同，电脑中的图像通常被分为位图图像和矢量图形。了解和掌握两类图形间的差异，对于创建、编辑和导入图片都有很大的帮助。 ●什么是位图？ 位图图像又叫栅格图像（像素图）。它是由很多色块（像素、点）组成的图像，一个像素点是图像中最小的图像元素。位图的大小和质量取决于图像中像素点的多少（单位面积）。对于位图图像来说，组成图像的色块越少，图像就会越模糊；组成图像的色块越多，图像越清晰，但存储文件时所需要的存储空间也会比较大。 一般用Photoshop制作的图像都是位图图像，比较适合制作细腻、轻柔飘渺的特殊效果，更容易模拟照片的真实效果，就像是用画笔在画布上作画一样。（Painter） ●什么是矢量图？ 矢量图又称为向量图形（面向对象绘图），是用数学方式描述的线条和色块组成的图像，它们在计算机内部表示成一系列的数值而不是像素点。 这种保存图形信息的方法与分辨率无关，当对矢量图进行缩放时，图形仍能保持原有的清晰度，且色彩不失真。矢量图形的大小与图形的复杂程度有关，即简单的图形所占用的存储空间较小，复杂的图形所占用的存储空间较大。如Corel DRAW、Illustrator绘图软件创建的图形都是矢量图,适用于编辑色彩较为单纯的色块或文字，如标志设计、图案设计、文字设计、版式设计等。 ●位图与矢量图的区别与联系 基于位图处理的软件也不是说它就只能处理位图，同样基于矢量图处理的软件也不是只能处理矢量图。
基于矢量图的软件原创性比较强，主要长处在于原始创作；而基于位图的处理软件，后期处理比较强，主要长处在于图片的处理。 2）分辨率（主要以图像分辨率为主） 分辨率是用来描述图像文件信息的术语，表述为单位长度内点的数量，通常用“像素/英寸”（ppi）来表示。分辨率的高低直接影响图像的效果，使用太低的分辨率会导致图像粗糙，而使用较高的分辨率则会增加文件的大小。 图像分辨率设置原则 在Photoshop新建文件时，默认的分辨率为72像素/英寸，满足普通显示器显示图像的分辨率要求。（图像仅用于屏幕显示时与显示器分辨率相同，96像素/英寸）在广告设计中，不同用途的广告对分辨率的要求也不同，例如，印刷彩色图像（高档彩色印刷）时分辨率一般为300像素/英寸（300像素/英寸以上的图像可以满足任何输出要求）；设计报纸广告（报纸插图）时分辨率一般为150像素/英寸；大型灯箱喷绘图像一般不低于30像素/英寸。 3）图像的色彩模式及特点 色彩模式是指同一属性下不同颜色的集合，它使用户在使用不同颜色进行显示、印刷或打印时，不必重新调配颜色而直接进行转换和应用（图像/模式）。电脑软件为用户提供的色彩模式主要有：位图模式、灰度模式、RGB模式、CMYK模式、索引颜色模式、Lab模式、双色调模式和多通道模式等。每一种模式都有自己的优缺点，都有自己的适用范围。 ①位图模式：该模式下的图像是由黑白两种颜色组成的，图形不能使用编辑工具编辑(例如，“图层”、“滤镜”)。只有在图像文件的颜色模式为灰度模式时，才能转换成位图模式。 ②灰度模式：该模式下的图像文件中只存在颜色的明（白色）暗（黑色）度，而没有色相、饱和度等色彩信息（颜色三要素）。它的应用十分广泛，在成本相对低廉的黑白印刷中
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