图形图像处理概述【学习】图形图像处理概述【学习】2010-01-08 21：14第一章绪论
图形图像处理起源于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，用来改善图像的质量。此后
由于遥感等领域的应用，使得图形图像处理技术逐步得到发展。一直到20世纪50年代，随着大型数字计算机和太空科学研究计划的出现，人们才注意到图像
处理的潜力。1964年在美国航空总署的喷气推进实验室开始用计算机技术改善
从太空探测器获得的图像。当时利用计算机技术处理由太空船"徘徊者七号"(Ranger 7)发回的月球照片，以校正电视摄影机所存在的几何失真或响应失真。这标志着第三代计算机问世后数字图像处理开始得到普遍应用。
近年来随着计算机与信息技术的高速发展，数字图像处理技术也得到了快
速的发展，目前已成为计算机科学、医学、生物学、工程学、信息科学等领域
各学科之间学习和研究的对象。
1.1数字图像
图像是用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界而获得的，可以直
接或间接作用于人眼并进而产生视知觉的实体。其最广义的观点是指视觉信息。例如照片、图画、电视画面以及光学成像等。人类的大部分信息都是从图像中
获得的。
用计算机进行图像处理的前提是图像必须以数字格式存储，人们把以数字
格式存放的图像称之为数字图像。而我们常见的照片、海报、广告招贴画等都
属于模拟图像。若要将模拟图像数字化后生成数字图像，需要使用诸如扫描仪
之类的数字化设备。模拟图像经过扫描仪进行数字化后，或者由数码照相机拍
摄的图片，在计算机中均是以数字格式存储的。
为了把图像数字化，必须进行在空间点阵上的抽样和灰度量化两个方面的
工作。被抽样的点称为像素，抽样的精度随图像的种类而不同。这样一来，所
谓数字图像就是灰度值的二维数组。一个单色静止图像可以用一个二维的光强
度函数f(x,y)来表示，其中x与y表示空间坐标，而在任意点(x,y)的f值与
在该点图像的亮度(或灰度)成正比。一个数字图像是图像f(x,y)在空间坐标和
亮度上都数字化后的图像。可将数字图像视作一个矩阵，矩阵行与列的值决定
一个点，而对应的矩阵元素值就是该点的灰度。这种矩阵的元素就是像素，所
对应的灰度就是像素值。
表1.1是以数据结构的观点进行分类的图像种类。即在光谱方向、空间方向、时间轴方向上增加维数的图像，可以用多个二维数组来表示。在这里，不
管是一个数组还是其集合，总是要组成用计算机容易处理的形式。因此在传送
和复制时，只要在计算机内部进行处理，就不会被破坏而能保持完好的再现性。这是数字处理的一大优点。
表1.1图像的种类
种类
形式
备注
二值图像
f(x,y)=0,1
文字，曲线，指纹等
灰度图像
0≤f(x,y)≤2n-1
通常的照片，n=6~8是标准的
彩色图像
{fi(x,y)},i=R,G,B
根据三基色的表示
多光谱图像
{fi(x,y)},i=1,…,m
遥感图像用，m多为4~8
立体图像
fL,fR
从左右视点得到的一对图像，用于立体观测
运动图像(时间序列图像)
{ft(x,y)},t=t1,…,tn
动态分析，动画等
早期在英文里一般用picture代表图像，随着数字技术的发展，现在用image代表离散化的数字图像。图像中每个基本单元叫做图像元素，简称像素(picture element)。对于2-D图像，英文中常用pixel代表象素。对于3-D图像，英文中常用voxel代表其基本单元，简称体素(volume element)。
1.2数字图像处理
1.2.1数字图像处理的概念
所谓数字图像处理(digital image processing)，就是利用计算机对图像进行去除噪声、增强、恢复、分割、提取特征等的理论、方法和技术。由于图像处理是利用计算机和实时硬件实现的，因此也被称为计算机图像处理(computer image processing)。
在计算机处理出现之前，图像处理都是光学、照相处理和视频信号处理等模拟处理。例如，在利用透镜或棱镜的光学演算中使用各种滤光镜，利用胶卷具有的特性曲线进行的处理，在电子回路中的视频信号的处理等，都属于这一范畴。
在人们的日常生活中，图像处理已经得到广泛的应用。例如，利用指纹、虹膜、面部特征等进行身份识别；自动售货机钞票的识别；电脑成像技术等。而在医学领域，计算机图像处理已经成为疾病诊断的重要的手段，譬如显微镜照片、X射线透视、X射线CT(Computer Tomograph，计算机断层摄像)等。
1.2.2数字图像处理的目的
数字图像处理是利用计算机的计算，实现与光学系统模拟处理相同效果的过程。一般来说，数字图像处理具有如下的目的：
⑴提高图像的视觉质量，以达到赏心悦目的目的。例如，去除称之为噪声等图像质量的退化因素；改变图像的亮度、颜色；增强图像中的某些成份、抑制某些成份；对图像进行几何变换等，从而改善图像的质量，以达到各种想要的艺术效果。
⑵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。如用作模式识别，计算机视觉的预处理等等。这些特征包括很多方面，如频域特性、纹理特性、灰度/颜色特性、边界/区域特性、形状/拓扑特性以及关系结构等。
⑶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。
1.2.3数字图像处理的内容
要有效解决众多的图像处理应用问题，必须研究出专门的图像处理方法，大致上可以将这些问题及其数字图像处理方式归纳为以下几类。
1.图像获取、表示和表现(Image Acquisition,Representation and Presentation)
该过程主要是把模拟图像信号转化为计算机所能接受的数字形式，以及把数字图像显示和表现出来。这一过程主要包括摄取图像、光电转换及数字化等几个步骤。
2.图像增强(Image Enhancement)
图像增强是用来强调图像的某些特征，以便于作进一步的分析或显示。当
无法得知图像退化有关的定量信息时，可以使用图像增强技术较为主观地改善
图像的质量。所以，图像增强技术是用于改善图像视感质量所采取的一种重要
手段。它所完成的工作包括去除图像噪声，增强图像对比度等。例如，对比度
的增强是用来使对比度低的图像更容易显现其特征，而低对比度的可能原因包
括光线不足、图像感应器的动态范围不够以及在图像摄取时光圈设定错误等。
图像增强的过程本身并没有增加原始资料所包含的信息，仅仅是把图像某些部
分的特征更加强调罢了。图像增强的算法通常是交互式的，而且与所考虑的应
用有着密切的联系。
3.图像恢复(Image Restoration)
图像恢复是指在图像退化(图像品质下降)的原因已知时，对图像进行校正，重新获得原始图像的过程。使图像降质的因素有很多，包括感应器或拍摄环境
的干扰，感应器的非线性几何失真，没有对焦精确所造成的模糊，摄象机与物
体之间相对运动所造成的模糊等。图像恢复最关键的是对每一种退化都需要建
立一个合理的模型。退化模型和特定数据一起描述了图像的退化，因此恢复技
术是基于模型和数据的图像恢复，其目的是试图将受污染或降质的图像带回到
原本不受污染的状况下所应得的干净图像，产生一个等价于理想成像系统获得
的图像。虽然图像恢复与图像增强都会造成视觉上较佳的感受，但后者更关心
的是图像特征增强或抽取，而不是去除退化或污染。
4.图像重建(Image Reconstruction)
图像重建的工作是由几个一维的图像投影来重建出更高维的物体图像。它
与图像增强、图像恢复等不同。图像增强和图像恢复的输入都是图像，处理后
输出的结果也是图像。而图像重建则是指从数据到图像的处理，即输入的是某
种数据，经过处理后得到的结果是图像。一个图像的取得是以平行的X光或者
其他的放射穿透光束照射物体，并在物体的背面接收此投影，接着在同一平面
上改变光束照射的角度以获得不同的投影，再以某些重建算法将这些投影组合
成物体的一个横剖面图像。这种技术主要用于医学图像、雷达图像处理、天文
学星象观测、地质研究及无损压缩等。
5.图像压缩(Image Compression)
图像压缩的目的是降低代表数字图像所需要的数据量，这样做的好处是可
以减少图像传输时间以及存储空间。编码是实现图像压缩的重要手段。图像压
缩编码主要是利用图像信号的统计特性以及人类视觉的生理学和心理学特性，
对图像信号进行高效编码，即研究数据压缩技术，其目的是在保证图像质量的
前提下压缩数据，以解决图像数据量大的矛盾。一般来说，图像编码的目的有
三个：①减少数据存储量。②降低数据率以减少传输带宽。③压缩数据量，便
于特征提取，为后续识别作准备。
从编码技术的发展来看，Kunt提出了第一代、第二代的编码概念。第一代
编码是以去除冗余为基础的编码方法，如PCM、DPCM、ΔM、DCT、DFT、W-H变
换编码以及以此为基础的混合编码法。第二代编码法多为20世纪80年代以后
提出的，如Fractal编码法、金字塔编码法、小波变换编码法、模型基编码法、基于神经网络的编码法等等。这些编码方法有如下特点：①充分考虑人的视觉
特性。②恰当地考虑对图像信号的分解与表述。③采用图像的合成与识别方案
压缩数据。
6.图像分割(Image Segmentation)
图像分割就是把图像分成区域的过程。这是从处理到分析的转变关键，也
是图像自动分析的第一步。图像中通常包含多个对象，图像处理为达到识别和
理解的目的，几乎都必须按照一定的规则将图像分割成区域，每个区域代表被
成像的一个部分。图像自动分割是图像处理中最困难的问题之一。人类视觉系
统能将所观察的复杂景物中的对象分开，并识别出每个物体，但对于计算机来
说却是个难题。目前，大部分图像的自动分割还需要人工提供必须的信息来帮
助识别，只有一部分领域开始使用。例如印刷字符自动识别(OCR)，指纹识别等。
7.图像分析(Image Analysis)
图像分析是试图从图像中分割、提取并描述某些特征，从而有利于计算机
对图像的识别和理解，以产生有用的信息。图像处理应用的目标几乎都涉及到
图像分析。要做图像分析，必须使计算机具有某种程度的智能。这些智能的特
征包括：①能从含有许多不相干细节的背景中找到所需的信息。②能从范例中
学习并将所学知识应用推广到其他状况中。③能从不完整的资料中推断出完整
的信息。
1.3图像工程
1.3.1图像工程的内涵
图像技术在广义上来说是各种与图像有关的技术的总称。目前人们主要研
究的是数字图像，主要应用的是计算机图像技术。这包括利用计算机和其它电
子设备进行和完成的一系列工作，以及为完成各种功能而进行的硬件设计及制
作等方面的技术。计算机图像技术的历史可以追溯到1946年世界上第一台电子计算机的诞生，但在20世纪50年代计算机主要还是用于数值计算。到20世纪60年代，第三代计算机的研制成功，以及快速傅立叶变换算法的发现和应用，
使得对图像的某些计算得以实际实现。20世纪70年代，图像技术有了长足进步，而且第一本重要的图像处理专著(Rosenfeld 1976)也得以出版。进入20世纪80年代，各种硬件的发展使得人们开始处理3-D图像。
由于图像技术得到了极大的重视和长足的发展，人们需要对它们进行综合
研究和集成应用，由此出现了图像工程。图像工程的概念在1982年首先提出，当时主要包括有关图像的理论技术，对图像数据的分析管理以及各种应用。图
像工程的内容非常丰富，根据抽象程度和研究方法等的不同，可分为图像处理、图像分析和图像理解三个层次。换句话说，图像工程是既有联系又有区别的图
像处理、图像分析及图像理解三者的有机结合，另外还包括它们的工程应用。
1.图像处理
图像处理的重点是图像之间进行的变换。虽然人们常用图像处理泛指各种
图像技术，但比较狭义的图像处理主要是对图像进行各种加工，以改善图像的
视觉效果并为自动识别打基础，或对图像进行压缩编码以减少所需的存储空间。
2.图像分析
图像分析主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，以获得它们的客
观信息，从而建立对图像的描述。如果说图像处理是一个从图像到图像的过程，则图像分析则是一个从图像到数据的过程。这里的数据可以是目标特征的测量
结果，或是基于测量的符号表示，它们描述了目标的特点和性质。
3.图像理解
图像理解的重点是在图像分析的基础上，进一步研究图像中各目标的性质
和它们之间的相互关系，并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的
解释，从而指导决策。如果说图像分析主要是以观察者为中心来研究客观世界，那么图像理解在一定程度上就是以客观世界为中心，借助知识、经验等来把握
整个客观世界。
综上所述，图像处理、图像分析和图像理解是处在三个抽象程度和数据量
各有特点的不同层次上。图像处理是比较低层次的操作，它主要在图像像素级
上进行处理，处理的数据量非常大。图像分析则进入了中层，分割和特征提取
把原来以像素描述的图像转变成比较简洁的非图像形式的描述。图像理解主要
是高层操作，基本上是对从描述抽象出来的符号进行运算，其处理过程和方法
与人类的思维推理有许多相似之处。
1.3.2相关学科和领域
图像工程是一门系统地研究各种图像理论、技术和应用的交叉学科。从它
的研究方法来看，它可以与数字、物理学、生物学、心理学、电子学、计算机
科学等许多学科相互借鉴。从它的研究范围来看，它与模式识别、计算机视觉、计算机图形学等多个专业相互交叉。图像工程的研究进展还与人工智能、神经
网络、遗传算法、模糊逻辑等理论和技术有密切的联系。它的发展应用与医学、遥感、通信、文档处理和工业自动化等许多领域也是密不可分的。
图像工程与计算机图形学(Computer Graphics)、计算机视觉(Computer Vision)、模式识别(Pattern Recognition)等有着密切的关系。图形学原本是
指用图形、图表、绘图等形式来表达数据信息的科学。而计算机图形学研究的
就是用计算机技术生成这些形式的理论、方法和技术，即由非图像形式的数据
描述来生成逼真的图像。它既可以生成现实世界中已经存在的物体的图形，也
可以生成虚拟物体的图形，它和图像分析的对象和输出结果正好对调。从狭义
上讲，模式识别指的是把基于特征的多维模式空间分成不同类别的识别理论。
特别是指不依赖于图形和图像，适用于其他一般的模式分类的理论。模式识别
和图形分析比较相似，只是前者试图把图像分解成可用符号较抽象地描述的类别。计算机视觉主要强调用计算机实现人的视觉功能，要用到图像工程三个层
次的许多技术，目前的研究内容主要与图像理解相结合。
1.4数字图像处理的应用
概括的说，数字图像处理技术的主要应用领域如下：
⑴通讯。包括图像传输、电视电话、电视会议等，主要是进行图像压缩甚
至理解基础上的压缩。
⑵宇宙探测。由于太空技术的发展，需要用数字图像处理技术处理大量的
星体照片。
⑶遥感。航空遥感和卫星遥感图像需要用数字技术加工处理，并提取有用
的信息。主要用于地形地质分析，矿藏探勘，森林、海洋、水利、农业等资源
调查，环境污染监测，自然灾害预测预报，气象卫星云图处理以及地面军事目
标的识别等。由于数据量庞大，因此寻求处理及分析这些图像的自动方法，特
别是图像对比度增强、分割及图像识别的技术显得极为重要。
⑷生物医学领域中的应用。图像处理在这一领域的应用非常广泛，无论是
临床诊断还是病理研究都大量采用图像处理技术。它的直观、无创伤、安全方
便等优点备受青睐。图像处理首先应用于细胞分类、染色体分类和放射图像等。20世纪70年代数字图像处理在医学上的应用有了重大突破。1972年，X射线
断层扫描CT得到实用；1977年，白血球自动分类仪问世；1980年，人们实现
了CT的立体重建。医学图像的种类包括X光图像、同位素图像、核磁共振图像、超声波图像、红外线图像以及显微图像等。对这些图像作对比度增强或伪彩色
等的处理可帮助医生诊断疫病。
⑸工业生产中的应用。在生产线中对产品及其部件进行无损检测是图像处
理技术的一个重要应用领域。这一领域的应用从20世纪70年代起取得了迅猛
的发展，主要有产品质量检测；生产过程的自动控制；CAD和CAM等。
⑹军事、公安等方面的应用。例如军事目标的侦察、制导和警戒系统、自
动灭火器的控制及反伪装；公安部门的现场照片、指纹、手迹、人像等的处理
和辨识；历史文字和图片档案的修复和管理等。
⑺机器人视觉。机器视觉作为智能机器人的重要感觉器官，其主要任务是
进行三维景物理解和识别。机器视觉主要用于军事侦察或处于危险环境的自主
机器人；邮政、医院和家政服务的智能机器人；装配线工件识别、定位；太空
机器人的自动操作等。
⑻科学可视化。图像处理和图形学的紧密结合，形成了科学研究领域新型
的研究工具。例如考古学可用图像处理方法恢复模糊或其他降质状况的珍贵文
物图像。
⑼视频和多媒体系统。电视制作系统中广泛使用图像处理、变换、合成；
多媒体系统中静止图像和动态图像的采集、压缩、处理、存储和传输等。
⑽电子商务。图像处理技术在这一领域大有可为，如身份认证、产品防伪、水印技术等。
1.5数字图像处理的发展方向
目前图像处理面临的主要任务是研究新的处理方法，构造新的处理系统，
开拓新的应用领域。需要进一步研究的问题有如下几个方面：
⑴在进一步提高精度的同时着重解决处理速度问题。
⑵加强软件研究，开发新的处理方法，特别是要注意移植和见解借鉴其他
学科的技术和研究成果，创造出新的处理方法。
⑶加强边缘学科的研究工作，促进图像处理技术的发展。
⑷加强理论研究，逐步形成图像处理科学自身的理论体系。
⑸图像处理领域的标准化。
图像处理技术未来发展方向大致可归纳为：
⑴图像处理的发展将围绕高清晰度电视的研制，开展实时图像处理的理论
及技术研究，向着高速、高分辨率、立体化、多媒体化、智能化和标准化方向
发展。
⑵图像、图形相结合，朝着三维成像或多维成像的方向发展。
⑶硬件芯片研究。把图像处理的众多功能固化在芯片上，使之更便于应用。
⑷新理论与新算法的研究。近年来随着一些新理论的引入及新算法的研究，将会成为今后图像处理理论与技术的研究热点。例如小波分析(Wavelet)、人工神经网络(artificial neural networks)、分形几何(Fractal)、形态学(Morphology)、遗传算法(Genntic Algorithms)等。
随着科学技术的进步以及人类需求的不断增加，图像处理科学无论是在理
论上还是实践上，都会取得更大的发展。
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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
数字图像处理的发展现状及研究内容概述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%，所以作为传递信息的重要媒体和手段——图像信息是十分重要的，俗话说“百闻不如一见”、“一目了然”，都反映了图像在传递信息中独到之处。 目前，图像处理技术发展迅速，其应用领域也愈来愈广，有些技术已相当成熟并产生了惊人的效益，当前图像处理面临的主要任务是研究心的处理方法，构造新的处理系统，开拓更广泛的应用领域。 数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机数字图像处理，它是指将数字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数字图像信息。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。早期的数字图像处理的目的是改善数字图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。数字图像处理中，输入的是质量低的数字图像，输出的是改善质量后的数字图像，常用的数字图像处理方法有数字图像增强、复原、编码、压缩等。 1:数字图像处理的现状及发展 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，属于这些领域的有航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等，使数字图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。随着数字图像处理技术
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数字图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界，这被称为数字图像理解或计算机视觉。很多国家，特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究，取得了不少重要的研究成果。其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论，这个理论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想。数字图像理解虽然在理论方法研究上已取得不小的进展，但它本身是一个比较难的研究领域，存在不少困难，人类本身对自己的视觉过程还了解甚少，因此计算机视觉是一个有待人们进一步探索的新领域。如今数字图像处理技术已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，在应用上意识科学研究、社会生产乃至人类生活中不可缺少的强有力的工具。 数字图像处理进一步研究的问题，不外乎如下几个方面： （1）在进一步提高精度的同时着重解决处理速度问题。如在航天遥感、气象云图处理方面，巨大的数据量和处理速度任然是主要矛盾之一。 （2）加强软件研究、开发新的处理方法，特别要注意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，促进数字图像处理技术的发展。如：人的视觉特性、心理学特性等的研究，如果有所突破，讲对团向处理技术的发展起到极大的促进作用。
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
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，
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');
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。
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
《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
第一章概述 一.填空题 1. 数字图像是用一个数字阵列来表示的图像。数字阵列中的每个数字，表示数字图像的一个最小单位，称为__________。 5. 数字图像处理包含很多方面的研究内容。其中，________________的目的是根据二维平面图像数据构造出三维物体的图像。 解答:1. 像素5. 图像重建 第二章数字图像处理的基础 一.填空题 1. 量化可以分为均匀量化和________________两大类。 3. 图像因其表现方式的不同，可以分为连续图像和________________两大类。 5. 对应于不同的场景内容，一般数字图像可以分为________________、灰度图像和彩色图像三类。 解答: 1. 非均匀量化 3. 离散图像 5. 二值图像 二.选择题 1. 一幅数字图像是：( ) A、一个观测系统。 B、一个有许多像素排列而成的实体。 C、一个2-D数组中的元素。 D、一个3-D空间的场景。 3. 图像与灰度直方图间的对应关系是：（） A、一一对应 B、多对一 C、一对多 D、都不对 4. 下列算法中属于局部处理的是：（） A、灰度线性变换 B、二值化 C、傅立叶变换 D、中值滤波 5. 一幅256*256的图像，若灰度级数为16，则该图像的大小是：（） A、128KB B、32KB C、1MB C、2MB 6. 一幅512*512的图像，若灰度级数为16，则该图像的大小是：（） A、128KB B、32KB C、1MB C、2MB 解答:1. B 3. B 4. D 5. B 6. A 三.判断题 1. 可以用f(x,y)来表示一幅2-D数字图像。（） 3. 数字图像坐标系与直角坐标系一致。（） 4. 矩阵坐标系与直角坐标系一致。（） 5. 数字图像坐标系可以定义为矩阵坐标系。（） 6. 图像中虚假轮廓的出现就其本质而言是由于图像的灰度级数不够多造成的。（） 10. 采样是空间离散化的过程。（） 解答:1. T 3. F 4. F 5. T 6. T 10. T 1、马赫带效应是指图像不同灰度级条带之间在灰度交界处存在的毛边现象（√） 第三章图像几何变换 一.填空题 1. 图像的基本位置变换包括了图像的________________、镜像及旋转。 7. 图像经过平移处理后，图像的内容________________变化。（填“发生”或“不发生”） 8. 图像放大是从小数据量到大数据量的处理过程，________________对许多未知的数据的估计。（填“需要”或“不需要”） 9. 图像缩小是从大数据量到小数据量的处理过程，________________对许多未知的数据的估计。（填“需要”或“不需要”） 解答:1. 平移7. 不发生8. 需要9. 不需要
《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
数字图像处理系统论文
毕业设计说明书基于ARM的嵌入式数字图像处理系统 设计 学生姓名：张占龙学号： 0905034314 学院：信息与通信工程学院 专业：测控技术与仪器 指导教师：张志杰 2013年 6月
摘要 简述了数字图像处理的应用以及一些基本原理。使用S3C2440处理器芯片，linux内核来构建一个简易的嵌入式图像处理系统。该系统使用u-boot作为启动引导程序来引导linux内核以及加载跟文件系统，其中linux内核与跟文件系统均采用菜单配置方式来进行相应配置。应用界面使用QT制作，系统主要实现了一些简单的图像处理功能，比如灰度话、增强、边缘检测等。整个程序是基于C++编写的，因此有些图像变换的算法可能并不是最优化的，但基本可以满足要求。在此基础上还会对系统进行不断地完善。 关键词：linnux 嵌入式图像处理边缘检测 Abstract This paper expounds the application of digital image processing and some basic principles. The use of S3C2440 processor chip, the Linux kernel to construct a simple embedded image processing system. The system uses u-boot as the bootloader to boot the Linux kernel and loaded with file system, Linux kernel and file system are used to menu configuration to make corresponding configuration. The application interface is made using QT, system is mainly to achieve some simple image processing functions, such as gray, enhancement, edge detection. The whole procedure is prepared based on the C++, so some image transform algorithm may not be optimal, but it can meet the basic requirements. On this basis, but also on the system constantly improve. Keywords:linux embedded system image processing edge detection
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。
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
学习数字图像处理心得 姓名：黄冬芬学号：070212051 班级：12级通信工程1班数字图像是我们生活中接触最多的图像种类，他伴随人们的生活、学习、工作，并在军事、工业和医学方面发挥着极大地作用，可谓随处可见，尤其在生活方面作为学生的我们，会在外出旅游，生活和工作中拆下许多数字照片，现在已进入信息化时代，图片作为信息的重要载体，在信息传输方面有着不可替代的作用，并且近年来图像处理领域，数字图像处理技术取得了飞速的发展，作为计算机类专业的大学生更加有必要对数字图像处理技术有一定的掌握，而大多数人对于数字图像的知识也很模糊，比如各类繁多的各种图像格式之间的特点，不同的情况该用何种图像格式，还有关于图像的一些基本术语也不甚了解。尤为重要的是一些由于拍摄问题导致的令人不甚满意的照片该如何处理，或者如何对一些照片进行处理实现特殊的表现效果。所以对于数字图像处理这门课大家有着极大地兴趣。我们班有的同学学过Photoshop软件，因此对于数字图像处理有了一些基础，更加想利用这门课的学习加深自己数字图像处理的理解并提高在数字图像处理方面的能力。 通过这8周的学习，我们虽然还没有完全掌握数字图像处理技术，但是收获不少，对于数字图像方面的知识有了更深的了解。更加理解了数字图像处理的本质，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的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）等大家都能叫上口但都很模糊的名词。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，增强图片的边缘等细节。而平滑处理的目的是消除噪声、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。对常见的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坚实的基础。更重要的是学习到了数字图像处理的思想。通过学习也是对C++编程应用的很好的实践和复习。 当然通过8周的学习还远远不够，也有许多同学收获甚微，我总结了下大家后期学习的态度与前期学习的热情相差很大的原因。刚开始大家是有很高的热情去学习这门课，可随着这门课的更深入的学习，大家渐渐发现课程讲授内容与自己起初想学的实用图像处理技术是有很大的差别的，大家更着眼于如何利用软件、技术去处理图像而得到满意的效果，或者进行一些图像的创意设计，可是课程的内容更偏向于如何通过编程实现如何多图像进行一些类似锐化、边缘提取、模糊、去除噪声等基础功能的实现，这其中涉及很多算法、函数，需要扎实的数学基础和编程基础，并且需要利用大量时间在课下编写代码，并用visual c++软件实现并进行调试，然而大部分人的C++实践能力和编程能力还有待提高，尤其是对于矩阵进行操作的编程尤为是个考验。 在老师授课方面的建议是可以再课上多进行一些具体操作，这
第一篇、人工智能心得体会大作业 人工智能学习心得 我眼中的人工智能 人，没有熊一样的力量，却能把熊关进笼子，这笼子的钥匙，叫智慧。 人类一直在思考如何让自然界的其它事物为自己所用，而不是只想着如何获取食物来填饱肚子，人类之所以会凌驾于食物链顶端，就在于对于资源的使用。为了减轻胃的消化负担，人类开始学会使用火，让蛋白质在进入胃之前就变质而变得更好消化易于吸收。经历了漫长的手工制造业历程，为了提高生产效率，也为了减轻工人手工劳作的负担，人们开始了工业革命，无数的机器流水线取代了效率低下的廉价劳动力，也正是从此刻起，人类使用资源的能力有了质的发展，由使用已有资源，到创造新的资源。第一台计算机应运而生，人类开启了无限创造的时代。时至今日，计算机技术几乎延伸到了生活的每个领域，甚至成了人们的生活必需品。计算机能帮助人们完成人类不可能完成的计算，但一直致力于创造的人们当然不会停止对计算机的要求。人们不光需要计算机做人类做不了的计算，还渐渐开始要求计算机做人类能做的事，这便催生了人工智能。人类就是这样一步步用自己的智慧让自己过上傻瓜一样的生活。
人工智能目前还没有在人们生活中普及，但是已经出现萌芽。最典型是的一些语音识别系统，如苹果公司的Siri可能是目前人们接触最多的基于人工智能和云计算技术的产品，相信这种人机交互系统的雏形经过时间的磨练会在未来形成一套完善的从界面到内核的智能体系。在社会生活方面，与数字图像处理技术紧密结合的人工智能已经开始应用于摄像头的图像捕捉和识别，而模式识别技术的发展则使得人工智能在更广阔的领域得以实现成为了可能。一些大公司在人工智能领域的投入和研究对于推动人工智能的发展起到了很大的作用，最值得一提的就是谷歌。谷歌的免费搜索表面上是为了方便人们的查询，但这款搜索引擎推出的初衷，就是为了帮助人工智能的深度学习，通过上亿的用户一次又一次地查询，来锻炼人工智能的学习能力，由于我的水平还很低，对于深度学习还不敢妄自拽测。但是，近年来谷歌公司在人工智能方面的突破一项接着一项，为人们熟知的便是智能汽车。不得不说，人工智能想要进一步发展，必须依靠这些大公司的研究和不断推广，由经济促创新。 纵览时间长河，很多新生的技术在一开始都是举步维艰的，人工智能也不例外，但幸运的是，人们接受和学会使用新技术所需要的时间越来越短，对于人工智能产品的投入市场是有益的。因此，在我看来，将已开发出来但还需完善的人工智能产品投放市场，使其进入人们的生活只是时间的问题，但要想真正掌握人工智能，开发出完全符合研发人想法的智能产品还需各方面的努力。至于现在讨论热烈的“人工智能统治人类”的问题，我的看法是，人工智能的开发和应用是需要监管的，但并不能阻止人工智能即将影响世界的趋势。