数字图像处理技术从基础到实战

数字图像处理相关论文“数字图像处理”是一门利用计算机解决图像处理的学科。

并且，现代多媒体计算机中又广泛采用了数字图像处理技术。

下面是店铺给大家推荐的数字图像处理相关论文，希望大家喜欢!数字图像处理相关论文篇一浅谈“数字图像处理”课程教学改革实践摘要：数字图像处理技术是一种发展迅速且应用广泛的新兴技术，就“数字图像处理”课程的特点，从教学内容、教学手段和方法、教学理论和实践等方面进行改革与实践，增强了学生的实践创新能力，提高了教学质量，收到良好的教学效果。

关键词：数字图像处理;教学手段;实践作者简介：刘忠艳(1975-)，女，黑龙江依安人，黑龙江科技学院计算机与信息工程学院，副教授;周波(1963-)，男，黑龙江绥化人，黑龙江科技学院计算机与信息工程学院，教授。

(黑龙江哈尔滨 150027)一、“数字图像处理”概述数字图像处理技术是集微电子学、光学、应用数学和计算机科学等学科的一门综合性边缘技术。

[1，2]是当今信息社会中发展迅速且应用广泛的新兴科学技术。

数字图像处理技术广泛应用到通信、计算机、交通运输、军事、医学和经济等各个领域，在各个领域发挥着越来越重要的作用。

随着计算机技术的迅速发展，图像处理的技术和理论不断完善和丰富，新的理论、技术也不断涌现，并逐渐进行应用。

面对这样一门理论与实际紧密结合的课程，在学习过程中，学生常常会遇到很多问题，既为数字图像处理技术应用的广泛前景所吸引，也时常对课程的抽象理论感到苦恼，渐渐失去学习兴趣。

为了激发学生的学习兴趣，提高教学质量，对该课程进行教学改革，势在必行。

经过两年半的教学改革与实践，取得了一定的教学效果。

二、教学改革措施为了提高“数字图像处理”课程的教学质量，激发学生学习本课程的兴趣，对本门课程进行改革，采取以下措施：1.整合教学内容随着计算机技术的迅速发展，数字图像处理技术也得到快速发展。

近几年来，有很多新的应用点和研究涌现出来，在“数字图像处理”课程中加入新技术的介绍，对于学生了解国际的研究和应用热点，尽快地投入相应的研究与应用中去大有益处。

数字图像处理概述归纳总结数字图像处理是指将图像的像素信息进行数字化并对其进行处理的一门技术。

它广泛应用于计算机视觉、医学图像处理、工业检测等领域。

本文将对数字图像处理的基本概念、常见算法以及未来发展趋势进行归纳总结。

一、数字图像处理的基本概念数字图像由像素阵列组成，每个像素存储着图像的亮度信息。

在数字图像处理中，常用的表示方法是灰度图像和彩色图像。

灰度图像是指每个像素只包含一个亮度值，通常以8位表示，取值范围为0~255。

而彩色图像则包含了红、绿、蓝三个通道的亮度值，通常以24位表示，每个通道的取值范围也为0~255。

数字图像处理的主要任务包括图像增强、图像恢复、图像分割、图像压缩等。

二、数字图像处理的常见算法1. 图像增强算法图像增强旨在改善图像的视觉品质，常用的算法包括直方图均衡化、灰度拉伸、滤波等。

直方图均衡化可以通过调整图像的亮度分布来增强图像的对比度，从而使图像细节更加清晰可见。

2. 图像恢复算法图像恢复用于去除图像中的噪声，常见的算法有均值滤波、中值滤波、小波去噪等。

其中，中值滤波可以有效地去除椒盐噪声，而小波去噪能够在保持图像细节的同时消除高频噪声。

3. 图像分割算法图像分割旨在将图像划分为不同的区域，常用的算法有阈值分割、边缘检测、区域生长等。

阈值分割根据像素灰度值与设定阈值的大小关系将图像分为前景和背景，而边缘检测则可用于检测图像中的边界。

4. 图像压缩算法图像压缩是指通过减少图像的存储空间来实现数据压缩，常见的算法有无损压缩和有损压缩。

其中，无损压缩保证了图像的质量不受损失，而有损压缩通过舍弃图像中的冗余信息来实现更高的压缩比率。

三、数字图像处理的未来发展趋势1. 深度学习在图像处理中的应用随着深度学习的发展，其在数字图像处理中的应用越来越广泛。

通过深度学习算法，可以实现更精确的图像分类、目标检测等任务，从而提升图像处理的效果和准确性。

2. 多模态图像处理多模态图像处理是指处理多个不同模态的图像，比如红外图像、可见光图像等。

数字图像处理技术及处理过程2019-05-24图像是⼀种信息。

所谓图像处理，就是对图像信息进⾏加⼯以满⾜⼈的视觉⼼理和应⽤需求的⾏为。

数字图像处理是指利⽤计算机或其他数字设备对图像信息进⾏各种加⼯和处理。

它是⼀门新兴的应⽤学科，其发展速度异常迅速，应⽤领域极为⼴泛。

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各种处理。

到70年代，图像处理技术的应⽤迅速从宇航领域扩展到⽣物医学、信息科学、资源环境科学、天⽂学、物理学、⼯业、农业、、教育、艺术等各个领域与⾏业，对经济、军事、⽂化及⼈们的⽇常⽣活产⽣重⼤的影响。

数字图像处理技术发展速度快、应⽤范围⼴的主要原因有两个。

由于数字图像处理的数据量⾮常庞⼤，处理速度相对较慢，这就限制了数字图像处理的发展，因此计算机的计算能⼒迅速提⾼，运⾏速度⼤⼤提⾼是⼀个原因。

另外计算机价格迅速下降，图像处理设备从中、⼩型计算机迅速过渡到个⼈计算机，为图像处理在各个领域的应⽤准备了条件。

第⼆个原因是由于视觉是⼈类感知外部世界最重要的⼿段，据统计，在⼈类获取的信息中，视觉信息60%，⽽图像正是⼈类获取信息的主要途径，因此，和视觉紧密相关的数字图像处理技术的潜在应⽤范围⾃然⼗分⼴阔。

图像处理技术基本可以分成两⼤类：模拟图像处理(Analog Image Processing)和数字图像处理(Digital Image Processing)。

数字图像处理，通俗地讲就是利⽤计算机对图像进⾏处理。

因此也称之为计算机图像处理(Computer Image Processing)。

其优点是处理精度⾼，处理内容丰富，可进⾏复杂的⾮线性处理，有灵活的变通能⼒，⼀般来说只要改变软件就可以改变处理内容。

存在的问题主要在于处理速度，特别是进⾏复杂的处理更是如此。

数字图像处理概括地说主要包括如下⼏项内容：⼏何处理( Geomet rical Processing)、算术处理(Arithmetic Processing)、图像增强( Image Enhancement)、图像复原( Image Restoration)、图像重建( Image Reconst ruction)、图像编码(Image Encoding)、图像识别( Image Recognition)、图像理解( Image Understanding)。

数字图像处理的基本步骤图像处理，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。

此外，基于光学理论的处理方法依然占有重要的地位。

图像处理是信号处理的子类，另外与计算机科学、人工智能等领域也有密切的关系。

传统的一维信号处理的方法和概念很多仍然可以直接应用在图像处理上，比如降噪、量化等。

然而，图像属于二维信号，和一维信号相比，它有自己特殊的一面，处理的方式和角度也有所不同。

目录* 1 解决方案* 2 常用的信号处理技术o 2.1 从一维信号处理扩展来的技术和概念o 2.2 专用于二维（或更高维）的技术和概念* 3 典型问题* 4 应用* 5 相关相近领域* 6 参见解决方案几十年前，图像处理大多数由光学设备在模拟模式下进行。

由于这些光学方法本身所具有的并行特性，至今他们仍然在很多应用领域占有核心地位，例如全息摄影。

但是由于计算机速度的大幅度提高，这些技术正在迅速的被数字图像处理方法所替代。

从通常意义上讲，数字图像处理技术更加普适、可靠和准确。

比起模拟方法，它们也更容易实现。

专用的硬件被用于数字图像处理，例如，基于流水线的计算机体系结构在这方面取得了巨大的商业成功。

今天，硬件解决方案被广泛的用于视频处理系统，但商业化的图像处理任务基本上仍以软件形式实现，运行在通用个人电脑上。

常用的信号处理技术大多数用于一维信号处理的概念都有其在二维图像信号领域的延伸，它们中的一部分在二维情形下变得十分复杂。

同时图像处理也具有自身一些新的概念，例如，连通性、旋转不变性，等等。

这些概念仅对二维或更高维的情况下才有非平凡的意义。

图像处理中常用到快速傅立叶变换，因为它可以减小数据处理量和处理时间。

从一维信号处理扩展来的技术和概念* 分辨率(Image resolution|Resolution)* 动态范围(Dynamic range)* 带宽(Bandwidth)* 滤波器设计(Filter (signal processing)|Filtering)* 微分算子(Differential operators)* 边缘检测(Edge detection)* Domain modulation* 降噪(Noise reduction)专用于二维（或更高维）的技术和概念* 连通性(Connectedness|Connectivity)* 旋转不变性(Rotational invariance)典型问题* 几何变换（geometric transformations）：包括放大、缩小、旋转等。