计算机专业图片处理毕业论文

毕业论文（设计）题目：数字图像处理系统的设计与实现姓名：学院：理学与信息科学学院专业：计算机科学与技术班级：学号：指导教师：完成时间：数字图像处理系统的设计与实现摘要：随着信息技术的蓬勃发展，尤其是计算机技术的日新月异，为数字图像处理的发展提供了广阔的空间。

该数字图像处理系统是基于Windows平台的图像处理系统，实现了对灰度级图像的编辑，可以进行图像导入和导出，视图设置，可以调整图片尺寸，旋转和翻转图片，图片增强优化，图像边缘检测与分割，图像编码以及打印输出图片。

本文主要介绍了数字图像处理系统的设计和实现过程，系统设计运用MFC的设计思想，通过VC++实现系统框架，简化了软件的开发，提高了软件系统的灵活性、可扩展性和重用性。

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，也能对图片完成编辑操作。

关键词：VC++；MFC；灰度级图像；图像编辑The Design and Implementation of Digital Image Processing SystemAbstract：With the rapid development of information technology, especially in the progress of computer technology, it provides wide space to the application of Digital Image Processing. Digital image processing system is an image processing system based on the Windows platform. To realize the image editor of gray level, import and export images, view settings, you can adjust picture size, rotate and flip images Enhance the optimization and print output picture.The analysis and the implementation procedure of Digital Image Processing System were introduced in this paper. The design idea of MFC was used and the system structure was implemented by VC++. So the development of software can be predigested and flexibility, expansibility and reusability of software system can be improved.Keywords: VC++; MFC; Grayscale image; Image edit目录前言 (1)1 概述 (2)1.1课题设计的背景和意义 (2)1.2数字图像处理的方法概要与应用领域 (2)1.2.1 数字图像处理的方法概要 (2)1.2.2数字图像处理的应用领域 (4)1.3数字图像系统简介 (5)2 数字图像处理系统开发技术基础 (6)2.1C++语言优点 (6)2.2VC++平台简介 (7)2.3MFC技术简介 (8)2.3.1 封装 (8)2.3.2继承 (9)2.3.3虚拟函数和动态约束 (9)2.4MDI应用程序的构成 (10)3 需求分析 (12)3.1系统功能需求分析 (12)3.2系统处理流程分析 (12)4 系统总体设计 (14)4.1系统功能模块划分 (14)4.2类的设计 (15)4.2.1对话框类 (15)4.2.2 CMyDIB、CBmpShow、CRectTrackerEx类 (15)4.2.3系统框架类 (15)5 系统的详细设计 (16)5.1文件模块的设计 (16)5.2图像编辑模块 (18)5.3图像处理模块 (19)5.3.1图像的点运算 (20)5.3.2图像的几何运算 (23)5.3.3图像的正交变换 (25)5.3.4图像的增强和复原 (26)5.3.5图像边缘检测与分割 (28)5.3.6图像编码 (31)5.2系统调试 (32)结束语 (34)致谢 (35)参考文献 (36)前言数字图像处理（Digital Image Processing）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。

摘要本文以VC++6.0做为编程语言，对图像降噪技术进行研究。

本文通过介绍位图的基本操作以及在图像中加入椒盐噪声的操作，从而进一步引出几种降噪方法。

本文分别介绍“均值滤波”、“中值滤波”以及“傅里叶降噪”和“小波降噪”四种算法，实现图像降噪。

详细介绍了其基本原理、实现方法以及具体算法，并对降噪效果加以比较与分析。

“均值滤波”把每个像素都用周围的8个像素来做均值操作，可以平滑图像，速度快，算法简单。

“中值滤波”是常用的非线性滤波方法,也是图像处理技术中最常用的预处理技术。

同时在“低通滤波”及“小波降噪”中分别引入“快速傅里叶变换”和“Mallat 算法”，使得其取得更快速的计算，有效地解决了其计算量太大，运算时间过长的弊端，从而达到更好的综合降噪效果。

关键词：图像降噪；滤波；傅里叶降噪；小波降噪AbstractTaking VC++6.0 as the programming language, this paper is a study about image noise reduction technology. Furthermore, introducing several noise reducing measures through the introduction of the basic processing and the operation to put the salt and pepper noise into the image.The paper introduces Averaging Filter, Median Filter,Fourier Lowpass Filtering and Wavelet Filter to achieve image noise reducing. Here we introduce the basic principles, implement methods, detailed arithmetic, and make comparison and analysis the noise reducing effects.Averaging Filter operates every pixel by using 8 pixels meanly. It can make the images smoothing, fast and easy to calculate. Median Filter Fourier is a common nonlinear filtering way and also common preprocessing technique when processing images. Introducing FFT and Mallat Algorithm separately into Lowpass Filtering and Wavelet Filter, and then we can make faster calculating and solve the massive calculating more efficiently. Therefore, we can have a more effective noise reducing.Keywords：Image Noise Reduction；Filter；Fourier Filter；Wavelet filter毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。

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AbstractAs 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目录摘要 (I)Abstract (II)1 引言 (1)2 医学图像处理概述 (3)什么是医学图像处理 (3)医学图像处理及研究内容 (3)2.2.1超声图像 (3)2.2.2 X射线图像 (4)2.2.3磁共振成像 (5)2.2.4核医学成像 (6)医学图像处理技术新进展 (7)3 Java语言的特点 (11)面向对象编程 (11)3.1.1抽象 (11)3.1.2面向对象编程的3个原则 (12)Java的特性 (13)Java语言的前景 (15)4 Java语言实现图像处理 (16)图像增强技术 (16)4.1.1灰度变换 (17)4.1.2伪彩色处理 (19)4.1.3平滑化处理 (22)4.1.4其他图像增强技术 (24)图像分割技术 (25)4.2.1阈值分割法 (25)4.2.2边缘检测法 (28)图像复原技术 (31)本章小结 (33)5 设计流程 (34)主流程图 (34)图像处理界面 (35)图像的加载 (36)图像的处理 (38)数据库的建立 (42)附录B 中文翻译 (50)1 引言数字图像处理技术是20世纪60年代随着计算机技术和超大规模集成电路的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新兴技术领域，它在理论上和实际应用中都取得了巨大的成就。

图像处理毕业论文图像处理是计算机科学领域中的一个重要研究方向，它涉及到对图像的获取、处理、分析和识别等多个方面。

随着科技的不断发展，图像处理在各个领域都扮演着重要的角色，如医学影像、安防监控、虚拟现实等。

本文将从图像处理的基础原理、应用领域以及未来发展方向等方面进行探讨。

首先，图像处理的基础原理是数字图像处理。

数字图像处理是将图像从连续的模拟信号转换为离散的数字信号，通过对数字信号的处理来实现对图像的改变和分析。

其中，最基础的操作包括图像的采集、预处理、增强、压缩和恢复等。

图像采集是指通过摄像头或扫描仪等设备将现实世界中的图像转化为数字信号。

预处理是对采集到的图像进行去噪、去除伪影等操作，以提高后续处理的效果。

增强是通过调整图像的亮度、对比度、色彩等参数，使图像更加清晰、鲜艳。

压缩是为了减小图像文件的大小，方便存储和传输。

恢复是指对经过压缩或传输过程中丢失的信息进行恢复，以还原原始图像。

图像处理的应用领域非常广泛。

在医学影像方面，图像处理可以帮助医生进行疾病的诊断和治疗。

例如，通过对CT扫描图像的处理，可以清晰地显示出患者体内的器官结构，帮助医生准确判断病变部位。

在安防监控方面，图像处理可以用于人脸识别、行为分析等功能，提高监控系统的智能化水平。

在虚拟现实方面，图像处理可以实现对虚拟场景的渲染和交互，为用户带来更加逼真的虚拟体验。

此外，图像处理还应用于图像搜索、图像检索、图像合成等领域，为用户提供更加便捷和高效的图像处理服务。

未来，图像处理领域的发展方向主要包括以下几个方面。

首先，随着人工智能技术的快速发展，图像处理将与机器学习、深度学习等技术相结合，实现更加智能化的图像分析和识别。

其次，虚拟现实技术的兴起将推动图像处理向更加真实和沉浸式的方向发展，为用户带来更加逼真的虚拟体验。

再次，图像处理技术将与物联网、云计算等技术相结合，实现对大规模图像数据的处理和分析，为用户提供更加个性化和精准的图像服务。

计算机中图像颜色处理技术毕业论文计算机中图像颜色处理技术毕业论文第一章引言1.1课题来源及意义本课题来源于科研需求。

本课题主要研究的是针对打印或扫描中出现的图像进行背景去噪、灰度化、二值化等处理，得到较为干净的字符图像块。

本课题主要对图像进行背景去噪、灰度化、二值化等处理，得到较为干净的字符图像块。

随着科学技术的不断发展，计算机的更新速度不断提高，人们的思想文化素质的提高，对图像的要求也越来越高。

因此把原始图像与计算机结合起来，从而创作出许多更加完美的图像，满足人们的需求。

计算机图像处理，是指利用计算机对图像进行一系列加工，以便获得人们所需要的效果。

图像是人类获取和交换信息的主要来源，人类感知外界信息，80%以上是通过视觉得到的。

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。

图像处理或图像分析方法的应用越来越广泛。

1.2答题卡简介当今社会，为能够多方面评价个人能力，出现了名目繁多的考试，答题卡已不再陌生。

答题卡一般由基本信息栏、导引道和很多信息位构成。

基本信息栏一般用于填写填涂这卡片的使用者的基本信息，一般考试中包括考生的和考号。

导引道用于阅读机确认答题卡的方向和位置。

而占据绝大部分位置的信息位则是供使用者填涂其所选择的选项。

答题后，答题卡上的信息通过光标阅读机识别并储存在计算机中。

答题卡相比于传统纸答，有如下优点：1、普通纸答题卡。

印刷方便，长期使用节省成本。

2、答题卡查询方便、影像化保存答题卡。

对判卷结果有疑问，输入学号或学生可直接在电脑中查到这答题卡和判卷细节。

3、错误处理高效方便。

对于学号填涂错误、学号重复、主观题漏登分等错误情况处理方便，无需查找原始试卷，直接在电脑上调阅影像。

4、统计与分析方便。

除基本统计参数外，提供排名、分数分布、试题合理性分析、多科成绩汇总与综合等功能。

5、判卷速度快。

每小时3600试卷（标准32K答题卡）。

6、升级空间。

与网络技术结合，通过后续升级，可实现网络判卷功能。

计算机图形与图像处理论文2000字(2)计算机图形与图像处理论文2000字篇二《试论计算机视觉与图像处理技术》【摘要】随着计算机技术的不断发展，计算机视觉研究成为科学和工程领域的一项重要内容。

作为一门综合性较强的学科内容，计算机视觉学吸引了不同学科研究者的广泛关注。

同时在计算机技术和视觉学研究不断深入的条件下，取得了丰硕的研究成果。

这些研究成果的应用转化促进了医学、地质学等的发展，对人类社会和经济的发展产生了深远的影响。

基于此，本研究以计算机视觉与图像处理技术作为研究对象，就图像处理的方法等进行了分析。

【关键词】计算机视觉图像处理技术一、引言随着计算机技术的不断发展，在20世纪60年底产生了计算机视觉学这一学科。

计算机视觉是借助计算机以及各种设备，进行生物视觉模拟的一种技术。

计算机视觉学的主要任务，是借助已掌握的图片、视频等资料，进行计算与处理，和人类及其他生物的视觉过程一样，得到相应形式的三维数据信息。

计算机视觉学的发展，在工业、农业的生产中，地质勘探、天文、医学观察等领域也有着重要的应用价值。

因此，视觉学的研究和应用转化受到了越来越多的重视。

二、计算机视觉学的图像分割研究(一)数据驱动的分割研究在计算机视觉学应用过程中，经常进行的数据驱动分割有下面几项内容：第一种是边缘检测的分割、第二种是区域分割、第三种是边缘和区域相互结合的分割。

第一种基于边缘检测的分割，这种分割的基本方法：首先对检测图像的边缘点进行检测，然后根据一定的法则进行轮廓的连接，获得分割的区域。

基于边缘检测的分割其难点是边缘检测时如何处理好抗噪声性能、检测的精度之间的矛盾。

所以，在研究的过程中，提出了多种多尺度边缘检测的方法，按照实际问题进行多尺度边缘信息设计等方案，以获得更为合适的抗噪性能和检测的精度。

第二种基于区域的分割，它的基本思想是按照图像数据的特点，将整个图像的空间划分成为几个不同的区域进行图像处理。

(二)计算机视觉学模型驱动的分割经常使用的模型驱动分割有下面三种，第一种模型是基于动态轮廓的模型、第二种模型是组合优化模型、第三种模型是目标几何与统计模型。

计算机图形与图像处理相关的论⽂ 伴随着计算机技术的不断发展，计算机图形学与图形图像处理技术逐渐成熟。

下⾯是店铺给⼤家推荐的计算机图形与图像处理相关的论⽂，希望⼤家喜欢! 计算机图形与图像处理相关的论⽂篇⼀ 《计算机图形学与图形图像处理技术浅析》 摘要：伴随着计算机技术的不断发展，计算机图形学与图形图像处理技术逐渐成熟。

计算机图形学与图形图像处理技术在现代各领域中的应⽤越来越重要，从⽽逐渐受到了⼈们的⼴泛关注。

本⽂通过分析计算机图形学的系统组成、功能以及应⽤领域等内容，详细分析了计算机图形学与图形图像处理技术的特点。

关键字：图形学图形图像处理技术 计算机技术在近年来的发展速度极为迅速，如今在各个领域中都应⽤了计算机技术。

从20世纪50年代开始，⼈们开始利⽤计算机技术处理图形，⽽随着计算机技术的不断发展与成熟，⼈们开始利⽤计算机技术处理图形与图像信息，随着这种图形与图像处理技术的不断成熟与完善，最终形成了备受⼈们重视的新型学科。

这种计算机图形学与图形图像处理技术的应⽤，对于各个领域的发展有很重要的意义，因此对计算机图形学与图形图像处理技术进⾏研究分析，对各领域的发展⾮常重要。

1 计算机图形学概述 1.1 计算机图形学的主要内容 计算机图形学中的研究内容包含了许多⽅⾯，其中包含了图形硬件、图形交互技术、曲⾯曲线建模、虚拟实现以及实物造型等。

这是⼀种利⽤数学算法将相应⼆维与三维图形转化到计算机中显⽰出来。

计算机图形学学科成⽴的主要⽬的是为了让计算机转换出来的图像更加的真实，⽽要让计算机转化的图形具备更强的真实感，就必须要建⽴图形描述场景的⼏何表⽰，从中计算出虚拟的光源、纹理以及材质属性产⽣的效果。

因此计算机图形学与⼏何设计学的联系⾮常紧密。

在计算机图形学中，主要的研究内容包括⼏何场景中的曲线曲⾯造型技术以及实体造型技术。

⽽由计算机转化出的图形，通常都需要对图形进⾏再⼀次的处理，因此计算机图形学与相应的图形图像处理技术需要紧密联系起来，这样才能够产⽣更好的图形真实感。

图形图像处理毕业论文图形图像处理是计算机科学与技术领域中的一个重要研究方向。

随着数字技术的快速发展，图形图像处理的应用范围也越来越广泛。

在这篇毕业论文中，我将探讨图形图像处理的一些关键技术和应用领域，并提出一种新的方法来改进图像处理的效果。

首先，让我们来了解一下图形图像处理的基本原理。

图形图像处理是指对图形图像进行数字化处理，以改变图像的外观、增强图像的质量或提取有用的信息。

它包括图像采集、图像预处理、图像增强、图像压缩、图像分割、图像识别等一系列步骤。

这些步骤可以通过一系列算法和技术来实现，如滤波、变换、插值等。

在图形图像处理的应用领域中，医学影像处理是一个重要的研究方向。

医学影像处理可以帮助医生更好地观察和分析患者的影像数据，从而提高诊断的准确性和效率。

例如，通过图像分割技术可以将医学影像中的不同组织或器官分离出来，帮助医生更好地定位和诊断疾病。

另外，图像增强技术可以提高医学影像的质量，使医生能够更清晰地观察到患者的病变情况。

除了医学影像处理，图形图像处理还在计算机视觉、图像识别、虚拟现实等领域得到广泛应用。

例如，在自动驾驶技术中，图像处理可以帮助车辆感知周围环境，识别和跟踪道路、车辆和行人等目标。

在电影和游戏制作中，图像处理可以用于特效的制作和场景的渲染，提供更逼真的视觉效果。

在虚拟现实技术中，图像处理可以实现对虚拟世界的实时渲染和交互。

然而，传统的图像处理方法在某些情况下存在一些局限性。

例如，在图像增强领域，传统的滤波方法可能会导致图像细节的损失或者产生一些不自然的伪影。

为了克服这些问题，我提出了一种基于深度学习的图像增强方法。

该方法利用卷积神经网络来学习图像的特征表示，并通过反卷积操作将图像恢复到原始的高质量状态。

实验证明，该方法在提高图像质量的同时保留了更多的细节信息，具有较好的效果。

在本论文中，我还对该方法进行了进一步的改进和优化。

通过引入注意力机制，我提出了一种自适应图像增强方法。

图像处理毕业设计图像处理是计算机科学中的重要研究方向之一，也是目前计算机视觉技术最为基础的理论和技术之一。

图像处理技术在多个领域具有广泛的应用，如医学影像处理、安防监控、数字娱乐、远程遥感等。

本篇文章将介绍一个基于图像处理的毕业设计课题，该课题思路创新、内容丰富，具有较高的实践和研究价值。

该毕业设计的主要内容是基于深度学习的图像识别与分类。

随着深度学习技术的发展，图像识别和分类已经在很多领域得到了广泛应用。

本课题将通过研究图像识别和分类的相关理论和算法，设计并实现一个高效、准确的图像分类系统。

首先，需要对深度学习中的卷积神经网络进行深入研究。

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是当前图像处理和计算机视觉领域最为主要的模型之一，具有较强的特征提取和图像分类能力。

通过学习CNN的结构和原理，可以掌握图像处理中的特征提取和图像分类算法。

其次，需要选择并标注合适的图像数据集。

数据集的选择决定了图像分类系统的性能和效果，因此需要选择具有代表性和多样性的数据集。

同时，对数据集进行标注，即为每个图像打上正确的标签，以便后续的训练和评估。

然后，需要设计和训练一个合适的卷积神经网络模型。

通过将图像数据输入到卷积神经网络中，并通过反向传播算法对网络参数进行优化，可以得到一个具有较好分类效果的模型。

最后，需要对训练好的卷积神经网络进行测试和评估。

通过将测试集中的图像输入到训练好的模型中，并对预测结果进行比对和评估，可以得到图像分类系统的准确率、召回率等性能指标。

通过图像处理的毕业设计，可以掌握深度学习算法在图像处理中的应用，进一步提高对计算机视觉领域的理解和实践能力。

同时，通过独立完成一个复杂的实际项目，也可以培养出较强的问题解决能力和团队协作能力。

综上所述，基于深度学习的图像识别与分类是一个具有挑战性和研究价值的毕业设计课题。

通过对卷积神经网络的研究、图像数据集的选择与标注、卷积神经网络模型的设计与训练以及测试与评估，可以完成一个高效、准确的图像分类系统。

图像处理毕业论文图像处理毕业论文图像处理是计算机科学与技术领域中的一个重要研究方向，随着数字图像的广泛应用，图像处理技术的发展也愈发迅猛。

作为一名即将毕业的学生，我选择了图像处理作为我的毕业论文课题，旨在探索图像处理技术在实际应用中的潜力和挑战。

首先，我将介绍图像处理的基本概念和原理。

图像处理是指对数字图像进行各种算法和方法的处理，以获得更好的图像质量或实现特定的目标。

其中，图像增强、图像分割、图像压缩等是图像处理的基本任务。

图像增强通过改善图像的亮度、对比度和清晰度等方面，使图像更加清晰可见。

图像分割则是将图像划分为不同的区域或物体，以便进一步分析和处理。

而图像压缩则是通过减少图像的数据量，以实现存储和传输的效率提升。

接下来，我将探讨图像处理技术在实际应用中的一些典型案例。

首先是医学影像的图像处理应用。

医学影像是一种重要的诊断工具，通过对医学影像进行图像处理，可以提取出更多的有用信息，辅助医生进行疾病诊断和治疗。

例如，通过图像分割技术可以将医学影像中的肿瘤区域分割出来，帮助医生进行肿瘤的定位和评估。

此外，图像处理技术还可以应用于安防领域，通过对监控摄像头拍摄的图像进行实时分析和处理，实现人脸识别、行为检测等功能，提高安防系统的效率和准确性。

在研究中，我将重点关注图像增强和图像分割这两个方面。

在图像增强方面，我将探索不同的算法和方法，如直方图均衡化、自适应增强等，以提高图像的可视性和质量。

在图像分割方面，我将研究基于区域的分割方法和基于边缘的分割方法，比较它们的优缺点，并根据实际应用需求选择合适的方法。

此外，我还将尝试将深度学习技术应用于图像处理中。

深度学习是近年来兴起的一种机器学习方法，通过构建多层神经网络模型，可以实现对大规模数据的高效处理和分析。

在图像处理中，深度学习可以应用于图像分类、目标检测等任务，通过训练模型，使其具备自动学习和识别图像特征的能力。

我将尝试使用深度学习技术对图像进行分类和识别，以提高图像处理的准确性和效率。

计算机图像处理论文(2)计算机图像处理论文篇二《数字图像处理技术简述》摘要：在多媒体技术与通信技术迅猛发展的今天，含有大量数据信息的数字图像处理技术应运而生，同时获得了突飞猛进的发展。

接下来，文章针对数字图像处理技术开展相关浅述，望能够有一定的参考价值。

关键词：数字图像处理技术电子信息伴随着先进的网络技术与多媒体技术的迅猛发展，在人们的日常生活当中，数字图像处理技术获得了较为广泛的运用。

譬如，医学、通信、工业检测、智能机械人等方面，但是不管是哪个方面，数字图像处理技术的运用使得各事物间的逻辑关系都得到了很好的体现，使得数字图像处理技术的作用得到了最大限度上的发挥。

1 数字图像处理技术概述计算机的显著特征在于，能够对各类数据信息进行科学的处理，数字图像在经过采样-量化处理后转变为数字存储在计算机当中，在经过数字图像处理之后，数据信息便会被分割、增强、复原，这一过程就是我们所说的数字图像处理过程。

由此可见，数字图像处理是计算机软硬件有效结合的一种技术，伴随着先进计算机的快速发展及其各行业中广泛运用。

在先进计算机科学技术的推动下，数字图像处理技术在获得大程度发展的同时，展现出以下几方面的特点：1.1 图像处理的多样性数字图像编写算法及程序上存在一定差异，会造成最终的图像处理结果也是有所不同的。

1.2 图像处理精准度较高随着数字图像处理精准度的不断升高，图像再现性质量也得到了相应的提升，数字图像处理实则是利用多种计算方法对图像数据进行的相关编写与计算，伴随着先进计算机技术的进步，促使计算结果的精准度得到了有效的保障，除此之外，多种计算方法的融合会获得相近的计算结果，具有良好的再现性。

1.3 各学科技术的相互融合数学与物理是数字图像处理的基本性因素，除此之外，数字图像处理技术是与计算机技术、通信技术、电视技术等紧密的联系在一起。

1.4 大量的数据处理图像当中涵盖了大量的信息，其中包含：有用、无用等各类信息，我们可利用图像处理技术将无用信息完全的进行消除，从而获得图像当中的有用信息数据。

计算机图像处理论文范文计算机图像处理技术在社会生产生活的许多方面都得到了较为广泛的应用，下面是小编为大家整理的计算机图像处理论文，希望对大家有帮助。

浅析计算机图像处理技术作者：未知摘要随着市场经济的不断发展，计算机图像处理技术在社会生产生活的许多方面都得到了较为广泛的应用。

计算机图像处理技术，主要是指计算机对图像信息以及数据信息的进行处理的技术。

本文将对计算机图像处理技术的概念进行分析，了解其在社会生产生活各方面的应用，并对其发展趋势进行研究和探讨。

【关键词】计算机技术图像处理应用技术分析研究计算机图像处理技术在社会生产生活的许多领域都有着较为广泛的应用，提高着相关活动的效率，便利着社会的生产生活。

在工业、农业、建筑业以及广告传媒等行业，计算机图像处理技术都发挥着重要的作用，具有广阔的发展前景，推动着生产效率与人们生活水平的提升。

1 计算机图像处理技术的概念与内容计算机图像处理技术，主要是能够通过计算机的图像处理能力及数据运算处理能力，对需要处理的图像信息进行数据处理，使其能够通过图像成像等方式达到使用目的。

计算机图像处理技术在早期主要应用于航天事业中，通过成像数据处理技术服务航天使用需求。

计算机图像处理技术能够将图像信息数字化，对图像进行加强、修复、分析和编码等。

计算机图像处理技术也能够通过实现对图像信息的几何转换、建立工程的设计图样、以及图像的色彩变化达到使用目的。

在现今的社会活动中，计算机图像处理技术应用于计算机技术教育、计算机动画设计、计算机广告传媒等领域，在工农业生产中也得到了较为广泛的应用，促进着相关行业的进步与发展。

2 计算机图像处理技术在实际中的应用分析2.1 计算机图像处理技术在农业生产加工中的应用计算机图像处理技术在农业农产品的加工收获方面，有着极为广泛的应用。

通过计算机图像处理技术的应用，能够经过图像技术处理，实现对农业农产品的自动采摘与加工，使农业生产活动趋于高效，避免人力的过度投入，使人力使用成本得到控制。

图像处理毕业论文图像处理是计算机科学领域中的重要研究方向。

随着科技的不断发展和应用的广泛推广，图像处理技术在许多领域发挥着重要作用，比如图像识别、模式识别、图像增强、图像分割等。

本文主要介绍了图像处理的原理以及在图像增强方面的应用。

一、图像处理的原理图像处理是指对数字图像进行各种操作的过程，通过各种算法和技术对图像进行分析、处理和改进。

图像处理的主要原理包括图像采集、图像预处理、图像增强、图像分割、目标识别等。

图像采集是将物理世界中的光学、电磁或其他能量转换为数字信号的过程，常见的设备有摄像机、扫描仪等。

图像预处理是对采集到的原始图像进行去噪、平滑、锐化等处理，以提高图像质量。

图像增强是通过调整图像的亮度、对比度、色彩饱和度等参数，提高图像的视觉效果。

图像分割是根据图像的某些特征将图像划分为若干个子区域，通常用于目标检测、轮廓提取等。

目标识别是根据图像中的目标特征进行识别和分类。

二、图像增强的应用图像增强是图像处理中的一项重要应用，旨在改善图像的视觉效果，使得图像更易于理解和分析。

图像增强可以通过调整亮度、对比度、饱和度等参数来实现。

常见的图像增强方法有直方图均衡化、拉普拉斯滤波、中值滤波等。

直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，通过调整图像的像素亮度分布，使得图像的对比度增加。

具体实现过程是将图像的像素值通过累计分布函数进行映射，从而实现像素值分布的均匀化。

直方图均衡化可以有效地改善图像的对比度，使得图像的细节更加清晰。

拉普拉斯滤波是一种常见的图像增强滤波方法，通过滤波器对图像进行卷积操作，增强图像的边缘细节。

具体实现过程是通过计算图像像素的二阶导数，从而提取图像的边缘信息。

拉普拉斯滤波可以使图像的边缘更加锐化，增强图像的细节。

中值滤波是一种常用的图像去噪方法，通过滤波器对图像进行卷积操作，去除图像中的噪声。

具体实现过程是将滤波器覆盖在图像的每一个像素上，将像素的值替换为滤波器中像素值的中值。

关于计算机图形与图像处理的论文伴随计算机技术和相关图形图像理论的的发展，计算机图形学与图形图像处理技术产生了，并且其在各个行业应用越来越广泛。

下面是店铺给大家推荐的计算机图形与图像处理的论文，希望大家喜欢! 计算机图形与图像处理的论文篇一试谈计算机图形图像处理技术摘要：20世纪80年代初，计算机图形学理念诞生，后来图形图像处理技术快速发展，而且渐渐变得十分成熟。

在计算机科学中，图形图像处理技术是一个重要的内容，计算机技术的不断进步使得图形图像有着更为多元化的用途，并在很多领域被大量运用。

本文主要根据计算机图形学的发展入手，探讨图形图像处理技术及其应用。

关键词：计算机;图形图像;处理技术1 引言(Introduction)互联网的高度普及使得我们的生活越来越离不开计算机，而计算机促进了图形图像技术不断发展，从土木工程、机械设计到视频处理等都需要计算机图形图像处理技术，越来越多的人们开始积极投入到计算机图形图像处理工作中[1]。

但这种新兴技术发展时间不长，应用手段还不成熟，巨大的潜能还有待深入开发，相关行业的技术人员应该进一步加强图形图像处理技术探索，以适应现代社会的发展。

2 计算机图形学(Computer graphics)19世纪中叶，美国出现了计算机附件，滚筒式绘图仪就是该时期科学家发明的，这使得过去的数字式记录仪的操作繁复、毛病多的问题得以有效解决，而此时社会正处于电子管计算机发展阶段。

到了20世纪50年代，美国林肯实验室创造了空中防御计算机体系，该体系充分运用了计算机显示器，可在上面用笔点击操作，以此控制目标。

并且不少技术、图形设计已经大量运用于社会日常生活中，计算机图形学渐渐兴起。

计算机图形图像处理技术的表达目的明确而简单，即以处理过的图片来冲击人的视觉，将仿真的美感真实展现出来，让人们获得视觉享受。

图形的几何数学设置是实现这个目的的基本方式，在模型中表现出图形的光照、材质以及纹理等要素，满足图形设计要求。

Photoshop中人物处理应用学生姓名_______指导教师XX_____________指导教师职称____________Photoshop中人物处理应用摘要Photoshop是目前PC机上公认的最好的通用平面美术设计软件，它的功能完善，性能稳定，使用方便，所以在几乎所有的广告、出版、软件公司，Photoshop都是首选的平面工具。

现阶段，对于Photoshop中人物处理技巧的使用较多，但理论性、系统性不强，内容较为分散，本文将总结出一套行之有效的处理技巧。

其中包括：一、Photoshop 软件综述。

二、人物面部处理技巧。

三、人物形体处理技巧。

旨在为更多的Photoshop 使用者在处理人物照片时提供帮助。

关键词Photoshop、人物处理、技巧。

目录摘要I前言1一、Photoshop软件综述2二、人物面部处理技巧5Photoshop人像磨皮法——通道技巧篇5 液化工具让小眼睛变大眼睛8三、人物形体处理技巧10总结14谢辞15参考文献16前言Photoshop是一款功能丰富且强大的图形图像处理软件，使用它可以进行平面设计、产品设计、照片后期处理以与电脑绘画等。

随着新版本的推出，Photoshop不断进行完善，如今已被广泛的应用到网页设计、VI设计、CG插话等诸多领域。

要想使用Photoshop完成各种任务必须从基础开始学习，只有掌握了基本的使用方法，才可能在学习Photoshop高级操作和实际应用中游刃有余。

Photoshop是ADOBE公司旗下最为出名的图像处理软件软件之一。

Photoshop是美国Adobe公司于20世纪80年代末期发布的具有强大功能的图像编辑处理软件，1994年9月，Adobe 公司与制作Free Hand3.1的Aldus公司合并，使Adobe公司在印前领域有了更加迅速的发展，Photoshop升级加快。

经过了Photoshop3.0、Photoshop4.0、Photoshop5.0、Photoshop6.0到最新发布的Photoshop CS2版本，它提供了色阶、自动色阶、自动对比度、亮度／对比度、曲线、直方图、合并可见层等图像编辑、合成工具，可以将3X编辑后图像合成1幅图像。

认识数字图像处理班级：电信0703姓名：学号：20071284内容摘要：数字图像处理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。

如今，数字图像处理正与当今社会的各个方面紧紧相连，密不可分。

让我们一起来认识数字图像处理技术。

关键词：基本概况及简要发展常用方法实际应用未来发展引言：图像处理就是对图像信息进行加工处理，以满足人的视觉心理和实际应用的要求。

随着计算机技术的发展，数字图像处理技术得到极大的重视和长足的发展，出现了许多新理论、新方法、新算法、新手段和新设备，并已在科学研究、工业生产、医疗卫生、教育、娱乐、管理和通信等方面得到了广泛的应用，对推动社会发展和改善人们生活水平都起到了重要作用。

本文通过简要地介绍图像的概念进而引出数字图像处理的内容，最后论述数字图像处理在社会中的应用。

通过本文我们可以宏观的对数字图像处理有一个全面的了解。

一、数字图像处理的基本概况及简要发展数字图像处理，即Digital Image Processing，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。

20世纪20年代，图像处理首次应用于改善伦敦和纽约之间海底电缆发送的图片质量。

到20世纪50年代，数字计算机发展到一定的水平后，数字图像处理才真正引起人们的兴趣。

图像处理毕业论文图像处理是一门目前非常热门的技术，它在多个领域都有广泛的应用，如医学影像处理、机器视觉、数字媒体等，越来越多的企业和机构也开始重视这一领域的研究和应用。

因此，本文就图像处理领域进行深入探讨，主要内容包括图像处理的研究现状、核心技术以及应用前景等。

一、图像处理的研究现状图像处理是指对数字图像进行分析、处理、修复、增强、压缩等一系列技术手段的总称。

自从数字媒体技术发展起来以来，图像处理技术就不断被广泛研究和应用，除了数字媒体领域外，图像处理技术也广泛应用于人工智能、机器学习等领域。

目前，图像处理的核心技术主要包括以下几方面：（1）图像采集与处理技术，包括图像获取、格式转换、增强等；（2）图像变换与滤波技术，包括傅里叶变换、小波变换、空域滤波、频域滤波等；（3）图像分割与识别技术，主要包括基于颜色、形状、纹理等特征的图像分割、背景消除和目标跟踪等；（4）三维图像重建技术，包括基于光学、激光和雷达等手段的三维建模和重构。

以上几个方面都是图像处理中不可或缺的核心技术，其中图像分割与识别技术被广泛应用于医疗影像处理、安防监控等领域，三维图像重建技术则主要应用于航空航天、机器人等领域。

二、图像处理的核心技术1、图像采集与处理技术在图像处理中，图像采集是整个流程的第一步，图像采集质量直接影响到后续处理结果的好坏。

目前，常用的图像采集设备有光学、摄像头、雷达等，其中光学又分为激光、微波、红外等多种形式。

对于不同的图像采集设备，需要有对应的图像处理技术，例如对于光学采集设备，需要对镜头进行透镜校正、图像畸变校正等处理技术，而对于传感器采集的图像，则需要进行背景降噪和信号增强等处理技术。

2、图像变换与滤波技术图像变换与滤波技术是进行图像处理的重要手段，可以通过变换获得图像的一些特征或者对图像进行平滑和去噪等操作。

目前主要的图像变换和滤波技术有傅里叶变换、小波变换、空域滤波、频域滤波等。

傅里叶变换可以将图像转换到频域，可以对图像进行一些频域分析和处理；小波变换可以分析图像的局部特征，可以对噪声等进行去除；空域滤波主要对图像的像素进行处理，例如中值滤波、均值滤波等；频域滤波则是对频域的特征进行处理，例如高通滤波、低通滤波等。

什么是计算机图像处理[图像处理计算机技术论文]图像处理计算机技术论文1计算机图像处理技术的发展趋势随着社会发展，计算机图像处理技术的重要性逐渐被人们发现，将主要朝以下几个方面发展：（1）未来的计算机图像处理技术将会向自动化、智能化、高清晰度、高速传输、三维立体成像等方向发展。

（2）计算机图像处理技术将会朝两个方面发展：一是注重实际操作，二是注重运用便捷。

向图像处理功能的集中化发展。

（3）注重研究先进的算法和理论作为指导。

理论是实践的基础，先进的理论可以使未来计算机图像处理技术在实际运用中得到更广泛的发展，所以，必须注重及时对先进理论和方法的研究与开发，这样才能保证计算机图像处理技术的更好应用。

先进理论和方法主要包括小波分析、遗传算法、分形几何等方面。

2计算机图像处理技术的组成计算机图像处理技术是通过计算机对图像分析处理达到需要的结果的一项技术。

一般被称作数字图像处理，通过扫描、摄像机等设备经过数字化之后得到二维数组，就是像素。

计算机图像处理技术主要包括以下三个部分：（1）图像增强与复原：由于需要改进图片的质量，这就需要对图片进行图像增强，通过低通滤波可以将图片中的噪音去掉；通过高通滤波可以将边缘等高频信号进行增强，使图片清晰。

复原则是在已知模型的特定模糊和噪音程度情况下估计出原来图像的技术。

（2）图像压缩：由于图像的数据比较巨大，对图片储存和传输都比较困难，因此，需要对图像进行压缩，以节省存储空间和减少传输时间。

图像压缩分为对静态图像的不失真压缩方法和用于动态图像的近似压缩方法。

（3）图像匹配、描述与识别：这是图像处理的主要目的，得到不再是具有随机分布性质的文件，而是具有明确意义的符号、数值构成的图形。

3计算机图像处理技术的主要应用领域3、1计算机辅助设计与制造技术这项技术学科交叉、知识比较密集、应用范围比较广泛，是综合性应用技术，由计算机与制造工程两个技术相互渗透，相互结合。

是先进技术的重要组成部分，计算机辅助设计与制造技术是一个国家工业现代化与科技水平的主要衡量标准之一。