图像处理读书报告

图像处理实验心得体会(4篇)此次学校组织高中英语教师听课学习活动，我作为高一的英语教师，在这一行人之中，在参与了这次活动，我受益许多，从其他教师那学到许多不同的英语的教学方法，所以就谈一下我的听课学习体会。

我一共去了两堂英语课的听课学习，第一堂是我高一年级很受欢送的英语教师的课，在这节课中，从这位教师那体会到，教英语不能只限于书中的内容，还要给学生们扩展学习内容。

这个教师给我演示了在课堂中与学生的互动是有必要的。

我记得我教英语的时候，就是简洁的问个问题，让学生们答复就行里面，就只追求答案，不求题目的解答过程。

这一比照，才发觉我教学时有这么多的缺点。

再有李教师跟我们说，与学生必需要进展互动，而且还是剧烈的互动，不然学生们只是知道答案，但是不知道问题的最终要点在哪，这是不行的。

从她的一个上课中，我知道了在与学生进展问答环节时，我必需要让学生自己去查找问题中蕴含的学问点，并且还要让他们自己进展解题，这样才是最好的学习方式，会让他们在解题过程中就把学问点学会，是很大的获利的。

我从这个教师这里学到了这一个阅历，以后我也会加强这方面的教学。

其次堂英语课是高三教师上的，我进去听了一场，我才发觉我上课有许多局限，我总是在课上把自己当主体，总是用自己的思维去教英语，没有想到让学生成为主体，他们才能够在上课的时候发挥自己的最大学习力量，这是我没有想到的，果真还是阅历太少了的原因。

在这高三课堂上，这个高三的英语教师是有着十几年的英语一个教学阅历的。

她在课上给我们展现了什么叫学生自主学生英语的情形。

高三由于有了高一和高二英语的根底，所以在上高三英语课时，教师是完全信任他们自己的，已经开头把课堂教给他们自己了，在加上也是很重要的一个阶段了，所以教师在这上面就是起到指导作用，大局部还是需要他们自己去领悟了。

因此课堂都是学生自己教学，相互作为教师学习。

我觉得这是一个很好的方法，不仅可以让学生提高学习兴趣，也让他们在一教多学中学习对方的学问，形成了互补的作用。

主要学习内容1.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, 以提高图像的实用性, 从而达到人们所要求的预期结果。

例如: 对照片反差进行变换；对被噪声污染的工业电视图像去除噪声；从卫星图片中提取目标物特征参数等等。

与人类对视觉机理着迷的历史相比, 数字图像处理还是一门相对年轻的学科。

但在其短短的历史中, 它却以程度不同的成功被应用于几乎所有与成像有关的领域。

由于其表现方式（用图像显示）所固有的魅力, 它几乎吸引了从科学家到平民百姓太多的注意。

几个新的技术发展趋势将进一步刺激该领域的成长: 包括由低价位微处理器支持的并行处理技术；用于图像数字化的低成本的电荷耦合器件（CCD）；用于大容量、低成本存储阵列的新存储技术；以及低成本、高分辨的彩色显示系统。

另一个推动力来自于稳定涌现出的新的应用。

在商业、工业、医学应用中, 数字成像技术的使用持续增长。

尽管军费在削减, 在遥感成像中却更多地使用了数字图像处理技术。

低成本的硬件加上正在兴起的几个非常重要的应用, 我们可以预料到数字图像处理在将来会发挥更重要的作用。

2.图像增强技术图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息, 同时, 削弱或去除某些不需要的信息的处理方法。

其主要目的是处理后的图像对某些特定的应用比原来的图像更加有效。

图像增强技术主要包含直方图修改处理、图像平滑化处理、图像尖锐化处理和彩色处理技术等。

空间域平滑技术为了抑制噪声改善图像质量所进行的处理称为图像平滑或去噪。

它可以在空间域或频率域中进行。

此处介绍空间域的几种平滑方法。

（1）局部平滑法局部平滑发又称邻域平均法或移动平均法。

它是利用像素邻域内的各像素的灰度平均值代替该像素原来的灰度值, 实现图像的平滑。

邻域平均法是将当前像素邻域内各像素的灰度平均值作为其输出值的去噪方法。

其作用相当于用这样的模板同图像卷积。

遥感读书报告专完成时间：目录第一部分：各知识点的内涵与联系第二部分：学习的重难点第三部分：公式的推导第四部分：感兴趣的内容第五部分：学习感悟第一部分：各知识点的内涵与联系一、电磁波、电磁波普、电磁辐射黑体辐射、太阳辐射、大气对辐射的影响、物体的发射辐射地物反射辐射、地物波普恩位移定 i◎=1.360*10^3w/m^2 当大气中粒子比波长小得多对可见光和红外波段特别波长越长，散射越弱当大气中粒子和波长相当对红外波段特别明显散射当大气中粒子比波长大得多散射强度与波长无关 90°时，折射值最大t：波长、温度、构成物体的材料、表面状况等???)*? w w 光谱反射率：物体的反射辐射通量与入射辐射通量之比同一地物的反射波普特性：具有时间效应和空间效应同地物的发射波普特性：城市道路建筑物、水体、土壤、植物、影响因素：太阳位置、传感器位置、地理位置、地形、季节、气候变化等地物波普的概念地物光谱的测定原理：用光谱测定仪器测定地物和标准板的反射率变化地物光谱测试的作用：三个方面地物反射波普测量理论：brdf、brf 地物光谱的测量方法：样品的实验室测量，应用不够广泛野外测量，采用比较法，分为垂直测量和非垂直测量特点：分辨率高用处：用于军事侦察篇二：遥感课程理解与应用读书报告遥感图像理解与应用读书报告一、概述遥感主要是为地学研究提供数据源，但由于遥感数据获取的是地物电磁辐射信息，不能直接用于各类地学研究，需要先对遥感数据进行处理。

对遥感数据的处理，包括遥感数据预处理、遥感数据理解。

预处理包括对数据几何校正和图像配准、图像融合、图像镶嵌与裁剪、大气校正，使遥感数据与地理上的空间点相对应，包括位置对应以及位置辐射值的对应。

而对遥感图像的理解则是根据遥感数据中的辐射值确定不同位置的目标类型、属性等信息，使数据符合人的空间认知。

遥感图像理解这门课程首先介绍遥感原理，它是通过获取和分析目标的电磁辐射信息，来了解目标的其他属性信息的科学和技术。

photoshop的学习心得（精选3篇）photoshop的学习心得篇1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，使我受益匪浅，现将一些学习体会和心得总结如下：一、想学好图形图像处理，要有耐心因为自己美术基础相对薄弱，一开始对这门课程的学习兴趣不是很大。

为了学好这门课程，我想方设法提高自己的兴趣。

在学习实践过程中，简单的图形随便做作，比较复杂的就不去理会。

为了改掉这个毛病，我对照相关书籍，一步一步的去做，有的图形一次做不好，两次，三次。

，直到做好为止。

经过一段时间后，当精美的图形展现在面前时，有一种成功的喜悦。

所以说，想要学好这门课程，必须有足够的耐心，要耐得住寂寞，也只有这样，才会学有所获。

二、想学好图形图像处理，要有艺感图形图像处理是科学与艺术的结合，但最终看的是艺术效果。

美术功底扎实与否是影响您将来平面作品水平高低的重要因素，Photoshop只是一个得力的工具。

画笔都会用，而画匠只会重复别人的作品，画家才能实现自己的创意。

我认为，想要学好这门课程，要多学一些美术知识，逐步培养自己的艺感，只会操作软件而不懂得起码的色彩、构图、造型等知识是无法独立承担任务的。

在平时的学习实践过程中，要带上艺术家般的挑剔眼光来分析作品，总结一些技巧。

同时，还要适时地与同学老师朋友多交流探讨，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己的知识体系。

三、想学好图形图像处理，要有创意艺有法，无定法。

我认为，创意既不是头脑中固有的，也不是从天上掉下来的。

丰富精彩的创意，有赖于作者综合素质的提高，不仅仅是操作软件的技能和相关的业务素质，当然也包括良好的政治素质和心理素质。

在学习实践过程中，一定要有自己的东西，模仿到一定阶段，就要开始自己创作，不能总是搬别人的东西。

活学活用，多看多做多想。

在开始的时候一定要摆正心态，从简单的开始学起。

要实现一种效果，往往不止一种方法，如何综合运用多种技法达到最佳效果，这是要在熟练掌握软件的基础上自己拿主意的。

数字图像处理读书报告8 ——小波和多分辨率处理——钱增磊前言：本章节主要开始介绍一种全新的信号处理的方法——小波域分析，小波变换其实是傅里叶变换的一种改进方式，将图像在频率域中的信息根据低频到高频的顺序进行信息的分解，从而产生不同频率的信号，每个频率段所携带的信息会随着频率的增长而更注重细节，对这些分解的信号进行处理，从而在进行小波反变换，将重建新的处理后图像，在图像压缩中将会得到很好的应用。

这一章主要分四块介绍，分别是小波变换前的预备知识，以及一维小波变换和二维小波变换，最后对小波包技术进行一个了解。

一、小波基础对于一副复杂的图像，有些只需要低分辨率就能显示全部细节，有些需要高分辨率显示细节，于是产生一幅图像的多分辨率表示。

1、图像金字塔一幅图像的多分辨率结构便是图像金字塔，是从底到顶分辨率依次降低的表示，对于底层大小为J J 22⨯，其中N J 2log =，表示第J 个分辨率等级。

对构建该图像的金字塔结构，对每一层分辨率要进行预估，需要创建近似和预测残差金字塔的一个简单系统。

近似金字塔是对第J 层的一个估计分辨率，而残差金字塔是为第J 级近似与基于第J-1级近似的第J 级近似的估计之间的差。

残差金字塔的产生是将第J 级输入图像进行滤波与下采样得到J-1级的近似，在对其进行上采样和滤波得到预测到J 级近似，再与输入的第J 级进行差值得到的第J 级预测残差，其中上采样可看做是在序列中的每一个样本后插入0，下采样可看成是每隔一个样本丢弃一个样本。

2、子带编码图像金字塔看成是空间域的表示，那么子带编码便是频率域的操作，多分辨率的图像在频率域内有一组频带受限的分量称为子带。

它的分解与重建由数字滤波器实现，分三个基本部件，即延迟单元、乘法器与加法器，可看成卷积的一种形式：∑∞-∞==-=k n f k n f k h n f )()()()(ˆ★)(n h那么对于离散单位冲激的滤波器为有限冲击响应滤波器FIR 。

数字图像处理读书报告13（本书终）——目标识别——钱增磊前言：前章讲述的是对目标的表示与描述，常常将这一部分信息作为本章的输入，而目标的识别则是作为图像处理的目的。

在这里我们主要针对识别中的“分类”问题进行探讨，主要应用于两大领域：决策理论方法和结构方法。

前者主要是处理定量描绘子的各种模式，后者主要处理的是定性描绘子的各种模式。

一、模式与模式类模式是描绘子的组合，也就是对目标以一定的描述方法表示的特征的统称。

包括一些定量的，比如长度，面积之类的具有具体向量的表示；还有是一些定性的描绘，比如类似于串或者树的结构描述。

其中串适合描述生成其结构是基于基元的较简单的连接，并且通常是和边界形状有关系的目标模式和其他实体模式；而树可以对应更为复杂的组成形式，一个基元可以不断由更小的基元组成。

模式类顾名思义是模式的类别，将这些模式根据某一定的分类准则进行分类。

那么我们将这些模式可以看做是目标的样本，而模式类便是对该目标的所具有的特征的目标类。

那么目标识别其实就是“认识”并“区别”这个目标，认识便是所谓的用适当的模式进行表示其特征，这一块的内容便是上一章的表示与描述，而“区别”便是将其与其他区分出来，这是这一章要讲的主要内容。

二、基于决策理论方法的识别这里我们以分类器作为最主要的讲解。

对于决策是一种具有针对特定问题而提出的解决方案的词，很显然它是一种动态的方法，它的决策是需要训练而得到的，训练的方法是固定的，它还可以根据更多的训练将这个决策达到更好的效果。

1、最小距离分离器我们用欧氏距离来定义最小距离的度量：W j m x x D j j ,...,2,1||,||)(=-= 其中∑∈=j x j j j x N m ω 1，是该类模式的平均向量；W 是模式类的数量，我们只要求得上式的最小距离，只要在最小距离在临界距离之内，那么就可以将x 分类给j ω。

可以证明其最小距离为W j m m m x x d jT j j T j ,...,2,1,21)(=-= 那么其决策边界便是将任意两个类的最短距离之差为零即可，即0)()()(=-=x d x d x d j i ij我们可以看到它的计算是非常简单的，也就是说其执行速度是非常理想的，但是由于它的分类是基于欧氏距离决定，每一个模式向量分量共同决定它的决策边界，一旦出现样本没有很好的聚类，则它的分类是相当不理想的。

数字图像处理读书报告Efficient object detection and segmentation for fine-grained recognition细粒度识别的有效目标检测与分割李其信201120952 信号与信息处理1摘要本文提出了一种针对细粒度的识别的目的检测和分割算法。

该算法首先检测可能属于对象的低级别的区域，，然后通过传播进行完整的对象分割。

除了分割对象，我们也可以以中心“放大”对象，依据尺度比例规范对象，因此折扣背景的影响。

这种算法与一个国家的最先进分类算法的结合能明显提高性能，特别是对于认为很难识别数据集，如鸟类物种，性能提高更加明显。

该算法的效率远远超过同样方案下的其它已知算法[4,21]。

我们的方法也比较简单，我们将其应用到不同的对象的类，如鸟类，花卉，猫和狗。

我们在一些基准细粒度的分类数据集上测试了该算法的性能。

它优于所有已知的最先进的方法对这些数据集的性能，有时高达11%。

在所有的数据集上应用此算法，基线算法的性能提高了3-4%。

我们在识别性能上具有挑战性的大规模花的数据集（包含578个品种的花250000图像）上进行试验，观察到还观察到上出现超过4%的改善。

2背景本文讨论的对象分类问题属于相同的基本范畴，如物种鸟，花等。

这个任务通常被称为细粒识别，需要特定领域的专家知识，而这些知识通常很少的人才有。

因此，开发自动识别系统这样的任务对于非专家存在很大好处。

毫无疑问，细粒度的分类面临的主要挑战是物种之间细微的差异。

然而，一个自动系统会遇到更多的挑战。

例如，图像通常包括丰富的自然环境和具有挑战性的背景，其中的背景的影响可能会变得突出，从而干扰算法的识别。

但是，有时背景可能是有用的，所以分割出背景将是有益的。

分割也有助于提取感兴趣对象的轮廓，可以提供良好的特征识别。

一种检测和分割算法的另一个好处就是，它可以定位对象，这个对象是有益的，特别是如果该对象不在图像的中心，或者大小的中央，不同于其它对象的大小。

数字图像处理读书报告12——表示与描述——钱增磊前言：在数字图像处理中，在前面几章都讲解了它的各种处理方法以及应用，那么对于这些处理的方法在真正程序实现的过程中，不能仅仅只是一个二维的像素矩阵点来表示，对于类似图像分割以及编码等的过程都需要特征的提取，而这些提取出来的特征表示，则需要一些表示以及描述，也就是本章节引出来的原因。

对于表示和描述虽表达的是同一意思，但是也有一定的区别，我个人的理解是表示是一种更加具体直接的表示目标，所呈现出来的是非常直观的描绘方法。

而描述则是用一种我们没办法直观的看到目标特征的抽象表示方法，因为在某一些领域，对于直观的表示不能够很好的对其进行处理，相反，将某一些需要处理的特征以另一种表示方法表现出来从而处理，会达到事半功倍的效果。

一、表示1、边界追踪对于边界的表示我们从图上可以看到很直观的表示，但是在将他提取出来的时候就需要一种表示的方法，这里采用的是Moore边界追踪算法。

它是根据对一个边界上的点求它的八邻域，如果是一个完整的闭合边界，那么边界的另一个点就应该在这个八邻域上面，我们采用对它的八邻域按顺时针方向的寻找，当找到另一个边界点的时候，同样对这个边界求八邻域，循环执行本操作，这样就起到了一个跟踪的效果。

边界也就被提取出来了。

但是这里会遇到一个问题，如果在显示边界的时候由于各种原因边界上存在毛刺，那么可能存在一个点的八邻域是不存在其他边界点的，这样会导致算法的出错，我们可以利用给区域的方法而不是给边界的方法来改善它，区域的外围便是边界，这样就防止了毛刺的发生。

2、链码上述讲述了边界的提取算法，对于提取出来的边界需要保存下来，那么就需要一种对提取的边界进行编码的过程，在离散的边界提取中，边界的跟踪方向无非是8个方向，也就是八个邻域，那么对这八个方向进行方向性数字序列的编码，便称为佛雷曼链码。

一般分为4方向链码和8方向链码。

那么给定一个起始点，进行上述的跟踪方式，用编码好的链码进行编码，那么对于一个边界就转化为一串数字。

数字图像处理读书报告9——图像压缩——钱增磊前言：前面几章都是讲解对数字图像的处理方法，这些处理终将为某一目的而执行，其中的很大一应用便是存储和传输，这就用到了图像压缩的技术。

我本是视频编解码的研究方向，对于图像压缩技术也靠近本研究方向，当作基础学习。

本章主要两个部分，一个是介绍一下压缩技术的基础知识，另一个就是介绍一些常用的压缩方法。

一、基础知识1、数据冗余在一幅数字图像中，如果我们用空间像素乖乖的对其顺序编码，那么它会产生庞大的数据量，对于处理起来就会增加很多时间和空间的开销。

而一幅图像中往往所表示的信息有多有少，有一些在我们识别和处理的时候是不需要的，这些便为数据冗余，主要有三种：编码冗余、空间和时间冗余以及不相关信息。

编码冗余：在我们标记像素进行编码时，用于表示灰度的8比特编码所包含的比特数要比表示该灰度所需的比特数多，从而产生的冗余；空间和时间冗余：多数的二维灰度阵列的像素是空间相关的和时间相关的（视频序列中体现），在相关像素的表示中就不需要重复了，从而产生的冗余；不相关信息：主要指一些被人类视觉系统忽略或者无用的信息。

对于描述图像信息的度量，这里给出熵的定义，对于一个离散的事件，给定一个统计独立随机事件的信源，则每个信源输出的平均信息称为该信源的熵，即：∑=-=Jj j j a P a P H 1)(log )( 香农第一定理：H n L n avg n =⎥⎦⎤⎢⎣⎡∞→,lim 其中n avg L ,是表示所有n 个符号组所需的编码符号的平均数，也就是说，用每个信源符号H信息单位的平均来表示零记忆信源的输出是可能的。

2、图像压缩模型图像的压缩系统主要由一个编码器和一个解码器构成，编码器执行压缩操作，解码器执行互补操作。

对于编码器，一般由映射器、量化器和符号编码器组成，映射器主要将输入图像变化为设计来降低空间和时间冗余的形式，这一操作一般可逆。

而量化器是根据保真度准则来降低映射器输出的精度，排除压缩表示的一些无关信息，这一操作一般不可逆。

《数字图像处理》读书报告3——钱增磊摘要：本周的主要任务是接着上周所看的数字图像的基础部分。

上一周主要对人眼视觉系统做了一个简单的概括，并对人眼视觉系统的成像原理以及应用了做了比较深入的探讨，对后期图像处理做了一个理论基础。

本周主要是将人眼视觉系统过渡到数字图像处理系统上来，通过对电磁光谱、图像的感知和获取、图像的取样和量化以及像素间的一些基本关系来阐述数字图像处理的基础。

一、讨论光和电磁能谱的元素以及它们的图像特性在1666年时，牛顿最先发现了光的奇异现象，当太阳光透过玻璃棱镜时，光由一系列不同颜色的光谱组成，一端是紫色，另一端是红色，然而这些可见光之石电磁光谱中很小的一部分。

电磁波是一系列无质量的γ粒子以光的速度作正弦运动形成的传播，每个粒子由一定的能量，而电磁光谱是由波长、频率和能量来描述的，他们的关系可以表示为：υλc=。

每一个频段的能量由公式υh E =给出，其中h 为普朗克常数。

我们可以看到当频段越高的波段，所携带的能量就越大。

以下是不同波段携带的能量大小关系：无线波 < 微波 < 红外波 < 可见光 < 紫外光 < X 射线 < γ射线所以在核辐射中，γ射线才是对人体伤害最严重的射线。

其中在可见光中可分为六个区域，每个区域的能量关系也不同：紫光 < 蓝光 < 绿光 < 黄光 < 橙色光 < 红光人在不同情况下可以看到不同颜色的光，其本质的这些光是由于这些物体的反射，根据物体在不同可见光谱内呈现不同颜色，对其他颜色光谱会进行吸收，那么其他颜色就看不见了。

上述就是其中一个图像特性，不同波段的光谱与携带能量以及波长的关系。

另一个特性分为两类：（1）一类是针对单色光，用灰度级来描述单色光强度。

（2）一类是针对彩色光，彩色光共有3个特性：A 、发光强度：从光源流出能量的总量，用W 表示单位；B、光通量：观察者从光源感受到的能量，用lm表示单位；C 、亮度：是光感受的主观指绘子，是描述色彩感觉的参数之一。