毕业论文：数字图像处理系统的设计与实现[管理资料]

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。

图像处理系统的设计与实现一、引言随着科学技术的不断进步，图像处理技术得到了广泛的应用，涵盖了领域众多。

比如医学影像、无人驾驶、智能安防等领域都离不开图像处理技术的支持。

图像处理系统是针对图像信息进行处理和分析的系统，其设计与实现的高效与稳定对应用场景的实现至关重要。

本文将探讨图像处理系统的设计与实现，包括系统架构设计、关键功能模块和算法选择等方面。

二、系统架构设计1.需求分析：在设计图像处理系统之前，首先需要明确系统的应用场景和具体需求。

系统要处理的图像类型、处理的精度要求、处理的速度要求等。

根据不同的需求，系统的架构设计也会有所不同。

2.架构设计：在进行系统架构设计时，可以采用分层架构设计的方式。

通常可以分为应用层、处理层和底层三层架构。

应用层负责用户交互与业务逻辑处理，处理层负责图像处理算法的实现，底层负责图像数据的读取与存储。

3.性能考虑：在进行系统架构设计时，需要充分考虑系统的性能要求。

在处理大规模图像数据时，需要考虑系统的并发能力、响应速度等。

三、关键功能模块1.图像采集模块：图像采集模块是系统的基础模块，负责接收外部输入的图像数据。

通常可以与摄像头、扫描仪等设备进行对接。

2.图像预处理模块：图像预处理模块可以对输入图像进行预处理，包括图像去噪、图像增强、图像分割等操作。

预处理能够提高后续处理的效果。

3.特征提取模块：特征提取模块是系统的核心模块，负责从图像中提取出有价值的特征信息。

可以提取出图像的边缘信息、纹理信息等。

4.图像识别模块：图像识别模块是系统的重要功能模块，负责对图像进行识别和分类。

可以采用机器学习、深度学习等技术实现。

5.结果展示模块：结果展示模块负责将处理后的图像结果展示给用户，可以采用图像显示、图像打印等方式。

四、算法选择1.滤波算法：滤波算法是图像预处理中常用的算法，可以移除图像中的噪声、增强图像的信息等。

常用的滤波算法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。

2.特征提取算法：特征提取算法是图像识别中的关键算法，可以从图像中提取出有价值的特征信息。

图像处理系统的设计与实现一、引言随着数字图像技术的不断发展，图像处理技术在各个领域中得到了广泛的应用，如医学影像、计算机视觉、遥感图像等。

为了满足不同领域对图像处理的需求，图像处理系统的设计与实现变得至关重要。

本文将介绍图像处理系统的设计与实现过程，包括系统需求分析、系统设计、系统实现等内容。

二、图像处理系统的需求分析1. 系统功能需求图像处理系统的功能需求包括图像采集、图像处理、图像显示等。

图像采集需要支持各种类型的图像输入设备，如摄像头、扫描仪等。

图像处理需要支持各种图像处理算法，如图像增强、图像滤波、图像分割等。

图像显示需要支持多种显示设备，如显示器、打印机等。

2. 系统性能需求图像处理系统的性能需求包括图像处理速度、图像处理精度等。

图像处理速度需要能够满足实时处理的需求，尤其是在医学影像、计算机视觉等领域。

图像处理精度需要能够满足不同领域对图像处理精度的要求，如医学影像对图像质量的要求较高。

3. 系统可靠性需求图像处理系统的可靠性需求包括系统稳定性、系统安全性等。

系统稳定性需要能够长时间稳定运行，尤其是在医学影像、遥感图像等领域。

系统安全性需要能够保护图像数据的安全，防止未经授权的访问和篡改。

4. 系统易用性需求图像处理系统的易用性需求包括用户界面友好、操作简单等。

用户界面友好需要能够方便用户进行图像采集、图像处理等操作。

操作简单需要能够提供简单的操作界面，方便用户进行图像处理操作。

5. 系统扩展性需求图像处理系统的扩展性需求包括系统组件可扩展、系统功能可扩展等。

系统组件可扩展需要能够方便系统组件的添加和替换，以适应不断变化的需求。

系统功能可扩展需要能够方便系统功能的增加和修改，以适应不断变化的需求。

三、图像处理系统的设计1. 系统结构设计图像处理系统的结构设计包括系统组件的划分和组织方式。

系统组件的划分包括图像采集组件、图像处理组件、图像显示组件等。

系统组件的组织方式包括组件之间的通信方式、数据流向等。

图像处理系统的设计与实现图像处理系统是一种将数字信号转换为图像的过程，它在许多应用领域中得到广泛应用，例如计算机图形学、医学图像处理、视频处理、安全监控等。

设计和实现一个高效的图像处理系统是一项非常复杂的任务。

以下是一些步骤和考虑事项：1. 确定系统需求和目标：需要考虑的因素包括处理速度、处理精度、处理质量、资源消耗和支持的图像格式等。

确定这些需求和目标是设计一个有效的图像处理系统的第一步。

2. 确定用于图像处理的算法：有许多不同的图像处理算法可供选择。

有些算法适用于图像恢复，有些适用于图像增强，有些适用于噪声去除，有些适用于边缘检测等。

要根据需要选择适当的算法。

3. 选择适当的软件和硬件平台：这对于实现高效的图像处理系统非常重要。

应选择适当的编程语言、编程环境和操作系统。

要选择适应处理需求的处理器、内存、以及图形卡等硬件。

4. 开发和测试算法：设计和编写代码以实现所选算法。

必须确保算法在各种输入条件下的正确性和有效性。

算法开发后，对其进行模拟或基于实际图像数据的测试，以评估算法的性能和有效性。

5. 进行系统优化和调试：测试期间，要识别和解决系统中的错误和瓶颈。

这可能涉及优化算法和代码，修改硬件组件，以确保系统性能达到预期目标。

6. 进行安全性和可靠性测试：这包括漏洞扫描、身份验证、访问控制等测试，以确保系统是安全可靠的，并提供防御措施以应对潜在的恶意攻击。

7. 部署图像处理系统：在完成测试后，将图像处理系统部署到实际环境中，并进行维护和更新。

此时间也需要考虑如何更新系统，解决潜在的问题或性能瓶颈。

总之，设计和实现图像处理系统需要综合考虑多种因素，并使用适当的工具和技术才能实现。

图像处理系统的设计与实现【摘要】图像处理系统在现代社会中有着广泛的应用，本文从引言、正文和结论三个部分系统地讨论了图像处理系统的设计与实现。

在介绍了图像处理系统的背景、研究意义和研究目的。

在分别从图像处理系统的设计原则、组成部分、实现技术、性能评估和应用领域进行了详细阐述。

结尾部分总结了图像处理系统的设计与实现，展望了其发展趋势，提出了未来的研究方向。

通过本文的研究，读者可以全面了解图像处理系统的关键要素，掌握其设计原则和实现技术，从而更好地应用于各个领域，推动图像处理技术的发展。

【关键词】图像处理系统、设计、实现、原则、组成部分、技术、性能评估、应用领域、总结、发展趋势、未来研究方向1. 引言1.1 背景介绍图像处理系统是一种利用计算机技术对图像进行处理和分析的系统，随着数字图像的广泛应用，图像处理技术在各个领域都得到了广泛的应用和发展。

背景介绍部分将主要介绍图像处理系统的起源和发展历程，以及相关的技术和理论基础。

图像处理系统的起源可以追溯到20世纪初，那时的图像处理主要是通过光学设备和化学方法进行处理。

随着计算机技术的发展，数字图像处理技术逐渐兴起，促使了图像处理系统的建立。

图像处理系统的研究意义在于提高图像质量、增强图像信息、实现自动化处理等方面，使图像在医学、工程、军事、安防等领域得到了广泛应用。

在这样的背景下，本文旨在探讨图像处理系统的设计与实现，对其进行深入研究和探讨。

通过系统的总结和分析，为相关领域的研究和实践提供理论支持和技术指导。

通过对图像处理系统的性能评估和未来趋势展望，为图像处理技术的进一步发展提供参考。

1.2 研究意义图像处理系统在当今社会中具有重要的应用意义。

通过图像处理技术，可以实现图像的获取、处理和分析，为人们生活和工作带来了诸多便利。

在医学领域，图像处理系统可以帮助医生进行疾病诊断和治疗，提高医疗水平和治疗效果。

在安防领域，图像处理系统可以用于监控和识别犯罪嫌疑人，提高社会治安水平。

图像处理系统的设计与实现引言随着数字技术的发展，图像处理已经成为了计算机科学领域中的一个重要分支。

图像处理系统可以对图像进行各种操作，包括图像的增强、滤波、分割、特征提取等，广泛应用于医学影像、遥感、安防监控、视频处理等领域。

为了满足实际应用的需求，我们设计并实现了一套图像处理系统，以满足不同领域的图像处理需求。

系统设计图像处理系统主要包括图像输入模块、图像处理模块、图像输出模块三大部分。

图像输入模块图像输入模块负责将外部图像文件导入系统，并进行图像格式的转换。

在实际应用中，图像数据可能以不同的格式存在，如JPEG、PNG、BMP等，因此图像输入模块需要支持不同的图像格式，并能够将其转换为系统支持的统一格式。

该模块还需要支持图像输入设备，如摄像头、扫描仪等，以便实时获取图像数据。

图像处理模块图像处理模块是整个系统的核心部分，它包括图像的处理算法和处理流程的设计。

该模块以图像数据为输入，对图像进行各种处理操作，包括图像增强、滤波、边缘检测、特征提取等。

在设计该模块时，需要根据实际应用的需求选择合适的图像处理算法，并设计合理的处理流程，以提高图像处理的效率和效果。

图像输出模块图像输出模块负责将处理后的图像数据输出到外部设备或保存为文件。

在实际应用中，可能需要将处理后的图像数据显示在屏幕上，或者保存为特定格式的文件，以便后续的处理或分析。

图像输出模块需要支持不同的输出方式，并能够将图像数据转换为特定格式的文件。

系统实现在系统设计完成后，我们选择了C++作为主要的编程语言，使用OpenCV和Qt作为主要的开发库，实现了一套图像处理系统。

下面以图像增强为例，介绍系统的实现过程。

图像增强图像增强是图像处理的基本操作之一，其目的是通过对图像的亮度、对比度、色彩等进行调整，以提高图像的质量和清晰度。

在我们的系统中，图像增强包括亮度调整、直方图均衡化、对比度增强等操作。

亮度调整亮度调整是通过调整图像的亮度值来改变图像的整体亮度。

基于FPGA的数字图像处理系统设计与实现现代社会中，数字图像处理（Digital Image Processing, DIP）已经成为了一个不可或缺的技术。

它可以处理和分析图像，使其更清晰、更美观或者更容易被识别。

而要实现这个技术，我们就需要借助FPGA技术，设计并实现一个基于FPGA的数字图像处理系统。

一、FPGA技术的优势首先，我们来看看为什么要使用FPGA技术。

相对于传统的数字电路设计，FPGA具有以下优势：1. 灵活性高：FPGA可以进行可编程设计，因此可以根据不同需求进行灵活的设计和修改。

这种灵活性可以在数字图像处理的过程中，根据图像的不同特点来修改处理方式，提高图像处理的效率和质量。

2. 时序可控性强：FPGA在设计时可以很好地控制时序，避免一些不必要的时序问题。

对于数字图像处理来说，时序问题可能会导致图像刷新失真等问题。

3. 可重构性强：由于FPGA可以进行可编程的设计，因此被定义为“可重构硬件”。

使用FPGA进行数字图像处理系统设计时，可以实现对系统的快速修改和优化。

4. 运算性能强：FPGA具有并行处理的优势，处理图像时可以同时进行多个数据的计算，大幅提高计算速度。

这样可以使得数字图像处理系统的运算性能更优秀。

基于FPGA的数字图像处理系统，可以充分发挥FPGA的优势，提高图像处理的效率和质量。

二、数字图像处理系统的设计与实现接下来，我们来看看基于FPGA的数字图像处理系统的设计与实现。

对于数字图像处理系统的设计，我们需要从以下几个方面来考虑：1. 系统架构设计：包括数字信号处理（DSP）模块，图像采集器和显像器等，这些模块常常与FPGA相连，构建一个完整的数字图像处理系统。

2. 系统功能设计：本系统可实现图像增强、滤波、边缘检测、图像分割等多种功能，每种功能对应不同的算法和处理方式。

3. 系统软件设计：FPGA硬件设计不同于传统的软件开发，需要针对硬件的特殊性进行开发。

因此需采用专业的硬件设计语言，如Verilog和VHDL等语言，并进行仿真与硬件验证。

安徽建筑大学毕业设计（论文）毕业设计 (论文)专业电子信息工程班级学生姓名学号课题数字图像处理方法研究与实现——基于VC++的图像增强实现指导教师摘要图像在传送和转换时会造成图像的某些降质，所以有必要对降质的图像进行改善处理。

其中的一种方法是不考虑图像质量降低的原因，只将图像中感兴趣的特征有选择的突出，从而衰减次要信息。

这种方法能够提高图像的可读性，改善后的图像不一定逼近原始图像，但能够突出目标的轮廓、衰减各种噪声、将黑白图像转换成色彩图形等。

这类方法通常称为图像增强技术。

图像增强技术通常有两种方法：空间域法和频率域法。

空间域法主要是在空间域中对图像像素灰度值直接进行运算处理。

本文围绕空间域法，对数字图像的增强处理进行了研究，着重介绍其中的直方图、直方图均衡化及图像平滑处理中的邻域平均和中值滤波。

并利用VC++实现上述方法对图像的处理。

关键词：图像增强；直方图；图像平滑；邻域平均；中值滤波AbstractThe image in the transmission and conversion cases will cause some blurred image, so，it is necessary for the image to have an improved treatment. One way is to not consider the reasons for degradation of image quality, the characteristics of the image selected outstanding, thereby attenuating less important information. This method can improve the readability of the image, the image after improvement is not necessarily approximate to the original image, such as highlighting the outline of the target, the attenuation of noise, the black and white images into color graphics. This kind of method is usually called the image enhancement technology.Image enhancement technology usually has two kinds of methods: spatial domain and frequency domain method. The spatial domain method is direct computation of pixel gray values in the spatial domain. This paper focuses on the spatial domain method, enhancement of digital image processing are studied, emphatically introduces the histogram equalization and histogram of image smoothing, neighborhood averaging and median filtering. And VC++ is used to realize the method for image processing.Keywords：Image Enhancement; Histogram; Image smooth; Neighborhood averaging; Median filtering目录摘要 (II)Abstract (III)1 绪论 (1)1.1课题背景 (1)1.2 图像增强的研究及发展现状 (2)1.3 论文组织结构 (3)2 图像增强的基本理论 (4)2.1 数字图像的基本理论 (4)2.1.1数字图像的表示 (4)2.1.2图像的灰度 (4)2.1.3灰度直方图 (4)2.2 数字图像增强概述 (4)2.3 图像增强概述 (6)2.3.1图像增强的定义 (6)2.3.2常用的图像增强方法 (6)2.4 图像增强流程图 (8)2.5本章小结 (8)3 图像增强方法与原理 (9)3.1 直方图变换 (9)3.1.1直方图修正基础 (9)3.1.2直方图均衡化 (10)3.2 图像平滑 (11)3.2.1图像平滑 (11)3.2.2邻域平均 (11)3.2.3中值滤波 (12)3.4本章小结 (12)4 VC++6.0以及图像增强的实现 (13)4.1 VC++6.0简介 (13)4.1.1 VC++6.0 简介 (13)4.1.2开发环境 (13)4.1.3 图片应用程序的创建 (14)4.2图像增强实现方法 (14)4.2.1灰度修正的实现 (14)4.2.2邻域平均的实现 (18)4.2.3中值滤波的实现 (19)4.3本章小结 (21)5总结与展望 (22)5.1总结 (22)5.2展望 (22)参考文献 (23)致谢 (24)附录 (25)部分程序代码 (25)1.读入图片 (25)2.绘制直方图 (25)3.灰度直方图 (26)4.直方图均衡化 (27)安徽建筑大学毕业设计（论文）数字图像处理方法研究与实现——基于VC++的图像增强实现电子与信息工程学院电子信息工程 10电子1班胡水清 10205010107指导老师宋杨1 绪论数字图像处理是用计算机对图像信息进行处理的一门技术，使利用计算机对图像进行各种处理的技术和方法。

2024年数字图像处理论文doc标题：2024年数字图像处理论文doc一、引言随着技术的不断发展，数字图像处理在各个领域中的应用越来越广泛。

本文旨在探讨2024年数字图像处理领域的发展趋势，以及相关算法和技术的应用。

通过对数字图像处理的研究，希望能够为相关领域的发展提供一定的参考和帮助。

二、数字图像处理的基本原理数字图像处理是一种利用计算机对图像进行加工、处理和分析的技术。

数字图像处理的基本原理是将图像转换为数字信号，然后利用计算机对数字信号进行处理和分析。

数字图像处理技术包括图像增强、图像变换、图像滤波、图像恢复、图像分析等。

三、数字图像处理的应用范围数字图像处理技术的应用范围非常广泛，包括医学影像、安防监控、智能交通、工业生产、环境监测等领域。

随着技术的不断发展，数字图像处理的应用范围将会更加广泛。

四、数字图像处理的热点问题和研究方向目前，数字图像处理的热点问题和研究方向包括深度学习、人工智能、虚拟现实等。

其中，深度学习在数字图像处理中的应用已经得到了广泛的认可，其在图像识别、目标检测、人脸识别等方面的应用已经取得了显著的成果。

此外，人工智能在数字图像处理中的应用也在不断发展，包括机器学习、神经网络等。

虚拟现实技术在数字图像处理中的应用也在逐渐增加，其在虚拟现实游戏、电影制作等方面的应用已经得到了广泛的应用。

五、数字图像处理的发展趋势和未来前景随着技术的不断发展，数字图像处理的应用范围将会更加广泛。

未来，数字图像处理技术将会更加智能化、自动化和人性化，其在各个领域中的应用将会更加深入。

同时，数字图像处理技术也将会面临更多的挑战和机遇，包括如何提高图像处理的精度和速度、如何解决图像处理中的隐私和安全问题等。

六、总结本文对2024年数字图像处理领域的发展趋势进行了探讨，并介绍了相关算法和技术的应用。

数字图像处理技术已经成为各个领域中不可或缺的一部分，其未来的发展前景非常广阔。

希望本文能够对相关领域的发展提供一定的参考和帮助。

基于ARM的数字图像处理系统的设计与实现数字图像处理系统是利用计算机技术对图像进行处理的一种技术手段，广泛应用于医学影像、工业检测、安防监控等领域。

本文以基于ARM架构的数字图像处理系统的设计与实现为主题，介绍了该系统的设计思路、硬件平台选型、软件开发过程以及系统性能评估等方面的内容。

首先，本文对数字图像处理系统的设计思路进行了阐述。

在设计过程中，我们以ARM处理器作为主控芯片，选择了高性能、低功耗的ARM Cortex-A系列处理器作为核心。

同时，考虑到图像处理需要大量的存储和计算资源，我们选择了高速的DDR内存和嵌入式图像处理器作为辅助处理器。

整个系统采用模块化设计，将图像采集、预处理、特征提取、图像识别等功能模块分别实现，并通过总线进行数据交互。

其次，本文介绍了系统的硬件平台选型。

基于ARM的数字图像处理系统需要选择适合的硬件平台来进行实现。

在本文中，我们选择了一款高性能、低功耗的开发板作为硬件平台，并通过外接摄像头实现图像的采集与传输。

同时，为了提高系统的运行效率，我们采用了高速的DDR内存和嵌入式图像处理器作为辅助处理器。

接着，本文详细介绍了系统的软件开发过程。

基于ARM架构的数字图像处理系统的软件开发主要包括操作系统的移植、驱动程序的开发以及图像处理算法的实现等方面。

在本文中，我们选择了Linux操作系统作为基础，并通过移植和定制化开发，使其适应于我们的硬件平台。

同时，我们还开发了相应的驱动程序和图像处理算法，实现了图像的采集、预处理、特征提取和图像识别等功能。

最后，本文对系统的性能进行了评估。

通过实验测试，我们得出了系统的运行速度、图像处理的准确率等指标，并与其他相关系统进行了对比。

实验结果表明，基于ARM的数字图像处理系统在性能方面具有较高的水平，能够满足实际应用需求。

综上所述，本文详细介绍了基于ARM的数字图像处理系统的设计与实现。

该系统以ARM Cortex-A系列处理器为核心，通过模块化设计实现了图像采集、预处理、特征提取、图像识别等功能。

摘要随着计算机软硬件技术的高速发展，计算机数字图像处理技术在各个领域得到了广泛的应用，如计算机图像识别、图像检索、图像工业化应用等。

尤其是计算机识别技术，通过数字图像处理中的模式识别技术，可以将人眼无法识别的图像进行分类处理，可以快速准确的检索、匹配和识别出各种东西。

虽然某些处理也可以用光学方法或模拟技术实现，但它们远不及数字图像处理那样灵活和方便，因而数字图像处理成为图像处理的主要方面。

图形辨别是图像识别技术的一个重要分支，图形辨别指通过对图形的图像采用特定算法，从而辨别该图形，例如，辨别三角形、矩形、圆形、六边形等。

本系统使用摄像头对图像进行采集图像，~，对采集图像进行图像分割，得到二值化图像，然后通过轮廓跟踪获得图形轮廓信息，最后使用基于轮廓跟踪的图像辨别算法在空域上辨别三角形、矩形、圆形，并在特定的区域上显示相应信息。

关键词：图形辨别角度判别轮廓跟踪ABSTRACTWith the rapid development of computer hardware and software technology, computer digital image processing technology have been widely applied in many fields,Such as image recognition,image retrieval,and image industrial computers recognition technology, by the pattern of recognition techniques,it can recognize the image classification what human eye can not recognize, it can be fast and accurate search, match and identify all sorts of some treatment methods can also use optical or analog technology, but they are nowhere near as flexible digital image processing and convenience, digital image processing, and thus digital image processing become the main aspects of image processing.Graphic distinguish is an important branch of image recognition,graphic distinguish means graphic images by using a specific algorithm,to identify the graphics,for example, identify the triangle, rectangle, round, hexagon and so on. The system uses the image capture camera images from the cameras capture images, and the camerra to the in the image in range of the ~ is Process the collected image, get the binary image, and then contour tracking access to graphics, the outlines of the final image-based contour tracking algorithm to identify the airspace on the identification triangle, rectangle, circle, and in particular to display the corresponding region information.Key words:graphic distinguish angle judgement contour tracking第一章绪论1.1研究内容图形辨别是图像识别技术中一个重要分支，图形辨别指通过对图形的图像采用特定算法，从而辨别该图形，例如，辨别三角形、矩形、圆形、六边形等。

基于数字图像处理的校园车辆通行管理系统设计及实现毕业论文目录1 绪论 (1)1.1本课题的研究背景 (1)1.2 本课题的研究目的及意义 (2)1.4 主要应用领域 (4)1.5 设计原理 (5)2 工作流程 (7)2.1系统框架结构和工作流程 (7)3 详细设计步骤 (9)3.1 设计方案 (9)3.2图像预处理 (9)3.2.1图像灰度化 (10)3.2.2图像的边缘检测 (11)3.3车牌定位和分割 (12)3.3.1 车牌的定位 (12)3.3.2车牌分割 (13)3.3.3对定位后的彩色车牌的进一步处理 (14)3.4字符分割与归一化 (15)3.4.1字符分割 (15)3.4.2字符归一化处理 (15)3.5字符的识别 (16)4 实验结果和分析 (19)5 结论 (21)参考文献 (22)致谢 (23)毕业设计（论文）知识产权声明 (24)毕业设计（论文）独创性声明 (25)附录1源程序 (26)1 绪论1.1本课题的研究背景近年来国内高校呈现出来的多校区办学、开放式办学模式，使得穿梭于高校校园的各种机动车辆越来越多，车辆的出入管理成为一项重要工作，如何让管理人员及时了解每一辆车的详细信息，有效识别合法及非法车辆，提高合法车辆的通行效率，杜绝非法车辆的出入，成为各个高校急需解决的一个难题。

对北信学院现有的机动车辆出入管理系统进行调研，发现每天进出学院的车流量非常大，其中包括学院内部教职工的车辆，更有相当大一部分的校外来学院办事的社会车辆，无论是校内车辆还是校外车辆，目前均采用传统的人工身份认证方式进行出入管理，该种方式既费时、低效，又不能共享信息，不利于全局管理，更重要的是面对身份复杂的社会车辆，人工认证的方式很难快速、精准的确认车辆的身份信息，从而给高校校园带来了严重的安全隐患，威胁了师生员工的生命和财产安全，妨碍了“平安校园”和“和谐校园”的建设。

当前高校校园车辆出入管理模式的改革迫在眉睫。

摘要数字图像处理是近几年来新兴的研究领域，受到越来越多的学者的高度重视。

因为图像在生成、传递、压缩、储存、变换等诸多过程中，会受到不利成分的影响。

比方分别在不一样的照明情况下操作，会引起图像亮度的转变；操作设备时，不可避免地会发生抖动，这样做的话就会引起图像位移；捕获到的图像对比度较低或是位置不契合等等。

所以想要获得清晰的图像就要对图像进行数字图像的处理。

本文主要从图像增强、图像复原、图像编码的Matlab仿真以及GUI板块的设计四个角度进行研究。

在本文中图像增强主要深入讨论了使用灰度变换函数去拉伸图像的对比度，使用直方图均衡化去合理分配图像的灰度，使用空域滤波和频域滤波使图像变得越发清晰。

图像编码主要简述的就是编码冗余、空间冗余以及不相关信息，通过以上图像编码的三种方法可以减小图片的冗余度和加大数据压缩比等等。

图像复原主要概述的是维纳滤波、最小二乘法滤波以及L-R滤波三种滤波方法，这三种滤波方式可以达到过滤掉图像中模糊部分的目的。

通过可视化界面达到了将以上三种图像处理方法结合在一起的目的。

在GUI 界面中，只要选定一种处理方式并按下“开始”按钮就能够执行相应的处理方法，而且会同时得到原始图像与处理后的图像。

关键字：图像增强；图像压缩；图像复原；Matlab;GUIAbstractDigital image processing is the emerging research field in recent years, by more and more scholars attach great importance.Because the image in the generation, transmission, compression, storage, transformation and many other processes, will be affected by the adverse effects.For example, in the case of different lighting operations, will cause the image brightness changes; operating equipment, it will inevitably jitter, so it will cause image displacement;The captured image is low or the position is not fit and so on. So you want to get a clear image of the image is necessary to digital image processing.This paper mainly studies image enhancement, image restoration, Matlab simulation of image coding and GUI design.In this paper, the image enhancement mainly discusses the contrast of using the gray scale transformation function to stretch the image, and uses the histogram equalization to rationally distribute the gray scale of the image. The use of spatial filtering and frequency domain filtering makes the image become more and more clear.Image coding is mainly described in the coding redundancy, spatial redundancy and irrelevant information, through the above image encoding of the three methods can reduce the redundancy of the picture and increase the data compression ratio and so on.Image restoration is mainly summarized in the Wiener filter, least squares filtering and L-R filter three filtering methods, these three filtering methods can be filtered to filter out the purpose of the fuzzy part of the image.Through the visual interface to achieve the above three kinds of image processing methods together for the purpose. In the GUI interface, as long as the selection of a processing method and press the "start" button to be able to perform the appropriate processing methods, and will also get the original image and processed images.Key words: image enhancement; image compression; image restoration; Matlab; GUI第1章绪论1.1 课题研究背景及意义当今这个时代，信息传播迅速，大家也从各种渠道上获取信息，时刻掌握世界的动态。

图像处理系统的设计与实现一、引言图像处理是计算机视觉和图像处理领域的一个重要方向，随着计算机技术和图像处理算法的不断进步，图像处理系统越来越被广泛应用于各行各业。

设计和实现一个高效稳定的图像处理系统对于提高图像处理的效率和质量具有重要意义。

本文就图像处理系统的设计与实现进行了深入研究和探讨。

二、系统需求分析1. 功能需求（1）图像处理功能: 实现图像的滤波、增强、分割、重建等基本处理功能；（2）图像采集功能: 实现图像的采集、存储、显示等基本功能；（3）图像分析功能: 实现图像的特征提取、识别、检测等高级功能；（4）图像算法功能: 实现图像处理算法的调用和应用。

2. 性能需求（1）系统响应速度: 系统对图像处理的响应速度要求快，尤其在实时处理场景中更为重要；（2）图像处理质量: 系统处理图像的质量要求高，对图像进行处理后能够保持原有特征并实现期望的处理效果。

3. 可靠性需求（1）系统稳定性: 系统运行稳定可靠，具有较好的容错能力；（2）系统安全性: 具备一定的数据安全保护功能，保护用户数据不受损失和泄露。

4. 可维护性需求（1）系统可维护性: 系统具有良好的可维护性，能够随着需求的变化进行系统升级和维护；（2）系统扩展性: 系统能够较为方便地进行功能扩展，同时能够兼容新的图像处理算法和技术。

三、系统设计1. 系统结构设计（1）系统模块划分: 根据功能需求，将系统划分为图像处理模块、图像采集模块、图像分析模块和图像算法模块等几个子模块；（2）模块之间的关系: 各个模块之间通过接口进行交互和传参，能够进行有效的数据交换和处理。

2. 系统技术选型（1）图像处理算法: 选择成熟有效的图像处理算法，如滤波算法、分割算法等；（2）开发语言和框架: 选择流行且适合图像处理的开发语言，如C/C++、Python等，并选择适合的图像处理框架，如OpenCV、PIL等；（3）数据库选择: 选择适合的数据库进行图像的存储和管理，如MySQL、MongoDB等。

数字图像处理毕业论文目录第一章绪论 (3)1.1论文研究的背景与意义 (3)1.2数字图像评价研究现状及关键技 (3)第二章基本原理 (4)2.1 直方图均衡化 (4)2.2 小波变换 (4)第三章数字图像评价的原理 (5)3.1主观评价方法 (5)3.2客观评价方法 (6)3.3本章小结 (7)第四章数字图像处 (8)4.1数字图像处理系统基本组成 (8)4.2图像变换 (8)4.2.1：傅立叶变换 (8)4.2.2、其他常见变换概述 (9)4.3 数字图像处理容 (9)4.3.1、图像增强 (9)4.3.2、图像恢复 (10)4.3.3、图像压缩 (10)4.3.4、图像分割 (11)第五章总结和展望 (11)5.1总结 (11)5.2对未来的展望 (11)致谢 (13)参考文献 (14)第一章绪论1.1论文研究的背景与意义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。

作为数字图像处理重要环节的图像评价技术的研究也受到广泛关注，在图像处理各项技术，如图像采集，图像压缩，图像增强与复原，以及图像去模糊等算法中，图像质量评价都起到了非常重要的作用。

总的来说，图像质量评价的主要应用有以下几方面：运用于图像或视频系统，使其能够获得最佳图像；作为图像系统的一项基准指标，用以评价图像或视频质量；作为反馈量，优化算法中的各项参量，改善系统性能等[1]。

由此可见，数字图像评价的研究具有重要意义。

数字图像评价是图像处理的重要技术，随着研究的不断深入，视频监控成为了现在数字图像处理很重要的一个研究方向，而且在实际的应用当中非常有实用价值。

如在由于车辆的牌照在交通道口经常会受到对面车灯强光等或外部光源的照射，使得摄像机拍摄出来的车牌照片反光，人眼根本无法识别的情况下，通过进行处理而不断改善图像质量，提取有效信息，从而分辨汽车牌照；又如通过数字图像评价系统的研究，改善摄像机对于一些由于逆光、弱光、暗光、偏色或综合因素影响的监控质量等等。

数字图像处理技术的设计与实现【摘要】随着数字图像技术的发展与实际应用范围的扩大，文章提出了一种先进的图像处理系统。

结合对该系统的总体设计与系统结构单元的设计，详细分析了该系统主要模块的工作原理与实现技术。

【关键词】图像处理；总体设计；处理系统1.前言科学技术的发展促进了数字图像技术的发展与实际应用，本文提出一种基于armarm（advanced risc machines，高级精简指令处理器）和fpga（fidd programmable gate array，现场可编程门阵列）[1]的图像处理系统，其利用fpga高速、资源丰富的优点实现图像的高速采集与数据的并行处理。

利用arm的有操作系统支持与开发方便的优点实现了系统很好的应用层交互。

虽然该系统架构可以通过集成有powerpc的fpga或dsp加arm来实现等同的功能，但成本却要高出很多。

2.系统的总体设计系统总体设计框如图1。

coms传感器采集图像并以vga格式传输。

a＼d模块将vga格式的模拟信号转换成rgb信号，其由fpga的采样模块作为控制器。

fpga中初始模块模拟sccb时序对coms传感器进行模式初始化。

控制模块接收arm的使能与复位信号。

数据模块实现图像中值滤波的并行处理。

arm处理器运行linux操作系统并将底层功能，封装成设备文件，提供应用接口。

arm模块中包含flash与ram。

fpga模块通过双口ram与arm模块进行数据传输。

3.系统结构单元的设计3.1 coms传感器单元系统采用ov7670摄像头作为图像传感器，有640*480和320*240两种分辨率，支持sxvga，vga，qvga，qqvga，cif，qcif，qqcif 多种图像格式，其上有sccb接口和vga接口。

本系统采用vga格式，系统运行后被初始化为帧速率为10fps，量化深度为10。

3.2 fpga单元fpga单元分为初始化模块、控制模块、数据处理模块、采样模块负责控制图像的采集、数据处理、以及与arm之间的传输。

图像处理系统的设计与实现摘要：本文主要介绍了图像处理系统的设计与实现。

首先介绍了图像处理系统的基本原理和流程，然后详细讨论了图像处理系统的总体设计，包括系统的模块划分、每个模块的功能和设计思路。

接着介绍了图像处理系统的实现方法，包括图像的获取、处理算法的选择和实现、结果显示等。

最后通过实验验证了系统的功能和效果，并提出了一些改进方向。

一、引言图像处理技术是一种将数字图像进行处理和分析的技术，广泛应用于计算机视觉、医学影像分析等领域。

图像处理系统是实现图像处理技术的一个重要工具，能够对图像进行各种各样的处理和分析。

本文主要介绍了图像处理系统的设计与实现。

二、图像处理系统的基本原理和流程图像处理系统的基本原理是将图像信号转换为数字信号，然后通过各种算法对图像进行处理和分析。

图像处理系统的流程包括图像的获取、图像的预处理、图像的特征提取、图像的处理和结果显示等。

1. 图像的获取：图像的获取是指通过摄像头、扫描仪等设备将物体的图像转换为数字信号。

2. 图像的预处理：图像的预处理是指对原始图像进行滤波、边缘检测、灰度变换等操作，以提取出图像的有用信息并去除噪声。

4. 图像的处理：图像的处理是指对提取出的图像特征进行处理，如图像的增强、图像的分割、图像的配准等操作。

5. 结果显示：结果显示是指将处理后的图像结果显示出来，以供用户进行观察和判断。

图像处理系统的总体设计主要包括系统的模块划分、每个模块的功能和设计思路。

1. 系统的模块划分：图像处理系统可以划分为图像获取模块、图像预处理模块、图像特征提取模块、图像处理模块和结果显示模块。

2. 每个模块的功能和设计思路：图像获取模块的功能是将物体的图像转换为数字信号，设计思路是选择合适的图像采集设备，并编写相应的驱动程序。

图像预处理模块的功能是对原始图像进行滤波、边缘检测、灰度变换等操作，设计思路是选择合适的预处理算法，并根据具体的需求对算法进行调整和优化。

图像特征提取模块的功能是对预处理后的图像进行边缘提取、角点检测等操作，设计思路是选择合适的特征提取算法，并根据具体的需求对算法进行调整和优化。

图像处理系统的设计与实现图像处理系统是一种能够对图像进行各种处理操作的软件系统。

在实际应用中，图像处理系统为我们提供了许多方便和便利，比如在摄影编辑中对照片进行修复和美化，或者在医学影像中辅助医生进行诊断等。

系统需要具备图像的读取和显示功能。

系统要能够从硬盘或者其他存储设备中读取图像文件，并将图像显示在屏幕上。

这需要对图像文件进行解码和显示的算法设计和实现。

系统需要具备常见的图像处理功能。

比如可以对图像进行旋转、缩放、裁剪、翻转等操作，还可以对图像进行滤波、锐化、平滑等处理操作。

这些功能需要根据图像处理的原理和算法进行设计和实现。

系统还需要具备图像特征提取和识别功能。

图像特征提取是指从图像中提取出与图像内容相关的特征，比如纹理、颜色、边缘等特征。

图像识别是指根据提取到的特征对图像进行分类和识别。

这些功能可以应用于自动驾驶、人脸识别等领域。

系统还需要具备图像处理算法的优化和加速功能。

图像处理算法通常需要大量的计算和存储资源，所以系统需要针对图像处理算法进行优化和加速。

比如可以采用并行计算、GPU加速等技术来提高处理速度和效率。

系统还需要具备扩展性和易用性。

即系统需要支持插件和扩展功能，可以根据用户的需求进行功能的扩展和定制。

系统的用户界面需要简单直观，方便用户操作。

可以采用图形化界面或者命令行界面，根据用户的习惯和需求进行设计。

图像处理系统的设计与实现需要考虑图像的读取和显示、常见的图像处理功能、图像特征提取和识别、图像处理算法的优化和加速以及系统的扩展性和易用性等方面。

通过合理的算法设计和实现，可以使图像处理系统能够为用户提供高效、方便和可扩展的图像处理功能。