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数字图像处理的课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解数字图像处理的基本概念，掌握图像的数字化表示方法；2. 掌握图像处理的基本操作，如图像变换、滤波、增强和复原；3. 了解常见的图像分割和特征提取方法，并应用于实际问题；4. 掌握图像压缩的基本原理及常用算法。
技能目标：1. 能够运用图像处理软件进行基本的图像编辑和操作；2. 能够编写简单的数字图像处理程序，实现对图像的基本处理功能；3. 能够运用所学的图像处理方法解决实际问题，如图像去噪、图像增强等；4. 能够对图像进行有效的压缩，以适应不同的应用场景。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数字图像处理技术的兴趣和热情，激发其探索精神；2. 培养学生的团队合作意识，学会与他人共同解决问题；3. 增强学生的实际操作能力，使其认识到理论与实践相结合的重要性；4. 引导学生关注图像处理技术在日常生活和各领域的应用，提高其科技素养。
课程性质：本课程为高年级选修课程，旨在使学生掌握数字图像处理的基本原理和方法，培养其实际应用能力。
学生特点：学生具备一定的数学基础和编程能力，对图像处理有一定了解，但尚未深入学习。
教学要求：结合学生特点和课程性质，注重理论与实践相结合，以实际应用为导向，提高学生的动手能力和创新能力。
通过本课程的学习，使学生能够达到上述课程目标，为未来进一步学习和研究打下坚实基础。
二、教学内容1. 数字图像基础：包括图像的数字化表示、图像质量评价、颜色模型等基本概念；- 教材章节：第1章 数字图像处理基础2. 图像增强：介绍直方图均衡化、图像平滑、锐化等增强方法；- 教材章节：第3章 图像增强3. 图像复原：涉及图像退化模型、逆滤波、维纳滤波等复原方法；- 教材章节：第4章 图像复原4. 图像分割与特征提取：包括阈值分割、边缘检测、区域生长等分割方法，以及特征点的提取和描述；- 教材章节：第5章 图像分割与特征提取5. 图像压缩：介绍图像压缩的基本原理，如JPEG、JPEG2000等压缩算法；- 教材章节：第6章 图像压缩6. 数字图像处理应用：分析图像处理在医学、遥感、计算机视觉等领域的应用案例；- 教材章节：第7章 数字图像处理应用教学进度安排：1. 数字图像基础（2学时）2. 图像增强（4学时）3. 图像复原（4学时）4. 图像分割与特征提取（6学时）5. 图像压缩（4学时）6. 数字图像处理应用（2学时）三、教学方法为提高教学效果，本课程将采用以下多样化的教学方法：1. 讲授法：教师通过系统的讲解，使学生掌握数字图像处理的基本概念、原理和方法。
数字图像处理课程设计.一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握数字图像处理的基本理论、方法和应用，培养学生运用数字图像处理技术解决实际问题的能力。
具体目标如下：1.知识目标：（1）掌握数字图像处理的基本概念、原理和算法；（2）了解数字图像处理的发展历程和应用领域；（3）熟悉常见的数字图像处理技术，如图像滤波、边缘检测、图像压缩等。
2.技能目标：（1）能够运用数字图像处理技术对图像进行基本处理；（2）具备分析图像问题、选择合适算法解决问题的能力；（3）掌握编程实现数字图像处理算法的方法。
3.情感态度价值观目标：（1）培养学生的创新意识和团队合作精神；（2）增强学生对数字图像处理技术的兴趣和好奇心；（3）培养学生运用科技手段解决实际问题的责任感。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.数字图像处理基本概念：数字图像的定义、特点、表示方法等；2.图像处理基本运算：图像滤波、边缘检测、图像增强等；3.图像压缩技术：JPEG、PNG等图像压缩算法；4.图像分割与描述：图像分割方法、图像特征提取等；5.图像处理应用案例：数字图像处理在实际领域的应用。
三、教学方法为了提高教学效果，本课程将采用多种教学方法相结合的方式进行教学：1.讲授法：教师讲解基本概念、原理和方法，引导学生理解数字图像处理的核心知识；2.案例分析法：通过分析实际案例，使学生掌握数字图像处理技术的应用；3.实验法：安排实验课程，让学生动手实践，培养实际操作能力；4.讨论法：学生进行小组讨论，激发学生的创新思维和团队合作精神。
四、教学资源为了支持本课程的教学，我们将准备以下教学资源：1.教材：《数字图像处理教程》等；2.参考书：相关领域的学术论文、技术报告等；3.多媒体资料：教学PPT、视频教程等；4.实验设备：计算机、图像处理软件、实验器材等。
通过以上教学资源的支持，为学生提供丰富的学习资料和实践平台，提高学生的学习效果。
五、教学评估本课程的教学评估将采用多元化、全过程的评价方式，以全面、客观地评价学生的学习成果。
数字图像处理课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能够理解数字图像处理的基本概念，掌握图像的数字化过程、图像格式和颜色空间等基础知识；2. 学生能够掌握图像处理的基本操作，如图像的读取、显示、保存和变换；3. 学生能够了解并运用图像滤波、边缘检测、图像分割等常用算法；4. 学生能够理解图像特征提取和描述的基本方法，并应用于图像识别和分类。
技能目标：1. 学生能够运用编程语言（如Python）和相关库（如OpenCV）进行数字图像处理实践操作；2. 学生能够运用图像处理技术解决实际问题，如图像增强、图像复原和图像分析；3. 学生能够通过实际案例，掌握图像处理算法的选择和优化方法；4. 学生能够运用所学知识，开展小组合作，共同完成图像处理项目。
情感态度价值观目标：1. 学生培养对数字图像处理技术的兴趣和热情，增强学习动力；2. 学生树立正确的图像处理观念，遵循学术道德，不侵犯他人隐私；3. 学生培养团队协作精神，学会与他人分享和交流，提高沟通能力；4. 学生能够认识到数字图像处理技术在日常生活和各行各业中的应用价值，激发创新意识。
课程性质：本课程为实践性较强的学科，注重理论知识与实际应用的结合。
学生特点：高中年级学生，具备一定的数学和编程基础，对图像处理技术有一定了解，好奇心强，喜欢动手实践。
教学要求：教师应注重启发式教学，引导学生主动探究，培养学生的实践能力和创新精神。
教学过程中，关注学生的个体差异，提供个性化指导，确保课程目标的达成。
同时，注重过程性评价，全面评估学生的学习成果。
二、教学内容1. 数字图像处理基础- 图像的数字化过程- 常见图像格式及颜色空间- 图像的读取、显示和保存2. 图像处理基本操作- 图像变换（几何变换、灰度变换）- 图像增强（直方图均衡化、空间滤波）- 图像复原（逆滤波、维纳滤波）3. 图像滤波与边缘检测- 常用滤波算法（均值滤波、中值滤波、高斯滤波）- 边缘检测算法（Sobel算子、Canny算子）4. 图像分割- 阈值分割（全局阈值、局部阈值）- 区域分割（区域生长、分裂合并）5. 图像特征提取与描述- 基本特征（颜色特征、纹理特征、形状特征）- 特征描述（HOG描述子、SIFT描述子）6. 图像识别与分类- 基本分类算法（K最近邻、支持向量机）- 深度学习方法（卷积神经网络）7. 实践项目- 图像增强与复原- 边缘检测与图像分割- 特征提取与图像分类教学内容安排与进度：1. 第1-2周：数字图像处理基础2. 第3-4周：图像处理基本操作3. 第5-6周：图像滤波与边缘检测4. 第7-8周：图像分割5. 第9-10周：图像特征提取与描述6. 第11-12周：图像识别与分类7. 第13-14周：实践项目教材关联：教学内容与教材章节紧密关联，涵盖《数字图像处理》教材中的基础知识和实践应用。
图像去模糊课程设计一、教学目标本课程的学习目标主要包括知识目标、技能目标和情感态度价值观目标。
知识目标要求学生掌握图像去模糊的基本原理和常用方法；技能目标要求学生能够运用所学知识对图像进行去模糊处理，提高图像质量；情感态度价值观目标要求学生培养对图像处理技术的兴趣，增强创新意识和实践能力。
通过对本章内容的学习，学生应该能够：1.描述图像去模糊的基本原理，包括模糊的原因和去模糊的目的是什么。
2.解释常用的图像去模糊方法，如均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
3.运用图像去模糊方法对给定的图像进行处理，提高图像质量。
4.分析图像去模糊处理的效果，提出改进措施。
二、教学内容本章主要内容包括图像去模糊的基本原理、常用方法和实践操作。
具体安排如下：1.图像去模糊的基本原理：介绍模糊的原因和去模糊的目的，分析图像去模糊的重要性。
2.常用图像去模糊方法：讲解均值滤波、中值滤波、高斯滤波等常用方法，并通过实例进行分析。
3.图像去模糊实践操作：引导学生运用所学方法对实际图像进行去模糊处理，提高图像质量。
三、教学方法为了激发学生的学习兴趣和主动性，本课程采用多种教学方法相结合的方式。
具体方法如下：1.讲授法：讲解图像去模糊的基本原理和方法，为学生提供理论基础。
2.案例分析法：通过分析实际案例，使学生更好地理解图像去模糊的方法和效果。
3.实验法：引导学生动手实践，培养实际操作能力和创新意识。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，丰富学生的学习体验，我们将使用以下教学资源：1.教材：选用权威、实用的教材，为学生提供理论知识和实践指导。
2.参考书：提供相关领域的参考书籍，帮助学生拓展知识面。
3.多媒体资料：制作精美的课件、视频等资料，增强课堂教学的趣味性。
4.实验设备：提供充足的实验设备，确保学生能够顺利进行实践操作。
五、教学评估本课程的评估方式包括平时表现、作业和考试等，以全面客观地反映学生的学习成果。
具体评估方式如下：1.平时表现：通过课堂参与、提问、讨论等环节，评估学生的学习态度和理解程度。
(完整word版)数字图像处理课设专业综合实验报告—-—-数字图像处理专业: 电子信息工程班级：学生姓名：学号：指导教师:年月日设计题目：图像去雾处理一、设计目的由于大气的散射作用，照相机接收到景物反射过来的光线经过了衰减.雾天的大气退化图像具有对比度低、景物不清晰的特点，给交通系统及户外视觉系统的应用带来严重的影响。
鉴于图像处理和计算机视觉中有关图像理解、目标识别、目标跟踪、智能导航等领域的很多算法都是假设输入的图像或视频是在理想天气条件下拍摄的，因此有雾图像清晰化就显得格外重要，是目前人们研究的热点问题之一,但由于成像系统聚焦模糊、拍摄场景存在相对运动以及雾天等不利环境,使得最终获取的图像往往无法使用。
有雾天气条件下获取的图像对比度低、图像内容模糊不清而且颜色整体偏向灰白色,图像去雾的目的就是恢复有雾图像的对比度和真实色彩，重现在理想天气条件下拍摄的清晰图像。
二、设计内容和要求1、采用直方图均衡化方法增强雾天模糊图像，并比较增强前后的图像和直方图；2、查阅文献，分析雾天图像退化因素,设计一种图像复原方法，对比该复原图像与原始图像以及直方图均衡化后的图像;三、设计思路由于图像中存在噪声等干扰，使得图像模糊不清。
可以采用图像增强的方法对原图像处理,使图像变得清晰.而直方图均衡化是一种常用的图像增强的方法。
图像模糊，其图像的像素分布不均匀,采用直方图均衡化的方法使其图像像素分布均匀，从而达到均衡像素分布增强图像的目的。
设计方案在晴朗的天气条件下，洁净的空气一般是由氦气、氧气等气体分子、水蒸汽、微量的固体悬浮颗粒物等成分构成。
在这种大气条件下，从物体表面反射的光线在到达成像设备的过程中,基本不会受大气中各种成分的影响发生散射、吸收、发射等现象，而是直接到达成像设备。
相对在有雾天气条件下获得的图像,在这种理想天气条件获得的图像,我们称之为清晰无雾图像。
而在有雾天气条件下获得的图像模糊不清，图像对比度下降，图像的颜色发生漂移，偏向灰白色。
（完整版）数字图像处理复习整理《数字图像处理》复习第⼀章绪论数字图像处理技术的基本内容：图像变换、图像增强、图象恢复、图像压缩编码、图像分割、图像特征提取（图像获取、表⽰与描述）、彩⾊图像处理和多光谱及⾼光谱图像处理、形态学图像处理第⼆章数字图像处理基础2-1 电磁波谱与可见光1.电磁波射波的成像⽅法及其应⽤领域：⽆线电波（1m-10km）可以产⽣磁共振成像，在医学诊断中可以产⽣病⼈⾝体的横截⾯图像☆微波（1mm-1m）⽤于雷达成像，在军事和电⼦侦察领域⼗分重要红外线（700nm-1mm）具有全天候的特点，不受天⽓和⽩天晚上的影响，在遥感、军事情报侦察和精确制导中⼴泛应⽤可见光（400nm-700nm）最便于⼈理解和应⽤最⼴泛的成像⽅式，卫星遥感、航空摄影、天⽓观测和预报等国民经济领域☆紫外线（10nm-400nm）具有显微镜⽅法成像等多种成像⽅式，在印刷技术、⼯业检测、激光、⽣物学图像及天⽂观测X射线（1nm-10nm）应⽤于获取病⼈胸部图像和⾎管造影照⽚等医学诊断、电路板缺陷检测等⼯业应⽤和天⽂学星系成像等伽马射线（0.001nm-1nm）主要应⽤于天⽂观测2-2 ⼈眼的亮度视觉特征2.亮度分辨⼒——韦伯⽐△I/I（I—光强△I—光照增量），韦伯⽐⼩意味着亮度值发⽣较⼩变化就能被⼈眼分辨出来，也就是说较⼩的韦伯⽐代表了较好的亮度分辨⼒2-3 图像的表⽰3.⿊⽩图像：是指图像的每个像素只能是⿊或⽩，没有中间的过渡，⼀般⼜称为⼆值图像（⿊⽩图像⼀定是⼆值图像，⼆值图像不⼀定是⿊⽩图像）灰度图像：是指图像中每个像素的信息是⼀个量化了的灰度级的值，没有彩⾊信息。
彩⾊图像：彩⾊图像⼀般是指每个像素的信息由R、G、B三原⾊构成的图像，其中的R、B、G是由不同的灰度级来描述的。
4.灰度级L、位深度k L=2^k5.储存⼀幅M×N的数字图像所需的⽐特 b=M×N×k例如，对于⼀幅600×800的256灰度级图像，就需要480KB的储存空间（1KB=1024Byte 1Byte=8bit）2-4 空间分辨率和灰度级分辨率6.空间分辨率是图像中可分辨的最⼩细节，主要由采样间隔值决定，反映了数字化后图像的实际分辨率。
数字图像处理复习课程一、图像处理的基本概念与术语1．数字图像2．数字图像处理3．亮度函数入射分量反射分量4．图像分辨率图像深度灰度级，动态范围5．色彩的基本属性RGB HSI 6．主观颜色安全色7．采样采样定理8．图像信号的量化9．灰度直方图累积直方图连续图像幅度的密度函数，幅度分布函数10.点运算代数运算几何运算11.双线性插值12.线性系统移不变系统线性移不变系统13.单位冲击单位冲击响应14.卷积相关15.图像幅值信息量信息熵16.积分变换17.傅立叶变换对傅立叶振幅谱傅立叶相位谱傅立叶能量谱18.快速傅立叶变换19.图像增强技术图像复原技术20.动态范围灰度级21. 直方图均衡化直方图规定化图像平滑图像锐化22.空域增强（滤波）频域增强（滤波）同态增强（滤波）23.数字压缩图像的均方信噪比24.香农信息保持定理图像冗余度编码效率25.有损压缩无损压缩26.率失真理论27.假色彩与伪色彩28.影像融合29.图像腐蚀、膨胀、闭操作、开操作二．典型图像处理的基本过程及相关硬件设备、主要内容三．数字图像处理的基本运算（点运算、代数运算、几何运算）四．数字图像处理所涉及的主要数学工具1．直方图幅度密度函数概率分布2．卷积3．积分变换（傅立叶变换、DCT等）4. 形态学图像处理五．图像增强的基本方法1．直方图增强（均衡，规定），包括基本原理2．平滑：均值滤波中值滤波低通滤波多图像平均法自适应滤波器3．锐化：微分锐化高通锐化4．同态滤波六．图像退化的数学模型及复原中的主要问题。
运动模糊图像复原方法。
七．图像压缩与编码1．无损编码: Huffman编码算术编码双字长编码行程编码2．有损预测编码3．JPEG利用DCT编码与解码的基本过程。
八．形态学图像处理膨胀、腐蚀、闭操作、开操作、填充、边缘提取九．图像分割点检测与线检测：边缘检测：梯度算子拉普拉斯算子高斯拉普拉斯算子轮廓提取方法门限值分割：全局门限局部门限自适应门限自动确定门槛值的方法彩色图像分割方法（RGB与HSI空间分割）区域生长，区域分裂与合并形态学的边缘提取与分水岭算法十．图像表示链码形状数纹理描述子灰度共生矩阵十一. 实验点评十二.成绩评定规则：考试成绩60%，实验30%,考勤课堂作业：10%。
数字图像处理课程设计(图像去雾)
数字图像处理
课设题目：图像去雾
学院：信息与电气工程学院
专业：电子信息工程
班级：
姓名：
学号：
指导教师：
哈尔滨工业大学（威海）
年月日
目录
一. 课程设计任务 (4)
二. 课程设计原理及设计方案 (5)
三. 课程设计的步骤和结果 (7)
四. 课程设计总结 (9)
五. 设计体会 (10)
六. 参考文献 (11)
一. 课程设计任务
由于大气的散射作用，雾天的大气退化图像具有对比度低、景物不清晰的特点，给交通系统及户外视觉系统的应用带来严重的影响。
但由于成像系统聚焦模糊、拍摄场景存在相对运动以及雾天等不利环境，使得最终获取的图像往往无法使用。
为了解决这一问题，设计图像复原处理软件。
要求完成功能：
1、采用直方图均衡化方法增强雾天模糊图像，并比较增强前后的图像和
直方图；
2、查阅文献，分析雾天图像退化因素，设计一种图像复原方法，对比该
复原图像与原始图像以及直方图均衡化后的图像；
3、设计软件界面
二. 课程设计原理及设计方案
2.1 设计原理
在雾、霾等天气条件下, 大气中悬浮的大量微小水滴、气溶胶的散射作用导致捕获的图像严重降质,随着物体到成像设备的距离增大, 大气粒子的散射作用对成像的影响逐渐增加. 这种影响主要由两个散射过程造成: 1) 物体表面的反射光在到达成像设备的过程中, 由于大气粒子的散射而发生衰减;2) 自然光因大气粒子散射而进入成像设备参与成像. 它们的共同作用造成捕获的图像对比度、饱和度降低, 以及色调偏移, 不仅影响图像的视觉效果, 而且影响图像分析和理解的性能.
在计算机视觉领域中, 常用大气散射模型来描述雾、霾天气条件下场景的成像过程.Narasimhan 等给出雾、霾天气条件下单色大气散射模型(Monochrome atmospheric scat-tering model), 即窄波段摄像机所拍摄的图像灰度值可表示为
（1）
式中, x 为空间坐标, A 表示天
空亮度(Skylight), ρ为场景反照率, d 为场景的景深, β为大气反射系数。
图像去雾的过程就是根据获得的有降质的图像，即 I （x ）来推算出ρ的过程。
但由于该物理模型包含3 个未知参数, 从本质上讲, 这是一个病态反问题.
在只有单幅图像的条件下，我们可以考虑用假设以及推算的方式使其中的几个量固定，然后求解。
2.2 设计方案
2.2.1 白平衡
WP (White point) 算法, 也称为Max-RGB 算法, 利用R 、G 、B 颜色分量的最大值来估计光照的颜色。
我们用天空亮度A 来取代最大值。
对于A ，如果直接用图像中最亮的灰度估计的话会受到高亮噪声或白色物体的干扰，因此我们首先对图像颜色分量进行最小滤波，然后选择阀值为0.99，大于此值的认定为天空区域，然后取平均值为我们估计的天空亮度A 。
然后方程（1）变为
（2）
2.2.2 估计大气耗散函数
)1()(d e A d e A x I ββρ--+-=d e d e A I β
βρ--+-=1/
为了简化（2），我们设则 d e X V β--=1)( （2）变为
（3）
V （x ）称为大气
耗散函数。
根据（3）容易发现V （x ）满足0<V(x)<I',如果对
I ’进行最小滤波得到W （x ），则V （x ）也必定满足0<V(x)<W(x)。
求V （x ）的过程其实是滤波的过程，分为三步：
其中p 为恢复系数，去[0,1]中的值（一般为0.9—0.95）。
2.2.3 场景反射率的恢复
通过以上步骤我们获得了A 以及V （x ），至此方程（1）仅含有一个未知量，即我们要求的场景反射率
2.2.4 色调映射
映射关系为其中G 为求的去雾后的图像灰度最大值。
2.2.5 与直方图去雾效果对比
使用matlab 中的histeq 函数对图像的亮度和对比度进行直方图均衡化处理
)())(1(/'x V x V A I I +-==ρ)
0),,max(min()
()
(W pB V A W median A B W median A =--==)
1/()'(V V I --=ρ)
)/11(1/(ρρG T -+=
三. 课程设计的步骤和结果
3.1原图像与直方图
global im;
global orig;
[filename, pathname]=uigetfile(['*.jpg'],'insert image'); im=[pathname filename];
orig = imread(im);
Q = rgb2gray(orig);
figure;
subplot(1, 2, 1); imshow(orig); title('原图像') subplot(1, 2, 2); imhist(Q, 64); title('原图像直方图')
3.2原图像与均衡后图像
global orig;
global U;
I = rgb2hsv(orig);
H = I(:,:,1);
S = I(:,:,2);
V = I(:,:,3);
M = histeq(S); % 对饱和度直方图均衡化
N = histeq(V); % 对亮度直方图均衡化
U = hsv2rgb(H, M, N);
figure;
subplot(2, 2, 1); imshow(orig); title('原图像')
subplot(2, 2, 2); imshow(U); title('均衡后图像')
Q = rgb2gray(orig);
W = rgb2gray(U);
subplot(2, 2, 3); imhist(Q, 64); title('原图像直方图') subplot(2, 2, 4); imhist(W, 64); title('均衡变换后的直方图')
3.3原图与去雾图像对比
global im;
im1=double(imread(im))/255.0;
sv=2*floor(max(size(im1))/25)+1;
res=visibresto1(im1,sv,0.95,-1);
figure;imshow([im1, res],[0,1]);
四. 课程设计总结
首先，由于本方法是基于单幅图像输入来进行去雾处理，因此无法像多幅图像条件下那样综合同一场景的不同降质条件来估算天空亮度，因此难免会存在偏差。
而且白平衡过程是对整幅图像进行的，这样对于简单场景（天空与景物有明显的分界）来说误差较小，但对于存在很多细节的图像（如茂盛的树木，天空也景物难以区分）以及场景中有很多白色景物时，会在边缘出现模糊。
其次，本方法使用的是变形的中值滤波器来估算大气耗散函数，而中值滤波器虽然能较好的保持边缘，但对于直角以及线这样的细节的处理存在固有缺陷，因此当场景中存在这样的景物（如高楼、车辆等），处理后的图像会在景物的边缘出现明显的模糊。
五. 设计体会
在本次课程设计过程中，收获颇丰。
首先，这次实践让我又重新温习了一遍数字图像处理课程的相关知识，并在此过程中对所学知识进行了一次检验，加深了度数字图像处理这门课程的理解，让我深感数字图像处理这门课程的博大精深。
然后，通过本次课程设计的体验，提高了综合运用数字图像处理各方面知识的能力，并从中发现了自己的许多不足之处，有待提高。
最后，通过对matlab这个工具软件的运用，我又掌握了它的一些功能，这对我以后的学习和工作是一个莫大的帮助。
六. 参考文献
[1]数字图像处理（第二版）冈萨雷斯电子工业出版社
[2]基于物理模型的单幅图像快速去雾方法禹晶、李大鹏、廖庆敏自动化学报
[3]Fast Visibility Restoration from a Single Color or Gray Level Image Jean-Philippe Tarel、Nicolas Hautiere IEEE
课程设计成绩评定表
课程设计总评分成绩表
附：实验用图。
