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图像处理技术课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握图像处理技术的基本概念、原理和方法。
2. 使学生了解图像处理软件的操作界面、功能模块及其使用方法。
3. 帮助学生理解图像处理技术在日常生活和各领域中的应用。
技能目标：1. 培养学生运用图像处理软件进行图像编辑、修复、美化的能力。
2. 培养学生运用图像处理技术解决实际问题的能力，如图像合成、特效制作等。
3. 提高学生的创新意识和动手实践能力，能够独立完成图像处理作品的创作。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对图像处理技术的兴趣，激发学生学习积极性。
2. 引导学生关注图像处理技术在各领域的应用，提高学生对科技发展的认识。
3. 培养学生团队合作意识，学会分享、交流、互相学习，形成良好的学习氛围。
课程性质：本课程为信息技术学科，以实践操作为主，理论联系实际。
学生特点：学生处于初中年级，具有一定的信息技术基础，对新鲜事物充满好奇心，喜欢动手实践。
教学要求：结合学生特点，注重理论与实践相结合，充分调动学生积极性，提高学生的实践能力和创新能力。
在教学过程中，关注个体差异，分层教学，确保每个学生都能达到课程目标。
通过课程学习，使学生能够运用所学知识解决实际问题，培养其信息素养。
二、教学内容1. 图像处理技术基础理论：- 图像处理的基本概念：像素、分辨率、颜色模式等。
- 图像处理的基本操作：图像打开、保存、关闭、缩放、旋转等。
- 图像处理的基本算法：图像滤波、边缘检测、图像分割等。
2. 图像处理软件操作：- 软件界面及功能模块介绍：熟悉软件的操作界面，了解各功能模块的作用。
- 常用工具的使用：选区工具、画笔工具、橡皮擦工具等。
- 图像调整命令的应用：亮度/对比度、色相/饱和度、色彩平衡等。
3. 图像处理技术应用：- 图像编辑与修复：去除图像中的污点、瑕疵，修复破损的图像。
- 图像美化与特效制作：调整肤色、美化风景，制作艺术字等。
- 图像合成与创意设计：运用图层、蒙版、通道等功能进行图像合成，实现创意设计。
113计算机与多媒体技术Computer And Multimedia Technology电子技术与软件工程Electronic Technology & Software Engineering在上世纪五十年代，计算机图形处理技术就开始被人们所使用了，在这么多年对计算机进行深度探究的过程中，图形处理方面计算机技术也变得越来越成熟，在图形图像及美学方面的社会需求也推动了信息技术的发展。
随着技术进一步的优化，人们在搜集信息和处理信息方面也逐渐开始使用图形图像处理技术，在计算机技术进一步完善的过程中，人们在图形图像处理技术方面取得了重大的突破——相关技术更加符合当代社会发展和审美的需要，在众多领域之中加强对图形图像处理技术的使用和研发，推动了我国当前的生产与发展。
1 计算机图形学与图形图像处理技术相关概述1.1 计算机图形学CG 是计算机图形学的英文缩写，主要是指二维或者三维的图形利用数学算法转换成面或体并最终在显示器上以一种栅格形式的图像呈现。
在目前的很多领域都有使用到计算机图形学，而且已经达到了一个比较高的水平，比如三维方面对已有实物的数字建模、分析再进行二次创作，对设计模型模具进行快速成型实验等。
在二维方面的图形图像设定等标准都是建立在计算机图形学的基础之上的[1]。
虽然说目前的计算机图形学已经得到了业界大范围的认可，但是如果不能将技术进一步创新，那也无法满足这个高速发展社会的需求。
要想让经过处理的图形更具真实感，就需要可以创建图形描绘的几何表示，同时也需要能够在其中能够将虚拟的光源、纹路的质感等其它材质的属性都计算出来。
针对这样的问题，几何设计学也需要加入到计算机图形学的范围之中，在这样的基础上才能将最终的效果做到最好。
只有图形图像处理技术结合计算机图形学才能更好的推动技术并为创造更大社会价值提供更多的可能性。
麻省理工学院是第一个提出要研究计算机图形学的地方，也正是在这项研究提出之后，计算机体系可以逐步实现、还原、再创新右脑的表现能力，可视化也逐渐成为计算机的一个发展方向，计算机也出现了数字符号之外的显示形式[2]。
计算机视觉与图像处理计算机视觉与图像处理是现代科技领域中两个重要的研究方向。
它们在各个领域中起着关键性的作用，从医学诊断到智能交通，从安防系统到娱乐产业，计算机视觉和图像处理都为我们的生活带来了极大的便利和发展机遇。
在本文中，我们将详细介绍计算机视觉和图像处理的概念、应用领域和技术原理。
一、计算机视觉的概念和应用领域- 计算机视觉是研究如何使计算机“看得懂”图像或视频的一门学科，其目标是使计算机能够从图像或视频中感知、理解并做出相应的决策。
计算机视觉的最基本任务包括目标识别、图像分割、图像重建等。
- 计算机视觉在医学领域中被广泛应用，例如医学影像诊断、病人监测等。
通过计算机视觉技术，可以从医学图像中自动检测和分析病变，提供辅助诊断的参考。
- 在智能交通领域，计算机视觉可以用于车辆识别、交通流量检测和事故预警等。
利用计算机视觉技术，可以实现智能交通系统的自动化和智能化。
- 安防系统也是计算机视觉的重要应用领域。
通过图像处理和分析，可以实现对视频监控图像的实时检测和识别，提高安防系统的准确性和效率。
- 在娱乐产业中，计算机视觉技术被广泛应用于游戏设计、虚拟现实和增强现实等领域。
通过计算机视觉，可以实现真实感的游戏体验和沉浸式的虚拟现实。
二、图像处理的概念和技术原理- 图像处理是对图像进行数字化处理以改善图像质量、提取图像特征或实现特定目标的一系列技术和方法。
图像处理技术包括图像增强、图像滤波、图像融合等。
- 图像增强是指通过各种图像处理算法和技术，对图像进行亮度、对比度、锐化等方面的改善，以提高图像的可视性和质量。
- 图像滤波是指通过滤波器对图像进行滤波操作，以去除图像中的噪声、平滑图像或增强图像的某些特定细节。
- 图像融合是将多个图像融合为一个图像，以提取出多个图像中的有用信息并形成一个更具信息量的图像。
- 图像处理技术在图像识别、图像恢复、图像分割等领域中得到广泛应用。
例如，通过图像处理技术可以实现对图像中目标的自动检测和识别，实现图像的无损压缩和恢复，实现图像的分割和特征提取等。
《图像处理技术》期末考试试卷B及答案一．单项选择题（每小题有且只有一个正确的答案，每小题2分，共30分）1.一个8位图像支持的颜色有（）A.16种B.256种C.65536种D.1677万种2.下列哪种格式不支持无损失压缩：（）A.PNGB.JPEGC.PHOTOSHOPD.GIF3.下面对于高斯模糊叙述正确的是：（）A.可以对一幅图像进行比较精细的模糊。
B.对图像进行很大范围的调整，产生区间很大的各种模糊效果。
C.使选区中的图像呈现出一种拍摄高速运动中的物体的模糊效果。
D.用于消除图像中颜色明显变化处的杂色，使图像变得柔和。
4.下列哪个是Photoshop图象最基本的组成单元：（）A. 节点B. 色彩空间C. 像素D. 路径5.在设定层效果（图层样式）时（）A. 光线照射的角度是固定的B. 光线照射的角度可以任意设定C. 光线照射的角度只能是60度、120度、250度或300度D. 光线照射的角度只能是0度、90度、180度或270度6.“色彩平衡”命令的主要作用是（）A.改变某种颜色的色度、饱和度和亮度值B.调整整体图像的色彩平衡C.调整图像中颜色的饱和度D.调整图像的对比度和饱和度7.下列说法正确的是（）A.利用“直方图”可调整色阶，改变图像的阴暗B.“自动色阶”和“色阶”中的“自动”按钮功能相同C.“色阶”可对整个图像、某个选区、图层进行调整，但不能调整通道D.选择“图像→直方图”可查看色阶分布8.特殊色调的控制包括图像的哪些操作（）A.反转B.色调均化C. 阈值D.以上全是9.在“色相/饱和度”对话框中，“色相”的取值范围是（）A.-100~100B.-180~180C.-150~150D.-180~18010.下列叙述中，不正确的是（）A.利用“渐变映射”命令可以在图像上按灰度级蒙上一种指定的渐变色，产生一种特殊的效果B.在“渐变映射”对话框中，“灰度映射所用的渐变”可以选择，也可以自定义C.“阴影/高光”命令可用来调整曝光有问题的照片D.在“阴影/高光”对话框中，阴影区域“数量”的百分比值越大，图像变暗的程度也越大11.在“替换颜色”对话框中，不会出现的游标是（）A.色相B.明度C.饱和度D.亮度12.下列哪个命令用来调整色偏（）A.色调均化B. 阈值C.亮度/对比度D.色彩平衡13.在photoshop中，CMYK颜色模式的图像包括的单色通道是（）A.青色、黄色、白色和洋红通道B.蓝色、洋红、黄色和白色通道C.青色、洋红、黄色和黑色通道D.白色、洋红、黄色和黑色通道14. 在photohop CS3中，可以用来存储图像的颜色数据及选区的是（）A.蒙版B.路径C.图层D.通道15.专色通道一般应用于（）A.编辑图像B.调整图像的色调C.印刷输出图像D.转换图像的颜色模式二．多选题（不答、少答、错答均不得分，每小题3分，共15分）1.下面的命令中，（）可以进行图像色彩调整。
1 .什么是机器视觉技术试论述其基本概念和目的。
答：机器视觉技术是是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。
机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。
机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。
机器视觉是用机器代替人眼来完成观测和判断，常用于大批量生产过程汇总的产品质量检测，不适合人的危险环境和人眼视觉难以满足的场合。
机器视觉可以大大提高检测精度和速度，从而提高生产效率，并且可以避免人眼视觉检测所带来的偏差和误差。
2 .机器视觉系统一般由哪几部分组成试详细论述之。
答：机器视觉系统主要包括三大部分：图像获取、图像处理和识别、输出显示或控制。
图像获取：是将被检测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据。
该部分主要包括，照明系统、图像聚焦光学系统、图像敏感元件（主要是CCD和CMOS）采集物体影像。
图像处理和识别：视觉信息的处理主要包括滤波去噪、图像增强、平滑、边缘锐化、分割、图像识别与理解等内容。
经过图像处理后，图像的质量得到提高，既改善了图像的视觉效果又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。
输出显示和控制：主要是将分析结果输出到显示器或控制机构等输出设备。
3 .试论述机器视觉技术的现状和发展前景。
答：。
机器视觉技术的现状：机器视觉是近20〜30年出现的新技术，由于其固有的柔性好、非接触、快速等特点，在各个领域得到很广泛的应用，如航空航天、工业、军事、民用等等领域。
发展前景：随着光学传感器、信息技术、信号处理、人工智能、模式识别研究的不断深入和计算机性价比的不断提高，机器视觉技术越来越成熟，特别是市面上已经有针对机器视觉系统开发的企业提供配套的软硬件服务，相信越来越多的客户会选择机器视觉系统代替人力进行工作，既便于管理又节省了成本。
价格持续下降、功能逐渐增多、成品小型化、集成产品增多。
2024计算机毕业设计题目通常会涉及当前和未来的技术趋势、软件开发、网络技术、人工智能、数据科学、机器学习、物联网、移动应用开发等领域的课题。
以下是一些可能的计算机毕业设计题目方向，这些方向可能会在2024年的毕业设计中保持相关性和流行性：1. 人工智能与机器学习-基于深度学习的图像识别系统-机器学习在医疗诊断中的应用-自然语言处理与情感分析2. 数据科学与大数据分析-大数据分析在体育领域的应用-企业数据挖掘与商业智能-社交媒体数据分析与趋势预测3. 软件开发与测试-基于Spring Boot的Web应用开发-软件测试自动化工具的研究与开发-响应式Web设计与应用4. 移动应用开发-基于Android的移动应用开发- iOS应用开发与性能优化-跨平台移动应用开发框架比较与选择5. 网络安全与加密-网络安全协议的分析与实现-加密技术在电子商务中的应用-恶意软件检测与防御系统6. 物联网（IoT）与智能设备-物联网在智能家居中的应用-智能穿戴设备的数据收集与分析-物联网安全与隐私保护7. 虚拟现实与增强现实-虚拟现实在教育中的应用-增强现实技术在游戏开发中的应用-虚拟现实与增强现实的硬件与软件开发8. 云计算与边缘计算-云服务模型的研究与实现-边缘计算在智能交通系统中的应用-云安全与数据保护9. 计算机视觉与图像处理-计算机视觉在自动驾驶中的应用-图像处理技术在生物特征识别中的应用-三维重建技术与虚拟现实10. 伦理、法律与社会问题-人工智能伦理与道德问题研究-网络隐私保护法律与政策研究-数字鸿沟与社会包容性研究请注意，具体的毕业设计题目应由指导教师根据学生的兴趣、专业背景、技术发展和社会需求等因素进行选择和指导。
此外，随着技术的发展和行业的变化，新的研究方向和课题也可能会出现。
数字图像处理技术数字图像处理技术是一种针对数字图像进行处理和分析的技术。
随着计算机技术的不断发展和普及，数字图像处理技术在图像处理领域中扮演着越来越重要的角色。
本文将详细介绍数字图像处理技术的概念、原理、应用及未来发展方向。
概念数字图像处理技术是指利用计算机对数字图像进行处理和分析的技术。
数字图像是通过像素表示的图像，而像素是图像最小的单元，每个像素都有其特定的数值表示颜色和亮度。
数字图像处理技术可以对图像进行各种操作，如增强图像的质量、提取图像特征、恢复图像信息等。
原理数字图像处理技术的原理主要包括图像获取、图像预处理、图像增强、图像分割、特征提取和图像识别等基本步骤。
1.图像获取：通过相机或扫描仪等设备获取数字图像，将图像转换为数字信号。
2.图像预处理：对原始图像进行去噪、几何校正、尺度变换等预处理操作，以提高后续处理的效果。
3.图像增强：通过直方图均衡化、滤波等方法增强图像的对比度、亮度等特征。
4.图像分割：将图像分割成若干个区域或对象，以便更好地分析和处理图像。
5.特征提取：提取图像中的特征信息，如颜色、纹理、形状等，为图像识别和分类提供依据。
6.图像识别：利用机器学习、深度学习等算法对图像进行分类、识别和分析。
应用数字图像处理技术在各个领域都有广泛的应用，如医疗影像分析、无人驾驶、安防监控、智能交通等。
以下列举一些典型的应用场景：•医疗影像分析：利用数字图像处理技术分析医学影像，辅助医生进行疾病诊断和治疗。
•安防监控：通过视频监控系统、人脸识别技术等实现对安全领域的监控和警报。
•智能交通：通过交通监控系统、车辆识别技术等提高交通管理效率和道路安全。
未来发展数字图像处理技术在人工智能、物联网等新兴技术的推动下不断发展和创新，未来的发展方向主要包括以下几个方面：1.深度学习在图像处理中的应用：深度学习技术在图像分类、目标检测等方面取得重大突破，将在数字图像处理领域得到更广泛的应用。
2.虚拟现实与增强现实：数字图像处理技术将与虚拟现实、增强现实技术结合，实现更加沉浸式的用户体验。
图像与图像处理课程设计一、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与图像处理的基本概念、原理和算法；技能目标要求学生能够运用所学知识进行图像处理和分析，解决实际问题；情感态度价值观目标要求学生培养对图像与图像处理技术的兴趣，增强创新意识和实践能力。
通过本课程的学习，学生将能够：1.描述图像的基本概念，包括图像的表示、特征和分类；2.解释图像处理的基本原理，包括图像增强、滤波、边缘检测等；3.应用图像处理技术解决实际问题，如图像去噪、图像分割、特征提取等；4.分析图像数据，提取有价值的信息，进行图像识别和分类；5.培养对图像与图像处理技术的兴趣，积极参与实践和探索。
二、教学内容根据课程目标，教学内容主要包括图像与图像处理的基本概念、原理和应用。
教学大纲如下：1.图像的基本概念：图像的表示、特征和分类；2.图像处理的基本原理：图像增强、滤波、边缘检测等；3.图像处理技术应用：图像去噪、图像分割、特征提取等；4.图像数据分析：图像识别、分类和信息提取；5.实践项目：运用图像处理技术解决实际问题。
三、教学方法本课程采用多种教学方法，包括讲授法、讨论法、案例分析法和实验法等。
通过多样化的教学方法，激发学生的学习兴趣和主动性。
1.讲授法：教师通过讲解图像与图像处理的基本概念、原理和算法，引导学生理解知识点；2.讨论法：学生分组讨论实践项目，交流心得体会，互相学习；3.案例分析法：分析典型的图像处理应用案例，让学生了解图像处理技术的应用场景；4.实验法：学生动手进行实验，实践图像处理技术，培养实际操作能力。
四、教学资源本课程所需教学资源包括教材、参考书、多媒体资料和实验设备。
教学资源应能够支持教学内容和教学方法的实施，丰富学生的学习体验。
1.教材：选用权威、实用的教材，为学生提供系统、全面的学习资料；2.参考书：提供丰富的参考书籍，拓展学生的知识视野；3.多媒体资料：制作精美的多媒体课件，辅助讲解和演示；4.实验设备：配备齐全的实验设备，保障学生实践操作的需求。
图像处理技术课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解图像处理技术的基本概念，掌握图像处理的基本原理和常用算法。
2. 学生能够描述不同图像格式及其特点，了解图像压缩的基本方法及其在现实生活中的应用。
3. 学生能够解释图像处理软件中各功能模块的作用，并运用这些知识对图像进行有效的处理和优化。
技能目标：1. 学生能够熟练使用至少一种图像处理软件（如Photoshop等），进行图像的编辑、修复、合成等操作。
2. 学生能够运用所学知识解决实际图像处理问题，如调整图像色彩、尺寸、分辨率等。
3. 学生能够独立完成图像处理项目，具备一定的图像创意设计能力。
情感态度价值观目标：1. 学生通过学习图像处理技术，培养对美的感知和鉴赏能力，提高审美素养。
2. 学生在学习过程中，培养创新意识和团队协作精神，增强解决问题的自信心。
3. 学生能够认识到图像处理技术在各个领域的广泛应用，了解其对社会发展的意义，激发对信息科技的兴趣。
本课程针对高年级学生，结合课程性质、学生特点和教学要求，将目标分解为具体的学习成果。
通过本课程的学习，学生不仅能掌握图像处理的基础知识，还能运用所学技能解决实际问题，同时培养良好的审美观和价值观。
为实现课程目标，后续教学设计和评估将注重理论与实践相结合，充分调动学生的主观能动性，提高教学效果。
二、教学内容本课程教学内容依据课程目标，结合教材科学性和系统性，进行以下安排：1. 图像处理基本概念：介绍图像处理的基本术语，如像素、分辨率、颜色模式等，使学生理解图像处理的基本元素。
2. 图像处理软件操作：以Photoshop为例，讲解软件界面、工具箱、图层、通道等基本操作，使学生熟练掌握软件使用。
3. 图像编辑与修复：包括图像裁剪、旋转、尺寸调整、色彩平衡、去除红眼等，教授学生如何对图像进行基础编辑和修复。
4. 图像合成与特效：教授图层蒙版、滤镜、混合模式等技巧，使学生能够进行图像合成和创新设计。
5. 图像格式与压缩：介绍不同图像格式及其特点，讲解图像压缩的原理和方法，提高学生对图像文件管理的认识。
第2章习题答案一．选择题1 A _是组成一幅体香的像素密度的度量方法。
A、图像分辨率B、图像深度C、显示深度D、图像数据的容量2.决定图像分辨率的主要因素是： A 。
A、采样B、量化C、图像深度D、图像数据的容量3.____B______是指位图中记录每个像素点所占的位数，它决定了彩色图像中可出现的最多颜色数，或者灰度图像中的最大灰度等级数。
A、图像分辨率B、图像深度C、显示深度D、图像数据的容量4.图像中的每个像素值都分成R、G、B三个基色分量，每个基色分量直接决定其基色的强度，这样产生的颜色成为： A 。
A、真彩色B、伪彩色C、直接色D、RGB颜色空间5.图像中的每个像素值实际上是一个索引值或代码，根据该地址可查找出包含实际R、G、B的强度值，这种用查找映射的方法产生的颜色称为： B 。
A、真彩色B、伪彩色C、直接色D、RGB颜色空间6.通过每个像素点的R、G、B分量分别作为单独的索引值进行变换，经相应的颜色变换表找出各自的基色强度的是：C 。
A、真彩色B、伪彩色C、直接色D、RGB颜色空间7 C 表示显示缓存中记录屏幕上一个点的位数（bit），也即显示器可以显示的颜色数。
A、图像分辨率B、图像深度C、显示深度D、图像数据的容量8.屏幕上的颜色能较真实地反映图像文件的颜色效果的是： B 。
A、显示深度大于图像深度B、显示深度等于图像深度C、显示深度小于图像深度D、与显示深度无关9.在静态图像中有一块表面颜色均匀的区域，此时存在的是： A 。
A、空间冗余B、结构冗余C、知识冗余D、视觉冗余10.数据所携带的信息量少于数据本身而反映出来的数据冗余：D 。
A、空间冗余B、结构冗余C、知识冗余D、视觉冗余11.方格状的地板、草席图案等图像表面纹理存在着非常强的纹理结构，称之为：B 。
A、空间冗余B、结构冗余C、知识冗余D、视觉冗余12.人脸的图像有固定的结构可由先验知识和背景知识得到，此类冗余为： B 。
image-process使用方法1. 介绍image-process(图像处理)是一种基于计算机技术的图像处理方法，广泛应用于数字摄影、医学影像、人工智能等领域。
本文将对image-process的使用方法进行深入探讨，以帮助读者更好地理解和应用这一技术。
2. 图像处理的基本概念图像处理是指利用计算机对图像进行处理和分析的技术。
它主要包括图像获取、预处理、特征提取和图像识别等步骤。
在图像处理中，常用的工具包括OpenCV、PIL、Matplotlib等，这些工具提供了丰富的图像处理函数和算法，可用于实现图像的滤波、边缘检测、分割、特征提取等操作。
3. 图像处理的应用领域图像处理技术在许多领域都有着重要的应用价值。
在数字摄影领域，图像处理可以用于图像增强、去噪、图像融合等操作，从而提高图像的质量和清晰度。
在医学影像领域，图像处理可以帮助医生对影像进行分析和诊断，提高疾病的诊断准确度。
在人工智能领域，图像处理可以用于目标检测、图像识别、图像分割等任务，为机器学习和深度学习提供数据支持。
4. 图像处理的基本方法图像处理的基本方法包括线性滤波、非线性滤波、边缘检测、图像分割、特征提取和图像识别等。
其中，线性滤波包括均值滤波、高斯滤波等，用于去除图像中的噪声和平滑图像。
非线性滤波包括中值滤波、双边滤波等，能够更好地保留图像的细节信息。
边缘检测可以帮助找出图像中的边缘信息，用于物体检测和识别。
图像分割可以将图像分成若干个区域，用于识别和分析不同的物体。
特征提取和图像识别则是更高级的图像处理方法，用于从图像中提取特征信息，并对物体进行识别和分类。
5. image-process的使用方法在使用image-process进行图像处理时，首先需要导入相应的图像处理库，如OpenCV或PIL。
可以利用这些库提供的函数和算法对图像进行处理和分析。
可以利用OpenCV进行图像的读取、显示、保存等操作，同时还可以利用OpenCV进行图像的滤波、边缘检测、图像分割等高级处理操作。
数字图像处理技术的方法及发展方向数字图像处理技术在社会的每个行业，每个领域都得到广泛的应用，以下是一篇关于数字图像处理技术探究的，供大家阅读查看。
数字图像处处理(Digital Image Processing)是将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理。
早期的数字图像处理的目的是提高图像的视觉效果。
目前己广泛应用于科学研究、工农业生产、医学工程、航空航天、军事、文化产业等众多领域。
1.1数字图像处理技术的概念在图像处理技术中，低级处理涉及初级技术，如噪声降低、对比度处理和锐化处理。
中级处理涉及分割、缩减对目标像素群的定义，以便于对不同像素或像素群的识别及计算机计算处理。
高级处理是算法对图像分析中被识别像素群的总体分析结果，以及运算与视觉效果相关的分析函数等处理技术。
在应用数学理论时，将图像定义为二维函数f (x, y), x和y为空间坐标，在任意一组空间坐标f(x, y)的幅值f称为图像在该坐标位置的强度或灰度.当x,y和幅值f是离散的、有限的数值时，称该坐标位置是由有限的元素组成的，每一个像素都有一个特定的位置和幅值。
1.2数字图像处理技术的发展数字图像处理技术最早出现于20世纪中期，图像处理的目的是提高图像的呈现质量。
图像处理的是视效较低的图像，要求输出尽可能提高效果后的图像。
主要采用噪声减弱、灰度变换、几何校正等方法进行处理，并考虑了明暗效果和对比度等诸多因素，由计算机进行更为复杂的图像处理。
20世纪初期，图像处理技术首次应用于提升通讯传输后的图像质量提升。
到20世纪中期，计算机发展到了一定的技术水平后，数字图像处理才广泛应用于各种高质图像需求的领域。
计算机对飞行器发回的天体照片进行图像处理，收到明显的效果。
进而不断地推广和发展，数字图像处理形成了较为完备的学科体系。
目前，各个应用领域对数字图像处理技术提出更高的需求，促进了这一学科体系向更高的技术方向发展。
特别是在像素群的理解与识别处理方而，己经由二维图像处理发展到三维模型化的定义方法。
