数字图像处理期末课程论文

摘要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，主要是为了修改图形，改善图像质量，或是从图像中提起有效信息，还有利用数字图像处理可以对图像进行体积压缩，便于传输和保存。

本文论述了用Matlab编程对数字图像进行图像运算的基本方法。

图像运算涵盖了MA TLAB程序设计、图像点运算、代数运算、几何运算等基本知识及其应用（点运算是图象处理的一个重要运算）。

以及对图像加入噪声、图像缩放和图像旋转。

关键词:图像点运算；代数运算；几何运算；图像缩放；图像旋转1 绪论数字图像处理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。

数字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。

首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。

他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。

随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。

在以后的宇航空间技术，如对火星、土星等星球的探测研究中，数字图像处理都发挥了巨大的作用。

数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果。

1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置，也就是我们通常所说的CT（ComputerTomograph）。

郑州航空工业管理学院结课设计（论文）2008 级专业班级课程数字图像处理姓名学号指导教师职称讲师二О一一年十月三十号彩色图像特效处理技术研究与设计摘要数字图像处理是指用计算机对图像进行处理，它广泛用于几乎所有与成像有关的领域。

本文介绍用Visual Basic语言编程的数字图像处理环境，设计并实现了一个彩色图像的特效处理系统，展示如何通过编程实现对图形图像的各种处理。

论述了利用编写的程序实现图像文件（bmp、jpg、gif等）逆反处理、平滑处理、霓虹处理、边缘锐化、浮雕处理、镶嵌处理、曝光处理、扩散处理等功能操作。

关键字：数字图像处理、Visual Basic语言编程、特效处理、逆反处理、平滑处理、霓虹处理、边缘锐化、浮雕处理、镶嵌处理、曝光处理、扩散处理1、简介彩色图像的特效处理是对一幅彩色图像的各像素值的R、G、B分量按一定的算法进行变换，并将变换后的新图像值重新显示出来，则可实现不同效果图像的显示。

逆反处理的目的是使整幅图像的颜色产生逆反效果；平滑处理的目的是将图像的边界变得平缓，使整幅图像变得更柔和，更模糊，具有朦胧感；霓虹处理的目的是为了突出图像的边界，淡化图像内部的颜色，使图像产生夜晚霓虹灯的效果；边缘锐化是为了图像边界，并保留图像内部的颜色，使图像变得更清晰；浮雕处理的目的也是为了突出边界，使图像具有凹凸效果；镶嵌处理的目的是使图像的分辨率降低，具有马赛克效果；曝光处理是使图像整体变亮，产生类似胶片曝光的效果；扩散处理是使图像具有油画效果。

2、系统总体分析本系统实现了对图像（bmp、jpg、gif等）进行选择、读取、退出操作、图像的逆反处理、平滑处理、霓虹处理、边缘锐化、浮雕处理、镶嵌处理、曝光处理、扩散处理（油画处理）的功能操作，以及特效处理后确定、恢复、保存操作，整个界面如图1所示：图1，系统界面2.1、文件读取本部分用Visual Basic语言编程读取图像信息并显示在Picture控件中，图片框用于显示图像，命令按钮“选择文件”用于选择指定图形文件，命令按钮“读图像”用于读入图像数据并存入数组，并且将图像显示在图片框中。

摘要数字图像处理技术是指通过计算机对图像进行去除噪声，增强或者复原以及分割和提取的技术。

该技术伴随计算机技术的发展，在农业，军事，环境等行业得到了广泛的应用。

论文首先论述数字图像处理技术现状和发展，然后简要讨论了该技术在医学图像进行伪彩色图像处理问题上的应用。

最后介绍了在车牌识别方面的应用的相关原理。

综述一、数字图像处理技术的发展现状数字图像处理技术是自60年代以来，随着半导体集成电路技术和计算机技术的发展而产生和发展的一门新型学科，并且在近三十年来取得了巨大的发展，在理论上和实际应用中都取得了很大的成就。

早期的图像处理的目的是改善图像的质量,以人为对象,以改善人的视觉效果为目的,首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室( JPL)[1],并对航天探测器徘徊者 7 号在 1964 年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术 ,并考虑了太阳位置和月球环境的影响,由计算机成功地绘制出月球表面地图,随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行了更为复杂的图像处理 ,以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图,为人类登月创举奠定了坚实的基础 ,也推动了数字图像处理这门学科的诞生.数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果,1972 年英国 EMI公司工程师 Ho usfield发明了用于头颅诊断的 X射线计算机断层摄影装置即CT(Computer Tomograph)。

1975年 EMI公司又成功研制出全身用的 CT装置,获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。

1979 年这项无损伤诊断技术获得了诺贝尔奖 ,说明它对人类做出了划时代的贡献。

随着图像处理技术的深入发展 ,从70年代中期开始 ,随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展 ,数字图像处理向更高、更深层次发展.人们已开始研究如何用计算机系统解释图像 ,实现类似人类视觉系统理解外部世界.很多国家,特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究 ,取得了不少重要的研究成果.其中代表性的成果是70年代末MIT的 Marr提出的视觉计算理论[ 3],这个理论成为计算机视觉领域其后多年的主导思想。

江苏科技大学数字图像处理本科生课程论文论文题目：图像增强方法综述与matlab实现完成时间：___2016年6月2日________ 所在专业：____软件工程____________ ____ 所在年级：____13419042___________ __图像增强方法综述与matlab实现软件工程专业 1341904222 陆建伟摘要：本文介绍图像增强的内容，并就内部几种方法进行更深一步的探索，利用matlab 使得算法实现并对比。

关键词：图像增强；数字图像处理；灰度变换；直方图；matlab；一、研究背景1.1研究目的经过图像的传送和转换，如成像、复制、扫描、传输和显示等，经常会造成图像质量的下降。

光学系统的失真、相对运动、大气流动等都会使图像模糊，传输过程中会引入各种类型的噪声。

总之输入的图像在视觉效果和识别方便性等方面可能存在诸多问题。

通过本课题的研究能够使图像有更好的视觉感受效果，更能够满足社会生活和生产的需要是本文的最终目的。

1.2研究现状计算机图像处理的发展历史并不长,但是引起了人们的足够重视。

总体来说，图像处理技术的发展大致经历了初创期、发展期、普及期和实用化期4 个阶段。

随着对图像技术研究的不断深入和发展,新的图像增强方法不断出现。

图像作为自然界景物的客观反映是人类感知世界的视觉基础也是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。

二、主要理论概况图像增强是指根据特定的需要突出图像中的重要信息同时减弱或去除不需要的信息。

从不同的途径获取的图像通过进行适当的增强处理可以将原本模糊不清甚至根本无法分辨的原始图像处理成清晰的富含大量有用信息的可使用图像有效地去除图像中的噪声、增强图像中的边缘或其他感兴趣的区域从而更加容易对图像中感兴趣的目标进行检测和测量。

处理后的图像是否保持原状已经是无关紧要的了不会因为考虑到图像的一些理想形式而去有意识的努力重现图像的真实度。

图像增强的目的是增强图像的视觉效果将原图像转换成一种更适合于人眼观察和计算机分析处理的形式。

数字图像处理论文数字图像处理在计算机视觉和图像分析领域中扮演着重要角色。

随着数字图像处理算法的不断发展和改进，对于图像的处理和分析有了更深入的理解。

本篇论文主要介绍了数字图像处理的一些基础概念、方法和应用。

首先，数字图像处理是基于计算机的图像处理技术，旨在改善图像的质量、增强图像的特征以及从图像中提取有用的信息。

数字图像处理的基本步骤包括图像获取、预处理、特征提取和图像重建等。

在图像获取的阶段，通过传感器或数码相机等设备获取图像的原始数据。

在预处理的阶段，对图像进行去噪、平滑和增加对比度等操作，以消除图像中的噪声和提高图像的视觉效果。

在特征提取的阶段，根据图像的特定特征，如边缘、纹理和颜色等，进行特征的提取和描述。

在图像重建的阶段，利用图像处理算法对图像进行重建和恢复。

常见的图像处理算法包括滤波、变换和编码等。

滤波算法主要用于图像平滑和去噪，如均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。

变换算法主要用于提取图像的频域特征，如傅里叶变换和小波变换等。

编码算法主要用于图像的压缩和存储，如JPEG、PNG和GIF等。

除了基本的图像处理方法，数字图像处理还有许多应用领域。

其中之一是医学图像处理，包括医学图像的分割、配准和识别等。

另一个应用是遥感图像处理，用于地理信息系统和环境监测等领域。

此外，数字图像处理还在安全和认证、图像检索和图像合成等领域发挥重要作用。

总之，数字图像处理是一门研究如何使用计算机技术对图像进行处理和分析的学科。

通过了解数字图像处理的基本概念、方法和应用，可以更好地理解图像的特性和结构，提高图像处理的效果和精度，并在各个领域中发挥重要作用。

摘要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，主要是为了修改图形,改善图像质量，或是从图像中提起有效信息，还有利用数字图像处理可以对图像进行体积压缩，便于传输和保存。

本文论述了用Matlab编程对数字图像进行图像运算的基本方法。

图像运算涵盖了MAＴLAB程序设计、图像点运算、代数运算、几何运算等基本知识及其应用（点运算是图象处理的一个重要运算).以及对图像加入噪声、图像缩放和图像旋转.关键词：图像点运算；代数运算；几何运算；图像缩放；图像旋转1 绪论数字图像处理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。

数字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。

首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。

他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术,如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响,由计算机成功地绘制出月球表面地图,获得了巨大的成功。

随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图,获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。

在以后的宇航空间技术,如对火星、土星等星球的探测研究中，数字图像处理都发挥了巨大的作用。

数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果.197２年英国EMI公司工程师Hoｕsfielｄ发明了用于头颅诊断的Ｘ射线计算机断层摄影装置,也就是我们通常所说的ＣT（ComputerTomogｒaph)。

数字图像处理结课作业--数字图像频域增强方法及在matlab中的实现学生姓名：学号：学院：理学院班级：电科班指导教师：摘要:图像增强的目的是使处理后的图像更适合于具体的应用，即指按一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，使之改善图像质量，加强图像判读和识别效果的处理技术。

从总体上可以分为两大类:空域增强和频域增强。

频域处理时将原定义空间中的图像以某种形式转换到其他空间中，利用该空间的特有性质方便的进行图像处理。

而空域增强是在图像空间中借助模板对图像进行领域操作，处理图像每一个像素的取值都是根据模板对输入像素相应领域内的像素值进行计算得到的。

空域滤波基本上是让图像在频域空间内某个范围的分量受到抑制，同时保证其他分量不变，从而改变输出图像的频率分布，达到增强图像的目的。

本文主要从空域展开图像增强技术，重点阐明数字图像增强处理的基本方法，介绍几种空域图像增强方法。

关键词：图像增强 MATLAB 空域增强锐化空间滤波平滑空间滤波目录：1、何为数字图像处理及MATLAB的历史2、空间域图像增强技术研究的目的和意义3、空间域的增强3.1 背景知识3.2 空间域滤波和频域滤波之间的对应关系3.3 锐化滤波3.4 平滑滤波4、结论1、何为数字图像处理及MATLAB的历史数字图像处理（digital image processing）,就是利用数字计算机或者其他数字硬件,对从图像信息转换而得到的电信号进行某些数学运算,以提高图像的实用性。

例如从卫星图片中提取目标物的特征参数,三维立体断层图像的重建等。

总的来说,数字图像处理包括运算、几何处理、图像增强、图像复原、图像形态学处理、图像编码、图像重建、模式识别等。

目前数字图像处理的应用越来越广泛,已经渗透到工业、医疗保健、航空航天、军事等各个领域,在国民经济中发挥越来越大的作用。

MATLAB是由美国Math Works公司推出的软件产品。

MATLAB是“Matric Laboratory”的缩写,意及“矩阵实验室”。

滨江学院课程论文（设计）课程名称《数字图像处理》学期 2014-2015（1）院系电子工程系专业通信工程班级 12通信3班学生姓名范勤考学号 20122334904 二Ｏ一四年十二月二十日考核内容1.在Matlab下读入一幅图像，对其灰度图作快速傅立叶变换；2.在Matlab下读入一幅图像，对其灰度图作DCT变换；3.在Matlab下读入一幅图像，对其作DWT分解。

4.读入一幅有明显明暗缺陷的灰度图像，分析其直方图特征，分别用分段灰度线性变换法、直方图均衡法和图像灰度调整法(imadjust)分别进行处理；5.读入一幅灰度图像，分别给其加上“乘性噪声”、“椒盐噪声”，然后分别用“均值滤波”、“中值滤波”和“巴特沃斯滤波”对其做平滑处理；6.读入一幅灰度图像，分别用“Sobel算子”、“Laplacian算子”、“梯形滤波器”对其做锐化处理；7.读入一幅灰度图像，分别用“灰度级分层法”、“灰度变换法”和“频域伪彩色处理法”对其进行伪彩色增强；8.读入一幅图像，对其进行模糊化，然后用“逆滤波法”对其进行复原处理。

要求1.独立完成各项内容；2.记录每一内容实现的步骤；3.编写FFT、DCT、DWT变换Matlab程序；4.打印输出原始图像、FFT的频谱图、将频率平面坐标原点移至窗口中心的FFT频谱图、DCT频谱图以及1级小波分解图像；5.编写“灰度增强”、“平滑”、“锐化”、“伪彩色增强”、“图像复原”的Matlab程序；6.打印输出经“灰度增强”、“平滑”、“锐化”、“伪彩色增强”、“图像复原”处理的图像及各自的原始图像；7.独立撰写课程论文和设计。

1.1.读入一幅图像，对其灰度图作快速傅立叶变换。

❿用imread()函数读如工作目录下的“风光壁纸33.jpg”图像存于I矩阵中，用rgb2gray()函数将其转换成灰度图像；❿用fft2()函数对其进行FFT变换，并将变换得到的傅立叶频谱存于fft_I矩阵中；❿用fftshift()函数将傅立叶频谱坐标原点移至窗口中央并存于sfft_I矩阵中；❿显示FFT频谱图、移动后的频谱图。

不同方法实现图像增强11光1 20111359027 周培宇( 南京信息工程大学，江苏南京210044)1．基本理论描述图像增强可分成两大类：频率域法和空间域法。

前者把图像看成一种二维信号，对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。

采用低通滤波（即只让低频信号通过）法，可去掉图中的噪声；采用高通滤波法，则可增强边缘等高频信号，使模糊的图片变得清晰。

具有代表性的空间域算法有局部求平均值法和中值滤波（取局部邻域中的中间像素值）法等，它们可用于去除或减弱噪声。

图像增强的方法是通过一定手段对原图像附加一些信息或变换数据，有选择地突出图像中感兴趣的特征或者抑制(掩盖)图像中某些不需要的特征，使图像与视觉响应特性相匹配。

在图像增强过程中，不分析图像降质的原因，处理后的图像不一定逼近原始图像。

图像增强技术根据增强处理过程所在的空间不同，可分为基于空域的算法和基于频域的算法两大类。

基于空域的算法处理时直接对图像灰度级做运算基于频域的算法是在图像的某种变换域内对图像的变换系数值进行某种修正，是一种间接增强的算法。

基于空域的算法分为点运算算法和邻域去噪算法。

点运算算法即灰度级校正、灰度变换和直方图修正等，目的或使图像成像均匀，或扩大图像动态范围，扩展对比度。

邻域增强算法分为图像平滑和锐化两种。

平滑一般用于消除图像噪声，但是也容易引起边缘的模糊。

常用算法有均值滤波、中值滤波。

锐化的目的在于突出物体的边缘轮廓，便于目标识别。

常用算法有梯度法、算子、高通滤波、掩模匹配法、统计差值法等。

而本次主要通过对图像的直方图均衡、锐化和幂次变换调整对比度来对图像进行增强。

直方图均衡直方图均衡化就是把一已知灰度概率分布的图像经过一种变换，使之演变成一幅具有均匀灰度概率分布的新图像。

它是以累积分布函数变换法为基础的直方图修正法。

直方图均衡化的基本思想是把原始图的直方图变换为均匀分布的形式，这样就增加了象素灰度值的动态范围从而可达到增强图像整体对比度的效果。

二进制图像的数据隐藏质量控制方法摘要：在二进制图像中秘密数据隐藏比其他格式更困难，因为二进制图像要求只有一个位表示黑色和白色。

本文研究提出一种新的二进制图像数据隐藏方法，采用优化位的位置，以取代一个秘密位。

此方法能操作细分的块。

指定块的奇偶校验位来决定改变或者不变，以嵌入一个秘密位。

通过寻找最佳位置为每个分割块插入一个秘密位，所得到的伪装图像的图像质量可以被提高，提高图像质量的同时保持低的计算复杂度。

实验结果表明，该方法在某些方面相对于以前的方法有所改进。

关键字：数据隐藏，质量控制，二进制图像1 介绍数据隐藏涉及主动隐瞒信息信号，如文本，图像，音频或视频。

二进制图像是两色的图像，每个像素的值为0或1，其中，每个像素只需要一个比特表示，以表示黑色和白色。

事实上困难在于在二进制图像改变的像素值能导致违规行为，这在视觉上非常引人注目。

在二值图像隐藏数据，比在其他格式隐藏数据更具挑战性。

在这些图像中隐藏数据主要有这2个方法：子块的修改和单像素处理。

在最先修改的子块，它被分成一组像素。

松井和田中通过操纵抖动模式，在“抖动”的图像嵌入秘密数据，他们通过操纵运行长度，还嵌入了传真的图像。

Low等人在大宗电子出版物中改变行间距和字符间距在文本图像嵌入秘密数据。

这些方法是用于一些特殊类型的二进制图像。

第二个办法是从黑到白修改单个像素，反之亦然：在图像中的一些特殊的单像素被改变以嵌入秘密数据。

Koch和赵提出一个数据隐藏方法，通过在一个块中强制比较黑色和白色像素的比例比1大或小。

不论如何，这个是有难度的。

只有比特的数量有限，才可以嵌入，自实施方法有一个处理块的麻烦，有着显著低或高的黑色像素的百分比。

吴等人在图像块嵌入位，通过计算一个特征值选定和找到一个模式。

Lie等人将隔开的二进制图象成2×2的块像素并嵌入在块中的位0或1。

通过平均修改0.5像素，此法可每块隐藏一个位。

为了嵌入显著数据量而不会造成明显的视觉效果，吴和刘操作不稳定的像素去执行一个特定的基于块的关系。