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數(shù)字圖像處理課程心得篇一

——學(xué)習(xí)數(shù)字圖像處理后對(duì)于車牌識(shí)別過(guò)程的認(rèn)識(shí)

本人導(dǎo)師張崎,，主要從事智能交通方面的研究。高年級(jí)學(xué)長(zhǎng)曾做過(guò)車牌識(shí)別的研究,。在學(xué)完數(shù)字圖像處理這門(mén)課后,，于是有了這篇關(guān)于車牌識(shí)別系統(tǒng)的心得體會(huì),。

仔細(xì)翻閱了幾遍平時(shí)上課做的筆記,，梳理了下各種圖像處理方法在各中圖像處理中起到的作用。結(jié)合對(duì)實(shí)際車牌識(shí)別過(guò)程的了解,，談?wù)勛约簩?duì)圖像處理的各種方法在識(shí)別過(guò)程中起到的作用。

老師總說(shuō)圖像處理就是不講道理,，我覺(jué)得這就是最大的道理,。為什么有人能夠把不講道理的東西做出來(lái),？這其中實(shí)際上蘊(yùn)藏著深刻的道理,。就像愛(ài)因斯坦證明布朗運(yùn)動(dòng)是毫無(wú)規(guī)律的運(yùn)動(dòng)一樣,，你發(fā)現(xiàn)他是毫無(wú)規(guī)律的,，這其實(shí)就是他最大的規(guī)律。我想,，只有對(duì)圖像有了深刻的認(rèn)識(shí),，才能完成這種你也說(shuō)不出道理的事,。好了,，現(xiàn)在我想結(jié)合這門(mén)課和車牌識(shí)別展開(kāi)說(shuō)說(shuō),。

有時(shí)候,，計(jì)算機(jī)跟人相比真的很傻,，扔一張車牌尾號(hào)過(guò)來(lái)，不管它多么破舊、不清晰,，人們能夠輕而易舉的讀出上面的數(shù)字。而計(jì)算機(jī)呢,？他要不停的運(yùn)算、識(shí)別,，而你算法上的一個(gè)小小漏洞,，更會(huì)導(dǎo)致識(shí)別的大大不同,。通過(guò)數(shù)字圖像處理這門(mén)課的學(xué)習(xí),，我覺(jué)得可能通過(guò)下面的一些列步驟能較好的識(shí)別出車牌上的號(hào)碼數(shù)字。

首先,，我覺(jué)得我們需要將彩色的圖片轉(zhuǎn)換為灰色圖像,，這樣便于計(jì)算機(jī)分析,，計(jì)算機(jī)跟人剛好相反,，好看的不一定好處理，而灰色的圖像雖然不美觀,，但是正好適合計(jì)算機(jī)來(lái)處理,。另一方面,，將彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰色圖像也能減少圖像所占的存儲(chǔ)空間，簡(jiǎn)化和加快后續(xù)處理的工作,。

其次,，我覺(jué)得我們需要根據(jù)實(shí)際需要,，對(duì)圖像就行簡(jiǎn)單的預(yù)處理,。我們應(yīng)當(dāng)讓我們所關(guān)心的圖像內(nèi)容,，顯現(xiàn)的更加突出。而弱化那些我們所不關(guān)心的背景類似的東西,。這里我覺(jué)得，我們就可以利用我們上課所學(xué)到的圖像增強(qiáng)的知識(shí)了,。需要注意的是,，圖像增強(qiáng)并不能增加原始圖像的信息，只是通過(guò)某些技術(shù)有選擇的突出對(duì)某一具體應(yīng)用有價(jià)值的信息,，即圖像增強(qiáng)只通過(guò)突出某些信息,，以增強(qiáng)對(duì)這些信息的辨識(shí)能力,，而其他信息信息則被削弱,，這就是我對(duì)圖像增強(qiáng)的理解,，我認(rèn)為他是我們后期識(shí)別車牌的重要準(zhǔn)備,，增強(qiáng)的好壞直接影響了后期識(shí)別的準(zhǔn)確度和速度。

然后,，圖像增強(qiáng)后，我覺(jué)得我們就應(yīng)該對(duì)處理后的圖像就行邊緣檢測(cè),，這里就直接會(huì)用到我們上課所學(xué)到的邊緣檢測(cè)的各種方法,，邊緣是圖像的最基本特征,，邊緣部分集中了圖像的大部分信息,。邊緣確定和提取對(duì)于整個(gè)圖像場(chǎng)景的識(shí)別是非常重要的,。而上一部的圖像強(qiáng)也增強(qiáng)了邊緣信息,。

下一步,，我認(rèn)為就應(yīng)該進(jìn)行圖像分割了,，把各個(gè)字母數(shù)字單獨(dú)分割出來(lái),，便于后續(xù)的進(jìn)一步識(shí)別,。

最后,，就應(yīng)該開(kāi)始識(shí)別這些分割出來(lái)的圖像,，這一部分,，我們課上內(nèi)容并沒(méi)有涉及,，查閱了些資料,，找到了比較可行的辦法,。即模式識(shí)別,。我理解的過(guò)程是,，首先我們應(yīng)該建立一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)模版庫(kù),，然后通過(guò)將提取出來(lái)的樣品與標(biāo)準(zhǔn)模版進(jìn)行比較,，來(lái)識(shí)別他們,。

這就是上完數(shù)字圖像處理課,，我所能想到的車牌識(shí)別的整個(gè)過(guò)程,，基本上需要用到我們所學(xué)的所有內(nèi)容,，而且都是比較基礎(chǔ)的知識(shí),，我覺(jué)得,，往往一個(gè)圖像處理的問(wèn)題,，就是應(yīng)該分成很多小問(wèn)題來(lái)解決,，一步步簡(jiǎn)化問(wèn)題,。一步步將圖像中我們所最關(guān)心的內(nèi)容提取出來(lái),。

畢竟沒(méi)有深入學(xué)習(xí)過(guò)這方面的知識(shí)，本文純屬心得體會(huì),，過(guò)程中難免存在很多不足或者錯(cuò)誤。懇請(qǐng)老師指出,。

數(shù)字圖像處理課程心得篇二

數(shù)字圖象處理心得體會(huì)

經(jīng)過(guò)這幾周的學(xué)習(xí),，我從一個(gè)什么都不了解的小白,，變成了一個(gè)明白這門(mén)課程的意義的初學(xué)者,，覺(jué)得學(xué)到了不少有用同時(shí)又很有趣的知識(shí),，也對(duì)數(shù)字圖象處理有了新的理解,。老師從數(shù)字圖像處理的意義講起，中間介紹了許多目前仍在應(yīng)用的相關(guān)技術(shù),，讓我明白了圖像處理在我們生活中的重要性,，下面我來(lái)談?wù)勎易约旱膶W(xué)習(xí)成果和感受,。

圖像處理是指對(duì)圖像信息進(jìn)行加工,，從而滿足人類的心理,、視覺(jué)或者應(yīng)用的需求的一種行為,。圖像處理方法一般有數(shù)字法和光學(xué)法兩種,，其中數(shù)字法的優(yōu)勢(shì)很明顯,，已經(jīng)被應(yīng)用到了很多領(lǐng)域中,，相信隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,其應(yīng)用空間將會(huì)更加廣泛,。數(shù)字圖像處理又稱為計(jì)算機(jī)圖像處理,，它是指將圖像信號(hào)轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)并利用計(jì)算機(jī)對(duì)其進(jìn)行處理的過(guò)程,。數(shù)字圖像處理是從20世紀(jì)60年代以來(lái)隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和vlsl的發(fā)展而產(chǎn)生,、發(fā)展和不斷成熟起來(lái)的一個(gè)新興技術(shù)領(lǐng)域,。數(shù)字圖像處理技術(shù)其實(shí)就是利用各種數(shù)字硬件與計(jì)算機(jī),，對(duì)圖像信息通過(guò)轉(zhuǎn)換而得到的電信號(hào)進(jìn)行相應(yīng)的數(shù)學(xué)運(yùn)算,，例如圖像去噪,、圖像分割,、提取特征,、圖像增強(qiáng),、圖像復(fù)原等,，以便提高圖像的實(shí)用性,。其特點(diǎn)是處理精度比較高,，并且能夠?qū)μ幚碥浖M(jìn)行改進(jìn)來(lái)優(yōu)化處理效果,，操作比較方便,，但是由于數(shù)字圖像需要處理的數(shù)據(jù)量一般很大,，因此處理速度有待提高,。目前,，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展,，計(jì)算機(jī)的運(yùn)算速度得到了很大程度的提高,。在短短的歷史中,，它卻廣泛應(yīng)用于幾乎所有與成像有關(guān)的領(lǐng)域,，在理論上和實(shí)際應(yīng)用上都取得了巨大的成就,。

從定義上來(lái)說(shuō),，圖像處理是指按照一定的目標(biāo),，用一系列的操作,，來(lái)“改造”圖像的方法,。我覺(jué)得字面上的意思就是,，對(duì)圖像進(jìn)行處理,，得到自己想要的效果,。圖象處理的內(nèi)容有很多種：幾何處理,，算術(shù)處理、圖像增強(qiáng),、圖像復(fù)原,、圖像重建,、圖像識(shí)別,、圖像壓縮,。而目前進(jìn)行圖像處理就是指用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行空域法和變換域法,。資料上介紹說(shuō),，數(shù)字圖象處理起源于20世紀(jì)20年代,，那時(shí)第一次通過(guò)海底電纜傳輸圖像；1921年人們用電報(bào)打印機(jī)采用特殊字符在編碼紙帶中產(chǎn)生圖像,；1922年在信號(hào)兩次穿越大西洋后，從穿孔紙帶得到數(shù)字圖像,；1929年從倫敦到紐約用15級(jí)色調(diào)設(shè)備傳送照片,。到了20世紀(jì)60年代早期,，計(jì)算機(jī)發(fā)展，有了第一臺(tái)可執(zhí)行有意義的圖像處理任務(wù)的大型計(jì)算機(jī),，美國(guó)利用航天器傳送了第一張?jiān)虑蛘掌?。?0世紀(jì)60年代末到70年代初,，開(kāi)始用于醫(yī)學(xué)圖像,、地球遙感、天文學(xué)等領(lǐng)域,，如ct圖像和x射線圖像,。至今,，數(shù)字圖象處理仍舊廣泛應(yīng)用于工業(yè)、醫(yī)學(xué),、地理學(xué),、考古學(xué),、物理學(xué),、天文學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域,。比如,，太空技術(shù)中的航天技術(shù)、空間防御,、天文學(xué),；生物科學(xué)的生物學(xué)和醫(yī)學(xué),；刑事（物證）上的指紋,、人臉?lè)治?；?guó)防方面的軍事探測(cè),，導(dǎo)彈目標(biāo)識(shí)別,；工業(yè)應(yīng)用中的產(chǎn)品檢測(cè)還有日常生活中的照片編輯,、影視制作,。

從概念上來(lái)說(shuō),，數(shù)字圖像用f（x,，y）表示一幅圖像，x,，y，f為有限,、離散值,。圖像處理涉及到圖像的分析和計(jì)算機(jī)視覺(jué)，其中分為低級(jí)處理,、中級(jí)處理、高級(jí)處理,。低級(jí)處理是指輸入輸出均為圖像（如圖像縮放、圖像平滑）,；中級(jí)處理是輸入圖像，然后輸出提取的特征（如區(qū)域分割,、邊界檢測(cè)）,；高級(jí)處理則是理解識(shí)別的圖像（如無(wú)人機(jī)駕駛,，自動(dòng)機(jī)器人）,。數(shù)字圖像處理的幾個(gè)基本目的是：

圖像輸入->圖像處理（增強(qiáng)、復(fù)原,、編碼和壓縮）->圖像輸出。以人為最終的信息接收者,，其主要目的是改善圖像的質(zhì)量。

圖像輸入->圖像預(yù)處理（增強(qiáng),、復(fù)原）->圖像分割->特征提取->圖像分類->圖像輸出。另一類圖像處理以機(jī)器為對(duì)象,，目的是使機(jī)器或計(jì)算機(jī)能自動(dòng)識(shí)別目標(biāo),，稱為圖像識(shí)別。

圖像輸入->圖像預(yù)處理->圖像描述->圖像分析和理解->圖像解釋,。利用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)解釋圖像,，實(shí)現(xiàn)類似人類視覺(jué)系統(tǒng)理解外部知識(shí)，被稱為圖像理解或計(jì)算機(jī)視覺(jué),。其正確的理解要有知識(shí)的引導(dǎo),，與人工智能等學(xué)科有密切聯(lián)系。當(dāng)前理論上有不小進(jìn)展,，但仍是一個(gè)有待進(jìn)一步探索的領(lǐng)域,。

數(shù)字圖像處理主要研究的內(nèi)容包括：

1）圖像變換：如傅里葉變換、沃爾什變換,、離散余弦變換（dct）等間接處理技術(shù),，將空間域的處理轉(zhuǎn)換為變換域處理，不僅可減少計(jì)算量,，而且可獲得更有效的處理,。目前小波變換在時(shí)域和頻域中都具有良好的局部化特性，它在圖像處理中也有著廣泛而有效的應(yīng)用,。

2）圖像編碼壓縮

圖像編碼壓縮技術(shù)可減少描述圖像的數(shù)據(jù)量（即比特?cái)?shù)）,，以便節(jié)省圖像傳輸、處理時(shí)間和減少存儲(chǔ)器容量,。壓縮可以在不失真前提下獲得,，也可以在允許的失真條件下進(jìn)行,。編碼是壓縮技術(shù)最重要的方法，它在圖像處理技術(shù)中是發(fā)展最早且比較成熟的技術(shù),。

3）圖像增強(qiáng)和復(fù)原

目的是提高圖像的質(zhì)量,，如去除噪聲,，提高清晰度等。圖像增強(qiáng)不考慮圖像降質(zhì)的原因,，突出圖像中所感興趣的部分,。如強(qiáng)化圖像高頻分量，可使圖像中物體輪廓清晰,，細(xì)節(jié)明顯,；如強(qiáng)調(diào)低頻分量可減少圖像中噪聲影響。圖像復(fù)原要求對(duì)圖像降質(zhì)的原因有一定的了解,，建立“降質(zhì)模型”,，再采用某種方法，恢復(fù)或重建原來(lái)的圖像,。

4）圖像分割

圖像分割是數(shù)字圖像處理中的關(guān)鍵技術(shù)之一,。圖像分割是將圖像中有意義的特征部分提取出來(lái)，其有意義的特征有圖像中物體的邊緣,、區(qū)域等,，這是進(jìn)一步進(jìn)行圖像識(shí)別、分析和理解的基礎(chǔ),。雖然目前已研究出不少邊緣提取,、區(qū)域分割的方法,，但還沒(méi)有一種普遍適用于各種圖像的有效方法,。因此，對(duì)圖像分割的研究還在不斷深入之中,，是目前圖像處理中研究的熱點(diǎn)之一,。

數(shù)字圖像處理的特點(diǎn)主要表現(xiàn)在數(shù)字圖像處理的信息大多是二維信息，處理信息量很大,。因此對(duì)計(jì)算機(jī)的計(jì)算速度,、存儲(chǔ)容量等要求較高;數(shù)字圖像處理占用的頻帶較寬。與語(yǔ)言信息相比,占用的頻帶要大幾個(gè)數(shù)量級(jí),。所以在成像,、傳輸、存儲(chǔ),、處理,、顯示等各個(gè)環(huán)節(jié)的實(shí)現(xiàn)上技術(shù)難度較大,，成本亦高。這就對(duì)頻帶壓縮技術(shù)提出了更高的要求;數(shù)字圖像中各個(gè)像素不是獨(dú)立的,，其相關(guān)性大,。在圖像畫(huà)面上，經(jīng)常有很多像素有相同或接近的灰度,。所以,，圖像處理中信息壓縮的潛力很大。數(shù)字圖像處理后的圖像受人的因素影響較大,，因?yàn)閳D像一般是給人觀察和評(píng)價(jià)的,。

數(shù)字圖像處理的優(yōu)點(diǎn)主要表現(xiàn)在再現(xiàn)性好、處理精度高,、適用面寬,、靈活性高等方面。圖像處理大體上可分為圖像的像質(zhì)改善,、圖像分析和圖像重建三大部分,，每一部分均包含豐富的內(nèi)容。

數(shù)字圖像處理的主要應(yīng)用有：

通訊技術(shù)---圖像傳真,，電視電話,，威信通訊，數(shù)字電視,；

宇宙探索---其他星體圖片處理,；

遙感技術(shù)---農(nóng)林資源調(diào)查，作物長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)視,，自然災(zāi)害（水,、火、風(fēng),、蟲(chóng)等）監(jiān)測(cè),、預(yù)報(bào)，地勢(shì),、地貌以及地質(zhì)構(gòu)造測(cè)繪,，找礦，水文,、海洋調(diào)查,，環(huán)境污染監(jiān)測(cè)，等等,；

生物醫(yī)學(xué)---x射線,、超聲、顯微圖片分析,，內(nèi)窺鏡圖,、溫譜圖分析,，斷層及核磁共振分析；工業(yè)生產(chǎn)---無(wú)損探傷,，石油勘探,，生產(chǎn)過(guò)程的自動(dòng)化（識(shí)別零件，裝配,，質(zhì)量檢查）,，工業(yè)機(jī)器人視覺(jué)；

計(jì)算機(jī)科學(xué)---文字,、圖像輸入的研究,，計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)，人工智能研究,，多媒體計(jì)算機(jī)與智能計(jì)算機(jī)研究,；

氣象預(yù)報(bào)---天氣云圖測(cè)繪、傳輸,；

高能物理---核子泡室圖片分析,；

軍事技術(shù)---航空及衛(wèi)星偵察照片的判讀，導(dǎo)彈制導(dǎo),，雷達(dá),、聲納圖像處理，軍事仿真,；

偵緝破案---指紋識(shí)別,，印鑒、偽鈔識(shí)別,，手跡分析,；考古---恢復(fù)珍貴的文物圖片，名畫(huà),，壁畫(huà),。

由此可見(jiàn),，數(shù)字圖像在我們?nèi)粘Ｉ钪姓加卸啻蟮牡匚?。它是我們生活中接觸最多的圖形類別,，它伴隨人們的生活,、學(xué)習(xí),、工作，并在軍事,、醫(yī)學(xué)和工業(yè)方面發(fā)揮著極大的作用,，可謂隨處可見(jiàn)，尤其在生活方面作為學(xué)生的我們會(huì)在外出旅游,、生活,、工作中拍下許多數(shù)字相片,，現(xiàn)在已經(jīng)進(jìn)入信息化時(shí)代，圖像作為信息的重要載體在信息傳輸方面有著聲音,、文字等信息載體不可替代的作用,，并且近年來(lái)圖像處理領(lǐng)域，數(shù)字圖象處理技術(shù)取得了飛速發(fā)展,。

通過(guò)課程學(xué)習(xí),，我們雖說(shuō)還沒(méi)有完全掌握數(shù)字圖像處理技術(shù)，但也收獲不少,，對(duì)于數(shù)字圖像方面有了更深入的了解,，更加理解了數(shù)字圖像的本質(zhì)，即是一些數(shù)字矩陣,，但灰度圖像和彩色圖像的矩陣形式是不同的,。對(duì)于一些耳熟能詳?shù)臄?shù)字圖像相關(guān)術(shù)語(yǔ)有了明確的認(rèn)識(shí)，比如常見(jiàn)的：像素（衡量圖像的大?。?、分辨率（衡量圖像的清晰程度）、位圖（放大后會(huì)失真）,、矢量圖（經(jīng)過(guò)放大不會(huì)失真）等大家都能叫上口卻知識(shí)模糊的名詞,。也了解圖像處理技術(shù)中一些常見(jiàn)處理技術(shù)的實(shí)質(zhì)，比如銳化處理是使模糊的圖像變清晰,，增強(qiáng)圖像的邊緣等細(xì)節(jié),。而平滑處理的目的是消除噪聲，模糊圖像,，在提取大目標(biāo)之前去除小的細(xì)節(jié)或彌合目標(biāo)間的縫隙,。對(duì)常提的rgb圖像和灰度圖像有了明確的理解，這對(duì)大家以后應(yīng)用photoshop等圖像處理軟件對(duì)圖像進(jìn)行處理打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ),。

雖然這門(mén)課是只有7周理論課,，但老師所講的內(nèi)容讓我非常感興趣，數(shù)字圖象處理的應(yīng)用貫通各個(gè)行業(yè),，遍布我們生活的電子產(chǎn)品,，這讓我學(xué)習(xí)后感覺(jué)離這些產(chǎn)品的使用和了解更進(jìn)了一步。學(xué)習(xí)數(shù)字圖象處理對(duì)我們學(xué)電子工程的學(xué)生非常有用,，無(wú)論以后是否從事相關(guān)工作都讓我感覺(jué)受益良多,。隨著現(xiàn)代電子技術(shù)發(fā)展的越來(lái)越快，我相信圖像處理技術(shù)一定會(huì)有更大的進(jìn)步,，從國(guó)防到娛樂(lè)給我們的生活帶來(lái)更多的便利,，和更好的科學(xué)技術(shù)。

數(shù)字圖像處理課程心得篇三

近期，我通過(guò)教師發(fā)展在線學(xué)習(xí)了《數(shù)字圖像處理》這門(mén)課程,，它是由天津理工大學(xué)楊淑瑩教授及其教學(xué)團(tuán)隊(duì)主持和主講的,，是教育部“質(zhì)量工程”項(xiàng)目——“高等學(xué)校教師網(wǎng)絡(luò)培訓(xùn)系統(tǒng)”項(xiàng)目推出的數(shù)字化在線培訓(xùn)課程。

通過(guò)《數(shù)字圖像處理》課程的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí),，我覺(jué)得受益匪淺,。首先，我們不應(yīng)再教學(xué)中盲目“灌輸”,，主要還是激發(fā)學(xué)生對(duì)這門(mén)課的學(xué)習(xí)興趣,，應(yīng)該讓學(xué)生有一個(gè)平臺(tái)可以看到圖像數(shù)字處理的效果，產(chǎn)生一個(gè)所見(jiàn)即所得的印象,，這樣學(xué)生在學(xué)習(xí)中就有成就感,，就會(huì)愿意動(dòng)手去編程，在調(diào)試程序所面臨的挫折中也能有信心和勁頭去戰(zhàn)勝困難,；最后,，多找些相關(guān)的例題和實(shí)例，讓學(xué)生成立學(xué)習(xí)小組去完成一些學(xué)習(xí)任務(wù),，指導(dǎo)他們合理分工,，從簡(jiǎn)單實(shí)例入手，慢慢增加難度,，讓學(xué)生以小組的形式獨(dú)立完成,。這樣不僅提高了學(xué)生的編程能力，而且培養(yǎng)了他們的協(xié)作精神,，增強(qiáng)了團(tuán)隊(duì)意識(shí),。以下是我對(duì)這門(mén)課程的認(rèn)識(shí)： 圖像處理是指對(duì)圖像信息進(jìn)行加工，從而滿足人類的心理,、視覺(jué)或者應(yīng)用的需求的一種行為,。圖像處理方法一般有數(shù)字法和光學(xué)法兩種，其中數(shù)字法的優(yōu)勢(shì)很明顯,，已經(jīng)被應(yīng)用到了很多領(lǐng)域中,，相信隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，其應(yīng)用空間將會(huì)更加廣泛,。數(shù)字圖像處理又稱為計(jì)算機(jī)圖像處理,，它是指將圖像信號(hào)轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)并利用計(jì)算機(jī)對(duì)其進(jìn)行處理的過(guò)程。數(shù)字圖像處理是從20世紀(jì)60年代以來(lái)隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和vlsl的發(fā)展而產(chǎn)生,、發(fā)展和不斷成熟起來(lái)的一個(gè)新興技術(shù)領(lǐng)域,。數(shù)字圖像處理技術(shù)其實(shí)就是利用各種數(shù)字硬件與計(jì)算機(jī)，對(duì)圖像信息通過(guò)轉(zhuǎn)換而得到的電信號(hào)進(jìn)行相應(yīng)的數(shù)學(xué)運(yùn)算,，例如圖像去噪,、圖像分割、提取特征,、圖像增強(qiáng),、圖像復(fù)原等，以便提高圖像的實(shí)用性,。其特點(diǎn)是處理精度比較高,，并且能夠?qū)μ幚碥浖M(jìn)行改進(jìn)來(lái)優(yōu)化處理效果，操作比較方便,，但是由于數(shù)字圖像需要處理的數(shù)據(jù)量一般很大,，因此處理速度有待提高。目前,，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展,，計(jì)算機(jī)的運(yùn)算速度得到了很大程度的提高。在短短的歷史中,，它卻廣泛應(yīng)用于幾乎所有與成像有關(guān)的領(lǐng)域,，在理論上和實(shí)際應(yīng)用上都取得了巨大的成就。

數(shù)字圖像處理需用到的關(guān)鍵技術(shù)主要有：圖像的采集與數(shù)字化,、圖像的編碼,、圖像的增強(qiáng)、圖像恢復(fù),、圖像分割,、圖像分析等。

數(shù)字圖像處理的特點(diǎn)主要表現(xiàn)在數(shù)字圖像處理的信息大多是二維信息,，處理信息量很大,。因此對(duì)計(jì)算機(jī)的計(jì)算速度、存儲(chǔ)容量等要求較高,；數(shù)字圖像處理占用的頻帶較寬,。與語(yǔ)言信息相比，占用的頻帶要大幾個(gè)數(shù)量級(jí),。所以在成像,、傳輸、存儲(chǔ),、處理,、顯示等各個(gè)環(huán)節(jié)的實(shí)現(xiàn)上技術(shù)難度較大，成本亦高,。這就對(duì)頻帶壓縮技術(shù)提出了更高的要求,；數(shù)字圖像中各個(gè)像素不是獨(dú)立的，其相關(guān)性大,。在圖像畫(huà)面上,，經(jīng)常有很多像素有相同或接近的灰度,。所以，圖像處理中信息壓縮的潛力很大,。數(shù)字圖像處理后的圖像受人的因素影響較大,，因?yàn)閳D像一般是給人觀察和評(píng)價(jià)的。

數(shù)字圖像處理的優(yōu)點(diǎn)主要表現(xiàn)在再現(xiàn)性好,、處理精度高,、適用面寬、靈活性高等方面,。圖像處理大體上可分為圖像的像質(zhì)改善,、圖像分析和圖像重建三大部分，每一部分均包含豐富的內(nèi)容,。

圖像是人類獲取和交換信息的主要來(lái)源,，因此，圖像處理的應(yīng)用領(lǐng)域必然涉及到人類生活和工作的方方面面,，隨著人類活動(dòng)范圍的不斷擴(kuò)大,，圖像處理的應(yīng)用領(lǐng)域也將隨之不斷擴(kuò)大。航天和航空技術(shù),、生物醫(yī)學(xué)工程,、通信工程、工業(yè)和工程領(lǐng)域,、軍事方面,、文化藝術(shù)、視頻和多媒體系統(tǒng),、電子商務(wù)都不同程度的應(yīng)用了數(shù)字圖像技術(shù),。

我們這門(mén)課程主要是理論課，其中有很復(fù)雜的數(shù)學(xué)原理,，專業(yè)術(shù)語(yǔ)多,，基礎(chǔ)知識(shí)要求高，如果能理論和實(shí)踐相結(jié)合,，相信我們會(huì)把數(shù)字圖像處理理解的跟透徹,，同時(shí)也鍛煉了大家的動(dòng)手能力。希望老師能考慮我的這點(diǎn)建議,，多開(kāi)設(shè)實(shí)際動(dòng)手的課程或引入教學(xué)實(shí)例引導(dǎo)同學(xué)們更好地理解,、學(xué)習(xí)。

數(shù)字圖像處理課程心得篇四

實(shí)驗(yàn)五 圖像的幾何變換

一．實(shí)驗(yàn)?zāi)康募耙?/p>

掌握?qǐng)D像幾何變換的基本原理,，熟練掌握數(shù)字圖像的縮放,、旋轉(zhuǎn)、平移,、鏡像和轉(zhuǎn)置的基本原理及其matlab編程實(shí)現(xiàn)方法,。

二,、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容

（一）研究以下程序，分析程序功能,；輸入執(zhí)行各命令行,，認(rèn)真觀察命令執(zhí)行的結(jié)果。熟悉程序中所使用函數(shù)的調(diào)用方法,，改變有關(guān)參數(shù),，觀察試驗(yàn)結(jié)果,。

1.圖像縮放 clear all, close all i = imread('');scale = 1.35;

% 將圖像放大1.35倍

j1 = imresize(i, scale, 'nearest');

% using the nearest neighbor interpolation j2 = imresize(i, scale, 'bilinear');

% using the bilinear interpolation imshow(i), title('original image');figure, imshow(j1), title('resized image--using the nearest neighbor interpolation ');figure, imshow(j2), title('resized image--using the bilinear interpolation ');help imresize

% 查看imresize使用幫助

1.95倍

i = imread('');scale = 1.96;

% 將圖像放大1.96倍

j1 = imresize(i, scale, 'nearest');

% using the nearest neighbor interpolation j2 = imresize(i, scale, 'bilinear');

% using the bilinear interpolation imshow(i), title('original image');figure, imshow(j1), title('resized image--using the nearest neighbor interpolation ');figure, imshow(j2), title('resized image--using the bilinear interpolation ');

說(shuō)明：

?注意觀察不同插值方法的圖像表現(xiàn),； ?改變圖像縮放因子scale，重做上述實(shí)驗(yàn),。2.圖像旋轉(zhuǎn)

clear all, close all i = imread('');theta = 45;

% 將圖像逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)45?,。

j1 = imrotate(i, theta, 'nearest');

% using the nearest neighbor interpolation theta =-45;

% 將圖像順時(shí)針旋轉(zhuǎn)45?。

j2 = imrotate(i, theta, 'bilinear', 'crop');% using bilinear interpolation and crops the output image imshow(i), title('original image');figure, imshow(j1), title('rotated image--using the nearest neighbor interpolation ');figure, imshow(j2), title(' rotated image--using the bilinear interpolation ');% 查看imrotate使用幫助 help imrotate %-------

圖像旋轉(zhuǎn)30順時(shí)針逆時(shí)針

clear all, close all i = imread('');theta = 30;

% 將圖像逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)30,。

j1 = imrotate(i, theta, 'nearest');

% using the nearest neighbor interpolation theta =-30;

% 將圖像順時(shí)針旋轉(zhuǎn)30,。

j2 = imrotate(i, theta, 'bilinear', 'crop');% using bilinear interpolation and crops the output image imshow(i), title('original image');figure, imshow(j1), title('rotated image--using the nearest neighbor interpolation ');figure, imshow(j2), title(' rotated image--using the bilinear interpolation ');7 說(shuō)明：

?注意觀察不同插值方法和輸出圖像后處理方法的圖像表現(xiàn)； ?改變旋轉(zhuǎn)角度大小和方向,，重做上述實(shí)驗(yàn),。

3．圖像水平鏡象

clear all, close all i = imread('');i1 = flipdim(i,2);

i2 = flipdim(i,1);figure(1), subplot(1,2,1), imshow(i);subplot(1,2,2), imshow(i1);figure(2), subplot(2,1,1), imshow(i);subplot(2,1,2), imshow(i2);%----

(二)用matlab編程實(shí)現(xiàn)以下圖像幾何變換（參考自編講義相關(guān)章節(jié)）

1．圖像扭曲變換 2．球面變換

三、實(shí)驗(yàn)設(shè)備

1．piii以上微機(jī),； 2．matlab6.5,；

四、預(yù)習(xí)與思考

1．預(yù)習(xí)實(shí)驗(yàn)內(nèi)容,，閱讀教材熟悉實(shí)驗(yàn)原理,；

2．查閱資料，熟悉實(shí)驗(yàn)中涉及的有關(guān)matlab函數(shù),；

3．利用課余時(shí)間,，采用matlab底層函數(shù)編程實(shí)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)內(nèi)容

（二）中的圖像平移、圖像轉(zhuǎn)置等幾何變換,。

五,、實(shí)驗(yàn)報(bào)告要求

1．簡(jiǎn)述試驗(yàn)的目的和試驗(yàn)原理；

2．?dāng)⑹龈鞫纬绦蚬δ?，改變有關(guān)函數(shù)的參數(shù),，分析比較實(shí)驗(yàn)結(jié)果； 3．打印出所編寫(xiě)的實(shí)驗(yàn)程序,。4．寫(xiě)出本實(shí)驗(yàn)的心得體會(huì)及意見(jiàn),。

實(shí)驗(yàn)六

數(shù)字圖像處理應(yīng)用

一．實(shí)驗(yàn)?zāi)康募耙?/p>

1．利用matlab提供的圖像處理函數(shù)實(shí)現(xiàn)圖像中物體屬性的測(cè)量； 2．訓(xùn)練綜合運(yùn)用matlab圖像處理函數(shù)的能力,； 3．了解數(shù)字圖像處理基本應(yīng)用,。

二,、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容

以大米粒特性測(cè)量為例，綜合應(yīng)用課程中圖像分割,、形態(tài)學(xué)濾波,、圖像增強(qiáng)、圖像特征提取等圖像處理方法,，實(shí)現(xiàn)大米粒特性自動(dòng)測(cè)量,。實(shí)驗(yàn)過(guò)程簡(jiǎn)述：

1． 讀取和顯示圖像 2． 估計(jì)圖像背景 3． 獲取背景均勻的圖像 4． 圖像增強(qiáng) 5． 圖像二值化分割 6． 區(qū)域標(biāo)記及為彩色處理

7． 測(cè)量圖像中的區(qū)域特性（面積、質(zhì)心等）

8．統(tǒng)計(jì)大米粒的特性分布規(guī)律,。

（一）研究以下程序,，分析程序功能；輸入執(zhí)行各命令行,，認(rèn)真觀察命令執(zhí)行的結(jié) 果,。熟悉程序中所使用函數(shù)的調(diào)用方法，改變有關(guān)參數(shù),，觀察試驗(yàn)結(jié)果,。

% read and display an image clear, close all,close all;i = imread('');

figure, imshow(i)

% use morphological opening to estimate the background

background = imopen(i,strel('disk',15));

figure, imshow(background);

%display the background approximation as a surface

figure, surf(double(background(1:8:end,1:8:end))),zlim([0 255]);set(gca,'ydir','reverse');% subtract the background image from the original image i2 = imsubtract(i,background);figure, imshow(i2)% adjust the image contrast i3 = imadjust(i2, stretchlim(i2), [0 1]);figure, imshow(i3);% apply thresholding to the image level = graythresh(i3);bw = im2bw(i3,level);figure, imshow(bw)% determine the number of objects in the image [labeled,numobjects] = bwlabel(bw,4);

% label ects % examine the label matrix rgb_label = label2rgb(labeled, @spring, 'c', 'shuffle');figure, imshow(rgb_label);% measure object properties in the image graindata = regionprops(labeled,'basic')allgrains = [];% compute statistical properties of objects in the image max(allgrains);biggrain = find(allgrains==695)mean(allgrains);figure, hist(allgrains,20);12

(詳見(jiàn)matlab ipt的 幫助文檔demo中的correcting nonuniform illumination)

（二）查看matlab ipt 幫助文檔，研究其它應(yīng)用演示

三,、實(shí)驗(yàn)設(shè)備 1．piii以上微機(jī),； 2．matlab6.5；

四,、預(yù)習(xí)與思考

1．預(yù)習(xí)實(shí)驗(yàn)內(nèi)容,，閱讀教材熟悉實(shí)驗(yàn)原理； 2．查閱資料,，熟悉實(shí)驗(yàn)中涉及的有關(guān)函數(shù),。

3．利用課余時(shí)間，采用matlab函數(shù)編程實(shí)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)內(nèi)容

（二）,。

五,、實(shí)驗(yàn)報(bào)告要求

1．簡(jiǎn)述試驗(yàn)的目的和試驗(yàn)原理；

2．?dāng)⑹龈鞫纬绦蚬δ?，改變有關(guān)函數(shù)的參數(shù),，分析比較實(shí)驗(yàn)結(jié)果； 3．打印出所編寫(xiě)的實(shí)驗(yàn)程序,。4．寫(xiě)出本實(shí)驗(yàn)的心得體會(huì)及意見(jiàn),。

數(shù)字圖像處理課程心得篇五

中南大學(xué)

數(shù)字圖像處理實(shí)驗(yàn) 實(shí)驗(yàn)名稱：空間濾波和頻域?yàn)V波

班級(jí)：電子信息0802班

姓名：李哲 學(xué)號(hào)：0909080609 實(shí)驗(yàn)日期：2010年12月22日

目錄

一，實(shí)驗(yàn)?zāi)康???????????????????????3 二,，給圖像添加噪聲????????????????????4 三,，對(duì)被噪聲污染的圖像進(jìn)行中值濾波和均值濾波???????5 四，對(duì)圖像進(jìn)行空間域的銳化????????????????6 五,，matlab以外函數(shù)空間濾波和圖像銳化??????????7 六,，自帶函數(shù)傅立葉變換和反變換??????????????8 七,，低通濾波器程序????????????????????9 八，心得體會(huì) ??????????????????????10 九,，參考文獻(xiàn) ??????????????????????10

一,、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?1，空間濾波：

圖像平滑主要目的是減少噪聲,。噪聲有很多種類,，不同的噪聲有不同的抑制措施。本實(shí)驗(yàn)要求用平滑線性濾波和中值濾波2種最典型,、最常用的處理算法進(jìn)行程序設(shè)計(jì),，學(xué)習(xí)如何對(duì)已被噪聲污染的圖像進(jìn)行“凈化”。通過(guò)平滑處理,，對(duì)結(jié)果圖像加以比較,，得出自己的實(shí)驗(yàn)結(jié)論,。學(xué)習(xí)如何用銳化處理技術(shù)來(lái)加強(qiáng)圖像的目標(biāo)邊界和圖像細(xì)節(jié),，對(duì)圖像進(jìn)行梯度算子、拉普拉斯算子,，使圖像的某些特征（如邊緣,、輪廓等）得以進(jìn)一步的增強(qiáng)及突出。本實(shí)驗(yàn)銳化處理主要在空間域中進(jìn)行 2,，頻域?yàn)V波：

掌握傅里葉變換的基本性質(zhì),； 掌握傅里葉正變換和反變換； 通過(guò)實(shí)驗(yàn)了解二維頻譜的分布特點(diǎn),； 掌握怎樣利用傅立葉變換進(jìn)行頻域?yàn)V波

利用matlab程序數(shù)字圖像的傅立葉變換并且進(jìn)行頻域?yàn)V波

二,，給圖像添加椒鹽噪聲或者高斯噪聲： 原理：利用matlab自帶函數(shù)添加噪聲 程序代碼：a=imread('');i=rgb2gray(a);imshow(i);j = imnoise(i,'salt & pepper',0.05);figure,imshow(j),title('椒鹽噪聲');%添加椒鹽噪聲 k = imnoise(i,'gaussian',0,0.03);

figure,imshow(k),title('高斯噪聲');%添加高斯噪聲

三，對(duì)被噪聲污染的圖像進(jìn)行中值濾波和均值濾波： 原理：自帶函數(shù)進(jìn)行中值濾波和均值濾波 源程序：a=imread('');i=rgb2gray(a);j = imnoise(i,'salt & pepper',0.05);k2=medfilt2(j,[5 5]);k3=medfilt2(j,[7 7]);imshow(j),title('原圖');figure,imshow(k2),title('中值濾波5*5模板');figure,imshow(k3),title('中值濾波7*7模板');

四,，對(duì)圖像進(jìn)行空間域的銳化： 原理：自帶函數(shù)進(jìn)行空間銳化,。源程序：i=imread('');subplot(121),imshow(i),title('原圖像');h=fspecial('sobel');i2=filter2(h ,i);subplot(122),imshow(i2),title('sobel算子銳化圖像');

五，matlab以外函數(shù)空間濾波和圖像銳化：

源程序：i = imread('');j = imnoise(i,'salt & pepper',0.02);k = medfilt2(j);imshow(j);title('噪聲干擾圖像')figure, imshow(k);title('medfilt2濾波圖像')x=j;a=2;b=2;k=floor(a*b/2)+1;[m,n]=size(x);uint8 y=zeros(m,n);funbox=zeros(a,b);temp=zeros(a*b);

for i=1:m-a

for j=1:n-b

funbox=x(i:i+a,j:j+b);

temp=funbox(:);

tempsort=sort(temp);

y(i,j)=tempsort(k);

end;end;figure, imshow(y);title('濾波圖像')

六,，利用matlab的圖像處理工具箱中提供的函數(shù)實(shí)現(xiàn)圖像的傅立葉變換和反變換： 源程序：

a=imread('');f=rgb2gray(a);subplot(131),imshow(f),title('原圖');f=fft2(f);% 快速傅立葉變換

subplot(132),imshow(f),title('傅里葉變換')fabs=abs(f);% 求幅頻絕對(duì)值 fc=fftshift(fabs);% 中心移位 sfc=log(1+fc);% 對(duì)數(shù)變換

ifc1=ifftshift(fc);% 中心移位的逆變換,，絕對(duì)值 if2=ifft2(ifc1);% 快速傅立葉變換的逆變換

subplot(133),imshow(if2),title('快速傅立葉變換的逆變換')

七，低通濾波器程序：

i=imread('');subplot(221),imshow(i);title('原始圖像')j1=imnoise(i,'gaussian',0.02);% 疊加高斯白噪聲

subplot(222),imshow(j1);title('添加高斯白噪聲的圖像')f=double(j1);

% 數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換 g=fft2(f);

% 傅立葉變換 g=fftshift(g);

[m,n]=size(g);nn=2;

% 二階巴特沃斯(butterworth)低通濾波器 d0=50;

% 設(shè)置截止頻率 m=fix(m/2);n=fix(n/2);for i=1:m for j=1:n

d=sqrt((i-m)^2+(j-n)^2);

h=1/(1+0.414*(d/d0)^(2*nn));% 計(jì)算低通濾波器傳遞函數(shù)

result(i,j)=h*g(i,j);end end result=ifftshift(result);j2=ifft2(result);j3=uint8(real(j2));subplot(223),imshow(j3);title('低通濾波后圖像')

心得體會(huì)

1,，進(jìn)一步熟悉了matlab軟件,、編程以及圖像處理工具箱 2，學(xué)會(huì)利用自帶函數(shù)對(duì)圖像做簡(jiǎn)單的處理,，例如：均值化等,。3，熟練了一些基本函數(shù)的運(yùn)用,，例如fspecial,，imfilter等,。4，加深了對(duì)matlab編程的理解,。

5,，對(duì)于試驗(yàn)中的出現(xiàn)的一些問(wèn)題，懂得怎樣去處理,。6,，通過(guò)實(shí)際操作，增強(qiáng)了自己的動(dòng)手能力,，把理論用于實(shí)踐,。

參考文獻(xiàn)：數(shù)字圖像處理第二版

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