计算机中图像颜色处理技术毕业论文

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第一章引言

1.1课题来源及意义

本课题来源于科研需求。

本课题主要研究的是针对打印或扫描中出现的图像进行背景去噪、灰度化、二值化等处理，得到较为干净的字符图像块。本课题主要对图像进行背景去噪、灰度化、二值化等处理，得到较为干净的字符图像块。

随着科学技术的不断发展，计算机的更新速度不断提高，人们的思想文化素质的提高，对图像的要求也越来越高。因此把原始图像与计算机结合起来，从而创作出许多更加完美的图像，满足人们的需求。计算机图像处理，是指利用计算机对图像进行一系列加工，以便获得人们所需要的效果。

图像是人类获取和交换信息的主要来源，人类感知外界信息，80%以上是通过视觉得到的。因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。图像处理或图像分析方法的应用越来越广泛。

1.2答题卡简介

当今社会，为能够多方面评价个人能力，出现了名目繁多的考试，答题卡已不再陌生。答题卡一般由基本信息栏、导引道和很多信息位构成。

基本信息栏一般用于填写填涂这卡片的使用者的基本信息，一般考试中包括考生的和考号。导引道用于阅读机确认答题卡的方向和位置。而占据绝大部分位置的信息位则是供使用者填涂其所选择的选项。

答题后，答题卡上的信息通过光标阅读机识别并储存在计算机中。

答题卡相比于传统纸答，有如下优点：

1、普通纸答题卡。印刷方便，长期使用节省成本。

2、答题卡查询方便、影像化保存答题卡。对判卷结果有疑问，输入学号或学生可直接在电脑中查到这答题卡和判卷细节。

3、错误处理高效方便。对于学号填涂错误、学号重复、主观题漏登分等错误情况处理方便，无需查找原始试卷，直接在电脑上调阅影像。

4、统计与分析方便。除基本统计参数外，提供排名、分数分布、试题合理性分析、多科成绩汇总与综合等功能。

5、判卷速度快。每小时3600试卷（标准32K答题卡）。

6、升级空间。与网络技术结合，通过后续升级，可实现网络判卷功能。

因此，答题卡技术是一项方便快捷的考试方式。

1.3国外发展现状

研究表明，计算机中图像颜色处理技术是根据RGB三原色理论对色彩信息量化，再利用像素的点运算扫描整幅图像进行一一处理。位图图像一般分为单色图像、灰度图像和彩色图像。单色图像只有黑色和白色两种颜色，整个图像由单纯的黑色点和白色点组成。彩色图像的像素点是由R (红色)、G (绿色)、B (兰色) 三元色混合而成的，不同含量的R、G、B 组成不同的颜色，每一个记录单个像素的位数据单元可表示任意一种颜色。因此，要实现图像的灰度化处理，就是在0-255里划分一定的阈值，把图像分为黑、灰、白。

为实现对图像的二值化处理，基于最大方差比的图像二值化算法能够准确而快速地对图像进行二值化，特别是当对象物和背景的灰度值的差具有一定大小的时候，效果更明显(柴本成, 2005)；增强大津法和边缘检测阈值法确定的阈值对图像进行二值化处理，不仅可有效地解决图像灰度随地物特征变化的图像处理问题，同时对于同一信号源的图像也有相当理想的处理效果，该方法可进一步应用于图像分割等(吴冰,秦志远, 2001)；文本

图像的二值化方法可分为全局阈值方法和局部阈值方法，该方法自适应选取局部二值化时的窗口宽度，能有效消除一般二值化方法容易产生的断笔和伪影现象，同时吸收全局二值化方法的优点，保持较快的运算速度(庄军,弼，程刚,2005)；基于动态二值化的数学形态学边缘检测算法首先利用动态二值化方法确定将灰度图像转化为二值图像

的阈值, 然后利用数学形态学的腐蚀和去空洞相结合的方法去除二值化图像的噪声, 最后用细化方法检测单像素图像边缘(汪毅,郭显久,2008)。

对图像去噪处理，国外都提出了各自的见解。庄红林,施国兴等的图像修补算法首先将待修补图像分解为轮廓结构图像和纹理细节图像，再对轮廓结构图像的空缺进行轮廓结构修补，最后将修补后的轮廓结构图像及纹理合成后的纹理细节图像进行合成，得到需要的修补图像(庄红林,施国兴,2008)；卢颖在《基于小波变换的数字图像处理》中提出小波变换是空间（时间）和频率的局部变化，能有效地从信号中提取信息，解决了傅里叶变换不能解决的许多问题，是一种有效地变换编码工具(卢颖,2009)；Jean-Luc Starck, Emmanuel J. Can dès, 和David L. Donoho认为图像处理其基本的思想都是——把减少图像的模糊点进行到底，模糊点可以局部地处理掉，就像高斯滤波或各向异性过滤、通过可变的微积分、或者在围波段，如韦纳滤波(Jean-Luc Starck, Emmanuel J. Candès, and David L. Donoho,2002)。

1.4本文的主要工作

目标本课题的目的是设计一个图像预处理系统。其功能包括对图像进行灰度化，二值化，去噪。

基本功能对图像进行图像进行背景去噪、灰度化、二值化等处理，得到较为干净的字符图像块。

采用技术对图像二值化处理，将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取而

获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。所有灰度大于或等于阀值的像素被判定为属于特定物体，其灰度值为255表示，否则这些像素点被排除在物体区域以外，灰度值为0，表示背景或者例外的物体区域。如果某特定物体在部有均匀一致的灰度值，并且其处在一个具有其他等级灰度值的均匀背景下，使用阀值法就可以得到比较的分割效果。如果物体同背景的差别表现不在灰度值上（比如纹理不同），可以将这个差别特征转换为灰度的差别，然后利用阀值选取技术来分割该图像。动态调节阀值实现图像的二值化可动态观察其分割图像的具体结果。

对图像灰度化处理，根据YUV的颜色空间中，Y的分量的物理意义是点的亮度，由该值反映亮度等级，根据RGB和YUV颜色空间的变化关系可建立亮度Y与R、G、B三个颜色分量的对应：Y=0.3R+0.59G+0.11B，以这个亮度值表达图像的灰度值。

对图像的去噪处理，将采用均值变化方法。均值滤波也称为线性滤波，其采用的主要方法为领域平均法。线性滤波的基本原理是用均值代替原图像中的各个像素值，即对待处理的当前像素点（x，y），选择一个模板，该模板由其近邻的若干像素组成，求模板中所有像素的均值，再把该均值赋予当前像素点（x，y），作为处理后图像在该点上的灰度个g （x，y），即个g（x，y）=1/m ∑f（x，y） m为该模板中包含当前像素在的像素总个数。

第二章设计与实现

2.1模块综述

自主答题卡系统是根据用户的需求定制并生成答题卡，并对答题后的答题卡进行自动阅卷及成绩管理的一个系统，具有功能多样、界面友好、自动化强的特点。

图像预处理模块是对扫描仪扫描输入的答题卡图像进行处理。针对打印或扫描中出现

的图像倾斜进行倾斜校正；对答题卡图像进行灰度化；对彩色或灰度图像进行二值化和去噪

图像预处理模块应包含的容有：图像输入、灰度化、二值化、去噪。

2.2图像灰度化

2.2.1图像的灰度化处理的基本原理

将彩色图像转化成为灰度图像的过程成为图像的灰度化处理。彩色图像中的每个像素的颜色有R、G、B三个分量决定，而每个分量有255中值可取，这样一个像素点可以有1600多万（255*255*255）的颜色的变化围。而灰度图像是R、G、B三个分量相同的一种特殊的彩色图像，其一个像素点的变化围为255种，所以在数字图像处理种一般先将各种格式的图像转变成灰度图像以使后续的图像的计算量变

得少一些。灰度图像的描述与彩色图像一样仍然反映了整幅图像的整体和局部的色度和亮度等级的分布和特征。图像的灰度化处理可用两种方法来实现。第一种方法使求出每个像素点的R、G、B三个分量的平均值，然后将这个平均值赋予给这个像素的三个分量。第二种方法是根据YUV的颜色空间中，Y的分量的物理意义是点的亮度，由该值反映亮度等级，根据RGB和YUV颜色空间的变化关系可建立亮度Y与R、G、B三个颜色分量的对应：Y=0.3R+0.59G+0.11B，以这个亮度值表达图像的灰度值。

2.2.2用Delphi进行图像灰度化的实现：

procedure TForm1.BitBtn1Click(Sender: TObject);

var

p:PByteArray;

//PByteArray的定义格式

//PByteArray = ^TByteArray;

//TByteArray = array[0..32767] of Byte;

ChangedBmp : Tbitmap;

gray,x,y:integer;

TestBMP : Tbitmap; // 处理过程中位图

Begin

TestBMP:=Tbitmap.Create;

ChangedBmp:=Tbitmap.Create;

TestBMP.Assign(image1.Picture);

for y := 0 to TestBMP.Height - 1 do

begin

//获取每一行象素信息

p := TestBMP.scanline[y];

for x := 0 to TestBMP.Width - 1 do

begin

//这里采用YUV与RGB颜色空间变换的方法,即Y＝0.3R+0.59G+0.11B Gray := Round(p[3 * x + 2] * 0.3 + p[3 * x + 1]

* 0.59 + p[3 * x] * 0.11);

//由于是24位真彩色，故一个像素点为三个字节p[3 * x + 2] := byte(Gray);

p[3 * x + 1] := byte(Gray);

p[3 * x] := byte(Gray);

//Gray的值必须在0～255之间

end;

计算机专业图片处理毕业论文

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内容摘要： 在生活中艳丽的色彩、清新的画面、爽朗的笑容及人物富有个性的体态举止是Photoshop设计者作品成功地重要组成部分，本文主要围绕对Photoshop软件简单的介绍以及对怎样使人物与环境完美的组合的方法来阐述在Photoshop中人物面部处理的技巧。又通过使用《高影相册》工具制作了一个电子相册，使我们这些零散的照片成为一个整体，有整体美的效果。通过这次的设计更加的了解Photoshop，掌握了作为一个设计者在人物设计方面的技巧。 关键字：Photoshop 人物处理电子相册整体效果

Abstract In life, bright colors, fresh images, bright smile and a body full of personality character behavior is PS designers an important part of successful work, the main focus of this paper, a simple Photoshop software as well as how to refer to characters facial skin texture, The characters facial treatment methods, the character body treatments are used to elaborate the characters face in Photoshop processing skills. Through this greater understanding of the design of Photoshop as a master designer in the character design skills. Key words:Photoshop People deal with Electronic albums Effect all day

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达清晰、语言简练等特点。在写作过程中，可以使用一些图表和实验结果来辅助论述，使得论文更加直观和易懂。同时，还需要注意文献引用的准确性和规范性，避免出现抄袭和剽窃的情况。 最后，论文的撰写还需要注重细节。例如，论文的格式要符合学校或期刊的要求，包括字体、字号、行间距等。同时，还需要注意论文的排版和印刷质量，以保证论文的整体质量。 总之，写好一篇数字图像处理毕业论文需要具备扎实的理论基础和创新的思维能力。选择合适的研究课题，合理组织论文的结构和内容，注意写作风格和细节，都是写好论文的关键。希望本文的介绍能够对即将撰写数字图像处理毕业论文的同学们提供一些帮助。

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2 计算机图像处理技术在实际中的应用分析 2.1 计算机图像处理技术在农业生产加工中的应用 计算机图像处理技术在农业农产品的加工收获方面，有着极为广泛的应用。通过计算机图像处理技术的应用，能够经过图像技术处理，实现对农业农产品的自动采摘与加工，使农业生产活动趋于高效，避免人力的过度投入，使人力使用成本得到控制。农业应用计算机图像处理技术，不仅能够减轻农业生产的人力负担，使农业生产趋于高效，还能够在很大程度上促进农业生产活动实现机械化生产，提高生产效率，促进农业生产规模的扩大，实现规模化经营。应用计算机图像处理技术实现的农业果实自动采摘系统，能够实现自动化作业，只需进行适当程度的监管和控制即可，也能够有效地避免采摘过程中对植物枝干以及果实的损坏，全面提升农业农产品的加工与收获工作水平，推动农业更快更好的发展。另外，在西方国家现行的鲜虾自动处理加工系统，也是应用了计算机图像处理技术，能够根据鲜虾的形体特征进行图像处理技术的处理，实现自动化的加工作业。 2.2 计算机图像处理技术在工业生产中的应用 计算机图像处理技术在工业生产中的应用极为广泛，有效地推动着工业生产的发展。工业生产也因为其特殊的工作运行方式，为实现机械化工业生产，往往需要自动化的机制建立，这在很大程度上都依赖于计算机图像处理技术的应用。计算机图像处理技术在工业生产中的应用，主要体现在工业生产的机械设备、内部零件构造以及生产线识别系统的运行中，计算机图像处理技术能够使相关设备通过图像的处理加工进行相关信息的识别，将信息进行传递，使设备的控制系统能够获得信息并实现相应的工作。计算机图像处理技术在工业生产中的应用具有必然性，工业生产的机械化与自动化，都要求着计算机图像处理技术能够与工业生产相结合，从而满足工业生产的需求，促进工业生产的正常稳定进行。 2.3 计算机图像处理技术在交通事业中的应用 计算机图像处理技术在交通事业中的运用，主要体现在通过摄像监控系统，实现对道路交通不规范行为的约束。在十字路口以及高速

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4.2.6历史框恢复的原理……………………………………………… 4.2.7实现两幅图像叠加成新图像……………………………………… 4.3常见问题及回答……………………………………………………………结束语………………………………………………………………………………参考文献……………………………………………………………………………

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图像处理毕业论文 图像处理是计算机科学领域中的重要研究方向。随着科技的不断发展和应用的广泛推广，图像处理技术在许多领域发挥着重要作用，比如图像识别、模式识别、图像增强、图像分割等。本文主要介绍了图像处理的原理以及在图像增强方面的应用。一、图像处理的原理 图像处理是指对数字图像进行各种操作的过程，通过各种算法和技术对图像进行分析、处理和改进。图像处理的主要原理包括图像采集、图像预处理、图像增强、图像分割、目标识别等。图像采集是将物理世界中的光学、电磁或其他能量转换为数字信号的过程，常见的设备有摄像机、扫描仪等。图像预处理是对采集到的原始图像进行去噪、平滑、锐化等处理，以提高图像质量。图像增强是通过调整图像的亮度、对比度、色彩饱和度等参数，提高图像的视觉效果。图像分割是根据图像的某些特征将图像划分为若干个子区域，通常用于目标检测、轮廓提取等。目标识别是根据图像中的目标特征进行识别和分类。二、图像增强的应用 图像增强是图像处理中的一项重要应用，旨在改善图像的视觉效果，使得图像更易于理解和分析。图像增强可以通过调整亮度、对比度、饱和度等参数来实现。常见的图像增强方法有直方图均衡化、拉普拉斯滤波、中值滤波等。 直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，通过调整图像的像素亮度分布，使得图像的对比度增加。具体实现过程是将图像的像素值通过累计分布函数进行映射，从而实现像素值分布的均匀化。直方图均衡化可以有效地改善图像的对比度，使得图像的细节更加清晰。

拉普拉斯滤波是一种常见的图像增强滤波方法，通过滤波器对图像进行卷积操作，增强图像的边缘细节。具体实现过程是通过计算图像像素的二阶导数，从而提取图像的边缘信息。拉普拉斯滤波可以使图像的边缘更加锐化，增强图像的细节。 中值滤波是一种常用的图像去噪方法，通过滤波器对图像进行卷积操作，去除图像中的噪声。具体实现过程是将滤波器覆盖在图像的每一个像素上，将像素的值替换为滤波器中像素值的中值。中值滤波可以有效地去除图像中的椒盐噪声和高斯噪声，提高图像质量。 总之，图像处理是一项重要的研究领域，具有广泛的应用前景。图像增强是图像处理的一项重要应用，通过调整图像的亮度、对比度、饱和度等参数，提高图像的视觉效果。直方图均衡化、拉普拉斯滤波、中值滤波等是常见的图像增强方法，可以有效地改善图像的对比度、锐化图像的边缘、去除图像中的噪声。随着技术的不断发展，图像处理技术将在各个领域得到广泛应用。

图像处理技术论文

图像处理技术及其应用 摘要：数字图像处理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。在当今，数字图像处理正与当今社会的各个方面紧紧相连，密不可分。本文针对其发展应用进行了系统的论述。 关键字：数字图像处理；计算机技术；检测；应用 引言 计算机图像处理技术是在20世纪80年代后期，随着计算机技术的发展应运而生的一门综合技术。图像处理就是利用计算机、摄像机及其它有关数字技术，对图像施加某种运算和处理，使图像更加清晰，以提取某些特定的信息，从而达到特定目的的技术。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。无论在哪个领域中，人们喜欢采用图像的方式来描述和表达事物的特性与逻辑关系，因此，数字图像处理技术的发展及对其的要求就越来显得重要。 1数字图像处理技术概述及发展 20世纪20年代，图像处理首次应用于改善伦敦和纽约之间海底电缆发送的图片质量。到20世纪50年代，数字计算机发展到一定的水平后，数字图像处理才真正引起人们的兴趣。1964年美国喷气推进实验室用计算机对“徘徊者七号”太空船发回的大批月球照片进行处理，收到明显的效果。20世纪60年代末，数字图像处理具备了比较完整的体系，形成了一门新兴的学科。20世纪70年代，数字图像处理技术得到迅猛的发展。理论和方法进一步完善，应用范围更加广泛。在这一时期，图像处理主要和模式识别及图像理解系统的研究相联系，如文字识别、医学图像处理、遥感图像的处理等。20世纪70年代后期到现在，各个应用领域对数字图像处理提出越来越高的要求．促进了这门学科向更高级的方向发展。特别是在景物理解和计算机视觉(即机器视觉)方面，图像处理已由二维处理发展到三维理解或解释。近年来，随着计算机和其它各有关领域的迅速发展，例如在图像表现、科学计算可视化、多媒体计算技术等方面的发展，数字图像处理已从一个专门的研究领域变成了科学研究和人机界面中的一种普遍应用的工具。它也促进了图像处理技术的教学。数字图像处理常用方法包括：图像变换、图像编码压缩、图像增强和复原、图像分割、图像描述、图像分类(识别)。 计算机的特点是能处理各种数据，图像经过采样、量化后变为数字存储在计算机中，使用计算机对数字图像进行去噪、增强、复原、分割、特征提取等处理，就称为数字图像处理。数字图像处理既涉及到计算机软件，也和硬件相关。计算机的发展、数学的发展以及各个行业的应用需求的增长与图像处理技术的发展密切相关。上个世纪60年代，计算机图像处理的技术发展迅速，应用也逐渐增多，人们使用计算机数字图像处理技术完成对图像的预期处理。 随着计算机周边技术的发展，现在的数字图像处理技术已具有了以下特点：

数字图像处理论文

数字图像处理在医学上的应用 摘要: 数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技术,随着计算机技术的发展越来越广泛的应用于各个领域,在医学领域也不例外,无论是在临床诊断还是病理研究都大量采用了图像处理技术。在数字图像处理中通过各种运算变换,可以突出强化出图像特征中需要的部分,使医学诊断和治疗技术取得了很大的进展,同时将各种成像技术得到的信息进行互补,也为临床诊断及生物医学研究提供了有力的科学依据。 关键字:数字图像处理,医学 一、医学图像处理技术发展现状 数字图像处理在医学上有着广泛的应用。在医学影像方面,各种先进医用成 像设备使临床医生对人体内部病变部位的观察更直接、更清晰,确诊率也更高。 20 世纪70 年代,数字图像处理在医学上的应用有了重大突破,1972 年X 射线断层扫描CT 得到实际应用;1977 年白血病自动分类仪问世;1980 年实现了CT 的立体重建。近年来,随着电脑彩色数字打印技术的进步,在临床病理彩色报告保存打印等方面得到飞速发展,改进了原来的胃肠镜、胆道镜技术,增加数字图像保存功能。随着技术的进步,数字x光技术将逐步应用于临床。这种在医学领域利用图像处理技术可以实现对疾病的直观诊断和无痛、安全、快速方便的诊断和治疗,受到了广大患者的欢迎。 二、医学图像处理与分析 所谓医学图像处理与分析就是借助计算机这一工具,根据临床特定的需要利

用数学的方法对医学图像进行各种加工和处理,以便为临床提供更多的诊断信息 或数据。例如,对于对比度不理想和信噪比不高的图像,利用图像增强和滤波的 方法改变图像的对比度,提高图像的信噪比,从而提供给放射科医生较高质量的 图像,以便于放射科医生对图像的判读。另外,医学图像处理与分析技术在外科 手术术前计划的制订,神经外科导航,虚拟内窥镜以及放射治疗计划的制订等方 面都具有重要的应用价值。 三、医学中用到的数字图像处理技术 在医学领域中,为了诊断、教学、科研等目的,常常要对医学影像进行一些处理操作,包括:图像分割、图像增强、图像配准、图像纹理、图像平滑处理等。 1、图像分割 图像分割就是把图像中具有特殊涵义的不同区域分开来,这些区域使互不相交的每一个区域都满足特定区域的一致性。它是图像处理与图像分析中的一个经典问题。 图像分割技术发展至今,已在灰度阈值分割法、边缘检测分割法、区域跟踪分割法的基础上结合特定的理论工具有了更进一步的发展。分割可以帮助医生将感兴

计算机科学中的图像处理技术

计算机科学中的图像处理技术随着计算机科学的不断发展，图像处理技术已经成为计算机科学中的重要领域之一。现在，图像处理技术已经被广泛应用于许多领域，比如医学、工业、娱乐等。本文将介绍计算机科学中的图像处理技术及其应用。 一、图像处理技术的基础 图像处理技术是在数字图像上对其进行一系列操作以获得所需的信息或改变其外观的技术。它主要涉及以下几个方面：图像采集、图像处理、图像分析和图像显示。其中，图像采集是指通过相机等设备来获取数字图像，图像处理是指对数字图像进行一系列操作，如滤波、锐化、降噪等，而图像分析则是通过对数字图像进行分析来提取相关的信息。 二、图像处理技术的应用 1、医学

医学领域是图像处理技术应用最广泛的领域之一。它主要是通过对体内扫描的影像进行分析，以便对疾病进行诊断。通过图像处理技术，医生可以更清晰地了解患者的病情，更好地制定治疗方案。 2、工业 工业领域也是图像处理技术应用比较广泛的领域之一。它主要是通过对生产线上的产品进行拍摄和分析，以便检测产品的质量和准确性。通过图像处理技术，工业界可以更简单地检测产品的缺陷，减少产品的损失，从而提高产品的质量和准确性。 3、娱乐 娱乐领域是图像处理技术应用比较新颖的领域之一。它主要是通过对电影、游戏和动画等进行数字化处理，以便呈现更加逼真的画面效果。通过图像处理技术，娱乐行业可以更好地提高作品的视觉效果，引起更多观众的兴趣。 三、图像处理技术的发展趋势

1、深度学习技术 深度学习技术是近年来出现的一种新型技术，它能够通过对大量数据的学习来不断优化程序，从而提高图像处理技术的准确性和效率。 2、云计算技术 云计算技术是近年来发展比较迅速的一种新型技术，它可以通过分布式计算来提高图像处理技术的效率，从而更好地应用于广泛的场景。 3、虚拟现实技术 虚拟现实技术是近年来发展比较迅速的一种新型技术，它可以通过对数字图像进行3D处理来呈现更加逼真的视觉效果，从而提高图像处理技术的应用效果。

数字图像处理中的颜色分割技术研究

数字图像处理中的颜色分割技术研究 数字图像处理是计算机科学中的一大分支，在日常生活和工作中广泛应用。其中，颜色分割技术是数字图像处理中的一个热门研究领域。本文将就数字图像处理中的颜色分割技术进行探讨，着重讨论其算法原理和实际应用。 一、颜色分割技术的基本原理 1、RGB模型 在颜色分割技术的研究中，最基本的是RGB模型。RGB模型是指用红、绿、 蓝三种基本颜色来描绘各种颜色的方法。在RGB模型中，每一种颜色都由三个参 数表示其红、绿、蓝三个分量的强度，三个参数之和为255。 2、HSV模型 HSV模型是比RGB模型更直观的颜色模型。HSV模型将颜色描述为三个参数——色相（H）、饱和度（S）、亮度（V）。色相是指颜色的基本属性，它由一 个0~360的角度值来表示；饱和度是指颜色的纯度，也可用一个0~100的值来表示；亮度是指颜色的明暗程度，亮度值越高，颜色越接近白色。 3、颜色分割原理 颜色分割是通过对图像的颜色信息进行处理，将其分割为若干个不同的颜色块，达到分离、区分、计算和显现的目的。其基本原理是，将图像中的各种颜色按照一定的规则分类，如将若干种类似的颜色划归为同一类，或将颜色分为若干颜色区间，达到数值统计或图像分割的效果。 二、颜色分割技术的研究和应用 1、基于聚类算法的颜色分割技术

聚类算法是数字图像处理中广泛应用的一种图像分割算法。在基于聚类算法的 颜色分割技术中，将图像颜色作为聚类的对象，以RGB模型为例，将图像中所有 的颜色点映射到三维坐标系的立方体中，相同颜色的像素点会聚集在立方体的同一区域内。然后，将立方体分割为若干不同的小立方体，每个小立方体中都包含一些像素点。最后，将相同的小立方体划为同一类，即可得到分割出来的颜色块。 2、基于图像分割技术的颜色分割技术 基于图像分割技术的颜色分割技术是将图像分割算法与颜色分割算法相结合而 形成的。在这种方法中，首先需要进行图像分割，然后再将分割后的图像中各个像素点的颜色进行分割。这种方法能够很好地区分出不同区域的颜色，适用于图像特征变化大或区域特征明显的情况。 3、颜色分割在实际应用中的应用 颜色分割技术在实际应用中有着广泛的应用。例如，在医学图像处理上，颜色 分割技术可以帮助医生更好地诊断病情，提醒国家发生疫情；在动画制作上，颜色分割技术可以使卡通形象更加生动形象，更逼真的显现动画效果。 三、颜色分割技术的未来发展 颜色分割技术的未来发展趋势是更加广泛地运用到各种实际应用场景中，例如，在智能家居中，颜色分割技术可以应用于家庭安防，如通过对颜色的识别来实现人脸识别或物体识别等功能，实现智能控制。同时，随着大数据、云计算以及人工智能的发展，未来颜色分割技术具有进一步提高自主学习和判断颜色的能力的趋势。 结语 本文简单介绍了颜色分割技术的基本原理、研究和应用，并对其未来发展做出 了展望。随着数字图像处理和人工智能技术的发展，颜色分割技术将在更多领域得到应用，有望大幅提升我们的生活质量和工作效率。

计算机毕业论文初稿

计算机毕业论文初稿 计算机图像处理技术在人们的实际生活中具有十分广阔的空间。下文是店铺为大家整理的关于计算机毕业论文初稿的范文，欢迎大家阅读参考! 计算机毕业论文初稿篇1 略谈计算机图像处理技术的应用 摘要：现代科学技术水平的不断提高，推动计算机技术的快速发展，图像处理技术日益受到人们的重视。本文主要分析了计算机图像处理的主要内容，深入探析了计算机图像处理技术的应用措施。 【关键词】计算机图像处理技术应用措施 现代科学技术水平不断提高，使得计算机已经成为了必不可少的工具。立足于计算机所涉及到的各个领域，改变了人们传统的生活方式。其中，图像处理技术是计算机技术中一项重要的组成部分，直接决定了计算机技术应用的范围和使用价值。现阶段，计算机图像处理技术具有非常广阔的发展空间，多样化的计算机技术也处于不断的提高中，这些都开拓了计算机图像处理技术的应用范围。立足于计算机图像处理技术，笔者展开详细的探究活动，以期帮助人们提高对计算机图像处理技术应用的认识。 1 计算机图像处理技术的主要内容 1.1 计算机图像处理技术的定义 20世纪末期，先进的科学技术，研发出计算机图像处理技术。因为其独一无二的优越性，充分得到人们的重视，从而得到了广泛的应用，尤其是在航空界的应用。计算机图像处理技术即操作人员根据自身所掌握的计算机技术，对图像或是资料进行加工。利用计算机图像处理技术，既能够快速找出资料或图像存在的不足，还能够将资料或图像处理成人们所需要的效果。详细来说，计算机图像处理技术是根据所需要处理的图像或资料，利用计算机技术进行加工，满足了人们的实际需求。计算机图像处理技术基本涵盖了图像改善、资料加工、信息排列等方面。与此同时，计算机图像处理技术还能够实现几何图

计算机技术在图形图像处理中的应用

计算机技术在图形图像处理中的应用 随着科学技术的不断发展，图形图像处理技术已经成为了一种不可或缺的技术，应用 范围广泛，包括计算机视觉、计算机图形学、数字图像处理等。而计算机技术在图形图像 处理中扮演着重要的角色。本文将从以下几个方面介绍计算机技术在图形图像处理中的应用。 1. 数字图像的生成与处理 数字图像的生成是指将物理图形转化成计算机可读的形式，包括扫描、数字拍摄、3D 扫描等方法。计算机技术可以对数字图像进行色彩、对比度、亮度等方面的处理，使图像 更加清晰明亮，并且可以提高图像的分辨率和精度，以适应不同的应用需求。 2. 图像的分析和识别 图像的分析和识别主要是利用计算机技术对数字图像进行特征提取、分类、跟踪等处理，以达到对图像的自动识别和处理的目的。这种方法被广泛应用于人脸识别、车辆识别、指纹识别等领域。 3. 计算机图形学 计算机图形学主要研究利用数字计算机进行图形图像的生成、处理、显示、动画等方 面的问题。计算机图形学是将数学、物理学、计算机科学等多学科的知识综合应用的领域。利用计算机技术可以生成高度逼真、具有相当真实感的图形图像，如3D动画、视频游戏、虚拟现实等。 4. 计算机视觉 计算机视觉是机器视觉、数字视觉和计算机图形学等学科交叉的领域。它主要研究如 何让计算机处理和解释数字图像和视频，识别和跟踪目标，并理解和分析场景。利用计算 机技术可以进行目标检测、移动目标跟踪、场景分析等任务。 5. 图像压缩 图像压缩是一种利用计算机技术对数字图像进行压缩，使得图像数据量变小的方法。 图像压缩技术广泛应用于数字图像传输和存储，例如数字相片、DVD、数字电视等领域。

数字图像处理系统毕业设计论文

毕业设计说明书基于ARM的嵌入式数字图像处理系统 设计 学生姓名：张占龙学号： 0905034314 学院：信息与通信工程学院 专业：测控技术与仪器 指导教师：张志杰 2013年 6月

摘要 简述了数字图像处理的应用以及一些基本原理。使用S3C2440处理器芯片，linux内核来构建一个简易的嵌入式图像处理系统。该系统使用u-boot作为启动引导程序来引导linux内核以及加载跟文件系统，其中linux内核与跟文件系统均采用菜单配置方式来进行相应配置。应用界面使用QT制作，系统主要实现了一些简单的图像处理功能，比如灰度话、增强、边缘检测等。整个程序是基于C++编写的，因此有些图像变换的算法可能并不是最优化的，但基本可以满足要求。在此基础上还会对系统进行不断地完善。 关键词：linnux 嵌入式图像处理边缘检测 Abstract This paper expounds the application of digital image processing and some basic principles. The use of S3C2440 processor chip, the Linux kernel to construct a simple embedded image processing system. The system uses u-boot as the bootloader to boot the Linux kernel and loaded with file system, Linux kernel and file system are used to menu configuration to make corresponding configuration. The application interface is made using QT, system is mainly to achieve some simple image processing functions, such as gray, enhancement, edge detection. The whole procedure is prepared based on the C++, so some image transform algorithm may not be optimal, but it can meet the basic requirements. On this basis, but also on the system constantly improve. Keywords:linux embedded system image processing edge detection

java图形图象处理——毕业论文

摘要 随着计算机技术的迅速发展，数字图像处理技术在医学领域的研究和应用日益深入和广泛。现代医学已越来越离不开医学图像处理技术。医学图像处理技术在临床诊断、教学科研等方面发挥了重要的作用。计算机图像处理技术与影像技术的结合从根本上改变了医务人员进行诊断的传统方式。充分地利用这些技术可以提高诊断的正确性和准确性，提高诊断效率，降低医疗成本，可以更加充分地发挥各种医疗设备的功能。而且，随着数字化、智能化进程的深人，图像处理技术在医疗卫生领域将会有更加广阔的应用前景。 Java是Sun公司推出的一种面向对象编程语言。Java非常适合于企业网络和Internet 环境，现已成为Internet中最受欢迎、最有影响的编程语言之一。目前国内使用Java语言开发的图像处理系统比较少，这也增加了这方面的研究价值。 本文首先对图像增强和图像分割中的几种算法进行了介绍，包括线性灰度变换，伪彩色处理，平滑处理，中值滤波，阈值分割，边缘检测等。然后用Java语言对上述各算法编程实现，并设计Java GUI（图形用户界面）用来显示图像处理的结果，以及创建一个数据库用于存储医学图像。 关键词：医学图像；图像增强；图像分割；面向对象

Abstract As the computer technique’s quickly development, the image process technique having been more deeply and widely in the use and study of medical science. The modern medical science can not work well without the medical image processing technology; it has made an important use in clinical diagnosis and education study. The combination of the image processing technique and imaging technique has changed the way that traditional diagnosis. Make adequately use of this techniques will be increase accuracy, increase the efficiency of diagnosis, decrease the cost of medical treatment and make the most use of function with medical treatment equipments. Moreover, as the deeply with the arithmetic figure and the intelligence, the image processing technique will have a more wonderful future. Java is a kind of object-oriented programming language from the company of Sun. The Java is becoming a most welcome and influence programming language which suits for the business network and the environment of internet. Currently, use Java language to developed image processing system is not very frequency in our country. So, this is a cause of increasing the value of study. This project introduces some kinds of algorithms in image enhancement and image segmentation. It includes linear grey level transformation, pseudo-color processing, smooth processing, median filter, threshold segmentation, edge detection and so on. Then, use Java to program and realize. And show the result of image processing using Java GUI (Graphical User Interface), as well as create a database to stock medical image. Key Words: medical image; image enhancement; image segmentation; object-oriented

图像色彩增强技术毕业论文

图像色彩增强技术毕业论文 题目：遥感图像的彩色增强处理 专业：电子信息工程

摘要 卫星遥感技术在我国经济和社会发展及国防建设中得到了广泛的应用，并发挥了不可或缺的作用。随着遥感技术应用的深入发展，应用部门对遥感信息质量的要求也日益提高。因此，对遥感影像色彩通过各种手段进行改善，解决遥感影像在色彩方面的问题，成为当今急需解决的问题。 图像色彩增强技术作为遥感图像处理的一种重要手段，可以有效地改善遥感图像的视觉效果，增强信息的识别率，实现遥感应用质量的显著提高。基于此，本文在深入分析彩色图像增强理论、图像的RGB彩色模型、图像的HSI彩色模型以及这两种模型相互转换原理及方法的基础上，重点阐述了怎样利用MATLAB软件，对彩色图像HSI模型下的三个不同分量色调H、饱和度S、亮度I，分别通过色调增强、饱和度增强、直方图均衡化三种不同方法进行处理，从而达到遥感图像彩色增强的目的。 关键词遥感MATLAB 彩色增强直方图色调饱和度

Abstract Satellite remote sensing technology has a wide application and plays an indispensable role in the economic development, social development of our country, and our national defense construction. With the deepening of its application, the requirement for the quality of remote sensing information is continually improved. Therefor, to improving the color of the remote sensing image through varieties of means has been a urgent problem to be solved. As an important means for remote sensing image processing, color enhancing technique can effectively improve the visual effect of the image, enhance the recognition rate of information, and evidently improve the quality of remote sensing application. According to the color enhancing theory, the function characteristics of RGB, HSI color models, and the transition method and theory between the two color models, the paper mainly discussed how to use the tonal enhancement method, the saturation enhancement method and the histogram enhancement method to test with H, S, I, the component of the HSI color model, then to reach the purpose of enhancing the color of remote sensing image. Analysis was carried out using MATLAB. Keyword Remote Sensing MATLAB Color Enhancement Histogram Tone Saturation