数字图像处理毕业论文

数字图像处理毕业论文

目录

第一章绪论 (3)

1.1论文研究的背景与意义 (3)

1.2数字图像评价研究现状及关键技 (3)

第二章基本原理 (4)

2.1 直方图均衡化 (4)

2.2 小波变换 (4)

第三章数字图像评价的原理 (5)

3.1主观评价方法 (5)

3.2客观评价方法 (6)

3.3本章小结 (7)

第四章数字图像处 (8)

4.1数字图像处理系统基本组成 (8)

4.2图像变换 (8)

4.2.1：傅立叶变换 (8)

4.2.2、其他常见变换概述 (9)

4.3 数字图像处理容 (9)

4.3.1、图像增强 (9)

4.3.2、图像恢复 (10)

4.3.3、图像压缩 (10)

4.3.4、图像分割 (11)

第五章总结和展望 (11)

5.1总结 (11)

5.2对未来的展望 (11)

致谢 (13)

参考文献 (14)

第一章绪论

1.1论文研究的背景与意义

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。作为数字图像处理重要环节的图像评价技术的研究也受到广泛关注，在图像处理各项技术，如图像采集，图像压缩，图像增强与复原，以及图像去模糊等算法中，图像质量评价都起到了非常重要的作用。总的来说，图像质量评价的主要应用有以下几方面：运用于图像或视频系统，使其能够获得最佳图像；作为图像系统的一项基准指标，用以评价图像或视频质量；作为反馈量，优化算法中的各项参量，改善系统性能等[1]。由此可见，数字图像评价的研究具有重要意义。

数字图像评价是图像处理的重要技术，随着研究的不断深入，视频监控成为了现在数字图像处理很重要的一个研究方向，而且在实际的应用当中非常有实用价值。如在由于车辆的牌照在交通道口经常会受到对面车灯强光等或外部光源的照射，使得摄像机拍摄出来的车牌照片反光，人眼根本无法识别的情况下，通过进行处理而不断改善图像质量，提取有效信息，从而分辨汽车牌照；又如通过数字图像评价系统的研究，改善摄像机对于一些由于逆光、弱光、暗光、偏色或综合因素影响的监控质量等等。另外，数字图像评价在数字在影像压缩方面，解决影像测量中分辨率与数据量之间矛盾也有重要应用[2]。随着图像压缩技术的迅速发展，压缩算法的一个重要指标就是有损压缩造成图像退化的程度，因而可以大大促进图像评价的发展与完善。

1.2数字图像评价研究现状及关键技术

人类视觉特性主要有：幅度非线性特性，视觉敏感度带通和多通道，掩盖效应。幅度非线性特性是指视觉系统分辨细节的能力与亮度的关系取决于相对亮度的变化，而不是整幅图像的基底亮度。视觉敏感度带通表示人眼视觉系统（HVS）的对比敏感度是是时间频率的函数，且具有带通滤波器特性，对高低频端敏感度下降。掩盖效应是指由于另一个激励的存在导致一个激励不能或不容易被检测到的现象，而当它单独存在时，是很容易识别的。掩盖效应导致视觉系统的探测阈值改变，可能会增大或减小。

图像增强技术是一类基本的图像处理技术，是指有选择地突出图像中感兴趣的特征

或者抑制图像中某些不需要的特征，其目的是使处理后的图像更适合于人的视觉特性或机器的识别系统，包括图像的轮廓线或者纹理加强、图像去噪、对比度增强等。因此图像增强处理是图像分析和图像理解的前提和基础。在图像的获取过程中，特别是对于多媒体监控系统采集的图像，由于监控场景光线照射复杂、拍摄背景也比较复杂等环境因素的影响。加之摄像设备、传感器等因素引入的噪声，使监控图像在一定程度上存在对比度差、灰度分布围窄、图像分辨率下降。因此，为得到一幅清晰的图像必须进行增强处理。传统的图像增强算法通常是基于整幅图像的统计量，这样在计算整幅图像的变换时，图像中的低频信息、高频信息以及含有的噪声，同时进行了变换，因而在增强图像的同时增强了噪声，导致信息熵下降，给监控图像的分析和后期处理带来了困难。针对此问题，提出一种新算法。

第二章基本原理

2.1 直方图均衡化

直方图均衡是得到对比度增强的标准方法，它调整灰度级围使其均匀分布，并以累计变换函数分布为基础的，产生一幅灰度级分布具有均匀概率密度的图像。其处理过程如下：

(1)计算原图像的灰度级直方图。

(2)求得原图像各灰度级的累积概率分布函数，并构造灰度转换函数。

(3)根据灰度转换函数将原图像所有像素灰度值映射到输出图像。

经过直方图均衡处理之后，占有较少像素的灰度被合并，其灰度围被压缩，而占有较多像素的灰度围则被拉伸。一般来说，图像中区域之间的边界占有较少像素，却包含着重要的结构信息，直方图均衡化算法对于低频灰阶的合并将导致图像细节的丢失，一方面对图像的边界细节信息产生不利影响；另一方面图像往往含有各种类型的噪声，直方图均衡算法在拉伸高频灰阶的动态围时也会相应放大噪声。因此，传统的直方图均衡算法增强之后的图像存在着图像细节丢失和噪声放大的缺点。

2.2 小波变换

小波变换是近年来得到广泛应用的一种数学工具，是一种多分辨率分析方法。其在时域频域都具有表征信号局部特征的能力，利用它可以聚焦到分析对象的任意细节。小波变换把图像分解成逼近图像和细节图像之和，它们分别代表了图像的不同结构，对图像进行小波分解后，可分为LL，LH，HL和HH子频带，其中LL反映的是水平和竖直方向的低频

信息；LH反映的是水平方向的低频信息和垂直方向的高频信息；HL反映的是水平方向的高频信息和垂直方向的低频信息；HH 反映的是水平和竖直方向的高频信息。低频部分反映的是平滑区，而边缘、细节、噪声一般存在于高频部分。因此，小波变换能在不同的尺度上，采用不同的方法来增强不同频率围图像的细节分量，再把处理后的系数进行小波重建，这样就能够在突出图像细节特征的同时，有效抑制图像噪声的影响，使图像轮廓更加突出。

此外，小波变换的完善重构能力，保证了信号在分解过程中没有任何信息损失，也不会产生任何冗余信息。我们可以仅在低频部分采用直方图均衡化方法，既增强图像，也避免了细节的模糊和噪声的扩大。对图像H在小波基sym4下进行一级分解，如图1所示

第三章数字图像评价的原理

3.1主观评价方法

图像质量最基本的含义是人们对于一幅图像视觉感受的主观评价。所以，基于人类特征的主观评价方法是最为准确可靠的。但是，主观评价方法不能用具体的数学模型来实现，往往要动用大量的人力物力，费时费力，在很多情况下无法采用。此外，而主观的评价测试，其实验的条件较为困难，观察者的知识水平会影响评分的结果，且又受到个人情绪等一些无法预测与控制的因素的影响。

主观评价主要有两种度量尺度，即绝对尺度和相对尺度，所谓绝对尺度就是对给定影像给出绝对的质量评分结果，而相对尺度就是确定某影像在一批相比较的影像中的相对质量尺度。

主观评价方法主要依靠人眼主观视觉效果来判断，常用的方法有均值意见评分法(MOS)和国际标准CCIR500。在MOS标准下，为所有的评价者提供相同的图像观察条件，

评价者根据自己的感受进行评分，最终根据多个评价结果得到该图像最终的MOS 值NMOS 。为了使主观评价的分数具有无偏性，常采用某种数据处理方法对得到的结果进行简单处理。比如主观评分的无偏差均值意见评分(DMOS)法是让评价者对同一场景的一组图像(该组图像中含有一标准图像)进行评判，得到每图像的NMOS ，并以标准图像的NMOS 作为标准，用其他图像的NMOS 与标准图像的NMOS 进行相减，同时将得到的所有差值归一化到0~100之间，最终得到图像的DMOS 值NDMOS 。标准图像的NDMOS 为0，其他图像与标准图像偏差越大，其NDMOS 越大，图像质量也越差。

有的主观评价方法在进行比较性评价时采取冒泡排序将需评价的一组图片

按质量感觉好坏排序为一个线性表，然后进行相应评分。也有人提出了一种做法：为了消除被观察者因为知识背景不同的主观差异，将观察者分为两类:一类为普通观察者，只是用普通人视觉感受来评分;另一类为专家观察者，这些人通常有图象处理、质量评估、图象压缩方面的知识和工作经历，能够以更深入的压缩算法的角度来评价图象质量的优劣。让专家和非专家观察者分别对同一组图像进行评分，然后根据一定的规则加权平均，最后得出总的评价结果。这种方法具有一定的说服力，但是由于很多研究人员致力于客观评价方法的研究，至今尚未有一个明确而具体可靠的加权标准。

3.2客观评价方法

数字图像评价技术发展到今天，研究人员已将提出了很多的评价方法，分类角度多种多样，一般认为传统的客观评价方法有三种：均方误差（MSE ），峰值信噪比（PSNR ），信息熵。本节将从这三种方法重点介绍。

1.均方误差（MSE ）

MSE 定义为：

∑∑==-=M 1i 1

2)),(),((MN 1MSE N j j i Y j i X (1) M ，N 分别是x ，y 方向的图像像素点个数，X(i ，j)和Y(i ，j)分别表示原始图像与新图像在点(i ，j)上的取值。

2.峰值信噪比（PSNR ）

PSNR 是最普遍，最广泛使用的图像质量的客观评价方法。PSNR 定义为： MSE

L PSNR 210

log 10= (2)

L 是图像中灰度取值的围，对8比特的灰度图像而言，L=255。

用峰值信噪比反映整个图像的失真程度，一般来说，PSNR 越大的图像的质量越好。

3.信息熵

信息熵定义为：单个信源符号输出时所获得的平均信息量。将一幅静止的图像看成是具有随机输出的信源，将所有可能的符号的集合为A ，信源产生i a 的概率为)(i a P ，那么信息熵表示为：

)(()(H(u)L

1i i i a P I a P ⋅=∑= (3)

因为对于概率为P （A ）的任一随机事件A ，它包含的信息为： )(log )

(1log I(A)2A P A P -== (4) 所以信息熵又可以表示为：

)(log )P(-H(u)2L

1i i i a P a ⋅=∑= (5)

由此可见，在信源各符号出现概率相等时，信息熵达到最大值，即信源可以提供最大可能的平均信息量。

3.3本章小结

主观评价方法方法虽然较好地反映出了图像的直观质量，但无法应用数学模型对其进行描述，从工程应用的角度看，过于费时费力。在实际应用中，图像的主观质量评价方法受到了严重限制，甚至根本不适合于某些应用场合，如实时图像传输等领域。图像的客观评判方法采用数学模型计算失真图像和原始图像的相似度(或失真度)，并量化为评判分数。在各种全参考型客观图像质量评价方法中，均方误差（MSE)和峰值信噪比（PSNR)得到了广泛的应用。尽管客观质量评价不总是符合实际情况，不能完全取代主观质量评价，但是因为快速，稳定，可量化等优点，得到了广泛的应用，常常用于各种评价比较以及各种研究。

第四章 数字图像处理

4.1数字图像处理系统基本组成

数字图像处理系统一般包括，图像获取传感器，图像数字化单元，图像存储器

图像处理器，数字图像显示、打印、绘图设备等，如图所示。

图像获取

4.2图像变换

4.2.1：傅立叶变换

函数 (,)f x y 存在傅立叶变换的充分条件是：

①绝对可积。

②(,)f x y 在任一有限矩形区域只有有限个间断点和有限个极值点。 ③(,)f x y 没有无限大的间断点。

时间信号()f x 的一维傅立叶变换()F x 的物理意义是：()f x 反映信号随时间t 变化的波形；()F x 反映该信号随时间频率f 变化的情况。

空间信号(,)f x y 的二维傅立叶变换(,)F x y 的物理意义可以理解为：(,)f x y 反映图像随空间(,)x y 变化的波形；(,)F x y 反映该信号随空间频率(,)u v 变化的情况。

实函数(,)f x y 的傅立叶变换(,)F x y 通常为一复函数，它有两种表示形式。

代数形式为：(,)(,)(,)f u v R u v jI u v =+

指数形式为：(,)(,)|(,)|j u v F u v F u v e φ=

式中，(,)R u v 和(,)I u v 分别是(,)F u v 的实部和虚部。(,)f x y 的傅立叶频谱的幅度谱|(,)|F u v 、相位谱(,)u v φ和功率谱(,)E u v 分别为

[]1/222222|(,)|(,)(,)(,)arctan (,)/(,)(,)|(,)|(,)(,)

F u v R u v I u v u v I u v R u v E u v F u v R u v I u v φ⎡⎤=+⎣⎦

===+

幅度谱值表明了正弦分量出现的多少，而相位谱信息表明了正弦分量在图像中出现的位置。

4.2.2、其他常见变换概述

①、离散余弦变换

离散余弦变换具有把图像的重要可视信息都集中在变换的一小部分系数中，所以，DCT 变换在图像的压缩中非常有用，是JPEG 算法的基础。

②、斜变换

斜矢量是一个在其围呈现均匀阶梯下降的波形。对于灰度逐渐改变的图像，用斜矢量表示是合适的。斜变换已成功地应用于图像数据压缩中。

③、哈尔函数

哈尔函数系是完备的归一化正交函数系。一个连续的哈尔函数能一致收敛。哈尔函数在图像数据压缩、数字滤波等方面都获得良好应用。

④、小波变换

小波变换，与傅立叶变换比较，小波变换是时间（空间）频率的局部化分析，它通过伸缩运算对信号（函数）逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节，解决了傅立叶变换的困难问题。

4.3 数字图像处理容

4.3.1、图像增强

图像增强是突出图像中感兴趣信息、削弱不感兴趣的信息，改变图像的视觉效果和质量的处理方法，其目的是为了使处理的结果更适合与人类视觉观察判断或机器识别分析，从而提高图像的使用价值。

图像增强技术主要包括灰度对比度变换、直方图修正、图像平滑、图像锐化及彩

色增强处理等。图像增强可以采用单一方法，也可以采用几种方法联合处理，以获得期望的增强效果。

图像增强技术可以分为空域处理变换域处理。空域处理直接对图像的像素灰度进行调整。图像的对比度增强，灰度层次改善等处理方法均属于空域法处理。空域处理又可分为点运算和局部运算。输出结果仅与当前点有关的处理方法称为点运算，而输出结果与当前点邻域多个像素相关的处理方法称为局部运算。

应该明确的是，图像增强处理并不能增加原始图像信息，只能增强人或机器对某种信息的辨别能力。图像增强处理有可能造成某些信息的损失。一般说来，一部分图像信息的增强往往要以另外一部分图像的信息的削弱为代价。

4.3.2、图像恢复

图像在形成、记录、处理和传输过程中，由于成像系统、记录设备、传输介质和处理方法的不完善，从而导致图像质量下降，这一过程称为图像退化。图像恢复的任务是使退化的图像消除或降低退化因素，以保真度为准则，尽可能地恢复原来的图像。

图像增强和图像恢复都是为了改善图像质量。前者是以牺牲不感兴趣信息的质量为代价来提高感兴趣信息的质量，后者是以保真度为前提来改善图像质量。

一般说来，图像增强是一个主观的过程，即增强的容、增强的效果的评判都由主观决定。而图像恢复不仅根据人的主观感受来判断，还常常要根据一些客观退化过程的先验知识将其模型化，并采用相反的过程进行处理，以便重建或恢复出原来图像。例如，锐化是图像增强过程，而通过去模糊函数去除图像模糊则是图像恢复技术。

造成图像质量退化的因素包括光学系统的像差和畸变、光学成像衍射、成像系统的非线性、成像过程的相对运动、大气的湍流的扰动效应、系统噪声等。图像的退化可以理解为在空间频率谱上的畸变，因此图像恢复过程将包含对退化图像谱的调制，这可以通过空间滤波器或使用图像生成过程中的点扩展函数对图像进行卷积来实现。

4.3.3、图像压缩

数字图像是用点阵表示并且是用图像文件的形式存放的。通常，图像文件都是大型文件，而在实际应用中，常常需要传递和交换图像文件，因此，需要设法把大型图像文件进行压缩，以减少存储、传输和处理的时间，节省存储资源和网络资源。

图像压缩的可能性在于，首先，图像数据存在着较强的相关性，图像部邻近像素以及视频序列中相邻帧对应像素的灰度相同或相近，即含有大量的冗余信息。去除这些冗余就可以减少数据量。其次，图像的最终接受端往往是人们的视觉系统，它的感知或敏

感围有限。再次，图像的记录和显示设备接收信息量的程度也受本身的限制。最后，在许多实际应用中，只需保留部分有用的特征信息。

图像压缩就是要尽可能去除其中的冗余，以减少表示一个图像所需的数据量。从数学的观点看，图像压缩实际上就是将一个二维的数据阵列变换为一个在统计上无关的数据集合。图像冗余一般有：空间冗余、时间冗余、信息熵冗余、结构冗余、知识冗余、视觉冗余等。

4.3.4、图像分割

为了进行图像的分析或识别，往往需要先将图像划分成若干个有意义的区域。图像分割就是指把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。这里特性可以使灰度、颜色、纹理或轮廓等，目标可以对应单个区域，也可以对应多个区域。

图像分割使计算机图像处理的一个基本问题，是进行许多后续图像分析任务的先行步骤。图像识别、图像的可视化和基于目标的图像压缩都高度依赖于图像分割的结果。因此，图像分割一直得到人们的高度重视，提出了很多分割方法。然而，图像分割问题仍然是图像处理中的一个瓶颈，这是因为，我们只能用图像信息中某些局部特征去分割区域，因此各种分割方法必然带有局限性。

第五章总结和展望

5.1总结

通过以上容的学习，我们可以大体了解数字图像处理技术的概念。也许以前对图像处理仅仅停留在把模糊的图像清晰化的理解上，通过以上容的学习，我们可以比较全面地了解图像处理的主要容。我们可以知道数字图像处理技术绝不是一种简单的手工技术，它是一种应用了数学、计算机等多学科知识的技术。

5.2对未来的展望

目前，果蔬采摘机器人的研究领域逐渐成为机器人研究领域的新方向，果实收获机

器人对于农业生产工作具有十分重要的应用，因此此类研究具有很大的发展潜力。今后的研究应该着力解决并完善之前所述的各种问题和缺陷，并最终能够让果实收获机器人更加广泛地应用于现实的农业生产过程中。

除此之外，从当前场景中提取重要的特征信息是计算机视觉领域的十分重要的部分。在许多工业应用中，都需要快速检测出图像中的各种目标形状。在不远的将来，图像处理方式，计算机视觉系统都将广泛地运用于各种不同部门的实际生产工作中。

参考文献

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[4]正飞. 基于小波变换的图像增强技术研究[J].机械工程与自动化,2009

[5] CASTLEMAN K R. 数字图像处理[M].: 电子工业,1998

[6]云,学诚. 基于小波变换的图像增强算法研究[J].计算机应用软件, 2008

[7]王想,郭廷文. 图像和视频亮度的自动调整[J].电子学报,2009

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论文（设计）题目： 基于MATLAB的数字图像处理系统设计 姓名宋立涛 学号２０１２１１８６７ 学院信息学院 专业电子与通信工程 年级２０１２级

２０１３年６月１６日

基于MATLAB的数字图像处理系统设计 摘要 MATLAB 作为国内外流行的数字计算软件，具有强大的图像处理功能，界面简洁，操作直观，容易上手，而且是图像处理系统的理想开发工具。 笔者阐述了一种基于MATLAB的数字图像处理系统设计，其中包括图像处理领域的大部分算法，运用MATLAB 的图像处理工具箱对算法进行了实现，论述了利用系统进行图像显示、图形表换及图像处理过程，系统支持索引图像、灰度图像、二值图像、RGB 图像等图像类型；支持BMP、GIF、JPEG、TIFF、PNG 等图像文件格式的读，写和显示。 上述功能均是在MATLAB 语言的基础上，编写代码实现的。这些功能在日常生活中有很强的应用价值，对于运算量大、过程复杂、速度慢的功能，利用MATLAB 可以既能快速得到数据结果，又能得到比较直观的图示。 关键词：MATLAB 数字图像处理图像处理工具箱图像变换

第一章绪论 1.1 研究目的及意义 图像信息是人类获得外界信息的主要来源，近代科学研究、军事技术、工农业生产、医学、气象及天文学等领域中，人们越来越多地利用图像信息来认识和判断事物，解决实际问题，由此可见图像信息的重要性，数字图像处理技术将会伴随着未来信息领域技术的发展，更加深入到生产和科研活动中，成为人类生产和生活中必不可少的内容。 MATLAB 软件不断吸收各学科领域权威人士所编写的实用程序，经过多年的逐步发展与不断完善，是近几年来在国内外广泛流行的一种可视化科学计算软件。MATLAB 语言是一种面向科学与工程计算的高级语言，允许用数学形式的语言来编写程序，比Basic、Fortan、C 等高级语言更加接近我们书写计算公式的思维方式，用MATLAB 编写程序犹如在演算纸上排列出公式与求解问题一样。它编写简单、编程效率高并且通俗易懂。 1.2 国内外研究现状 1.2.1 国内研究现状 国内在此领域的研究中具有代表性的是清华大学研制的数字图像处理实验开发系统TDB-IDK 和南京东大互联技术有限公司研制的数字图像采集传输与处理实验软件。 TDB-IDK 系列产品是一款基于TMS320C6000 DSP 数字信号处理器的高级视频和图像系统，也是一套DSP 的完整的视频、图像解决方案，该系统适合院校、研究所和企业进行视频、图像方面的实验与开发。该软件能够完成图像采集输入程序、图像输出程序、图像基本算法程序。可实现对图像信号的实时分析，图像数据相对DSP独立方便开发人员对图像

基于VB的数字图像处理技术的开发与研究—计算机毕业设计(论文)

设计题目基于VB的数字图像 处理技术的开发与研究

目录 摘要 引言 第一章系统的概述 1.1 系统的主界面……………………………………………………1.2 系统的功能 1.3 系统的简单操作 第二章Visual Basic的介绍及API函数 2.1 Visual Basic 简介…………………………………………… 2.2 Windows API 第三章图像处理技术………………………………………………………… 3.1 过滤 3.2 彩色转换…………………………………………………………… 3.3 卷积处理 3.4 滤波………………………………………………………………… 3.4.1 最大值滤波…………………………………………………… 3.4.2 最小值滤波………………………………………………… 3.4.3 中值滤波………………………………………………………… 3.5 对比度增强 3.6 FFT分析 第四章系统软件设计 4.1 程序设计………………………………………………………… 4.1.1 需求分析………………………………………………………… 4.1.2 总体设计 4.1.3 详细设计………………………………………………………… 4.1.4 4.2 4.2.1 代码转换………………………………………………………… 4.2.2 API 4.2.3 4.2.4 4.2.5

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……………………………………………………………………………

数字图像处理毕业论文

数字图像处理毕业论文 目录 第一章绪论 (3) 1.1论文研究的背景与意义 (3) 1.2数字图像评价研究现状及关键技 (3) 第二章基本原理 (4) 2.1 直方图均衡化 (4) 2.2 小波变换 (4) 第三章数字图像评价的原理 (5) 3.1主观评价方法 (5) 3.2客观评价方法 (6) 3.3本章小结 (7) 第四章数字图像处 (8) 4.1数字图像处理系统基本组成 (8) 4.2图像变换 (8) 4.2.1：傅立叶变换 (8) 4.2.2、其他常见变换概述 (9) 4.3 数字图像处理容 (9) 4.3.1、图像增强 (9) 4.3.2、图像恢复 (10) 4.3.3、图像压缩 (10) 4.3.4、图像分割 (11) 第五章总结和展望 (11) 5.1总结 (11) 5.2对未来的展望 (11) 致谢 (13) 参考文献 (14)

第一章绪论 1.1论文研究的背景与意义 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。作为数字图像处理重要环节的图像评价技术的研究也受到广泛关注，在图像处理各项技术，如图像采集，图像压缩，图像增强与复原，以及图像去模糊等算法中，图像质量评价都起到了非常重要的作用。总的来说，图像质量评价的主要应用有以下几方面：运用于图像或视频系统，使其能够获得最佳图像；作为图像系统的一项基准指标，用以评价图像或视频质量；作为反馈量，优化算法中的各项参量，改善系统性能等[1]。由此可见，数字图像评价的研究具有重要意义。 数字图像评价是图像处理的重要技术，随着研究的不断深入，视频监控成为了现在数字图像处理很重要的一个研究方向，而且在实际的应用当中非常有实用价值。如在由于车辆的牌照在交通道口经常会受到对面车灯强光等或外部光源的照射，使得摄像机拍摄出来的车牌照片反光，人眼根本无法识别的情况下，通过进行处理而不断改善图像质量，提取有效信息，从而分辨汽车牌照；又如通过数字图像评价系统的研究，改善摄像机对于一些由于逆光、弱光、暗光、偏色或综合因素影响的监控质量等等。另外，数字图像评价在数字在影像压缩方面，解决影像测量中分辨率与数据量之间矛盾也有重要应用[2]。随着图像压缩技术的迅速发展，压缩算法的一个重要指标就是有损压缩造成图像退化的程度，因而可以大大促进图像评价的发展与完善。 1.2数字图像评价研究现状及关键技术 人类视觉特性主要有：幅度非线性特性，视觉敏感度带通和多通道，掩盖效应。幅度非线性特性是指视觉系统分辨细节的能力与亮度的关系取决于相对亮度的变化，而不是整幅图像的基底亮度。视觉敏感度带通表示人眼视觉系统（HVS）的对比敏感度是是时间频率的函数，且具有带通滤波器特性，对高低频端敏感度下降。掩盖效应是指由于另一个激励的存在导致一个激励不能或不容易被检测到的现象，而当它单独存在时，是很容易识别的。掩盖效应导致视觉系统的探测阈值改变，可能会增大或减小。 图像增强技术是一类基本的图像处理技术，是指有选择地突出图像中感兴趣的特征

数字图像处理在机械领域的应用(本科毕业论文)

西南交通大学 本科毕业设计 数字图像处理技术在无损检测等中的应用Digital image processing using in NDT.etc 2012 年 6月

院系机械工程系专业汽车工程 年级 2008级姓名杨林 题目数字图象处理及其在无损检测等中的应用 指导教师 评语 指导教师 (签章) 评阅人 评语 评阅人 (签章) 成绩 答辩委员会主任 (签章) 年月日

毕业设计任务书 班级2008级学生姓名杨林学号20087825 发题日期：2012年3 月3 日完成日期：6月6日 题目数字图象处理及其在无损检测等中的应用 1、本论文的目的、意义：无损检测在机械设备、工程结构 的维护中有重要意义。对油样分析、射线探伤、超声波探伤等无损检测方法生成的图 像进行数字图象处理，是实现损伤判断、故障诊断自动化的重要方法。该选题具有重 要实际意义，并促进学生在该领域的深入学习与应用研究，为将来的进一步深造打下 基础。 2、学生应完成的任务 （1）收集有关无损检测、数字图像处理等方面的资料，了解数字图像处理在无损检 测上的应用； （2）学习数字图像处理的基本理论知识，掌握其原理、方法； （3）学会应用相关软件进行程序设计，实现对图像的计算机分析和处理； （4）把数字图像处理方法应用于相关无损检测的图像分析中； （5）完成具有规定格式的设计说明书一份。 3、论文各部分内容及时间分配：（共 15 周） 第一部分查阅、搜集相关资料并参考学习；（3周） 第二部分基于图像处理的基本知识原理，学习图像处理方法的程序设计，并调试；（4周） 第三部分应用图像处理技术对无损检测所得图像进行分析处理，做图像特征提取、图形识别，计算特征参数；（5周） 第四部分设计说明书的书写整理，程序的运行演示等工作。（2周） 评阅及答辩（1周） 备注

数字图像处理技术发展的现状及发展方向 毕业论文

数字图像处理技术发展的现状及发展方向 ——以其在地球遥感领域的应用为例 摘要：随着计算机技术的不断发展，数字图像处理技术的应用领域越来越广泛，现在世界各国都在利用各类卫星所获取的图像进行资源调查、灾害检测、资源勘察、农业规划、城市规划。在气象预报和对太空其它星球研究方面，数字图像处理技术也发挥了相当大的作用。本文综述了数字图像处理在地球遥感领域的发展历程及其主要应用手段，介绍数字图像处理的特点、优点，提出其发展过程所存在的一些问题，最后展望了数字图像未来的发展方向。 关键词：数字图像处理；发展及现状；地球遥感 Digital image processing technology development status and development direction -- its application in remote sensing of the earth as an example Abstract:with the continuous development of computer technology, digital image processing technology is used more and more widely, the image now countries in the world to use all kinds of satellite acquired resource survey, disaster detection, resource survey, agricultural planning, city planning. In weather forecasting and Research on space to other planets, the digital image processing technology has also played a considerable role. This paper reviews the development course of digital image processing in remote sensing of the earth and its main application method, introduced the characteristics, advantages of digital image processing, and puts forward some problems in its development process, and finally prospects the future development direction of digital image. Keywords: digital image processing; the development and present situation of remote sensing of the earth 1前言 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。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。正是基于它对图像处理的技术，使得它在地球遥感领域得到广泛应用。许多国家每天派出很多侦察飞机对地球上有兴趣的地区进行大量的空中摄影。对由此得来的照片进行处理分析，以前需要雇用几千人，而现在改用配备有高级计算机的图像处理系统来判读分析，既节省人力，又加快了速度，还可以从照片中提取人工所不能发现的大量有用情报。从60年代末以来，美国及一些国际组织发射了资源遥感卫星（如LANDSAT 系列）和天空实验室（如SKYLAB），由于成像条件受飞行器位置、姿态、环境条件等影响，图像质量总不是很高。因此，以如此昂贵的代价进行简单直观的判读来获取图像是不合算的，而必须采用数字图像处理技术。如LANDSAT系列陆地卫星，采用多波段扫描器（MSS），在900km高空对地球每一个地区以18天为一周期进行扫描成像，其图像分辨率大致相当于地面上十几米或100米左右（如1983年发射的LANDSAT-4，分辨率为30m）。这些图像在空中先处理（数字化，编码）成数字信号存入磁带中，在卫星经过地面站上空时，再高速传送下来，然后由处理中心分析判读。这些图像无论是在成像、存储、传输过程中，还是在判读分析中，都必须采用很多数字图像处理方法。

matlab 数字图像处理论文

河北工业大学城市学院 毕业论文 作者：杨超学号：073142 系专题 ： 业： 目： 机械系 测控技术与仪器 数字图像处理软件包的开发设计 指导者： 评阅者： 张宗华 (姓名) (姓名) 教授 (专业技术职务) (专业技术职务) 2011 年6月4日

河北工业大学城市学院2011 届毕业论文 1

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河北工业大学城市学院2011 届毕业论文 目次 1 引言 (3) 1.1 数字图像处理简介 (3) 1.2 数字图像处理的应用 (3) 1.3 软件包的设计 (4) 2 MATLAB 图像处理工具箱 (5) 2.1 MATLAB 简介 (5) 2.2 图像处理工具箱简介 (5) 3 图形用户界面 (7) 3.1 图形用户界面简介 (7) 3.2 MATLAB 常用的基本命令 (7) 3.3 常用图像操作 (8) 3.5 GUI 的创建 (10) 3.6 GUI 的应用 (12) 4 数字图像处理软件的设计 (14) 4.1 图像的读入和显示 (14) 4.2 格式转换 (15) 4.3 图像的灰度变换 (20) 4.4 图像的二值化 (21) 4.5 图像直方图 (22) 4.6 图像锐化 (24) 4.6.1 线性锐化滤波器 (24) 4.6.2 非线性锐化滤波器 (25) 4.7 图像边界提取 (26) 4.8 图像边缘检测 (27) 5.EXE 文件的生成 (30) 结论 (31) 参考文献 (32) 致谢 (34) 2

（ 河北工业大学城市学院 2011 届毕业论文 1 引言 1.1 数字图像处理简介 数字图像处理是一门利用计算机对图像进行处理的学科。主要讲解利用计算机处 理图像的基本原理和方法。随着计算机和信息技术的发展,数字图像处理的地位和作 用越来越突出，由于其实用价值高，应用范围极为广泛，现已应用于军事技术、政府 部门和医疗卫生等多种领域。 图像处理的算法和实践都需要在计算机上实现,将MATLAB 软件引入数字信号处理 中。MATLAB 软件为数字图像处理提供了功能丰富的工具，通过计算机演示，将抽象 的理论转化为形象可视化的图形，可以形象直观地展示出抽象复杂的内容。 1.2 数字图像处理的应用 数字图像处理要求能够利用计算机完成图像信息的基本处理，包括利用计算机对 数字图像进行获取、变换、增强、恢复、压缩编码、分割与边缘提取等的方法和原理。 数字图像化即把一组数字用连续的图像表示，便于用图像对数据进行分析处理，以获 得形象直观的效果。 数字图像处理内容包括：（1）图像数字化：把连续的图像用一组数字表示，便于 用计算机进行分析处理[1]；（2）图像压缩：在满足一定的图像质量的要求下对图像进 行编码，可以对图像的数据进行压缩表示.数字图像处理过程中经常产生包含图像数 据的大型文件,在不同系统间交换文件时就要求用有效的方法对这些大型文件进行存 储和传递,这就需要对文件进行压缩,减少表示数字图像所需的数据量；3）图像增强： 对图像的某些特征进行强调或突出化而不增加图像的相关数据以获得增强图像的效 果。图像增强技术的主要目的是增加图像的视觉效果,让人或机器易于辨识,也可以防 止图像中所代表的重要图像信息的遗漏[2]；（4）图像分析：详细研究并描述一幅图像 不同部分的特征和相互关系，如图像分割。图像是我们日常生活中获取信息的主要形 式,为了让计算机能够模仿人类对图像中的信息进行识别和选取,就必须对图像的特 3

信号与系统教学中数字图像处理的运用实践的论文

信号与系统教学中数字图像处理的运用理论的 论文 信号与系统教学中数字图像处理的运用理论的论文 1、数字图像处理的概念 数字图像处理〔Digital Image Processing〕是将自然界的场景转换为数字信号并利用计算机技术对其进展处理的一门学科，在工农业消费、航空航天、平安检测等领域有着较为广泛的应用。研究说明，外界信息的80%都是通过人眼传到大脑中[7]。 因此，利用数字图像处理视觉直观性的特点，理解信号与系统中的相关概念具有重要的现实意义。在数字图像的成像过程中，相机捕获自然界场景，并将其转换为数字图像，容易受到各种随机噪声的干扰。常见的噪声干扰有椒盐噪声和高斯噪声，图像平滑处理可以去除噪声以保证图像的质量[8],在此过程中需要利用图像与模板〔算子〕的卷积机理。 2、数字图像处理分析^p 卷积实例 2.1卷积的定义 针对信号与系统中的线性系统，系统的输出是输入与系统的冲激响应的卷积。如公式〔1〕所示：y〔t〕=f〔t〕*h

〔t〕〔1〕假设系统为离散系统，那么相应的输入输出及冲激响应信号与系统是电子、通信等相关专业本科生的专业根底课程，在本课程中，学生主要对连续、离散时间系统进展分析^p ，需要掌握信号的卷积机理，利用傅里叶变换、拉普拉斯变换和Z变换实现时域到频域〔复频域〕的变换，对后续的数字信号处理、通信原理、信息论与编码等专业课程的学习具有重要的启发作用。在该课程中，大量的公式推导使讲解过程枯燥、繁琐，如何在有限的课时内将该课程形象地讲解，是目前指导该课程的老师所面临的挑战之一。 对此，很多教育工作者对该课程的教学进展了一系列的改革。诸葛霞等老师将数字图像处理用于该课程的教学过程中，对二维图像分别进展高通、低通滤波，使学生完成从时域到频域的思维形式的转变[1]。李蕴华等老师通过MATLAB软件编程仿真，加深了学生对频域变换的理解[2-5].向倩等老师从音乐的角度分析^p 周期信号的.傅里叶级数，增强学生对信号频域分析^p 的学习兴趣[6]。 本文结合数字图像的视觉直观性，分析^p 信号与系统中卷积的概念，帮助学生理解卷积的定义及应用，增强了教学效果，加快了教学进度。 2.2图像平滑中的卷积过程

基于MFC的数字图像处理系统毕业设计论文

基于MFC的数字图像处理系统开发 摘要：随着信息技术的蓬勃发展，尤其是计算机技术的日新月异，为数字图像处理的发展提供了广阔的空间。该数字图像处理系统是基于Windows平台的图像处理系统，实现了对灰度级图像的编辑，可以进行图像导入和导出，视图设置，可以调整图片尺寸，旋转和翻转图片，图片增强优化，图像边缘检测与分割，图像编码以及打印输出图片。本文主要介绍了数字图像处理系统的设计和实现过程，系统设计运用MFC的设计思想，通过VC++和OpenCv的运用实现系统框架，简化了软件的开发，提高了软件系统的灵活性、可扩展性和重用性，并运用其实现了图像平滑、梯度锐化、区域生长、图像提取的功能。同时系统所有的操作设计得十分简单方便，无需具备有专业的知识，也能对图片完成编辑操作。 关键词：MFC; VC++; 灰度图像; OpenCv;

The development of digital image processing system based on MFC Abstract：With the rapid development of information technology, especially in the progress of computer technology, it provides wide space to the application of Digital Image Processing. Digital image processing system is an image processing system based on the Windows platform. To realize the image editor of gray level, import and export images, view settings, you can adjust picture size, rotate and flip images Enhance the optimization and print output picture.The analysis and the implementation procedure of Digital Image Processing System were introduced in this paper. The design idea of MFC was used and the system structure was implemented by VC++ and OpenCv, and to use their implements image smoothing, gradient sharpening, region growing, image extraction function.So the development of software can be predigested and flexibility, expansibility and reusability of software system can be improved. Key words: MFC; VC++; Grayscale image; OpenCv;

数字图像处理与目标跟踪技术论文

数字图像处理与目标跟踪技术”论文 [ 摘要] 图像是一种重要的信息源，通过图像处理可以帮助人们了解信息的内涵。数字图像噪声去除涉及光学系统、微电子技术、计算机科学、数学分析等领域，是一门综合性很强的边缘科学，如今其理论体系已十分完善，且其实践应用很广泛，在医学、军事、艺术、农业等都有广泛且成熟的应用。本文概述了小波阈值去噪的基本原理。对常用的几种阈值去噪方法进行了分析比较和仿真实现。最后结合理论分析和实验结果，讨论了一个完整去噪算法中影响去噪性能的各种因素。为实际的图像处理中，小波阈值去噪法的选择和改进提供了数据参考和依据。 [ 关键字] ：小波变换图像去噪阈值 [ 引言] 图像在生成和传输过程中常常因受到各种噪声的干扰和影响而使图像降质，这对后续图像的处理（如分割、压缩和图像理解等）将产生不利影响。噪声种类很多，如：电噪声、机械噪声、信道噪声和其他噪声。在图像处理中，图像去噪是一个永恒的主题，为了抑制噪声，改善图像质量，便于更高层次的处理，必须对图像进行去噪预处理。 计算机图像处理主要采取两大类方法：一是在空间域中的处理，即在图像空间中对图像进行各种处理；另一类是把空间域中的图像经过正交变换到频域，在频域里进行各种处理然后反变换到空间域，形成处理后的图像。人们也根据实际图像的特点、噪声的统计特征和频谱分布的规律，发展了各式各样的去噪方法。其中最为直观的方法，是根据噪声能量一般集中于高频而图像频谱则分布于一个有限区间的这一特点，采用低通滤波方式来进行去噪，或对图像进行平滑处理等，这属于第一类图像处理方法。还有就是在频域进行处理，如：傅立叶变换、小波基变换。 近年来，小波理论得到了非常迅速的发展，而且由于其具备良好的时频特性，实际应用也非常广泛。其中图像的小波阈值去噪方法可以说是众多图像去噪方法的佼佼者。基本思想就是利用图像小波分解后，各个子带图像的不同特性选取不同的阈值，从而达到较好的去噪目的。而且，小波变换本身是一种线形变换，而国内外的研究大多集中在如何选取一个合适的全局阈值，通过处理低于该阈值的小波系数同时保持其余小波系数值不变的方法来降噪，因而大多数方法对于类似于高斯噪声的效果较好，但对于混有脉冲噪声的混合噪声的情形处理效果并不理想。线形运算往往还会造成边缘模糊，小波分析技术正因其独特的时频局部化特性在图像信号和噪声信号的区分以及有效去除噪声并保留有用信息等方面较之传统的去噪具有明显的优势，且在去噪的同时实现了图像一定程度的压缩和边缘特征的提取。所以小波去噪具有无可比拟的优越性。小波去噪主要优点有：低熵性，小波系数的稀疏分布，使得图象变换后的熵降低； 多分辨率，由于采用了多分辨率的方法，所以可以非常好地刻画信号的非平稳特征，如边缘、尖峰、断点等； 去相关性，因为小波变换可以对信号进行去相关，且噪声在变换后有白化趋势，所以小波域比时域更利于去噪； 选基灵活性，由于小波变换可以灵活选择变换基，从而对不同应用场合、不同的研究对象，可以选用不同的小波函数，以获得最佳的效果。 [ 正文] 1、图像与噪声： 1.1噪声特性： 经常影响图像质量的噪声源可分为三类： 1、电子噪声：在阻性器件中由于电子随机热运动而造成的电子噪声是三种模型中最简单的，一

毕业论文-基于MATLAB的数字图像处理

摘要 数字图像处理是一门新兴技术，随着计算机硬件的发展，数字图像的实时处理已经成为可能，由于数字图像处理的各种算法的出现，使得其处理速度越来越快，能更好的为人们服务。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。数字图像处理技术已经在各个领域上都有了比较广泛的应用。图像处理的信息量很大，对处理速度的要求也比较高。MATLAB强大的图形运算和基于vs2012 C++ OpenCV 功能，使图像处理变得更加的简单和直观。本文介绍了MATLAB 和C++语言的特点,基于MATLAB的数字图像处理环境和vs2012的C++环境，介绍了如何利用MATLAB及vs2012 图像处理工具箱进行数字图像处理，并通过一些例子来说明利用MATLAB图像处理工具箱进行图像和vs2012图形处理的方法。主要论述了利用MATLAB实现基于matalab图像增强、基于c++二值图像分析等对图像进行处理。 关键词：MATLAB,OpenCV,数字图像处理,图像增强，二值图像

Abstract Digital image processing is an emerging technology, with the development of puter hardware, real-time digital image processing has bee possible due to digital image processing algorithms to appear, making it faster and faster processing speed, better forPeople services .Digital image processing is used by some algorithms puter graphics image processing technology.Digital image processing technology has been in various areas have a relatively wide range of applications.Image processing large amount of information on the processing speed requirement is relatively high.MATLAB powerful puting and graphics display capabilities, so that image processing bees more simple and intuitive.This paper introduces characteristics of MATLAB language and this MATLAB-based digital image processing environment, describes how to use the MATLAB Image Processing Toolbox for its digital image processing, and through some examples to illustrate the use of MATLAB Image Processing Toolbox for image processing method.Mainly discusses the use of MATLAB for image enhancement,2-numericimage and