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

参考文献：

有关图像处理、无损检测，以及相关程序设计等方面的书籍和资料在图书馆和网络上有很多，可自行选择参考。

指导教师：郭世伟2012年3月3日

审批人：年月日

摘要

本课题主要研究的是将数字图像处理技术引入到无损检测和油样铁谱分析当中，在分析和检测图像的基础上，运用数字图像处理中的图像增强、图像分割的方法并结合matlab软件编程技术处理X射线无损检测和铁谱无损检测结果所得到的图像，能够有效的检测出目标的实际位置、形状、大小等相关参数。数字图像处理技术是通过对图像的数学变换和相关处理方法将图像中的特征区域所包含的特征信息表现出来，在实现信息的可视化、智能化等方面提供了一个有效的解决方案。从而以此来进一步对机械设备的工作运行情况进行判断，实现了机械故障诊断检测的智能化。

本文在研究过程中，主要由以下几个方面的工作：

（1）介绍了数字图像处理技术和无损检测技术的研究概况和发展趋势，论述了数字图像处理技术应用于无损检测图像中的现实意义。

（2）概述了数字图像处理的基本原理和方法，奠定了实现图像预处理、图像特征提取的理论基础。

（3）结合matlab软件编程同时运用图像处理技术的相关原理对X射线无损检测图像图像增强处理以及比较了不同种类的滤波方法处理检测图像的实际效果，确定了选择中值滤波处理图像的结果做进一步图像分析。在图像分割过程中选取了不同阈值进行图像二值化处理，确定了采用最大方差阈值法分割图像，实现图像的二值化处理。并进一步采用canny边缘检测技术提取出特征区域的检测边缘，实现了对目标轮廓的有效检测。

（4）采用K-均值聚类方法首先对铁谱图像中的特征区域进行提取，并对提取出的特征区域进行灰度调整、中值滤波完成图像的预处理过程，进而采用最大方差阈值法分割图像，将图像合理的转化成二值图像，并对各特征区域进行颜色标记和边缘检测，提取出了特征区域的相关参数。最后采用链码技术对其中一部分区域进行链码提取以此来描述特征区域的轮廓，实现了对特征区域的形状描述。

（5）对图像处理技术在X射线无损检测和铁谱分析两种应用中进行Matlab GUI 界面设计。

关键词：无损检测，铁谱分析，图像处理，边缘检测，图像分割

Abstract

This thesis mainly probes the way that using the digital image processing technology into non-destructive testing and iron spectrum analysis. The essential is that I applying the image processing theory of image enhancement and image segmentation connected with the computer programming in matlab process the image of x-ray non-destructive testing and iron spectrum analysis based on analyzing test image. Afterwards, we can obtain the relative parameters of the tested image such as the position, shape and size. The image processing technology can take the image characteristics information out via image math transforms and relative processing methods, supplied an efficient solution to visualization and intellectualization of information. Therefore, we can utilize those information further estimated the working condition of mechanical equipments so as to realize the intellectualization in testing the failure of equipments.

There were some aspects works below in researching of this task:

(1) Introduced the current developments of digital image processing technology and non-destructive testing in home and abroad, I discussed the practical meaning of using digital image processing into NDT area.

(2) Summarized the method and fundamental theory of digital image processing, I had gain a totally comprehension in image preprocessing and image feature extraction.

(3) I had processed the image of x-ray non-destructive testing based on the programming in matlab and the relative theory of image processing technology. Besides, confirmed to apply the results of median filtering to make further image analysis by comparing the results of the different filter methods processing the tested image. What’s more, confirmed to apply the maximum variance threshold method to do image segmentation by comparing results of the different threshold values processing deal with image segmentation. At the end, when I apply canny edge testing programming to do with the image I got in the former stage realizing an efficient testing towards extracting the edge of target area.

(4) At the first of the beginning, extracting the target area in the iron spectrum

image based on the theory of k-mean clustering method. With that, in order to finish the process of image preprocessing I choose to process the image with the methods of image gray adjustment and median filter processing. Then, I obtained the binary image by using maximum variance threshold method. Besides, I made a color indication and edge testing for the image so as to obtain some relative information of the target area. At last, in order to make a shape description about the target area I have chosen to make a research about the freemam code technology and used this technology successfully described a piece of the target area.

(5) Making windows-designing of GUI matlab for the application of digital image processing into x-ray non-destructive testing and iron spectrum analysis.

Key words: non-destructive testing, iron spectrum analysis，image processing, edge testing, image segmentation

目录

第1章绪论 (1)

1.1 无损检测技术简介 (1)

1.2 油样铁谱分析简介 (1)

1.3 数字图像处理技术简介 (2)

1.4课题的研究内容及意义 (3)

第2章图像处理的基本原理及方法 (5)

2.1 图像预处理 (5)

2.1.1图像增强 (5)

2.1.2 图像的平滑化 (7)

2.2 图像分析 (13)

2.2.1 灰度阈值法分割 (13)

2.2.2 边缘检测 (15)

2.2.3 基于彩色图像的K-均值聚类分割 (17)

2.3 图像的特征描述 (17)

2.3.1 形状描述 (18)

第3章数字图像处理技术应用于X射线检测 (21)

3.1 X射线无损检测技术简介 (21)

3.2 X射线检测原理 (21)

3.3 图像预处理 (22)

3.3.1焊缝图像灰度调整 (22)

3.3.2 焊缝图像滤波 (25)

3.4 图像分析 (31)

3.4.1图像灰度阈值法分割 (32)

3.4.2图像边缘检测 (35)

3.5 本章小结 (36)

第4章数字图像处理技术应用于油样铁谱分析 (37)

4.1 铁谱分析技术的基本原理 (37)

4.1.1常用铁谱仪的工作原理 (37)

4.2 数字图像技术应用于磨粒检测和分析 (38)

4.2.1铁谱图像处理 (39)

4.3 本章小结 (48)

第5章 Matlab GUI图像处理界面设计 (49)

5.1 Matlab GUI简介 (49)

5.2 GUI界面设计应用 (50)

5.2.1 X射线无损检测GUI界面 (50)

5.2.2 铁谱图像处理GUI界面 (51)

5.3 本章小结 (52)

结论 (53)

致谢 (54)

参考文献 (55)

附录 (57)

第1章绪论

1.1 无损检测技术简介

随着科学和工业技术的飞速发展，许多现代化工业都是工作在工作条件相当恶劣如高温、高压、高荷载的条件下，但为了使材料在其使用寿命期限内不出现失效损坏，以确保其在工作年限内正常工作。从而产生了一种在不破坏材料形状、不改变材料使用性能的检测方法用之来保证零件或材料的可靠性和安全性，这项检测技术即是无损检测技术。无损检测技术是在不损伤被检测对象的条件下，利用材料内部结构的异常或者材料的缺陷在热、声、光、电、磁等条件下的反应变化，来检测材料及其零部件的内部和表面缺陷，并能够对缺陷的数量、形状、尺寸、分布等做出判断和评价。

无损检测具有悠久的历史，人们长期以来通过对无损检测技术在实践中的探索以及理论的逐步更新使无损检测技术经历了三个发展阶段，早期称为无损探伤，它的作用是在不损坏产品的前提下，发现零部件中的缺陷通过人眼观察、耳听诊断等，以满足制造业与使用的要求。第二阶段称为无损检测，它不但检验最终产品，而且要检测加工过程的工艺参数。第三阶段为无损评价，不但进行产品的最终检验以及过程工艺参数的测量，而且当材料中不存在致命缺陷时还要从整体上评价材料中缺陷的分散程度，以及对材料性质、动态响应和服役性能指标的实测值进行分析和评价，因此无损评价的内容包含无损检测的内容，但比无损检测更具综合性。

20世纪70年代以来是无损检测技术飞速发展的时期，主要原因是计算机技术不断应用到无损检测领域，同时无损检测本身的新方法和新技术也不断出现，从而也使无损检测仪器得到很大的提高。目前，无损检测技术正向快速化、标准化、数字化、程序化和规范化的方向发展。

无损检测技术的方法很多，常用的无损检测技术有五种：超声检测、射线检测、涡流检测、磁粉检测和渗透检测。它们已成为生产中的常规无损检测技术。另外，还有各种新型的检测方法，如激光全息照相、声振检测、红外检测等。

1.2 油样铁谱分析简介

油样铁谱分析是油样分析技术中一项重要的油样分析检测技术。油液在机器设备中的油液通道中循环流动时，油液中所蕴含的各项信息能够反映机械设备的运行情况，因而通过对工作油液进过合理的采样后进行分析处理后，即可取得机械设备中各摩擦副的磨损状况、磨损发生部位以及磨损程度等方面的信息。而作为油样分析的铁谱分析技术最早是由美国麻省理工学院W.W.Seifert和美国FoXboro公司V.C.Westcott于1970年提出，铁谱分析即是一种借助磁力将油液中的金属颗粒分离出来，并对这些颗粒进行分析的技术。该项技术的提出者于1971年研制出用于分离磨损颗粒并进行观察分析的仪器即铁谱仪和铁谱显微镜。目前铁谱分析仪主要有两种类型：一种是直读式铁谱仪，一种是分析式铁谱仪。通过这项技术的不断创新，铁谱分析技术已经成为机器状态监测和故障诊断的一项重要工具。其在国民经济建设及国防建设的各个部门如航空、舰船、铁路、以及汽车、液压、机床、矿山、石油等机械设备的状态监测与故障诊断方面，都得到了广泛的应用。

1.3 数字图像处理技术简介

图像处理技术最早出现于20 世纪50 年代图像处理是利用计算机对图像进

行图像数字化、图像增强、图像复原、提取特征等处理的一类理论技术。一幅真实的图像并不能直接被计算机识别，需要以计算机图像文件的形式存贮于计算机中图像按照信息的连续性可以分为两类，即模拟图像和数字图像。模拟图像中，图像的信息颜色、亮度和空间位置是连续的，而数字图像中信息是离散的。对于一张普通的照片，照片中的信息在空间上是连续的，计算机并不能读取这种连续的信息。为了让计算机读取照片中的信息，需要对照片进行图像处理。在图像处理过程中，对照片中的信息进行数字化离散，转化为计算机可以识别的数字图像。

数字图像在计算机中以两种方式存储，即矢量图和位图。矢量图是利用一系列数学表达式来表述图像，优点为随着图像的放大或者缩小，不会降低图像的清晰度。但对于复杂的图像，很难找到合适的数学表达式。位图图像由一个个的像素组成，每一个像素代表一个特定的图像信息。位图图像在将图像转化为数字图像时，将图像分割为一个个像素，每个像素由一定的数值来表述其颜色和亮度。当一张图片转化为数字图片后，我们可以在每个像素上面都可得到该像素量化后

的亮度值和颜色值。常见的图片和照片在空间上是平面，一般由两个坐标变量来确定空间位置。因此，数字图像一般的表述形式为二维函数的矩阵，如式1-1：

(0,0)(0,1)(0,1)(1,0)(1,1)(1,1)(,)(1,0)(1,1)(1,1)f f f N f f f N f x y f M f M f M N -⎡⎤⎢⎥-⎢⎥=⎢⎥⎢⎥----⎣⎦

（1-1）

1.4课题的研究内容及意义

投入无损检测技术领域的研究是一项非常有意义的研究课题，目前无损检测技术作为一种绿色检测技术，逐渐替代了传统的对环境产生较大的检测方法，对材料也不会造成破坏或者对材料造成二次污染。因此，对无损检测技术的继续深入研究是符合我国旨在建设一个环境友好性，资源节约型国家的核心要求的。 随着现代工业的飞速发展，在满足产品使用性能的基础上，人们更加侧重与对产品的使用寿命以及缺陷特性进行分析，以确保产品在设计寿命年限内能够具有较好的可靠性，可行性。而无损检测技术作为世界上一项飞速发展的检测技术，在不损伤产品使用情况的同时，结合产品材料的相关物理特性，光学特性等性质，能够较好的对产品中存在的相关缺陷进行识别，在各个国家的工业等相关领域对这项优势的检测技术相当重视，而通过使用这种检测技术而带来的经济效益也相当可观。同时随着电子技术及计算机技术的飞速发展，计算机图像处理技术相关理论也不断完善，利用计算机图像处理可对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等，该项处理技术已广泛应用与通信、控制、故障检测等相关领域。而Matlab 软件作为国际上公认的最优秀的科学计算与数学应用软件之一，也是最近几年来在国内外广泛流行的一种可视化科学计算软件，它集数值分析、矩阵运算、信号处理和图像显示为一体，构成了一个方便的、界面友好的用户环境。而结合Matlab 数据工具箱中的图像处理方法目前也已广泛应用与无损检测领域。 而作为现目前发展迅速的油样分析检测技术也是针对实时检测机械运行故障的一项重要检测技术。国外有数据统计机械设备有70%以上的故障与设备的磨损状况有关，而通过对机械设备中的润滑油进行采样分析来评估机械运行的工

作情况，对设备劣化趋势即是得到矫正，可以有效的避免恶性事故的发生和发展，同时通过对油样的监测及时发现油质劣变的原因和污染状况，对此及时采取相关措施，使设备处于良好的润滑状态，从而减少故障发生的概率，延长设备的使用效率，在实现设备的主动性维护方面意义颇佳。铁谱分析作为油样分析技术的一种重要检测和分析方法，也正是依托上述故障检测意义通过铁谱显微镜对油样中的油质进行分析和检测。

本文旨在通过学习基本的matlab图像处理原理来对无损检测领域中的X射线检测像以及油样分析中的铁谱分析检测图像进行相关编程操作，达到熟悉和基本掌握matlab图像处理编程的方法，对检测图像做图像处理、图像分析及图像特征提取。从而，为进一步图像处理技术的深入学习打下坚实的基础。

第2章图像处理的基本原理及方法

2.1 图像预处理

图像预处理就是在图像分析中对输入图像进行特征取、分割、识别前所进行的处理过程。图像预处理的主要目的是消除图像中无用的信息，而恢复图像有用的信息，显现图像的真实情况，以增强有关信息的可检测性和简化处理数据，从而提高后续处理过程中包括特征提取、图像分割、识别过程的操作可靠性。

对采集来的图像进行分析，首先应当做的即是对其进行图像预处理操作，图像预处理包括图像的灰度变换、图像的平滑处理、图像的锐化处理等等。其最终目的即是为了提高图像的综合质量，如去除噪声，提高图像显示的清晰度等等。图像处理过程流程图2-1所示:

图像输入

图像输出

图2-1 图像预处理过程

2.1.1图像增强

图像增强是在对原有图像的基础上进行操作的，其目的是得到视觉效果更好或者更有用的新图像以方便计算机进行进一步的识别处理。图像增强分为两大部分即狭义上的图像增强和广义上的图像增强。狭义上的图像增强指加强灰度图像的明暗对比度，而广义上的图像增强还包括图像模糊处理以及彩色图像增强等。

2.1.1.1 图像灰度变换

图像的灰度变换处理是图像增强处理技术中一种非常基础和直接的空间域处理方法。灰度变换是指更具某种目标条件按一定的变换关系逐点改变原图像中的每一个像素灰度值的方法，其主要目的是为了改善图像质量，使图像的显示效果更加清晰，灰度变换也叫对比度增强或对比度拉伸。

灰度变换的处理方法也叫做点运算方法，点运算是一种既简单又重要的技术，它的主要特点是输入像素点的灰度值决定输出像素点的灰度值，同时不改变图像的空间关系。

设图像变换表达式：(,)[(,)]g x y T f x y =，其中(,)f x y 为输入增强前图像，(,)g x y 为输出增强后的图像，T 是对图像f 进行处理的操作符。另设s 和t 分别代表f 和g 在(,)x y 处的灰度值，则图像变化表达式可另表示为：()t T s =。 若要保持图像的低端和高端的灰度值不变，把中间的灰度值从1s 到2s 拉伸到1t 到2t ，则可采用式2-1进行计算：

21111221()t t s s t s s s s s t s else -⎧-+≤⎪-=⎨⎪⎩

（2-1）

通过变换后可将需要的图像细节灰度拉伸，将不需要的图像细节灰度级进行压缩，从而使图像细节信息更加丰富，也会便于计算机辨认进行下一步识别处理。

2.1.1.2 直方图修正

直方图修正是灰度变换的一种方法，它指通过增加图像像素值分布来对图像进行增强处理，经过直方图修正后，图像像素值在各个级别上都有分布，从而也更容易表现图像细节，使图像的视觉效果得到改善。直方图修正通常有直方图均衡化和直方图规定化两大类，直方图均衡化技术是把已知灰度概率分布的图像，经过数学变换，使之演变成一幅具有均匀分布的新图像，直方图规范化是指图像经过处理后，直方图的分布呈现出指定的形态，下面就直方图均衡化灰度变换原理用数学符号进行直观地阐述。

数字图像中灰度级为k r 的像素出现的频率：()k k n P r N

=

，其中N 为一幅图像

的总像素数，k n 是出现第k 级灰度的次数，k r 表示第k 个灰度级。

对数字图像进行直方图的均衡化处理时，采用式2-2变换形式进行灰度变换处理。

00()()k

k k k k r i i i n s T r p r N =====∑∑ （01k r ≤≤，k=0,1,2----,L-1）

（2-2）

其中k s 为输出图像中的亮度值，L 为灰度级的总数。通过变换后的s 值只能

选择最靠近的一个灰度级k r 的值，以此对s 值进行修正，从而将得到不同的灰度

级别，确定出输入与输出像素值的映射关系，将原灰度值映射到变换后图像所对应的灰度级别的灰度值上。

2.1.2 图像的平滑化

数字图像中往往存在各种各样的噪声如在图像数据传输过程中会引入噪声，以及通过扫描得到的照片由于灰尘时噪声源，最终也会引入噪声从而影响图像的质量使获得的图像像素值不能真实反映真实场景亮度而造成的误差。为了消除噪声常用的空间域滤波方法有线性滤波、中值滤波、自适应滤波等方法；频域增强滤波方法有频域低通滤波、频域高通滤波以及同态滤波。通过滤波处理后的图像看起来图像效果比较的平滑。

2.1.2.1 空间域滤波

空间域滤波是在图像空间借助模板进行卷积操作完成的。其基本特点是让图像在傅立叶空间的某个范围的分量受到抵制，而让其他分量不受影响，达到图像增强的目的。在空域实现滤波增强功能的方式都是利用模板卷积，其主要步骤是： ①将模板中心与图像中某个像素位置重合；

②将模板系数与模板下对应的像素相乘；

③将所有乘积相加；

④将和赋值给图像中对应模板中心位置的像素；

如图2-2（a ）所示给出图像的一部分，其中i s 为一些像素的灰度值，设有1

个33⨯的模板如图2-2（b ）所示，模板i k 为模板系数。如过将0k 所在位置与图（a ）

中灰度值为0s 的像素重合，则模板卷积的输出响应R 为：

8

0i i

i R k s ==∑ （2-3）

通过把响应值赋给增强图，覆盖原来灰度值为0s 的像素。则可知对原图每个

像素都进行这样的操作后可得到增强图所有位置的新灰度值。同时对模板系数设定不同的值将得到不同的增强效果。

(a) (b)

图 2-2 原图像素点与滤波模板

1、线性平滑滤波

线性低通滤波器是最常用的线性平滑滤波器，实现这种滤波的方法称为领域平均法。领域平均法的基本思想是用几个像素灰度的平均值来代替每个像素的灰度。

如对于一幅N ⨯N 个像素的图像(,)f x y ，平滑处理后得到图像为(,)g x y 且有：

(,)1

(,)(,)m n s g x y f m n M ∈=∑

（2-4）

式2-4中S 是（x,y ）点领域的集合但不包括其本身；M 是集合内坐标点的

总数。从上式表达式可得出平滑后图像(,)g x y 中的每个像素的灰度值均由包含在

（x,y ）的

预定领域中的(,)f x y 的几个像素的灰度值的平均值来决定。图2-3即是一种图像阵列选取领域的方法。

图 2-3 领域平均法选取领域

通过这种方法对图像进行滤波处理对抑制噪声是有效的，但是随着领域半径r 的增大，图像的模糊程度就愈加严重。可以通过阈值法减少由于领域平均产生的模糊效应。可通过式2-5进行具体说明：

(,)(,)11(,),(,)(,)(,)(,)m n s m n s f m n f x y f m n T g x y M

M f x y else

∈∈⎧-⎪=⎨⎪⎩

∑∑ （2-5） 式2-5表明当一点及其领域内点的灰度的平均值的差不超过规定的阈值T 时，就保留其原来的灰度值，如果大于阈值T 就用其平均值来代替该点的灰度值。

2、中值滤波

中值滤波是一种典型的非线性滤波技术。传统的中值滤波一般采用含有奇数个点的滑动窗口，用窗口中各点灰度值的中值来代替指定点的灰度值。对于奇数个元素，中值是指按大小排序后中间的数值；对于偶数个元素，中值是指排序后中间两个元素灰度值的平均值。中值滤波也是一种典型的低通滤波器，主要用来抑制脉冲噪声，同时又具有能较好地保护目标图像边缘的特点。

当退化图像用(,)g x y 表示时，用中值滤波器得到的恢复图像(,)f x y ∧

为：

(,)(,){(,)}p q w

f x y median

g p q ∧∈=,其中median 表示取中值操作。W 表示以（x,y ）为中心的模板区域。

2.1.2.2 频域滤波

频域滤波增强方法是将图像从空间域变换到频域，在图像的频域空间对图像进行滤波处理，在频域空间的滤波与空间域滤波一样也可以通过卷积运算实现。 假定原始图像(,)f x y ，经傅立叶变换后为(,)F u v ，频率域平滑滤波就是选择合适的滤波器函数(,)H u v 对(,)F u v 的频谱成分进行相应的调整，然后在经过傅立叶逆变换得到滤波后的图像(,)g x y 。其相应的频域滤波框图如图2-4所示，其滤波处理过程分为一下三个步骤：

图 2-4 频域滤波处理过程

如果通过(,)H u v 增强(,)F u v 的高频信息，如增强图像的边缘信息，则为高通滤波，如是为了增强频谱的低频信息，如对图像进行平滑操作，则为低通滤波。

1、低通滤波

图像从空间域变换到频域后，其低频分量对应图像中灰度值变化比较缓慢的区域，而高频分量则表示了图像中物体的边缘和随机噪声信息。低通滤波器的功能即是通过滤波器函数(,)H u v 抑制高频分量而保留低频分量，从而达到消除随机噪声，削弱边缘效应，起到平滑图像的作用。常用的低通滤波器包括理想低通滤波器、巴特沃斯低通滤波器、指数低通滤波器等。其相应的传递函数如下：

理想低通滤波器传递函数为：

001(,)(,)0(,)D u v D H u v D u v D ≤⎧=⎨⎩

（2-6）

式2-6中0D 是理想低通滤波器的截止频率；(,)D u v 是从点(,)u v 到频域原点

的距离，即(,)D u v =巴特沃斯低通滤波器传递函数为： 201

(,)(,)1n H u v D u v D =⎡⎤+⎢⎥⎣⎦

（2-7）

式2-7中n 为滤波器的阶次，阶次越高，滤波效果越理想。

指数低通滤波器传递函数为：

0(,)(,)n D u v D H u v e ⎡⎤-⎢⎥⎣⎦=

（2-8）

2、高通滤波

图像中物体的边缘及其他灰度变化较快的区域与图像的高频信息有关，因而可利用高通滤波器对图像的边缘信息进行增强，起到锐化边缘的作用。相应地，高通滤波器分为理想高通滤波器、巴特沃斯高通滤波器，指数高通滤波器等。其相应的传递函数如下：

理想高通滤波器传递函数为：

00

0(,)(,)1(,)D u v D H u v D u v D ≤⎧=⎨⎩ （2-9）

巴特沃斯高通滤波器传递函数为：

201

(,)1(,)n H u v D D u v =⎡⎤+⎢⎥⎣⎦

（2-10）

指数高通滤波器传递函数为：

0(,)(,)n D D u v H u v e ⎡⎤-⎢⎥⎣⎦=

（2-11）

数字图像处理技术发展与应用

数字图像处理技术发展与应用 数字图像处理技术是指利用计算机对图像进行处理、分析、存储和传输的技术。随着计算机技术和数字信号处理技术的发展，数字图像处理技术也得到了极大的发展。这项技术已经广泛应用于医学、军事、环境、电子商务等领域。 数字图像处理技术发展简史： 数字图像处理技术的发展经历了以下几个阶段： （1）数字图像采集阶段：20世纪50年代相机的普及使得物 理图像被转化为影像，此后相似设备的提升促进了数字图像采集设备的发展。 （2）数字信号处理技术阶段：数字电视和数字化显微镜、数 字照相机等设备的出现，使得数字信号处理技术得到迅猛发展。 （3）计算机视觉阶段：计算机视觉利用了数字图形处理技术 来分析现实世界，做出更加精准和智能的决策，减少人的参与。 数字图像处理技术应用领域： 数字图像处理技术可以对图像进行增强、滤波、分割和压缩等处理。随着技术的不断发展，数字图像处理技术的应用也越来越广泛。 （1）医学诊断领域：数字图像处理对医学影像诊断有很好的

应用。如CT，MRI影像的处理和分析都依赖于数字图像处理技术。 （2）安防领域：数字图像处理技术的视觉辨认能力可以用于安全领域的人脸识别、车牌识别等，从而提高安全检测的效率和精度。 （3）电子商务领域：数字图像处理技术可以用于产品展示、商品搜索和客户关系管理等方面，使得电子商务更加便捷和高效。 （4）游戏和虚拟现实领域：数字图像处理技术不仅用于计算机游戏的制作，还用于虚拟现实技术的开发。 数字图像处理技术未来发展方向： 随着技术的不断进步，数字图像处理技术的发展将朝着更加高效和智能的方向发展。例如，人工智能可以通过机器学习和深度学习等算法实现目标检测、分类、识别等功能，并将在数字图像处理领域得到更广泛的应用。在未来，数字图像处理技术的发展将催生出更多新的应用领域和新的商业模式，推动数字经济的发展。

数字图像处理系统毕业论文

数字图像处理系统毕业论文基于ARM的嵌入式数字图像处理系统设计

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

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数字图像处理相关论文 “数字图像处理”是一门利用计算机解决图像处理的学科。并且，现代多媒体计算机中又广泛采用了数字图像处理技术。下面是店铺给大家推荐的数字图像处理相关论文，希望大家喜欢! 数字图像处理相关论文篇一 浅谈“数字图像处理”课程教学改革实践 摘要：数字图像处理技术是一种发展迅速且应用广泛的新兴技术，就“数字图像处理”课程的特点，从教学内容、教学手段和方法、教学理论和实践等方面进行改革与实践，增强了学生的实践创新能力，提高了教学质量，收到良好的教学效果。 关键词：数字图像处理;教学手段;实践 作者简介：刘忠艳(1975-)，女，黑龙江依安人，黑龙江科技学院计算机与信息工程学院，副教授;周波(1963-)，男，黑龙江绥化人，黑龙江科技学院计算机与信息工程学院，教授。(黑龙江哈尔滨 150027) 一、“数字图像处理”概述 数字图像处理技术是集微电子学、光学、应用数学和计算机科学等学科的一门综合性边缘技术。[1，2]是当今信息社会中发展迅速且应用广泛的新兴科学技术。数字图像处理技术广泛应用到通信、计算机、交通运输、军事、医学和经济等各个领域，在各个领域发挥着越来越重要的作用。 随着计算机技术的迅速发展，图像处理的技术和理论不断完善和丰富，新的理论、技术也不断涌现，并逐渐进行应用。面对这样一门理论与实际紧密结合的课程，在学习过程中，学生常常会遇到很多问题，既为数字图像处理技术应用的广泛前景所吸引，也时常对课程的抽象理论感到苦恼，渐渐失去学习兴趣。为了激发学生的学习兴趣，提高教学质量，对该课程进行教学改革，势在必行。经过两年半的教学改革与实践，取得了一定的教学效果。 二、教学改革措施 为了提高“数字图像处理”课程的教学质量，激发学生学习本课

基于matlab的数字图像处理本科毕业设计论文

毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明 原创性声明 本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。 作者签名：日期： 指导教师签名：日期： 使用授权说明 本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。 作者签名：日期：

学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名：日期：年月日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 涉密论文按学校规定处理。 作者签名：日期：年月日 导师签名：日期：年月日

数字图像处理在机械领域的应用

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

摘要 本课题主要研究的是将数字图像处理技术引入到无损检测和油样铁谱分析当中，在分析和检测图像的基础上，运用数字图像处理中的图像增强、图像分割的方法并结合matlab软件编程技术处理X射线无损检测和铁谱无损检测结果所得到的图像，能够有效的检测出目标的实际位置、形状、大小等相关参数。数字图像处理技术是通过对图像的数学变换和相关处理方法将图像中的特征区域所包含的特征信息表现出来，在实现信息的可视化、智能化等方面提供了一个有效的解决方案。从而以此来进一步对机械设备的工作运行情况进行判断，实现了机械故障诊断检测的智能化。 本文在研究过程中，主要由以下几个方面的工作： （1）介绍了数字图像处理技术和无损检测技术的研究概况和发展趋势，论述了数字图像处理技术应用于无损检测图像中的现实意义。 （2）概述了数字图像处理的基本原理和方法，奠定了实现图像预处理、图像特征提取的理论基础。 （3）结合matlab软件编程同时运用图像处理技术的相关原理对X射线无损检测图像图像增强处理以及比较了不同种类的滤波方法处理检测图像的实际效果，确定了选择中值滤波处理图像的结果做进一步图像分析。在图像分割过程中选取了不同阈值进行图像二值化处理，确定了采用最大方差阈值法分割图像，实现图像的二值化处理。并进一步采用canny边缘检测技术提取出特征区域的检测边缘，实现了对目标轮廓的有效检测。 （4）采用K-均值聚类方法首先对铁谱图像中的特征区域进行提取，并对提取出的特征区域进行灰度调整、中值滤波完成图像的预处理过程，进而采用最大方差阈值

数字图像处理毕业论文

数字图像处理毕业论文 数字图像处理是计算机科学和工程领域的一个重要研究方向。随着数字技术的 飞速发展，图像处理技术在各个领域都得到了广泛应用，包括医学影像、机器 视觉、图像识别等。因此，数字图像处理成为了许多计算机科学和工程专业的 研究方向，也是许多毕业生选择的课题之一。 在数字图像处理的研究中，毕业论文是一个重要的环节。一篇优秀的数字图像 处理毕业论文不仅需要有扎实的理论基础，还需要具备创新的思维和实践能力。本文将从几个方面探讨如何写好一篇数字图像处理毕业论文。 首先，选择合适的研究课题是非常重要的。在选择课题时，可以从当前热点问 题出发，也可以从自己的兴趣和实际应用需求考虑。例如，可以选择研究基于 深度学习的图像分类算法，或者研究基于图像处理的医学影像分析方法。无论 选择何种课题，都需要对该领域的研究现状有一定的了解，并能够找到自己的 研究切入点。 其次，论文的结构和内容也是需要注意的。一般来说，数字图像处理的毕业论 文可以分为引言、相关工作、方法与实验、结果与分析、结论与展望几个部分。在引言中，可以介绍数字图像处理的背景和意义，以及自己研究课题的重要性。相关工作部分可以对前人的研究成果进行综述和分析，找到自己的研究切入点。方法与实验部分是论文的核心内容，需要详细介绍自己的研究方法和实验设计，并进行实验结果的展示和分析。在结果与分析部分，可以对实验结果进行定量 或定性的分析，并与前人的研究成果进行比较。最后，在结论与展望部分，可 以对自己的研究成果进行总结，并对未来的研究方向进行展望。 此外，论文的写作风格也是需要注意的。一篇好的论文应该具备逻辑性强、表

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。

数字图像处理技术论文

数字图像处理技术论文 数字图像处理技术是研究采用计算机和其他数字化技术对图像信息进行处理的新技术。下面是店铺整理的数字图像处理技术论文，希望你能从中得到感悟! 数字图像处理技术论文篇一 数字图像处理技术研究 [摘要]数字图像处理技术是研究采用计算机和其他数字化技术对图像信息进行处理的新技术。图像处理科学与技术已经成了工程学、计算机科学、通信科学、信息科学、军事、公安、医学等众多学科学习和研究的对象。本文从数字图像处理的基本概念，研究内容为出发点，重点探讨了数字图像复原技术，最后介绍了数字图像处理系统，但由于数字图像处理技术领域内容极其广泛，与其他很多学科都有着千丝万缕的联系，所以对这项技术的研究还需要人类的进一步努力。 [关键词]数字图像处理技术数字图像处理主要研究 中图分类号：IP391.41 文献标识码：A 文章编号：1009-914X(2015)05-0280-01 1 引言 “图”是物体透射光或反射光的分布，“像”是人的视觉系统对图的接收在大脑中形成的印象或认识。前者是客观存在的，而后者为人的感觉，图像应是两者的结合。图像处理就是对图像信息进行加工处理，以满足人的视觉心理和实际应用的要求。人类获取外界信息有视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉等多种方法，但绝大部分(约80%)是来自视觉所接受的图像信息，即所谓“百闻不如一见”。因此，图像处理技术的广泛研究和应用是必然的趋势。 2 图像数字化 2.1 基本概念 一幅黑白静止平面图像(如照片)中各点的灰度值可用其位置坐标(x，y)的函数f(x，y)来描述。显然f(x，y)是二维连续函数，有无穷多个取值。这种用连续函数表示的图像无法用计算机进行处理，也无法在各

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

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。

数字图像处理的应用

数字图像处理的应用 数字图像处理是交叉学科。是未来技术向智能化发展的最富有前景，也最富有挑战的领域。其研究的领域博大精深，应用领域十分广泛，每个领域都可以让人安身立命一辈子。 一、（1）数字图像处理的典型应用：【图像压缩和传输（或者叫着图像通信也可以）】（如：静态图像JPEG压缩标准；动态MPEG标准，电信上类似的标准是H.264，娱乐上的MP4也属于这方面），主要研究内容是研发更有效的图像的编解码算法（现在已经有很多硬件实现的编解码芯片了，具体性能指标和适用的标准不同）； （2）生物识别为数字图像处理在【信息安全】领域的应用（包含指纹识别、虹膜识别、人脸识别等），当然交通系统使用的车牌识别也是类似的技术。通用模式是：图像预处理（如去噪、增强等）＋不变特征提取＋与特征库中特征进行匹配＝> 识别；生物医学工程方面的应用数字图像处理在生物医学工程方面的应用十分广泛，而且很有成效。除了CT技术之外，还有一类是对医用显微图像的处理分析，如红细胞、白细胞分类，染色体分析，癌细胞识别等。此外，在X光肺部图像增晰、超声波图像处理、心电图分析、立体定向放射治疗等医学诊断方面都广泛地应用图像处理技术。 【医疗影像处理】：CT成像，核磁共振MRI，超声，X线成像。。。 主要研究内容：图像去噪，图像增强，图像识别，3维可视化等等 （3）而真正集中了最先进软硬件数字图像处理的应用领域是： 【军事】：首先图像数据类型上包含所有的成像频段能获取的影像（如无线电（雷达成像）、红外、可见光、紫外、X线。。。你把电磁光谱拉开看就明白），用声音回波来成像也可以，如声纳。千万不要片面地理解图像就是可见光成像，那是人眼的局限。军事公安方面的应用在军事方面图像处理和识别主要用于导弹的精确末制导，各种侦察照片的判读，具有图像传输、存储和显示的军事自动化指挥系统，飞机、坦克和军舰模拟训练系统等；公安业务图片的判读分析，指纹识别，人脸鉴别，不完整图片的复原，以及交通监控、事故分析等。目前已投入运行的高速公路不停车自动收费系统中的车辆和车牌的自动识别都是图像处理技术成功应用的例子。 （4）飞机遥感和卫星遥感技术中。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。现在世界各国都在利用陆地卫星所获取

数字图像处理的应用与时代背景

数字图像处理的应用与时代背景 数字图像处理是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。 数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响：一是计算机的发展；二是数学的发展（特别是离散数学理论的创立和完善）；三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。 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。 一、图像处理工具箱提供一套全方位的参照标准算法和图形工具，用于进行图像处理、分析、可视化和算法开发。可用其对有噪图像或退化图像进行去噪或还原、增强图像以获得更高清晰度、提取特征、分析形状和纹理以及对两个图像进行匹配。工具箱中大部分函数均以开放式MATLAB语言编写。这意味着可以检查算法、修改源代码和创建自定义函数。图像处理工具箱在生物测定学、遥感、监控、基因表达、显微镜技术、半导体测试、图像传感器设计、颜色科学及材料科学等领域为工程师和科学家提供支持。它也促进了图像处理技术的教学，它主要包括以下几种方法： 1、图像变换：由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。 2、图像编码压缩：图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。 3、图像增强和复原：图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立“降质模型”，再采用某种滤波方法，恢复

数字图像处理技术研究和应用

数字图像处理技术研究和应用 ——IE应用现状 数字图像处理是指使用数字计算机来加工、处理图像。就其处理目的而言可以分为：恢复退化图像的本来面目、改善人的视觉效果、突出图像中目标物的某些特征、提取目标物的特征参数。数字图像处理学科所涉及的知识面非常广泛，具体的方法种类繁多，应用也极为普通，但从学科研究内容上可以分为图像数字化、图像变换、图像增强、图像复原、图像分割、图像描述和分析、图像数据压缩、图像分类、图像重建等方面。 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。。此后，世界上很多机构也加强了对数字图像处理技术的研究，如改进设备，成立专业图像实验室等。同时其应用范围也从空间研究扩展到各位广阔的领域。 数字图像处理的主要优点有：1. 再现性好。数字图像处理与模拟图像处理的根本不同在于，它不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化。只要图像在数字化时准确地表现了原稿，则数字图像处理过程始终能保持图像的再现。2．处理精度高。按目前的技术，几乎可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，这主要取决于图像数字化设备的能力。现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16位甚至更高，这意味着图像的数字化精度可以达到满足任一应用需求。对计算机而言，不论数组大小，也不论每个像素的位数多少，其处理程序几乎是一样的。换言之，从原理上讲不论图像的精度有多高，处理总是能实现的，只要在处理时改变程序中的数组参数就可以了。回想一下图像的模拟处理，为了要把处理精度提高一个数量级，就要大幅度地改进处理装置，这在经济上是极不合算的。3．适用面宽。图像可以来自多种信息源，它们可以是可见光图像，也可以是不可见的波谱图像（例如X射线图像、超声波图像或红外图像等）。从图像反映的客观实体尺度看，可以小到电子显微镜图像，大到航空照片、遥感图像甚至天文望远镜图像。这些来自不同信息源的图像只要被变换为数字编码形式后，均是用二维数组表示的灰度图像（彩色图像也是由灰度图像组合成的，例如RGB图像由红、绿、蓝三个灰度图像组合而成）组合而成，因而均可用计算机来处理。即只要针对不同的图像信息源，采取相应的图像信息采集措施，图像的数字处理方法适用于任何一种图像。4．灵活性高。图像处理大体上可分为图像的像质改善、图像分析和图像重建三大部分，每一部

数字图像处理技术的应用

数字图像处理技术的应用 随着数字化时代的到来，数字图像处理技术已经成为了一种非 常重要、十分常用的技术手段。数字图像处理技术可以通过对图 像进行不同的图像算法操作，使得图像及其特征得到快速、准确、全面的提取和实现。数字图像处理技术广泛应用于多个领域，比 如医学、工业制造、机器人、军事等等，下面将具体介绍数字图 像处理技术应用于以下几个领域。 I. 医学影像图像处理技术 医学领域是数字图像处理技术应用最为广泛的一个领域。医学 影像图像处理技术可以通过对医学影像进行处理和分析，提高对 人体的分析和诊断能力。例如，数字图像处理技术通过制定影像 分析和测量算法，可以对X射线、MRI和CT等医学成像图像进 行分析和处理，从而提供准确的内部结构信息，进一步推进人类 医学研究的发展。 II. 工业制造图像处理技术 工业制造领域是数字图像处理技术另一个广泛应用的领域，它 的主要应用包括： 1) 质量控制；2) 生产线分析；3) 错误检测等等。数字图像处理技术可以通过对工业成像进行处理和分析，提高对 生产线和零件的识别和检测。例如，数字图像处理技术可以采用

特定的算法对LED芯片进行质量检测，检测出芯片表面的问题或 损坏等问题，在保证生产质量的同时，提高制造企业的经济效益。 III. 机器人视觉图像处理技术 机器人视觉技术是指让机器人具备“看”和“识别”的能力，这一 技术需要机器获取周围环境的信息，并在获取的信息上进行特征 提取、识别、分类等操作，从而使得机器人能够在不同的环境中 自主地完成指定任务。数字图像处理技术是机器人视觉图像处理 技术的重要支持技术。例如，许多机器人在执行不同任务时，往 往需要对环境中的情况进行实时拍摄和分析，从而保证机器人任 务的完成。 IV. 建筑监控图像处理技术 现代城市中的监控摄像头等安防设备的使用越来越广泛，数字 图像处理技术也在这一领域得到了广泛应用。数字图像处理技术 可以对建筑监控系统中采集的数据进行处理和分析，从而实现事 件检测、目标识别、物体跟踪等操作。例如，在建筑监控领域， 通过对视频数据或图像进行分析和操作，数字图像处理技术可以 帮助快速进行人员识别或目标定位。 总结 综上所述，数字图像处理技术在医学、工业制造、机器人、建 筑监控等众多领域中都有着广泛的应用。数字图像处理技术作为

数字图像处理技术的应用案例

数字图像处理技术的应用案例随着计算机科技的不断发展与应用，数字图像处理技术越来越受到人们的关注和重视，它带来的应用与发展前景也日益广泛。数字图像处理技术主要是针对数字图像进行操作、处理、重构或改变其特征的技术，可以帮助人们更好地理解和分析图像信息，能够应用于医学、科研、安全等众多领域中，本文将重点讲述数字图像处理技术的应用案例。 一、医学领域 数字图像处理技术在医学领域的应用越来越广泛，它可以用于体成像、诊断、治疗等方面。例如，医学影像处理技术就是数字图像处理技术在医疗领域中的一个重要应用。医学影像处理技术可以通过对数字影像进行处理和分析，提高医生诊断率，降低错误率，提高病人的治疗效果，为人们的健康保驾护航。 二、科研领域 数字图像处理技术在科研领域的应用也非常广泛，例如，在材料学领域，这种技术可以用来研究材料的结构和性质，便于人们

更好地了解材料的性能优劣。此外，在天文学、地质学等领域中，数字图像处理技术也广泛应用于图像的处理、分析及识别等方面，有助于科学家更好地探索未知领域，促进科学发展。 三、安全防护领域 数字图像处理技术在安全防护领域的应用非常广泛，如在视频 监控中，数字图像处理技术可以用于目标追踪、行为分析、图像 识别等方面，提高安全性、管理效率，降低安全风险。此外，数 字图像处理技术还可以用于身份识别和信息加密等方面，保障个 人隐私和社会安全。 四、娱乐艺术领域 数字图像处理技术在娱乐艺术领域的应用也非常广泛，如数字 图像处理技术在影视制作领域中的应用，可以通过效果制作、特 技合成等手段，实现画面特效的创新与打造，为影片增色添彩。 此外，数字图像处理技术还可以用于游戏设计、动画绘制等方面，给人们带来视觉与认知上的享受。

数字图像处理技术的应用

数字图像处理技术的应用 随着计算机技术的不断发展，我们的生活中越来越多地出现数字图像。随着这 种图像的增多，数字图像处理技术也变得更加重要。数字图像处理技术是一种将数字图像转换为更好的形式的技术。它可以从图像中提取智能信息，以便在许多领域中使用和分析。数字图像处理技术应用广泛，在医学、工业、科学研究、安全及视频监控、娱乐等领域中都起到了重要的作用。 在医学领域中，数字图像处理技术被应用于各种形式的医学图像。例如，医生 可以使用数字图像处理技术来处理X光图像、CT扫描图像和MRI图像。这些技术允许医生更好地识别疾病和损伤，从而更准确地进行诊断和治疗。此外，医生还可以使用数字图像处理技术进行手术规划和定位，以确保手术成功。 在工业方面，数字图像处理技术可以用于各种不同的应用。例如，它可以用于 检测制造过程中的缺陷和损伤，以便及时处理。它也可以用于质量控制，以确保制造的产品达到标准。 在科学研究方面，数字图像处理技术可以帮助科学家对实验数据进行分析。例如，科学家可以使用数字图像处理技术来分析显微镜图像，以了解细胞结构和变化。此外，数字图像处理技术还可以用于研究气候变化和地球监测等领域。 在安全及视频监控方面，数字图像处理技术可以帮助人们更好地监控和保护他 们的财产和安全。例如，数字图像处理技术可以用于监测银行ATM机的使用，以 确保安全和防止欺诈。此外，在视频监控领域，数字图像处理技术可以用于检测不寻常的活动和行为，以便识别潜在的犯罪行为。 在娱乐方面，电影制作中数字图像处理技术已经变得越来越普遍。数字图像处 理技术可以用于创造特殊效果和增强电影的视觉吸引力。此外，在电子游戏中，数字图像处理技术可以用于创造更逼真的游戏世界和角色。

图像处理与识别技术与应用 毕业论文

图像处理与识别技术与应用 摘要 随着科学技术的发展，数字图像处理技术得到了空前的发展，被广泛应用于众多的科学与工程领域。可以说人们生产、工作和生活方式的方方面面都离不开数字图像处理技术。本文通过对数字图像处理技术主要内容的概述来宏观地了解数字图像处理技术。 关键词：数字图像处理，增强，恢复，压缩，分割，信息，码，变换 目录 １引言 (1)

中北大学继续教育学院2013届专科毕业论文 2 图像的基本概念 (1) 2.1 图像的定义 (1) 2.2 图像的表示： (1) 2.3 图像的分类： (1) 3 颜色模型 (2) 3.1 颜色的三要素：色调：反映颜色的类别，如红色、绿色、蓝色等 (2) 3.2 常见模型： (2) 3.2.1 RGB模型 (2) 3.2.2 HIS模型 (2) 3.3.3 CMY模型 (2) 4 数字图像处理 (2) 4.1 数字图像处理系统基本组成 (2) 4.2 图像变换 (3) 4.2.1 傅立叶变换 (3) 4.2.2 其他常见变换概述 (4) 4.3 数字图像处理内容 (4) 4.3.1 图像增强 (4) 4.3.2 图像恢复 (5) 4.3.3 图像压缩 (5) 4.3.4 图像分割 (6) 5 结束语 (6) 参考文献 (7) 致谢 (8)

１引言 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，通过以上内容的学习，我们可以比较全面地了解图像处理的主要内容。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。 2 图像的基本概念 2.1 图像的定义 信号是信息的载体。更一般的意义上说，信号可以视为是指标空间d∈D到值空间u ∈U的映射f。而图像则可以定义为一个映射，其值空间为亮度（包括颜色），其指标空间由位置、时间、波长等组成。 2.2 图像的表示： 二维图像可以用二维亮度函数来表示。由于光是能量的一种表现形式，所以图像的亮度可以表示为(,) =, I f x y 式中I为图像的亮度，(,) ≤<+∞。 x y是坐标。显然0(,) f x y 光学图像一般是由物体表面反射的光形成的。虽然投射光也可以形成图像，但是没有特别说明时，一般指反射光形成的图像。(,) f x y可以看成是由所看到的景物上入射光量及物体对光的反射系数共同确定的。如果用(,) r x y来表示反 i x y表示入射分量，用(,) 射系数，那么(,)(,)(,) ≤<+∞≤≤。 i x y r x y ==*, 其中0(,),0(,)1 I f x y i x y r x y 全吸收时，r为0；全反射时r为1。这里(,) r x y i x y是由光源的性质来决定的，而(,)取决于被照的物体。 2.3 图像的分类： 2.3.1 根据指标空间D中元素d的连续与离散性可以分为连续图像和离散图像。 2.3.2 根据与时间有无关系可以分为静止图像和运动图像。 2.3.3 根据有无颜色信息可以分为灰度图像和彩色图像。

数字图像处理的应用

数字图像处理的应用 引言 数字图像处理是一种通过对数字图像进行一系列操作和处理来改变图像的外观或提取有用信息的技术。随着计算机技术的进步，数字图像处理在很多领域中得到了广泛的应用。 医学图像处理 医学图像处理是数字图像处理的一个重要应用领域。通过对医学图像的处理和分析，可以帮助医生进行疾病的诊断和治疗。例如，通过对CT扫描图像进行分割和重建，可以获取人体内部组织的三维结构信息。另外，医学图像处理还可以应用于肿瘤检测、病变识别、器官配准等方面。 印刷图像处理 数字图像处理在印刷行业中也有着重要的应用。通过对印刷图像的处理，可以提高图像的质量和清晰度，使得印刷品更加美观。例如，可以通过去除图像中的噪声、调整图像的亮度和对比度来改善图像的质量。此外，数字图像处理还可以用于自动化印刷检测和识别技术。

安全监控图像处理 数字图像处理在安全监控领域中也起着重要的作用。通过 对监控图像的处理和分析，可以实现对安全隐患的监测和预警。例如，可以通过人脸识别技术对监控图像中的人物进行识别和跟踪。此外，还可以通过图像处理技术对图像中的异常行为进行检测和分析。 遥感图像处理 遥感图像处理是数字图像处理的一个重要领域。通过对遥 感图像的处理，可以获取地表覆盖的信息，并进行环境监测和资源调查。例如，可以通过遥感图像进行土地利用和地形分析，以及植被分类和水体检测等。 艺术图像处理 数字图像处理在艺术领域中也有着广泛的应用。通过对艺 术图像的处理，可以创造出各种视觉效果和艺术效果。例如，可以通过滤镜和特效对图像进行处理，使得图像具有独特的艺术风格和表达方式。此外，数字图像处理还可以应用于虚拟现实、增强现实等艺术形式。

毕业设计(论文)-数字图像处理技术研究(二值图像处理技术) 模板

11届毕业设计（论文）设计（论文）题目数字图像处理技术研究 子课题题目二值图像处理技术 姓名 学号 所属系自动控制与机械工程 专业年级 08级通信技术 指导教师 2011 年 5 月

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强大的运算和图像展示功能，使图像处理变得更加的简单和直观。本文介绍了MATLAB 语言的特点,基于MATLAB的数字图像处理环境，介绍了如何利用MATLAB及其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处理的方法。主要论述了利用MATLAB实现图像的二值化，二值图像的腐蚀、膨胀、开、闭等形态学处理。 关键词：MATLAB，数字图像处理，二值图像

Abstract Digital image processing is an emerging technology, with the development of computer hardware, real-time digital image processing has become possible due to digital image processing algorithms to appear, making it faster and faster processing speed, better for People services. Digital image processing is used by some algorithms Computer 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 computing and graphics display capabilities, so that image processing becomes 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 MATALB for image enhancement, binary image and it’s corrode and dilate and open and close. Keywords: MATLAB, digital image processing, image enhancement, binary image