第一篇：圖像處理技術(shù)論文

圖像處理技術(shù)論文

在學(xué)習(xí)、工作中，大家都有寫論文的經(jīng)歷，對論文很是熟悉吧，論文是對某些學(xué)術(shù)問題進(jìn)行研究的手段。還是對論文一籌莫展嗎？以下是小編整理的圖像處理技術(shù)論文，歡迎閱讀，希望大家能夠喜歡。

圖像處理技術(shù)論文1

摘要：數(shù)字圖像處理在汽車涂裝領(lǐng)域的應(yīng)用, 本文介紹了數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)和數(shù)字圖像處理在自動車型識別, 易磨損部位檢測和預(yù)警以及車身表面質(zhì)量檢測的應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：汽車涂裝;數(shù)字圖像處理;

1、引言

汽車行業(yè)本就是自動化程度較高的產(chǎn)業(yè), 但是目前的工業(yè)4.0和日益上漲的人力成本給汽車企業(yè)提出了更高的要求, 數(shù)字圖像處理在快速、高效的完成汽車涂裝生產(chǎn)和涂裝生產(chǎn)過程中的缺陷檢測方面有顯著優(yōu)勢。另外為實(shí)現(xiàn)高節(jié)奏的生產(chǎn)過程中, 高速運(yùn)轉(zhuǎn)的設(shè)備故障預(yù)警, 數(shù)字圖像處理也提供了可行的解決方案。

2、數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)

提到數(shù)字圖像處理, 首先要明確什么是數(shù)字圖像。一幅圖像可以定義為一個二維函數(shù)(x, y), 其中x和y是空間(平面)坐標(biāo), 而任何一對空間坐標(biāo)(x, y)處的幅值f稱為圖像在該點(diǎn)的強(qiáng)度或灰度。當(dāng)X, Y和灰度值f是有限的離散數(shù)值時, 我們稱該圖像為數(shù)字圖像。有了數(shù)字圖像, 我們可以對數(shù)字圖像進(jìn)行處理, 對數(shù)字圖像處理可以分為初級處理、中級處理、高級處理三種方式, 初級處理就是對圖像進(jìn)行簡單的處理, 例如我們平時用的ps和相機(jī)美顏功能, 都可以理解為對數(shù)字圖像進(jìn)行了初級處理, 這種處理輸入的是圖像(原圖), 輸出是處理過的圖像(例如PS過的圖像)。中級處理, 在初級處理的基礎(chǔ)上, 輸入的是圖像, 輸出的則是從圖像處理中得到的信息, 例如小區(qū)停車場的攝像頭, 拍攝車牌號的圖像, 在圖像中提取出車牌號信息, 與數(shù)據(jù)庫中的信息進(jìn)行比對, 從而實(shí)現(xiàn)身份進(jìn)入、停車計(jì)時等功能。最后, 高級處理就涉及到計(jì)算機(jī)自主學(xué)習(xí)的功能, 例如對車身表面噴涂質(zhì)量的檢測, 就屬于對數(shù)字圖像的高級處理。詳細(xì)應(yīng)用將在下文闡述。

3、數(shù)字圖像處理在汽車涂裝領(lǐng)域的應(yīng)用

3.1、自動車型的識別

在汽車涂裝工藝中, 針對不同的車型, 設(shè)備需要設(shè)定不同的工藝參數(shù), 例如前處理自動加藥的加藥量, 電泳的電壓, 噴涂機(jī)器人的軌跡等等。針對這一應(yīng)用, 目前汽車廠大部分使用光電開關(guān), 針對不同車型的特征點(diǎn)進(jìn)行檢測, 這種方式的有點(diǎn)在于成本低, 一般一到兩個光電開關(guān)就可以檢測2-3種車型, 但是這種檢測方式的缺點(diǎn)在于它檢測的車型必須有明顯的特征點(diǎn)或者尺寸差別, 這樣才能完成車型的識別。而針對尺寸差別不大或者沒有明顯特征點(diǎn)的車型, 光電開關(guān)就無能為力了。這時就該數(shù)字圖像處理出馬了。我們在固定位置拍照, 我們把目標(biāo)也就是車身標(biāo)為1, 把背景標(biāo)為0, 我們設(shè)定每個車型的1和0邊界, 通過計(jì)算機(jī)內(nèi)部算法對圖像進(jìn)行邊界判定, 這樣就可以根據(jù)1和0的邊界樣式識別出是哪種車型。以上的方法是界定邊界法。或者, 我們可以使用另一種方法——骨架法。骨架法是界定邊界法的簡化形式, 我們在邊界選取一些特征點(diǎn), 然后把特征點(diǎn)按一定順序連接起來, 這樣構(gòu)成的圖形, 就是這個圖形的邊界骨架, 只要選取的骨架點(diǎn)能反應(yīng)出不同的車型, 這種方法的計(jì)算量會小很多, 適合運(yùn)算資源不夠的情況。選取的點(diǎn)的數(shù)量不同, 識別的精度也不相同。

3.2、易磨損部位的檢測及預(yù)警

汽車工廠里面的設(shè)備需要長時間高負(fù)荷運(yùn)行, 有些易磨損部位的檢測就成了難題, 我們無法經(jīng)常性的停機(jī)檢查, 那樣會嚴(yán)重影響生產(chǎn), 另外我們也很不容易憑借肉眼來觀察出細(xì)微的磨損, 因此在線實(shí)時檢測易磨損部位的磨損情況就顯得十分重要。

首先一般我們需要觀察的易磨損部位周邊情況都比較復(fù)雜, 或者光線條件不好, 無法得到十分清晰的照片, 這樣就需要我們先對數(shù)字圖像進(jìn)行一定程度的變換。首先要對圖像進(jìn)行最簡單的灰度變換, 例如我們可以把過亮的圖像通過把整個圖像灰度變小實(shí)現(xiàn)圖像的變暗, 或者把過暗的圖像的整個灰度變大實(shí)現(xiàn)圖像的變量, 或者通過函數(shù), 把在一個很大范圍灰度的圖像的大范圍灰度映射到一個比較小的灰度范圍, 這樣可以在圖像中凸顯出目標(biāo)物體。另外常用的變換還有對數(shù)變換、伽馬變換、分段線性變換、平滑空間濾波變換、銳化空間濾波變換、混合空間變換等, 這些變換都是對圖像的灰度進(jìn)行針對性的處理, 以達(dá)到預(yù)期的效果。

我們對灰度變換后的圖像, 獲取他的邊界, 與正常無磨損的部件邊界進(jìn)行對比, 實(shí)時進(jìn)行檢測。這樣我們還可以根據(jù)磨損的程度, 設(shè)定一個預(yù)警機(jī)制, 可以根據(jù)磨損速度, 預(yù)測該易磨損件的壽命, 制定維修計(jì)劃。在達(dá)到預(yù)測的壽命時可以直接更換該易損件, 或者增加關(guān)注度, 實(shí)時觀測磨損程度, 在磨損程度達(dá)到臨界值時再進(jìn)行更換, 這樣可以大大節(jié)約成本。

3.3、車身表面質(zhì)量檢測

質(zhì)量是產(chǎn)品的生命, 對于汽車產(chǎn)品來說, 好的涂裝表面是車質(zhì)量最直接最外在的體現(xiàn), 所以, 每個汽車廠都對汽車車身表面質(zhì)量檢測十分嚴(yán)格, 目前大部分汽車廠都采用人工檢測, 通過在線人員的眼看、手摸來發(fā)現(xiàn)汽車車身表面存在的質(zhì)量問題。但是首先這種傳統(tǒng)的方式對在線的工人要求很高, 工人必須有豐富的經(jīng)驗(yàn)才能應(yīng)對形形色色的車身質(zhì)量問題, 培養(yǎng)一個經(jīng)驗(yàn)豐富的工人需要很長的時間, 由經(jīng)驗(yàn)不豐富的工人進(jìn)行檢查可能造成錯檢。其次, 工人很難在高負(fù)荷的連續(xù)生產(chǎn)下保持長時間的專注度, 往往可能在連續(xù)工作一段時間后由于注意力下降, 可能造成漏檢。另外, 這種檢測往往很難形成統(tǒng)一的技術(shù)規(guī)范、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn), 例如工人覺得車身車門有色差, 這就是一個完全主觀的判斷, 沒有任何數(shù)據(jù)做支撐, 每個人對色彩的敏感程度不同就會做出不同的判斷。針對這些問題, 在車身表面質(zhì)量檢測過程中引入數(shù)字圖像處理技術(shù)的優(yōu)勢明顯。首先, 機(jī)器通過學(xué)習(xí)后學(xué)習(xí)的經(jīng)驗(yàn)完全可復(fù)制到其他的機(jī)器中, 這樣就解決的經(jīng)驗(yàn)豐富的問題, 機(jī)器可以通過不斷的學(xué)習(xí), 不斷的完善自己的知識庫, 同時把這些經(jīng)驗(yàn)實(shí)時共享給其他的機(jī)器。其次, 機(jī)器是不知疲倦的, 也不會出現(xiàn)注意力不集中的問題, 無論工作多久都會保質(zhì)保量的完成工作。最后, 通過數(shù)字圖像處理, 完全可實(shí)現(xiàn)不同質(zhì)量缺陷的標(biāo)準(zhǔn)化, 例如計(jì)算機(jī)通過對圖片的數(shù)字化處理, 完全把車身的顏色數(shù)字化, 顏色在什么范圍認(rèn)為是沒有問題的, 超出范圍就認(rèn)為有色差, 這樣所有的車身都是一個標(biāo)準(zhǔn), 避免了主觀意識對質(zhì)量的影響。

為了實(shí)現(xiàn)車身表面質(zhì)量的檢測, 首先要對車身表面的照片進(jìn)行處理。這些處理包括:圖像降噪處理、圖像色彩分層、圖像的點(diǎn)線邊緣檢測。處理過的圖像我們還需要對圖像進(jìn)行壓縮, 因?yàn)閳D像中包含了很多我們不需要的信息, 而計(jì)算機(jī)的存儲和運(yùn)算速度有限, 我們要把資源用在刀刃上, 所以對數(shù)字圖像進(jìn)行壓縮也是必須的。最后我們需要對圖像進(jìn)行頻率域變換, 這是數(shù)字處理的重中之重, 數(shù)字計(jì)算和快速傅里葉變換算法(FFT)是人們對數(shù)字圖像處理的關(guān)鍵技術(shù)。之后我們需要對數(shù)字圖像進(jìn)行全局閾值處理, 這種處理的目的在于突出我們的目標(biāo)區(qū)域, 而使其他的“背景”完全“消失”, 這樣我們可以更清楚的實(shí)現(xiàn)對圖像的處理。

在我們收集了足夠多的處理過的數(shù)字圖像后, 我們可以開始進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)了, 我們設(shè)定不同的分類器, 每個分類器對應(yīng)一種缺陷, 然后我們把收集的數(shù)字圖像隨機(jī)分為三個集合:訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、測試集。然后我們用訓(xùn)練集訓(xùn)練一個分類器, 然后再用驗(yàn)證集和測試集來測試分類器的準(zhǔn)確性。在訓(xùn)練過程中, 可能會出現(xiàn)欠擬合或者過擬合, 欠擬合就是模型擬定的太嚴(yán)謹(jǐn), 不符合現(xiàn)實(shí)情況。過擬合就是算法不但學(xué)習(xí)了數(shù)據(jù), 還把噪聲學(xué)習(xí)了這樣的算法無法推廣。我們需要尋找到一個平衡點(diǎn), 既能完成對缺陷的處理又能保證正常合格車身的通過率。

4、結(jié)語

數(shù)字圖像處理技術(shù)在汽車涂裝自動化領(lǐng)域的運(yùn)用, 必將對改善車身質(zhì)量, 降低人力成本起到積極作用。并且, 隨著數(shù)字圖像處理技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展, 和數(shù)字處理算法的進(jìn)一步優(yōu)化, 數(shù)字圖像處理將更快更準(zhǔn)確的尋找和發(fā)現(xiàn)汽車涂裝表面缺陷。隨著數(shù)字圖像處理在汽車涂裝領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)一步深入, 通過數(shù)字圖像處理來指導(dǎo)生產(chǎn), 發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)中存在的問題的水平將近一步的提高, 同時隨著計(jì)算機(jī)硬件成本的降低和技術(shù)的發(fā)展, 數(shù)字圖像處理在汽車涂裝領(lǐng)域的應(yīng)用將會持續(xù)增長。

參考文獻(xiàn)

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圖像處理技術(shù)論文2

摘要：隨著當(dāng)代電子信息技術(shù)的迅速發(fā)展，智能交通成為交通運(yùn)輸領(lǐng)域重要的研究課題，圖像處理技術(shù)由于自身重要的理論和應(yīng)用價值使得它在智能交通中的應(yīng)用研究占有重要的地位。通過對數(shù)字圖像處理技術(shù)在智能交通領(lǐng)域?qū)嚺谱R別起到的作用和存在問題的的分析，提出了相應(yīng)的解決對策。

關(guān)鍵詞：智能交通；數(shù)字圖像處理；車牌識別；車輛的跟蹤與檢測

智能交通ITS（Intelligent Transport System）最早出現(xiàn)在二十世紀(jì)九十年代初期，作為世界電子信息技術(shù)的前沿，將這項(xiàng)技術(shù)應(yīng)用到交通管理中，實(shí)現(xiàn)了交通的智能化。ITS主要是將先進(jìn)的電子技術(shù)、IT、AI、GIS影像等技術(shù)進(jìn)行全面集成，建立起準(zhǔn)確實(shí)時的地面交通系統(tǒng)。主要應(yīng)用于APTIS（Advanced Public Traffic Infor-mation System）、APTS（Advanced Public TransportationSystems）、AVCS（Advanced Vehicle Control System）、CVO（Commercial Vehicle Operations）、ETC（electronicToll Collection）、EMS（Emergency Management System）等方面。Intelligent Transport System有兩個由于面的含義，一是智能； 二是交通。交通技術(shù)的核心就是智能，智能技術(shù)源于電子通信、計(jì)算機(jī)與人工智能。在交通管理過程中借用當(dāng)代的信息技術(shù)，對車輛道路進(jìn)行全面的監(jiān)控，實(shí)現(xiàn)交通的智能化管理。

一、數(shù)字圖像處理技術(shù)在智能交通領(lǐng)域中的作用

（一）數(shù)字圖像處理技術(shù)的主要工作步驟

一是利用計(jì)算機(jī)和其他電子設(shè)備完成的，其主要內(nèi)容包括圖像的采集與獲取、對采集的信息進(jìn)行編碼與存儲、圖像的合成。合成之后對圖像進(jìn)行繪制，并最終輸出，利用新技術(shù)對其進(jìn)行恢復(fù)與重建。因此數(shù)字圖像處理的主要目的是： 首先，對圖像做灰度變化，保存有效信息，這種方法可以增強(qiáng)圖像可讀性，有利于原圖的恢復(fù)；其次，利用特殊手段對圖像中所包含的特殊且重要的信息進(jìn)行提取，并詳細(xì)分析圖像中所包含的特征，這種方法主要是為了提取其中包含的特殊信息，對圖像進(jìn)行分割識別； 其三，對獲取到的數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮，并保持其特有的清晰度，方便圖像后期的傳送與保存。

（二）數(shù)字圖像處理技術(shù)在車牌識別當(dāng)中發(fā)揮的重要作用

車牌識別技術(shù)（LPR）作為智能交通的重要管理策略，被廣泛應(yīng)用在高速收費(fèi)站、失竊車輛查找、停車場的車輛管理、監(jiān)控車輛的違紀(jì)情況等方面，大大提高了工作效率，節(jié)省了人力資源。

數(shù)字圖像處理技術(shù)在智能交通領(lǐng)域中發(fā)揮著極大的作用，如監(jiān)控車輛交通安全、統(tǒng)計(jì)交通擁堵情況等，最為出色的地方是車牌識別。數(shù)字圖像處理技術(shù)在智能交通方面有著不可忽視的作用，在智能交通領(lǐng)域的研究中占有一席之地。

一個完整的車牌識別過程，應(yīng)該是先獲取到車牌的圖像，計(jì)算機(jī)設(shè)備對獲取到的圖片信息進(jìn)行識別，然后對圖片進(jìn)行預(yù)處理。根據(jù)獲取到的圖片信息，通過渡波、邊緣增強(qiáng)等辦法對其進(jìn)行車牌定位。

二、我國拍照識別系統(tǒng)存在問題及原因

首先，我國的車牌組成比較復(fù)雜，由漢字、英文和阿拉伯?dāng)?shù)字共同構(gòu)成。漢字的相似，對車牌識別的難度增加； 其次，我國車牌的顏色比較多，有白色、藍(lán)色、紅色等，識別起來比較麻煩； 第三，由于人為、道路、天氣等原因，使得車牌上粘有水漬、泥土之類的污漬，導(dǎo)致車牌模糊不清，難以識別； 第四，車牌格式繁多，如民用、軍用、公安警車、武警專用、外交車輛、特種車輛、消防專用、救護(hù)車等。民用車又分為多種，導(dǎo)致識別起來更加麻煩； 第五，車牌懸掛的地方不一致。要解決上述問題，必須提高圖像處理的算法，使得拍照識別系統(tǒng)更加有效。

三、應(yīng)用數(shù)字圖像處理技術(shù)解決拍照識別系統(tǒng)存在問題的對策

（一）車牌定位要從復(fù)雜的背景中提取出有價值的信息，并進(jìn)行分割

因?yàn)樽陨聿焕蛩氐挠绊懀栽黾恿薒PR對車牌定位的難度。良好的提取算法，是在保證有效信息不丟失的前提下，盡可能多的踢掉沒價值的信息，準(zhǔn)確的將車牌信息給抽取出來。判斷算法是否精確，有以下三個方法： 其一，為了保證其實(shí)時性，必須要盡量減少算法； 其二，在復(fù)雜的環(huán)境下依然具有高度的定位效果，必須有一定的抗干擾性，第三，在保證有效信息不丟失的前提下，盡可能的多的踢掉沒價值的信息為提高圖像的質(zhì)量奠定基礎(chǔ)。車牌具有紋理，顏色與形狀三個主要的特征。紋理主要是因?yàn)檐嚺频淖址c車牌背景顏色的一個對比。顏色主要是由于汽車牌照的字符顏色與背景的組合，一般分為白字藍(lán)底（民用轎車）,黑字黃底（大型汽車）,白字黑底（使、領(lǐng)館汽車）,黑字白底（警用汽車）四種。現(xiàn)階段車牌定位的處理辦法主要要兩種，一是灰度圖像處理，其主要優(yōu)勢是速度快，內(nèi)存少；二是基于彩色圖像處理，其主要優(yōu)勢是彩色的圖像從視覺上極占優(yōu)勢，尤其是隨著計(jì)算機(jī)的迅速發(fā)展，運(yùn)行速度飛快，內(nèi)存也隨之增大。而顏色也是車牌的主要區(qū)分模式，所以基于顏色的分割定位在當(dāng)今的使用更為廣泛。

（二）基于模板匹配的車牌字符分割

在車牌得到準(zhǔn)確的定位后，字符分割水平影響到字符的識別精確度。字符的分割算法主要有： 一是直接取得原始車牌的垂直投影，將投影后的峰值作為分割的黃金點(diǎn)。在車牌嚴(yán)重受到損壞的情況下，直接分割往往會產(chǎn)生極大的錯誤，所以很難找到分割的黃金點(diǎn)； 二是分割即精分割與細(xì)分割。這種方法的最大優(yōu)勢就是包括在車牌遭到嚴(yán)重?fù)p壞的情況下，也可以保持極好的分割效果，但是算法較為復(fù)雜、費(fèi)時，較難保證實(shí)時性。由于一些客觀條件的影響，使得以上算法都不能滿足，所以提出了一種新的分割算法，這種方法既能克服車牌損壞的影響，又沒有過多的增加字符分割的時間。

在此也講一下改進(jìn)的MSR算法對車牌圖像進(jìn)行預(yù)處理，由于車牌的圖像不是很大，所以完全可以滿足實(shí)時性要求。因?yàn)槲覀兲崛〕鰜淼能嚺撇荒苤苯舆M(jìn)行分割，必須先將其進(jìn)行二值化處理。所謂二值化處理就是將原始圖像經(jīng)過技術(shù)轉(zhuǎn)成二值圖像。因?yàn)檐嚺茍D像的邊緣信息是最終圖像識別結(jié)果的重要影響因素，所以要在進(jìn)行二值化處理的過程中要保留其邊緣信息。我們經(jīng)常見到的車牌應(yīng)該是一個方方正正的矩形，然而在實(shí)際中，車牌會發(fā)生傾斜，我們可以把它看作為一個平行四邊形來處理。對于其傾斜車牌的校正，我們需要找到傾斜的角度，然后進(jìn)行旋轉(zhuǎn)變化，使得轉(zhuǎn)變成一個矩形。對于傾斜的車牌進(jìn)行校正，一般情況就是先水平校正，再垂直校正。

（三）對于字符的識別

字符識別的原理是利用數(shù)字圖像處理技術(shù)，對車牌中分隔處理的字符進(jìn)行識別，字符識別系統(tǒng)的工作過程： 首先，對所需識別數(shù)據(jù)獲取。圖像數(shù)據(jù)的獲取只有通過輸入設(shè)備來實(shí)現(xiàn)，比如我們通常使用的攝像機(jī)、攝像頭等等一些圖像采集設(shè)備。它們主要的任務(wù)就是將景物反射的信號轉(zhuǎn)換成可以識別的模擬信號，再經(jīng)過A/D轉(zhuǎn)換，將轉(zhuǎn)換后的模擬信號轉(zhuǎn)換成數(shù)字圖像信息。性能好、分辨率高、噪聲較小、轉(zhuǎn)換速度比較快的電信號線做優(yōu)先的選擇。只有達(dá)到這個標(biāo)準(zhǔn)的轉(zhuǎn)換電信號線才是上乘選擇，對圖像的識別水平也較高。轉(zhuǎn)換后的圖像信息要進(jìn)行進(jìn)一步的預(yù)處理。其主要目的就是為了去掉原始圖像的噪音與其他變形問題的干擾，保留并增強(qiáng)有效信息。其次，進(jìn)行預(yù)處理的過程也比較復(fù)雜，要進(jìn)過濾液、復(fù)原、提取邊緣、圖像分割等預(yù)處理方式，提高圖像的可讀性與清晰度，為下一步進(jìn)行特征的提取提供了便利，奠定了基礎(chǔ)。第三，提取特征。是根據(jù)預(yù)處理后得到的結(jié)果，對其進(jìn)行分析、辨別真?zhèn)巍⑻蕹裏o效信息、保留有效信息的一個過程。鑒于原始圖像數(shù)據(jù)信息量比較大，需要在這龐大的數(shù)據(jù)中提取出有價值的信息，并進(jìn)行歸類，這就是特征的提取。在對特征進(jìn)行提取之后，才能對其進(jìn)行分類決策。其主要的目的就是對在分類提取過程中所得到的樣本進(jìn)行分析和判斷，當(dāng)然在判斷的過程需要遵循某個規(guī)則，將分類提所引起的錯誤識別概率降到最低，保證其具有較高的精準(zhǔn)度。

字符識別常用的方法有三種： 統(tǒng)計(jì)識別法； 句法結(jié)構(gòu)模式識別； 模糊模式識別法。

（四）先采取攝像頭拍攝的方式，再通過圖像處理來進(jìn)行數(shù)據(jù)的采集

在我國的公共道路交通管理系統(tǒng)中，為了獲取更多的車輛的運(yùn)動數(shù)據(jù)，之前通常采用感應(yīng)線圈等方法，但是這種方法要求設(shè)置在路面上并且對路面造成一定程度的損壞，安裝困難，影響交通。所以現(xiàn)在都是采取攝像頭拍攝，再通過圖像處理來進(jìn)行數(shù)據(jù)的采集。隨著科技的發(fā)展與進(jìn)步，現(xiàn)在只需要在路段相應(yīng)的位置安裝攝像頭，攝像頭所獲取到的視頻與圖像就會通過壓縮之后傳輸?shù)娇刂浦行摹１O(jiān)控中心只需要根據(jù)上述視頻與圖像進(jìn)行提取，就可以對車輛進(jìn)行實(shí)時跟蹤。運(yùn)作跟蹤是車輛識別的一部分，其主要分為背景的提取、運(yùn)動點(diǎn)團(tuán)的提取，運(yùn)動點(diǎn)團(tuán)位置的提取和運(yùn)動物體的跟蹤。近幾年，經(jīng)過技術(shù)人員的不斷鉆研，針對每個點(diǎn)都提出各自相應(yīng)的算法，使得車輛跟蹤更為直觀、精確。

本文中詳細(xì)描述了數(shù)字圖像處理技術(shù)在ITS中的應(yīng)用。ITS技術(shù)在車牌識別，車輛的跟蹤等方面應(yīng)用廣泛。由于信息技術(shù)的逐步完善，使得數(shù)字處理技術(shù)在智能交通領(lǐng)域中得到極大的應(yīng)用。經(jīng)過各方的不懈努力，無論是硬件還是軟件，都在不斷的進(jìn)步與發(fā)展，使得數(shù)字圖像處理取得一個又一個突破性的進(jìn)步。

參考文獻(xiàn)：

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圖像處理技術(shù)論文3

【摘要】在網(wǎng)絡(luò)技術(shù)蓬勃發(fā)展的今天，網(wǎng)絡(luò)被大面積應(yīng)用在社會生活的不同領(lǐng)域，依托網(wǎng)絡(luò)所成立的遠(yuǎn)程教育等愈發(fā)依賴網(wǎng)站，且專業(yè)人員也更加關(guān)注網(wǎng)頁設(shè)計(jì)制作。本文依照往期的工作經(jīng)驗(yàn)，首先介紹圖形圖像處理技術(shù)，然后分析網(wǎng)頁設(shè)計(jì)制作，最后通過實(shí)例闡述圖形圖像處理技術(shù)在網(wǎng)頁設(shè)計(jì)制作活動的應(yīng)用。

【關(guān)鍵詞】網(wǎng)頁設(shè)計(jì)制作;圖形圖像;處理技術(shù)

網(wǎng)頁制作是一門常用的編程、圖像處理技術(shù)，媒體是其主要存在形式，擁有濃厚的藝術(shù)氣息和強(qiáng)烈的影響力，由文字、圖片與超鏈接共同組成。在具體的設(shè)計(jì)過程中，應(yīng)全面分析各個要素，合理歸納，認(rèn)真研究各個要素的邏輯關(guān)系與前后順序，進(jìn)而組建一個統(tǒng)一的整體。

一、圖形圖像處理技術(shù)

(一)應(yīng)用的必要性。

在網(wǎng)頁設(shè)計(jì)制作中，圖形圖像處理是一種較為常用的處理技術(shù)，主要通過處理軟件，從整體層面來改進(jìn)圖片［1］。對于網(wǎng)頁制作而言，分割與編碼等是最為常用的圖像處理手段，參照網(wǎng)頁制作要求，對原始圖像進(jìn)行最大程度的改進(jìn)，構(gòu)建網(wǎng)頁制作。分析網(wǎng)頁制作實(shí)踐可知，PS與火狐是最為常用的處理軟件，以需求者的內(nèi)心活動為切入點(diǎn)，明確需求者的視覺標(biāo)準(zhǔn)，有效傳遞網(wǎng)頁信息，提升處理效率。例如，比較網(wǎng)站整體，圖像質(zhì)量優(yōu)良的網(wǎng)頁通常為首選，人們在查閱網(wǎng)頁時，率先選擇文字和圖形共同構(gòu)成的網(wǎng)站，其中圖像越清晰、效果越好，則停留時間也將會越長，并可引導(dǎo)人們科學(xué)讀取網(wǎng)站內(nèi)容，而這為網(wǎng)頁制作開辟了新的渠道，有利于網(wǎng)頁制作的全面發(fā)展。

(二)優(yōu)勢。

1．提升網(wǎng)頁質(zhì)量。從整體層面提升制作水平，優(yōu)化整體構(gòu)造，提高圖像處理效果，改善網(wǎng)頁的質(zhì)量，有效發(fā)揮清晰、優(yōu)良圖像的價值，擴(kuò)大網(wǎng)頁制作的感染力，系統(tǒng)彰顯網(wǎng)頁優(yōu)勢，以此來創(chuàng)造更多的網(wǎng)頁價值。

2．改進(jìn)網(wǎng)頁運(yùn)行。借助技術(shù)所處理的圖像，其指標(biāo)參數(shù)均符合網(wǎng)頁制作要求，滿足規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)，更不會對網(wǎng)頁運(yùn)行空間產(chǎn)生影響，確保搜索質(zhì)量。待用戶經(jīng)由搜索引擎尋找網(wǎng)頁時，清晰、優(yōu)良的圖像能夠加快下載速度，增加網(wǎng)頁的順暢性，除可有效展現(xiàn)給用戶外，還可提升點(diǎn)擊率，推動網(wǎng)頁競爭排名。

二、構(gòu)圖設(shè)計(jì)

網(wǎng)頁屬于一種獨(dú)特的文件，借助瀏覽器來顯示，網(wǎng)頁構(gòu)圖應(yīng)依照網(wǎng)站種類、風(fēng)格與服務(wù)對象等因素來確定。借助頁面構(gòu)圖，利用版面設(shè)計(jì)可規(guī)范、合理設(shè)置欄目，完全、清晰展現(xiàn)欄目內(nèi)容，有效彰顯設(shè)計(jì)人員的設(shè)計(jì)理念，完美闡述主題思想。

(一)網(wǎng)頁設(shè)計(jì)中使用圖片的優(yōu)勢。

1．視覺優(yōu)勢。從版面構(gòu)成要素層面而言，圖片的合理使用能夠賦予網(wǎng)頁別樣的風(fēng)格，有效吸引廣大用戶;從網(wǎng)頁設(shè)計(jì)層面而言，圖片擁有一定的設(shè)計(jì)彈性，能夠協(xié)調(diào)網(wǎng)頁內(nèi)部的其余視覺元素，進(jìn)而讓網(wǎng)頁設(shè)計(jì)可適應(yīng)設(shè)計(jì)目標(biāo)規(guī)劃，達(dá)到統(tǒng)一、協(xié)調(diào)。

2．認(rèn)知優(yōu)勢。圖片的使用能夠讓無論來自哪個國家的人均可準(zhǔn)確理解圖片內(nèi)涵，因此，可以降低閱讀障礙和瀏覽障礙。即便用戶不識字，也可借助類似方法明確圖片的內(nèi)涵，擁有認(rèn)知優(yōu)勢。

(二)構(gòu)圖方式。

1．縱向式構(gòu)圖。縱向式構(gòu)圖指代沿著垂直方向來排列網(wǎng)頁中所包含的所有要素。此種構(gòu)圖不僅滿足當(dāng)代人的視覺習(xí)慣，而且能夠清晰、直觀展現(xiàn)頁面，主要被應(yīng)用到廣告設(shè)計(jì)和子頁設(shè)計(jì)活動中。另外，應(yīng)用此種構(gòu)圖時，還可選擇不對稱設(shè)計(jì)，進(jìn)而獲得突破，營造別樣的視覺效果。

2．水平式構(gòu)圖。水平式構(gòu)圖指代網(wǎng)頁中的所有要素沿著水平方向進(jìn)行排列。此種構(gòu)圖可給人一種莊嚴(yán)、穩(wěn)定、厚實(shí)的感覺，與人們的審美標(biāo)準(zhǔn)相符，滿足瀏覽習(xí)慣。它主要被應(yīng)用于政府機(jī)構(gòu)、私營企業(yè)、學(xué)校教育等網(wǎng)站中，具體應(yīng)用在主頁設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)。應(yīng)用此種構(gòu)圖開展頁面制作工作時，需要靈活運(yùn)用色彩，尤其在導(dǎo)航條與文字中，規(guī)避單一畫面，增強(qiáng)網(wǎng)頁的嚴(yán)謹(jǐn)性和莊重感。

3．中心式構(gòu)圖。中心式構(gòu)圖是指將頁面中的關(guān)鍵要素編排在畫面的中心位置，集中形象、強(qiáng)調(diào)重點(diǎn)，視覺沖擊力明顯。在網(wǎng)頁設(shè)計(jì)中，上述三種構(gòu)圖是最常用的構(gòu)圖方式，針對不同類型的商品與差異化的個人網(wǎng)頁，在開展設(shè)計(jì)制作工作時也可選用不規(guī)則構(gòu)圖，進(jìn)而完全彰顯獨(dú)特的、個性化色彩［2］。

三、色彩搭配

色彩是網(wǎng)頁設(shè)計(jì)中的基本元素，網(wǎng)頁制作一定包含色彩設(shè)計(jì)，合理、有效的色彩運(yùn)用通常能提升創(chuàng)意效果，但若只是進(jìn)行機(jī)械組合，則無法獲得理想的效果。同時，網(wǎng)頁設(shè)計(jì)中所遵循的色彩搭配原則與圖形圖像處理相同，都應(yīng)參照適用性原則。主要包含用戶滿意率、整體協(xié)調(diào)性、清晰指數(shù)。另外，網(wǎng)頁中所采用的顏色圖像應(yīng)盡可能采用ＲGB模式，這是因?yàn)楫?dāng)前所使用的顯示器主要為32位以上，無需考慮瀏覽器安全色，在具體的選擇過程應(yīng)全面考慮色彩統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)［3］。在具體的網(wǎng)頁配色過程，一是確定一種顏色，并調(diào)整透明度，改進(jìn)飽和度，簡單來說是指深化或者淺化原有色彩，進(jìn)而形成新色彩，然后應(yīng)用到網(wǎng)頁中;二是設(shè)計(jì)網(wǎng)頁時，若無法有效把控色彩表現(xiàn)力，則應(yīng)盡可能不要使用對比鮮明的色彩。

四、圖形圖像處理技術(shù)在網(wǎng)頁中的實(shí)際應(yīng)用

網(wǎng)頁制作是一種把文字、圖片、背景和視頻等統(tǒng)一整合的過程，我們應(yīng)大力增加網(wǎng)頁中所包含的信息量，不斷提升網(wǎng)頁的藝術(shù)氣息［4］。圖形圖像處理是一種必不可少的網(wǎng)頁設(shè)計(jì)制作技術(shù)，通常待落實(shí)頁面構(gòu)圖后，則應(yīng)設(shè)計(jì)導(dǎo)航條與文字背景，同時進(jìn)行特效處理。例如，設(shè)計(jì)人力資源測評網(wǎng)時，主要通過Photoshop軟件進(jìn)行網(wǎng)頁制作，本文將以此為例，闡述圖形圖像處理在網(wǎng)頁設(shè)計(jì)方面的應(yīng)用。

(一)頁面構(gòu)圖。

因人力資源測評網(wǎng)自身較為鄭重和莊嚴(yán)，為突顯這一特點(diǎn)，并吸引瀏覽者的注意力，主要選擇水平與中心式相融合的構(gòu)圖。測試與評估是一項(xiàng)緊張的工作，因此，選取白色充當(dāng)網(wǎng)頁背景色，藍(lán)色為主色調(diào)，合理調(diào)節(jié)透明度與飽和度，組建藍(lán)色系。這是因?yàn)榘咨粌H能渲染紅色等亮色，還可營造一種溫和、融洽、深遠(yuǎn)和平穩(wěn)的感覺。

(二)LOGO制作。

LOGO代表著網(wǎng)站，它是一種標(biāo)志，至關(guān)重要。在設(shè)計(jì)LOGO時，應(yīng)遵循簡單、顯眼的原則，利用有限的空間，展現(xiàn)特定形象，傳達(dá)某些信息，同時，確保美觀、鮮明。本文中的測評網(wǎng)站選用了大寫字母Ｒ，輔以藍(lán)色背景的LOGO，簡單、大方;還可將其設(shè)計(jì)成進(jìn)入準(zhǔn)備階段的運(yùn)動員。

(三)導(dǎo)航條制作。

網(wǎng)上瀏覽應(yīng)堅(jiān)持便利、快捷的原則，導(dǎo)航條通常可幫助瀏覽者有效找到目標(biāo)內(nèi)容。在網(wǎng)頁主頁中設(shè)計(jì)導(dǎo)航條，充當(dāng)頂級目錄，可與子頁面形成鏈接，便于查閱和瀏覽［5］。在具體的設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)，應(yīng)結(jié)合網(wǎng)站的具體特點(diǎn)與基本功能來明確，在保證外表美觀的同時，還應(yīng)滿足實(shí)用性要求。同時，確保導(dǎo)航條所選用的色彩滿足網(wǎng)頁的整體色調(diào)，主要設(shè)置在正文之上，而子頁則可通過列表進(jìn)行導(dǎo)航，相應(yīng)的導(dǎo)航條可設(shè)置在正文兩側(cè)。以水平式導(dǎo)航條為例，在人力資源測評網(wǎng)的制作過程中，可將水平式導(dǎo)航條設(shè)計(jì)為柱狀浮雕效果，且具有漸變色，操作步驟如下所述:其一，重新建立圖層，借助矩形選框工具設(shè)立矩形選區(qū);其二，改動漸變色彩，構(gòu)建漸變色條;其三，點(diǎn)擊編輯，然后點(diǎn)擊描邊，進(jìn)而為選區(qū)構(gòu)建描邊效果;其四，利用快捷鍵來撤回選擇，點(diǎn)擊圖層，然后點(diǎn)擊圖層樣式，以此來設(shè)置斜面與浮雕圖層相結(jié)合的效果，具體是指在默認(rèn)狀態(tài)中對樣式、深度、方向、大小和方法等進(jìn)行調(diào)整;其六，再次借助投影樣式，以此來增強(qiáng)漸變效果。變動參數(shù)，直到出現(xiàn)三維效果，再增設(shè)導(dǎo)航菜單項(xiàng)等基本選項(xiàng)便可。

五、結(jié)語

網(wǎng)頁除以媒體形式進(jìn)行存在外，還涵蓋多種內(nèi)容，藝術(shù)氣息濃厚，而圖形圖像處理在網(wǎng)頁設(shè)計(jì)中占據(jù)重要位置，較為常用。圖形圖像處理主要依托特殊功能，全面展現(xiàn)設(shè)計(jì)人員的構(gòu)思，完全彰顯個人情感，同時，輔以文字和圖片等要素，巧妙運(yùn)用色彩，進(jìn)而為瀏覽者提供一個色彩鮮明、內(nèi)涵豐富、結(jié)構(gòu)清晰的網(wǎng)頁。

【參考文獻(xiàn)】

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圖像處理技術(shù)論文4

摘要：隨著現(xiàn)代化醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的快速性發(fā)展, 在醫(yī)學(xué)影像技術(shù)應(yīng)用中, 已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了現(xiàn)代化圖像處理技術(shù)整合, 通過現(xiàn)代化圖像處理技術(shù)的應(yīng)用有效的實(shí)現(xiàn)了醫(yī)學(xué)影像發(fā)展技術(shù)的創(chuàng)新性應(yīng)用, 保障了現(xiàn)代醫(yī)學(xué)影像技術(shù)應(yīng)用中的計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)能力提升。鑒于此, 本文針對現(xiàn)代醫(yī)學(xué)影像技術(shù)中計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)的應(yīng)用進(jìn)行了專門的分析, 希望通過本文的分析能夠?yàn)楝F(xiàn)代醫(yī)學(xué)發(fā)展中的影像技術(shù)應(yīng)用提供技術(shù)發(fā)展支持, 以便于在技術(shù)應(yīng)用支持下, 實(shí)現(xiàn)技術(shù)發(fā)展的創(chuàng)新性轉(zhuǎn)變。

關(guān)鍵詞：醫(yī)學(xué)影像;計(jì)算機(jī);圖像處理技術(shù);應(yīng)用研究;

在現(xiàn)代化醫(yī)學(xué)發(fā)展中, 由于科學(xué)技術(shù)的發(fā)展和融入, 使得很多的醫(yī)學(xué)技術(shù)在處理過程中, 需要借助影像進(jìn)行患者的病情分析, 比如CT影像以及X射片影像處理等, 這些影像處理需要借助計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)進(jìn)行專門的影像還原分析, 將影像中表現(xiàn)的病變位置在計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)的應(yīng)用下, 實(shí)現(xiàn)圖像的高清化處理, 進(jìn)而為患者的治療提供參考性建議。本文通過對現(xiàn)代醫(yī)學(xué)影像技術(shù)中計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)的應(yīng)用研究, 能夠在研究過程中, 找到適合醫(yī)學(xué)影像和計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)結(jié)合的關(guān)鍵點(diǎn), 這對于提升醫(yī)學(xué)影像圖片處理能力而言, 具有重要性研究意義。醫(yī)學(xué)影像技術(shù)常用的計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)

醫(yī)學(xué)影像技術(shù)是現(xiàn)代化醫(yī)學(xué)發(fā)展中, 經(jīng)常運(yùn)用到的一項(xiàng)技術(shù), 在該技術(shù)的應(yīng)用下, 注重的是對應(yīng)用中的圖像成像分析, 通過對圖像成像分析, 進(jìn)而找到適合診斷患者的治療方式。就目前我國醫(yī)學(xué)發(fā)展現(xiàn)狀來看, 很多醫(yī)學(xué)在患者的治療過程中, 都已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了患者治療中的醫(yī)學(xué)影像技術(shù)應(yīng)用。比如, CT片、X射線拍攝已經(jīng)彩超和B超的處理等, 都需要借助在醫(yī)學(xué)影像技術(shù)上進(jìn)行應(yīng)用, 通過醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的應(yīng)用能夠?qū)崿F(xiàn)患者病變部位的清晰化成像反饋, 但是要想做到患者診斷的醫(yī)學(xué)影像成像技術(shù)清晰化反饋, 就應(yīng)該注重對影像技術(shù)應(yīng)用的自身性因素管理控制, 通過管理控制, 從而實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)影像技術(shù)發(fā)展的效率提升和呈像清晰度提升。這種情況下, 計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)中的PS技術(shù)、MAYA技術(shù)以及一些其他的計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像發(fā)展中的應(yīng)用也就越來越廣泛。計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像技術(shù)中的應(yīng)用

2.1 圖像去噪

醫(yī)學(xué)影像在傳輸過程中, 一直受到聲音噪點(diǎn)干擾, 這種情況下, 就會造成傳輸?shù)挠跋駡D片出現(xiàn)了明顯的噪點(diǎn), 影像診治醫(yī)生對患者病情的判斷, 因此, 在這種情況下, 需要運(yùn)用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)進(jìn)行醫(yī)學(xué)影像技術(shù)應(yīng)用的噪點(diǎn)處理, 通過對醫(yī)學(xué)影像技術(shù)應(yīng)用中的`圖像技術(shù)處理, 能夠?qū)崿F(xiàn)影像自身的噪點(diǎn)下降, 并且保障了影像噪點(diǎn)的處理, 能夠滿足基本的影像應(yīng)用需求。所以在現(xiàn)實(shí)影像技術(shù)的處理中, 為了保障影像處理效果, 所以需要對影像處理中的噪點(diǎn)清除, 通過對電子元件的干擾分析, 明確在醫(yī)學(xué)影像應(yīng)用中, 其噪點(diǎn)出現(xiàn)的根源, 按照其根源進(jìn)行影像處理實(shí)施, 保障在影像處理根源的實(shí)施中, 能夠?qū)崿F(xiàn)圖像的高清化成像。例如, 通過均值濾波、中值濾波等多種形式, 將醫(yī)學(xué)影像中的噪點(diǎn)清除。

2.2 圖像增強(qiáng)

圖像增強(qiáng)是現(xiàn)代醫(yī)學(xué)影像技術(shù)發(fā)展中, 較為常見的一種圖像處理技術(shù), 在該圖像處理技術(shù)的應(yīng)用中, 注重的是對圖像的清晰度以及圖像的分辨率提升。按照現(xiàn)代醫(yī)學(xué)影像技術(shù)應(yīng)用的要求, 在現(xiàn)實(shí)圖像的處理中, 需要對醫(yī)學(xué)影像自身呈現(xiàn)的圖像進(jìn)行還原, 只有還原醫(yī)學(xué)影像本身, 相關(guān)的患者診斷病癥, 才能夠在醫(yī)學(xué)影像中, 及時的被分析出來。所以在這種情況下, 很多學(xué)者在進(jìn)行醫(yī)學(xué)影像處理中, 需要將影像自身的色彩以及影響自身的飽和度和其他一些與影像相關(guān)的因素, 全部的排除好, 這樣才能保障最終的影像應(yīng)用效果, 實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)影像應(yīng)用和現(xiàn)代化醫(yī)療技術(shù)發(fā)展的雙向性整合, 同時在現(xiàn)代化醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的應(yīng)用和發(fā)展中, 由于圖像增強(qiáng)技術(shù)的應(yīng)用和實(shí)施, 能夠保障醫(yī)學(xué)影像技術(shù)在發(fā)展中, 能夠借助計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù), 將其應(yīng)用中的圖像顯示效果增強(qiáng), 保障最終的應(yīng)用效果。

2.3 圖像分割

圖像分割是現(xiàn)代化醫(yī)學(xué)影像技術(shù)發(fā)展中經(jīng)常運(yùn)用到的一種技術(shù), 在該技術(shù)的應(yīng)用下, 注重的是對技術(shù)應(yīng)用中的圖像分割處理, 確保在圖像分割處理中, 能夠?qū)崿F(xiàn)計(jì)算機(jī)處理技術(shù)應(yīng)用的圖像差異化處理, 保障了在現(xiàn)實(shí)醫(yī)學(xué)影像技術(shù)應(yīng)用中, 能夠通過分割將醫(yī)學(xué)影像技術(shù)應(yīng)用中的圖像進(jìn)行分解, 同時在圖像分解過程中, 還能夠運(yùn)用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù), 將醫(yī)學(xué)影像技術(shù)應(yīng)用中對于患者診斷的區(qū)域性診斷因素進(jìn)行詳細(xì)的分析和總結(jié), 便于醫(yī)生在針對患者的診斷中, 能夠?qū)⒎指顖D像作為診斷技術(shù)處理的依據(jù)進(jìn)行分析和應(yīng)用, 實(shí)現(xiàn)了患者治療中的影像技術(shù)應(yīng)用需求, 滿足了患者治療的影像條件應(yīng)用需求。結(jié)語

綜上所述, 在現(xiàn)代化科學(xué)技術(shù)發(fā)展應(yīng)用下, 我國的計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)發(fā)展已經(jīng)相當(dāng)成熟, 作為醫(yī)學(xué)診斷中常用的技術(shù)之一, 醫(yī)學(xué)影像技術(shù)在整個醫(yī)學(xué)患者臨床診斷中, 占據(jù)著重要的位置, 要想保障醫(yī)學(xué)臨床診斷效果的準(zhǔn)確性, 就應(yīng)該注重對臨床醫(yī)學(xué)影像研究中的影像處理技術(shù)進(jìn)行專門的分析, 確保在臨床影像技術(shù)的應(yīng)用處理中, 能夠?qū)崿F(xiàn)影像技術(shù)應(yīng)用的效率性提升。通過本文的研究將現(xiàn)代醫(yī)學(xué)影像技術(shù)中計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)應(yīng)用研究歸納為以下幾點(diǎn):

(1)圖像去噪;

(2)圖像增強(qiáng);

(3)圖像分割。

只有處理好以上幾點(diǎn)技術(shù)應(yīng)用, 才能夠?qū)崿F(xiàn)現(xiàn)代醫(yī)學(xué)影像技術(shù)應(yīng)用的快速性提升。

參考文獻(xiàn)

[1]孫云, 金家貴, 曹東亮等.現(xiàn)代醫(yī)學(xué)影像技術(shù)在冠心病診斷中的應(yīng)用[J].成都醫(yī)學(xué)院學(xué)報, 20xx, 10(04):483-486.[2]龍然.數(shù)字化影像技術(shù)在現(xiàn)代醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用分析[J].中外醫(yī)學(xué)研究, 20xx, 36(06):149-151.[3]唐輝, 俞璐, 王嵇等.現(xiàn)代醫(yī)學(xué)影像技術(shù)放射技師具備的綜合素質(zhì)探討[J].繼續(xù)醫(yī)學(xué)教育, 20xx, 25(02):3-4.[4]李越.計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像中的進(jìn)展與應(yīng)用[J].電腦知識與技術(shù), 20xx, 12(30):238-240.

圖像處理技術(shù)論文5

計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)在實(shí)際中的應(yīng)用

計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)在實(shí)際中的應(yīng)用范圍很廣泛,它的實(shí)現(xiàn)主要依賴與計(jì)算機(jī)的功能輔助。計(jì)算機(jī)在實(shí)際應(yīng)用中具有處理速度快、真實(shí)準(zhǔn)確度高、保存功能強(qiáng)大等特點(diǎn),因此運(yùn)用計(jì)算機(jī)進(jìn)行圖像處理的技術(shù)也具有非常多的優(yōu)勢。下文將針對計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)在農(nóng)業(yè)、工業(yè)、道路交通、遙感處理以及工程圖紙中的實(shí)際應(yīng)用進(jìn)行詳細(xì)敘述。計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品加工中的應(yīng)用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)子在農(nóng)產(chǎn)品加工及收獲上的應(yīng)用主要表現(xiàn)在在農(nóng)產(chǎn)品加工中利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行圖像相關(guān)技術(shù)的處理后,實(shí)現(xiàn)在農(nóng)產(chǎn)品采摘或者加工的機(jī)器自動化操作,減輕人力負(fù)擔(dān)。現(xiàn)在,計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品加工和收獲上的應(yīng)用在我國的現(xiàn)代信息科技中已經(jīng)得到實(shí)現(xiàn),例如我國研發(fā)的蘑菇自動化采摘系統(tǒng),它就是利用計(jì)算機(jī)的視覺相關(guān)系統(tǒng)控制機(jī)器人進(jìn)行蘑菇采摘的相關(guān)操作,不僅實(shí)現(xiàn)采摘速度上的提升,還實(shí)現(xiàn)了在采摘中控制對蘑菇造成損傷以及發(fā)生的最低化。在國外,計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品加工、采摘中的應(yīng)用也早有實(shí)現(xiàn)。像外國的人研發(fā)的鮮蝦加工操作控制系統(tǒng),就是利用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)結(jié)合鮮蝦的形體特征進(jìn)行自動化切割加工處理的。計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)在工業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用實(shí)現(xiàn)工業(yè)自動化生產(chǎn)是工業(yè)發(fā)展中的關(guān)鍵,而工業(yè)自動化的實(shí)現(xiàn)離不開計(jì)算機(jī)信息技術(shù)的幫助,因此計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)在工業(yè)自動化生產(chǎn)中應(yīng)用是必然的,并且計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)在工業(yè)自動化中應(yīng)用范圍也是十分廣泛的。像在工業(yè)自動化生產(chǎn)中所需要的一些機(jī)器設(shè)備及其相關(guān)零部件構(gòu)成圖以及生產(chǎn)線的的識別系統(tǒng)裝置,它們都是利用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)通過對相關(guān)系統(tǒng)構(gòu)成進(jìn)行識別處理,然后將準(zhǔn)確的控制或者理想結(jié)構(gòu)圖傳遞給機(jī)器控制系統(tǒng)或者機(jī)器人,從而實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)線的自動化生產(chǎn)的。計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)在道路交通中的應(yīng)用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)在道路交通中的應(yīng)用相信很多人在日常生活中其實(shí)已經(jīng)親眼見證過,它其實(shí)就是道路交通的攝像監(jiān)控系統(tǒng),就是我們通常所說的紅綠燈攝像頭或者高速公路上的監(jiān)控系統(tǒng)等,這些都比較常見。在道路交通運(yùn)行中,紅綠燈攝像頭將檢測到的一些交通違章行為的圖像通過攝像頭拍攝記錄下來,傳送到計(jì)算機(jī)的相關(guān)系統(tǒng)中進(jìn)行儲存保護(hù)起來。這其中紅綠燈攝像頭對道路交通中的違章行為進(jìn)行自動檢測識別以及拍攝保存的過程就是計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)在道路交通中的一個實(shí)際應(yīng)用的過程。計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)在遙感技術(shù)中的應(yīng)用主要是通過遙感技術(shù)實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)主機(jī)對某領(lǐng)域的具體情況進(jìn)行監(jiān)控操作。過程中計(jì)算機(jī)的監(jiān)控以及遙感技術(shù)對某領(lǐng)域信息情況的收集等,這些都是計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)在遙感技術(shù)中應(yīng)用的體現(xiàn)。計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)字工程圖紙中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在通過計(jì)算機(jī)圖像處理等軟件實(shí)現(xiàn)對工程圖紙的設(shè)計(jì)繪制、信息轉(zhuǎn)換等過程,它是工程圖紙?jiān)O(shè)計(jì)的一種常用技術(shù),對工程圖紙?jiān)O(shè)計(jì)有著重要的作用。

計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)的發(fā)展前景

就計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)目前在實(shí)際中的應(yīng)用廣泛程度來講,計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)在將來的發(fā)展前景也是十分可觀的。在未來計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)將不僅會在圖像處理的清晰度、真實(shí)度以及其他的圖像因素的技術(shù)手法上越來越純熟,還將在圖像的分辨率、傳輸率以及多維成像等方面有所成就。其次計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)在工業(yè)工程制圖、在技術(shù)自身裝置的簡化應(yīng)用等方面都會朝著越來越精準(zhǔn)化越方便化的方面發(fā)展。這樣一來,計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)也將普遍化被應(yīng)用。

結(jié)語

總之,計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)在實(shí)際生活中的應(yīng)用是非常廣泛的,因此,給予計(jì)算機(jī)圖像處理及相關(guān)應(yīng)用技術(shù)更多的科研領(lǐng)域的關(guān)注與研究也是十分必要的,只要將相關(guān)應(yīng)用技術(shù)提高到一定的水平,那么工業(yè)、農(nóng)業(yè)以及更多領(lǐng)域的科技生產(chǎn)水平必然也將隨之提升。

第二篇：圖像處理技術(shù)

處理對象包括：靜態(tài)圖像和動態(tài)圖像

靜態(tài)圖像格式：RAW,BMP,TIF,JPEG,JBIG

TIF可以包含矢量信息，可以包含多張tif文件

動態(tài)圖像格式：MPEG,AVI,RM

1.圖像壓縮：無損壓縮和有損壓縮 JPEG

8x8像素塊：像素值---->像素值-128------>DCT變化------>量化表---->Z字掃描（壓縮過程）

2.動態(tài)圖像壓縮：MPEG

第三篇：學(xué)習(xí)Photoshop 圖像處理技術(shù)的心得體會

Photoshop學(xué)習(xí)心得體會

轉(zhuǎn)眼間，這學(xué)期即將結(jié)束。通過對圖形圖像處理這門課程的學(xué)習(xí)，使我受益匪。

我一直都喜歡Photoshop，因?yàn)樗强罘浅?qiáng)大的軟件，功能繁多，設(shè)計(jì)空間廣闊。在你鼠標(biāo)輕輕一動間，一個霏凡作品即有可能因你而生。它能把平白無奇的畫面變成炫麗多姿的視覺盛宴。

雖然現(xiàn)在photo shop只是我選修的一科，經(jīng)過老師的講解，我了解到它是作為圖形圖像處理領(lǐng)域的首選軟件，Photoshop的強(qiáng)大功能和眾多的優(yōu)點(diǎn)不用多說。用Photoshop做一些漂亮的圖片，或?qū)φ掌M(jìn)行簡單的加工并不是Photoshop設(shè)計(jì)人員的最終目的。而作品的靈魂是要有創(chuàng)意，然而創(chuàng)意這東西并不是那么好學(xué)，甚至根本學(xué)不會，學(xué)創(chuàng)意比學(xué)Photoshop本身要難得多。

Photoshop作品要有生命力就必須有一個好的創(chuàng)意。創(chuàng)意是我們老師上課強(qiáng)調(diào)的一項(xiàng)，他說學(xué)習(xí)photo shop不是在于把所有的工具都要深入去了解，只要把自己常用的會用就可以的了，因?yàn)橹挥杏袆?chuàng)意，也可以做出一副好的作品來的，老師為了說好色彩，在上課時就把運(yùn)動會的事說了，讓我們有一個所謂的概念。色彩應(yīng)用是圖形圖像處理和制作的一個重要環(huán)節(jié)，色彩應(yīng)用搭配的好能讓人產(chǎn)生一種舒適的感覺，作品的美感也由此而生。相反如色彩應(yīng)用搭配不當(dāng)，則會讓人產(chǎn)生不想看的心理，作品也就談不上什么感染力。色彩的應(yīng)用搭配不僅要平時留心觀察身體的事物，還在于多練習(xí)。留心觀察才會知道什么地方用什么色彩能達(dá)到最好效果。色彩應(yīng)用搭配不可能一下子學(xué)好，而是一個比較慢長的過程（如西瓜和另一種水果的組合）。如果要手繪一些作品，卡通類型往往是比較容易的，因?yàn)檫@類圖形只要用路徑把線條勾出來（用到鉛筆，鋼筆等），再填充以顏色即可，而它的色彩要求很簡單。寫實(shí)類型的卻非常難，雖然它的線條可能比較簡單，然而要命的是它的色彩要求非常嚴(yán)格，而色彩又是非常難掌握的一個環(huán)節(jié)。比如要手繪一只逼真的雞蛋美女一樣，就是一件很難的事情。色彩稍微出一點(diǎn)差錯，就會產(chǎn)生生硬的感覺，而達(dá)不到逼真的效果。也得會運(yùn)用3D變換。例如：要把文字寫在杯子上，就需要用到3D的變換。

在課上學(xué)習(xí)Photoshop的過程中，就會發(fā)現(xiàn)能學(xué)到很多東西。比如說完成同一項(xiàng)任務(wù)經(jīng)常有多種方法。Photoshop中的導(dǎo)航工作區(qū)域能夠充分利用這些程序中的擴(kuò)展能力。當(dāng)想要搜索圖像文件收藏夾中的特定文件時，文件瀏覽器是最好的工具。它具有良好的組織文件的特性，使我們能夠直接查看和搜索所需的文件，不需要在Photoshop中打開，從而節(jié)省了操作時間。

學(xué)習(xí)了很多關(guān)于圖像的處理給我印象很深，比如學(xué)習(xí)獲取、調(diào)整和修飾照片供打印頁面使用的過程。具體學(xué)習(xí)了使用

“自動顏色校正”來消除圖像的色偏，使用“海綿”和“減淡”工具來調(diào)整圖像某些單獨(dú)區(qū)域的飽和度和亮度以及調(diào)整圖像的色調(diào)范圍等等。剛開始的時候真的有點(diǎn)適應(yīng)不過來，總是更不上老師的節(jié)奏。可能是剛剛接觸這門課的原因，做了前面忘了后面。其實(shí)這只是Photoshop的入門要學(xué)的東西，搞成這樣挺悲劇的。不過最后還是在老師以及同學(xué)的幫忙下完成了任務(wù)，看著自己做的圖片和原來的圖片很接近的時候心里真是很開心，雖然還沒有完全一樣，但已經(jīng)很不錯了。自今天以后我感覺Photoshop越來越有趣了!Photoshop中如何選擇圖像的區(qū)域是非常重要的，必須先選擇想要修改的對象。一旦確定了選區(qū)，那么只有選區(qū)內(nèi)的地方才可以編輯。選區(qū)以外的地方是不可以更改的。Photoshop還可以在圖層上分離圖像的不同部分。然后每個圖層編輯成單獨(dú)的作品，讓合成和修改圖像靈活自如。針對圖層設(shè)置組合所定義的圖層復(fù)合可以靈活自如的查看各種設(shè)計(jì)方案。利用蒙版可以隔離和操作圖像的特殊部分。蒙版的剪切部分可以被替換，但是剪切周圍環(huán)繞區(qū)域受保護(hù)不改變。可以創(chuàng)建供一次性使用的臨時蒙版，也可以保存蒙版供重復(fù)使用。

Photoshop中還包含了一套強(qiáng)大的仿制工具集，使照片修飾變得更容易與直觀。由于對這些特性底層的技術(shù)支持，即使對人的臉部做了修飾也非常逼真和自然，以至于很難察覺一幅照片是否做過改動。即使是最好的工具，修飾照片以保證它們看上去完全是自然的一門藝術(shù)，它需要大量的實(shí)踐。用批評家的眼光檢查自己做的圖片，看著那些利用修復(fù)畫筆工具和修補(bǔ)工具所做的處理后區(qū)域可能太過光滑和相同。如果這樣還可以利用另一個工具來進(jìn)行矯正。歷史記錄畫筆工具和仿制圖章工具非常的相似。它們的不同在于：歷史記錄畫筆工具沒有使用圖像中某個預(yù)先定義的區(qū)域作為“源”(正如仿制圖章工具所做的那樣)，而是利用了以前的歷史記錄調(diào)板狀態(tài)作為“源”。歷史記錄畫筆工具的好處在于可以恢復(fù)圖像中狹窄的區(qū)域。因而，可以在保留那些精心處理而達(dá)到了成功修飾效果的區(qū)域的同時，去恢復(fù)另外一些不成功的區(qū)域到它們早期的狀態(tài)，這樣就可以進(jìn)行第二次嘗試了!當(dāng)然Photoshop還有很多處理圖像方面的技巧，要想深入理解還需要在網(wǎng)上搜索一些資料。

其實(shí)Photoshop的強(qiáng)大的圖像處理功能表現(xiàn)在很多方面，從修復(fù)數(shù)碼相機(jī)拍攝的照片到制作精美的圖片并上傳到網(wǎng)絡(luò)中，從工作中的簡單圖案設(shè)計(jì)到專業(yè)印刷設(shè)計(jì)師或網(wǎng)頁設(shè)計(jì)師的圖片處理工作，無所不能。說實(shí)話開始想要學(xué)習(xí)Photoshop也沒想太多，就想處理一下照片，制作個相冊啥的。可當(dāng)我接觸之后，了解多了之后，我就不由自主的想學(xué)的多一點(diǎn)，學(xué)的更深入點(diǎn)。

通過對Photoshop的進(jìn)一步的學(xué)習(xí)和了解發(fā)現(xiàn)這門課程需要的動手能力還是很強(qiáng)的，這就在很大程度上考驗(yàn)人的耐心和毅力。通過我自己在學(xué)習(xí)的過程中我覺得:首先，不能有畏難情緒，千萬不要被PS的表象——繁多的工具嚇到。要知道千里之行始于足下，只要你堅(jiān)持不懈，循序漸進(jìn)。采用逐個擊破，有計(jì)劃有步驟地學(xué)會每個工具的功能與使用方法。在學(xué)的過程中一定要思考如何應(yīng)用，注意觸類旁通。其實(shí)，學(xué)著學(xué)著，你就會發(fā)現(xiàn)一些工具的用法有很多相同的地方，例如仿制圖章工具和修復(fù)畫筆工具的用法基本相同。但如果滿足于停留在知道怎么用它的水平還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，我們得 其次，得想方設(shè)法提高自己的興趣。大多數(shù)人都喜歡欣賞漂亮的照片，何不自己動手美化自己的照片，讓自己搖身一變，比那些明星還要美麗。這樣既可以強(qiáng)化自己原有的知識結(jié)構(gòu)體系，又能激發(fā)自己追求新的知識的欲望，何樂而不為呢？

再次，學(xué)而時習(xí)之，要每隔一段時間，練習(xí)一下，比較一下，看自己是否有進(jìn)步。最好獨(dú)立地做一些創(chuàng)造性的作品。堅(jiān)持這樣，在不知不覺中，就會很輕松地把所學(xué)知識納入長時記憶系統(tǒng)。在學(xué)習(xí)實(shí)踐過程中，一定要有自己的東西，模仿到一定階段，就要開始自己創(chuàng)作，不能總是搬別人的東西。活學(xué)活用，多看多做多想。在開始的時候一定要擺正心態(tài)，從簡單的開始學(xué)起。要實(shí)現(xiàn)一種效果，往往不止一種方法，如何綜合運(yùn)用多種技法達(dá)到最佳效果，這是要在熟練掌握軟件的基礎(chǔ)上自己拿主意的

最后，最好帶上藝術(shù)家般的挑剔眼光來分析作品，總結(jié)技巧。還要適時地與同學(xué)老師朋友交流交流，發(fā)現(xiàn)別人出色的地方，多多學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)；也要善于發(fā)現(xiàn)別人的不足之處，吸取經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)。當(dāng)然，也可充分利用網(wǎng)絡(luò)資源來擴(kuò)充自己的知識體系。但我不是特別鼓勵大家過分利用網(wǎng)絡(luò)資源，因?yàn)槲铱傆X得上面沒什么特別優(yōu)秀的作品，沒必要浪費(fèi)太多的時間在上面。

在學(xué)習(xí)Photoshop時，讓我懂得了很多專業(yè)方面的知識。對圖片的處理多了自己的一套方法和想法，而且使我懂得一個最基本的道理：在失敗后不要?dú)怵H，只要在失敗后得到的經(jīng)驗(yàn)才是最重要的。最重要的是這門課使我掌握了一門技能使得自己走出大學(xué)邁向社會時又多了一份信心和希望！

總之，通過一個學(xué)期的學(xué)習(xí)，基本掌握了這門課程的基礎(chǔ)知識，我將會在今后的學(xué)習(xí)中不斷學(xué)習(xí)，不斷進(jìn)步，爭取能夠設(shè)計(jì)出好的作品。

最后，對老師表示最真誠地感謝。

第四篇：matlabGUI圖像處理

圖像處理

一、實(shí)習(xí)任務(wù)

利用MATLAB里面的一些特定函數(shù)和GUI可視化圖形界面設(shè)計(jì)一個屬于自己的photoshop,使其完成簡易的放大、縮小、截圖以及直方圖統(tǒng)計(jì)等功能。

二、實(shí)習(xí)內(nèi)容

1、布局設(shè)計(jì)

2、程序設(shè)計(jì) %文件打開

[name,path]=uigetfile({'*.*';'*.bmp';'*.tif';'*.png';'*.gif';'*.jpg'},'載入圖像');if isequal(name,0)|isequal(path,0)errordlg('沒有選中文件','出錯');return;else x=imread([path,name]);axes(handles.axes1);imshow(x);handles.img=x;handles.noise_img=x;guidata(hObject,handles)end

%文件保存

[filename,pathname] = uiputfile({'*.*';'*.bmp';'*.tif';'*.png';'*.gif';'*.jpg'},'圖片保存為');if isequal([filename,pathname],[0,0])errordlg('沒有保存','出錯');return;else file=strcat(pathname,filename);(handles.axes2);i=getimage(gca);imwrite(i,file);end

%文件退出 clc;close all;close(gcf);

%灰度處理

axes(handles.axes2);if isrgb(handles.img)y=rgb2gray(handles.img);%RGB?????????? imshow(y);else msgbox('這已經(jīng)是灰度圖像','轉(zhuǎn)換失敗');end %截圖

set(handles.axes2,'HandleVisibility','ON');axes(handles.axes2);y=imcrop(handles.img);imshow(y);handles.Timage=y;

%雙線性縮小

axes(handles.axes2);prompt={'輸入放大倍數(shù):'};defans={'0.2'};p=inputdlg(prompt,'輸入放大倍數(shù)',1,defans);p1=str2num(p{1});y=imresize(handles.img,p1,'bilinear');%法縮小 imshow(y);

%雙線放大

axes(handles.axes2);prompt={'輸入放大倍數(shù):'};defans={'2'};p=inputdlg(prompt,'輸入放大倍數(shù)',1,defans);p1=str2num(p{1});y=imresize(handles.img,p1,'bilinear');%值法放大 imshow(y);

%上下翻轉(zhuǎn)

最近鄰插值最近鄰插axes(handles.axes2);x=(handles.img);if isrgb(handles.img)for k=1:3 y(:,:,k)=flipud(x(:,:,k));%上下翻轉(zhuǎn)函數(shù) end imshow(y);else x=(handles.img);y=flipud(x);imshow(y);end

%左右翻轉(zhuǎn)

axes(handles.axes2);if isrgb(handles.img)x=(handles.img);for k=1:3 y(:,:,k)=fliplr(x(:,:,k));%左右翻轉(zhuǎn)函數(shù) end imshow(y);else x=(handles.img);y=fliplr(x);imshow(y);end

%左轉(zhuǎn)90度

axes(handles.axes2);x=(handles.img);y=imrotate(x,90);imshow(y);

%右轉(zhuǎn)90度

axes(handles.axes2);x=(handles.img);y=imrotate(x,-90);imshow(y);

%任意角度旋轉(zhuǎn) axes(handles.axes2);prompt={'輸入?yún)?shù)1:'};defans={'30'};p=inputdlg(prompt,'輸入?yún)?shù)',1,defans);p1=str2num(p{1});y=imrotate(handles.img,p1);imshow(y);

%亮度處理

prompt={'輸入?yún)?shù)1','輸入?yún)?shù)2','輸入gamma'};defans={'[0 0.7]','[0 1]','1'};p=inputdlg(prompt,'輸入?yún)?shù)',1,defans);p1=str2num(p{1});p2=str2num(p{2});p3=str2num(p{3});gamma=p3;x=(handles.img);y=imadjust(x,p1,p2,gamma);axes(handles.axes2);imshow(y);%G直方圖

set(handles.axes2,'HandleVisibility','ON');axes(handles.axes2);if isrgb(handles.img)x=imhist(handles.img(:,:,2));%直方圖統(tǒng)計(jì) x1=x(1:10:256);horz=1:10:256;bar(horz,x1);set(handles.axes2,'xtick',0:50:255);else msgbox('這是灰度圖像','旋轉(zhuǎn)失敗');end %R直方圖

set(handles.axes2,'HandleVisibility','ON');axes(handles.axes2);x=imhist(handles.img(:,:,1));%統(tǒng)計(jì)

x1=x(1:10:256);horz=1:10:256;bar(horz,x1);set(handles.axes2,'xtick',0:50:255);%B直方圖

set(handles.axes2,'HandleVisibility','ON');axes(handles.axes2);if isrgb(handles.img)

直方圖x=imhist(handles.img(:,:,3));%直方圖統(tǒng)計(jì)

x1=x(1:10:256);horz=1:10:256;bar(horz,x1);%axis([0 255 0 150000]);set(handles.axes2,'xtick',0:50:255);%set(handles.axes2,'ytick',0:2000:15000);else msgbox('這是灰度圖像','旋轉(zhuǎn)失敗');end

%直方圖均衡

set(handles.axes2,'HandleVisibility','ON');axes(handles.axes2);if isrgb(handles.img)a=histeq(handles.img(:,:,1));b=histeq(handles.img(:,:,2));c=histeq(handles.img(:,:,3));k(:,:,1)=a;k(:,:,2)=b;k(:,:,3)=c;imshow(k);else h=histeq(handles.img);%直方圖均衡 imshow(h);end

3、效果圖

三、遇到的問題及解決方法

1、遇到的問題

最開始在Command里面用imread打開圖片是可行的，但到了GUI里面之后，會出現(xiàn)一些錯誤，主要就是提示說：找不到對應(yīng)的地方。還有就是在編寫完程序之后，放大感覺沒有任何變化。

2、解決方法

在查詢資料后發(fā)現(xiàn)，在GUI里面打開圖片是需要編寫圖片的地址以及格式的，要先判斷你要操作的圖片是否存在，如果不存在，應(yīng)該提示你不存在的錯誤；在不能放大這個問題上，后來發(fā)現(xiàn)是axes2不夠大，也就是畫布不夠大，再放大了畫布后，放大就明顯多了，縮小的時候也是這樣。

四、主要收獲和心得體會

在倆周的自動化軟件實(shí)訓(xùn)里面，最大的感觸就是MATLAB很強(qiáng)大，不但可以用自己自帶的函數(shù)，還可以和C語言Java等語言連接共用，在處理圖像上有自己獨(dú)特的優(yōu)勢，在編輯菜單之后再進(jìn)行相應(yīng)的編程，做出來的界面和網(wǎng)頁一樣好看，這倆周特別快，不過收獲很多，在很大程度上鍛煉了我們的設(shè)計(jì)能力。

第五篇：圖像處理 實(shí)驗(yàn)報告

摘要：

圖像處理，用計(jì)算機(jī)對圖像進(jìn)行分析，以達(dá)到所需結(jié)果的技術(shù)。又稱影像處理。基本內(nèi)容 圖像處理一般指數(shù)字圖像處理。數(shù)字圖像是指用數(shù)字?jǐn)z像機(jī)、掃描儀等設(shè)備經(jīng)過采樣和數(shù)字化得到的一個大的二維數(shù)組，該數(shù)組的元素稱為像素，其值為一整數(shù)，稱為灰度值。圖像處理技術(shù)的主要內(nèi)容包括圖像壓縮，增強(qiáng)和復(fù)原，匹配、描述和識別3個部分。圖像處理一般指數(shù)字圖像處理。

數(shù)字圖像處理的目的是改善圖像的質(zhì)量，它以人為對象，以改善人的視覺效果為目的。目前，圖像處理演示系統(tǒng)應(yīng)用領(lǐng)域廣泛醫(yī)學(xué)、軍事、科研、商業(yè)等領(lǐng)域。因?yàn)閿?shù)字圖像處理技術(shù)易于實(shí)現(xiàn)非線性處理，處理程序和處理參數(shù)可變，故是一項(xiàng)通用性強(qiáng)，精度高，處理方法靈活，信息保存、傳送可靠的圖像處理技術(shù)。本圖像處理演示系統(tǒng)以數(shù)字圖像處理理論為基礎(chǔ)，對某些常用功能進(jìn)行界面化設(shè)計(jì)，便于初級用戶的操作。設(shè)計(jì)要求

可視化界面，采用多幅不同形式圖像驗(yàn)證系統(tǒng)的正確性；

合理選擇不同形式圖像，反應(yīng)各功能模塊的效果及驗(yàn)證系統(tǒng)的正確性 對圖像進(jìn)行灰度級映射，對比分析變換前后的直方圖變化；

1.課題目的與要求 目的：

基本功能：彩色圖像轉(zhuǎn)灰度圖像

圖像的幾何空間變換：平移，旋轉(zhuǎn)，剪切，縮放 圖像的算術(shù)處理：加、減、乘

圖像的灰度拉伸方法（包含參數(shù)設(shè)置）； 直方圖的統(tǒng)計(jì)和繪制；直方圖均衡化和規(guī)定化； 要求：

1、熟悉圖像點(diǎn)運(yùn)算、代數(shù)運(yùn)算、幾何運(yùn)算的基本定 義和常見方法；

2、掌握在MTLAB中對圖像進(jìn)行點(diǎn)運(yùn)算、代數(shù)運(yùn)算、幾何運(yùn)算的方法

3、掌握在MATLAB中進(jìn)行插值的方法

4、運(yùn)用MATLAB語言進(jìn)行圖像的插值縮放和插值旋轉(zhuǎn)等

5、學(xué)會運(yùn)用圖像的灰度拉伸方法

6、學(xué)會運(yùn)用圖像的直方圖設(shè)計(jì)和繪制；以及均衡化和規(guī)定化

7、進(jìn)一步熟悉了解MATLAB語言的應(yīng)用，將數(shù)字圖像處理更好的應(yīng)用于實(shí)際

2.課題設(shè)計(jì)內(nèi)容描述

1>彩色圖像轉(zhuǎn)化灰度圖像：

大部分圖像都是RGB格式。RGB是指紅，綠，藍(lán)三色。通常是每一色都是256個級。相當(dāng)于過去攝影里提到了8級灰階。

真彩色圖像通常是就是指RGB。通常是三個8位，合起來是24位。不過每一個顏色并不一定是8位。比如有些顯卡可以顯示16位，或者是32位。所以就有16位真彩和32位真彩。

在一些特殊環(huán)境下需要將真彩色轉(zhuǎn)換成灰度圖像。1單獨(dú)處理每一個顏色分量。

2.處理圖像的“灰度“，有時候又稱為“高度”。邊緣加強(qiáng)，平滑，去噪，加銳度等。

3.當(dāng)用黑白打印機(jī)打印照片時，通常也需要將彩色轉(zhuǎn)成灰白，處理后再打印 4.攝影里，通過黑白照片體現(xiàn)“型體”與“線條”，“光線”。2>圖像的幾何空間變化：

圖像平移是將圖像進(jìn)行上下左右的等比例變化，不改變圖像的特征，只改變位置。

圖像比例縮放是指將給定的圖像在x軸方向按比例縮放fx倍，在y軸按比例縮放fy倍，從而獲得一幅新的圖像。如果fx=fy，即在x軸方向和y軸方向縮放的比率相同，稱這樣的比例縮放為圖像的全比例縮放。如果fx≠fy，圖像的比例縮放會改變原始圖象的像素間的相對位置，產(chǎn)生幾何畸變。

旋轉(zhuǎn)。一般圖像的旋轉(zhuǎn)是以圖像的中心為原點(diǎn)，旋轉(zhuǎn)一定的角度，也就是將圖像上的所有像素都旋轉(zhuǎn)一個相同的角度。旋轉(zhuǎn)后圖像的的大小一般會改變，即可以把轉(zhuǎn)出顯示區(qū)域的圖像截去，或者擴(kuò)大圖像范圍來顯示所有的圖像。圖像的旋轉(zhuǎn)變換也可以用矩陣變換來表示。3>圖像的算術(shù)處理：

圖像代數(shù)運(yùn)算是指對兩幅或兩幅以上輸入圖像對應(yīng)的像素逐個進(jìn)行和差積商運(yùn)算以產(chǎn)生增強(qiáng)效果的圖像。圖像運(yùn)算是一種比較簡單有效的增強(qiáng)處理手段是圖像處理中常用方法。三種圖像處理代數(shù)運(yùn)算的數(shù)學(xué)表達(dá)式如下： C(x,y)=A(x,y)+B(x,y)C(x,y)=A(x,y)-B(x,y)C(x,y)=A(x,y)*B(x,y)4>圖像的灰度拉伸方法：

灰度拉伸又叫對比度拉伸，它是最基本的一種灰度變換，使用的是最簡單的分段線性變換函數(shù)，它的主要思想是提高圖像處理時灰度級的動態(tài)范圍。可以有選擇的拉伸某段灰度區(qū)間以改善輸出圖像。如圖，所示的變換函數(shù)的運(yùn)算結(jié)果是將原圖在a到b之間的灰度拉伸到c到d之間。如果一幅圖像的灰度集中在較暗的區(qū)域而導(dǎo)致圖像偏暗，可以用灰度拉伸功能來拉伸(斜率>1)物體灰度區(qū)間以改善圖像；同樣如果圖像灰度集中在較亮的區(qū)域而導(dǎo)致圖像偏亮，也可以用灰度拉伸功能來壓縮(斜率<1)物體灰度區(qū)間以改善圖像質(zhì)量。

5>直方圖設(shè)計(jì)和繪制；以及均衡化和規(guī)定化：

灰度直方圖是將數(shù)字圖像的所有像素，按照灰度值的大小，統(tǒng)計(jì)其所出現(xiàn)的頻度。通常，灰度直方圖的橫坐標(biāo)表示灰度值，縱坐標(biāo)為半個像素個數(shù)，也可以采用某一灰度值的像素?cái)?shù)占全圖像素?cái)?shù)的百分比作為縱坐標(biāo)。

直方圖均衡方法的基本原理是：對在圖像中像素個數(shù)多的灰度值（即對畫面起主要作用的灰度值）進(jìn)行展寬，而對像素個數(shù)少的灰度值（即對畫面不起主要作用的灰度值）進(jìn)行歸并。從而達(dá)到清晰圖像的目的。

3.總體方案設(shè)計(jì)

1> GUI圖像處理平臺的總體設(shè)計(jì)

圖像處理平臺設(shè)計(jì)的目的是能夠?qū)D像處理的各個獨(dú)立算法集成到一個平臺內(nèi)，方便用戶選用多種方法對圖像進(jìn)行處理.平臺基于ＭatlabGUI設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)圖像處理過程的交互和可視化，并為用戶二次開發(fā)提供平臺接口，提高圖像處理算法的綜合利用效率

2>平臺總體功能設(shè)計(jì) 根據(jù)一體化的設(shè)計(jì)思想，平臺主要實(shí)現(xiàn)算法集成、交互可視化和提供二次開發(fā)接口等功能.其中算法集成分為已有算法集成和新算法集成.具體功能描述如下：

（1）已有算法集成是對Ｍatlab圖像處理工具

包中提供的算法進(jìn)行集成，可以通過使用函數(shù)名加參數(shù)的方式直接調(diào)用.依據(jù)功能進(jìn)行分類，將同類算法集成到同一菜單項(xiàng)內(nèi)，如將傅里葉變換、小波變換、離散變換等算法歸類到圖像變換中，進(jìn)行集成.（2）新算法集成是指對自主開發(fā)的算法進(jìn)行集成，如改進(jìn)水平集算法[12]、交互式圖割算法[13]、細(xì)胞自動機(jī)分割算法[14]等均為自主開發(fā)的圖像分割算法，同已有算法集成方式類似，集成到平臺中，便于綜合運(yùn)用和算法分析與對比.（3）交互式可視化是指對圖像處理過程及結(jié)果的可視化顯示，并提供用戶交互區(qū).（4）二次開發(fā)接口是指通過調(diào)用集成模板方式，為用戶提供一個將自己算法集成到平臺中的一個接口

3>總體布局設(shè)計(jì)

一個高性能的圖像處理平臺應(yīng)該為用戶提供

方便快捷的操作.平臺設(shè)計(jì)中通過菜單和按鈕實(shí)現(xiàn)快捷操作，其中菜單項(xiàng)提供平臺的整體功能，快捷按鈕顯示具體的獨(dú)立功能.圖像處理平臺的布局設(shè)計(jì)如圖1所示.利用ＭatlabGUI提供的工具包和底層代碼，可以實(shí)現(xiàn)菜單功能區(qū)、快捷按鈕功能區(qū)、DEMO顯示區(qū)、可視化效果顯示區(qū)和用戶交互區(qū)的布局設(shè)計(jì)

4.程序?qū)崿F(xiàn)和測試

4.1各個功能模塊的主要實(shí)現(xiàn)程序 基本功能：彩色圖像轉(zhuǎn)灰度圖像

I=imread('C:MATLAB7toolboximagesimdemospeppers.png','png');x=rgb2gray(I);figure(1);subplot(121);imshow(I);title('原始圖像');subplot(122);imshow(x);title('灰度圖像');實(shí)驗(yàn)結(jié)果：

圖像的幾何空間變換：平移，旋轉(zhuǎn)，剪切，縮放

img1=imread('C:MATLAB7toolboximagesimdemosguidemo123jujiao3.jpg','jpg');img1=rgb2gray(img1);figure,imshow(img1);imwrite(img1,'a1.jpg');%%%%%%平移

se=translate(strel(1),[20 20]);img2=imdilate(img1,se);figure,imshow(img2);imwrite(img2,'a2.jpg');%%%%%%旋轉(zhuǎn) img3=imrotate(img1,90);figure,imshow(img3);imwrite(img3,'a3.jpg');% %%%%%縮放 img4=imresize(img1,2);figure,imshow(img4);imwrite(img4,'a4.jpg');

原始圖像：

平移圖像：

旋轉(zhuǎn)圖像：

縮放圖像：

圖像的算術(shù)處理：加、減、乘

加法

A=imread('C:MATLAB7toolboximagesimdemosguidemo123jujiao3.jpg','jpg');B=imread('C:MATLAB7toolboximagesimdemosguidemo123jujiao1.jpg','jpg');subplot(1,3,1);imshow(A);title('圖像1');subplot(1,3,2);imshow(B);title('圖像2');C=imadd(A,B);subplot(1,3,3);imshow(C);title('相加后的圖像')

減法

A=imread('C:MATLAB7toolboximagesimdemosguidemo123jujiao3.jpg','jpg');B=imread('C:MATLAB7toolboximagesimdemosguidemo123jujiao1.jpg','jpg');subplot(2,3,1);imshow(A);title('圖像1');subplot(2,3,2);imshow(B);title('圖像2');C=imsubtract(A,B);subplot(2,3,3);imshow(C);title('相減后的圖像')

乘法

A=imread('C:MATLAB7toolboximagesimdemosguidemo123jujiao3.jpg','jpg');B=imread('C:MATLAB7toolboximagesimdemosguidemo123jujiao1.jpg','jpg');subplot(1,3,1);imshow(A);title('圖像1');subplot(1,3,2);imshow(B);title('圖像2');C=immultiply(A,B);subplot(1,3,3);imshow(C);title('相乘后的圖像')

圖像的灰度拉伸方法（包含參數(shù)設(shè)置）；

img=imread('C:MATLAB7toolboximagesimdemosguidemo123jujiao3.jpg','jpg');figure(1);imshow(img);title('原圖');[m,n]=size(img);%測量圖像尺寸參數(shù)

GreyHist=zeros(1,256);%預(yù)創(chuàng)建存放灰度出現(xiàn)概率的向量 for k=0:255 GreyHist(k+1)=length(find(img==k))/(m*n);%計(jì)算每級灰度出現(xiàn)的概率，將其存入GreyHist中相應(yīng)位置

end figure(2);bar(0:255,GreyHist)%繪制直方圖 title('原直方圖')xlabel('灰度值')ylabel('出現(xiàn)概率')%灰度拉伸 imggrey=img;prompt={'請輸入系數(shù)a','請輸入系數(shù)b'};words='請輸入線性拉伸函數(shù):';answer = inputdlg(prompt,words,1,{'0.5','2'});a=str2double(answer(1));b=str2double(answer(2));for i=1:m for j=1:n img(i,j)=a*img(i,j)+b;end end figure(3);imshow(img);title('灰度拉伸');GreyHist=zeros(1,256);%預(yù)創(chuàng)建存放灰度出現(xiàn)概率的向量 for k=0:255

直方圖的統(tǒng)計(jì)和繪制；直方圖均衡化和規(guī)定化；

%一，圖像的預(yù)處理，讀入彩色圖像將其灰度化

img=imread('C:MATLAB7toolboximagesimdemosguidemo123jujiao3.jpg','jpg');%讀入JPG彩色圖像文件

imshow(img)%顯示出來 title('輸入的彩色JPG圖像')imwrite(rgb2gray(img),'PicSampleGray.jpg');%將彩色圖片灰度化并保存 img=rgb2gray(img);%灰度化后的數(shù)據(jù)存入數(shù)組 %二，繪制直方圖

[m,n]=size(img);%測量圖像尺寸參數(shù)

GP=zeros(1,256);%預(yù)創(chuàng)建存放灰度出現(xiàn)概率的向量 for k=0:255 GP(k+1)=length(find(img==k))/(m*n);%計(jì)算每級灰度出現(xiàn)的概率，將其存入GP中相應(yīng)位置 end figure,bar(0:255,GP,'g')%繪制直方圖 title('原圖像直方圖')xlabel('灰度值')ylabel('出現(xiàn)概率')%三，直方圖均衡化 S1=zeros(1,256);for i=1:256 for j=1:i S1(i)=GP(j)+S1(i);%計(jì)算Sk end end S2=round((S1*256)+0.5);%將Sk歸到相近級的灰度 for i=1:256 GPeq(i)=sum(GP(find(S2==i)));%計(jì)算現(xiàn)有每個灰度級出現(xiàn)的概率 end figure,bar(0:255,GPeq,'b')%顯示均衡化后的直方圖 title('均衡化后的直方圖')xlabel('灰度值')ylabel('出現(xiàn)概率')%四，圖像均衡化 PA=img;for i=0:255 PA(find(img==i))=S2(i+1);%將各個像素歸一化后的灰度值賦給這個像素 end figure,imshow(PA)%顯示均衡化后的圖像 title('均衡化后圖像')imwrite(PA,'PicEqual.jpg');

4.3.問題說明和總結(jié)：對在調(diào)試中發(fā)現(xiàn)的問題和解決方法做說明。

圖像處理，是對圖像進(jìn)行分析、加工、和處理，使其滿足視覺、心理以及其他要求的技術(shù)。圖像處理是信號處理在圖像域上的一個應(yīng)用。目前大多數(shù)的圖像是以數(shù)字形式存儲，因而圖像處理很多情況下指數(shù)字圖像處理。

進(jìn)行程序調(diào)試的過程中，最重要的是輸入圖像，剛開始是為了找到原始圖像耗費(fèi)了很多時間，一般的條件書上有，但要對其進(jìn)行磨合。程序編寫時，應(yīng)該注意大小寫。應(yīng)該注意最后的輸出部分，保證輸出條件與輸入條件相同。

5．總結(jié)與體會 這次使用MATALB進(jìn)行圖像處理的編寫，是我對MATALB軟件有了更深入的了解，對其的應(yīng)用能力也有了相應(yīng)的提高，更深入的了解到MATALB作為繪圖軟件的方便與快捷。在進(jìn)行程序調(diào)試的過程中，最重要的是輸入圖像，只有找到圖像的原始位置，才能進(jìn)行下面的程序編碼。編碼程序時，應(yīng)該在MATLAB原始文檔的位置先行輸入，輸入時應(yīng)該注意大小寫。程序應(yīng)該盡可能地簡單，只要能達(dá)到目的就行，程序越復(fù)雜，運(yùn)行時的錯誤就越多。以上是我的程序編碼經(jīng)驗(yàn)與感受。

6．參考文獻(xiàn)

《數(shù)字圖像處理實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)書》 厙向陽 曹穎超 編著 《MATLAB與數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn)》 艾冬梅 李艷晴 編著 《圖像處理和分析技術(shù)》 章毓晉 編著 《MATLAB實(shí)用教程》 鄭阿奇 編著