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SOPC技术在图像处理中的应用与展望_崔明

SOPC技术在图像处理中的应用与展望_崔明
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SOPC技术在图像处理中的应用与展望

崔 明,莫立东,王 滨,张文明

(沈阳大学机械工程学院,辽宁沈阳110044)

摘 要:SOPC技术在硬件上对图像进行实时处理是图像处理技术新的发展方向,FPGA是运用SOPC技术进行图像处理的核心器件,本文介绍了SOPC技术及常用图像处理算法的原理和特点,将传统DSP图像处理技术与嵌入NiosII软核处理器的FPGA芯片实现图像处理技术进行了比较,得出运用FP-GA能够提高图像处理的速度和工作频率,并对SOPC技术在图像处理中的应用现状进行了分析,指出应用SOPC技术进行图像实时处理和解决当前图像处理领域存在的问题有着重要意义,SOPC技术将引领图像处理技术向更高、更广泛的方向发展。

关键词:SOPC技术;图像处理;FPGA;DSP;NiosII软核处理器

中图分类号:TP317.4 文献标志码:A

The Application and Prospects of S OPC Technology in Image-processing

CU I M ing,M O Lido ng,W A NG Bin,Z H AN G Wenming

(College o f M echanical Enginee ring,She ny ang U niver sity,Shenyang110044,China)

A bstract:T he realtime image pro cessing by SO PC technolog y on the hardwa re is the new direction o f the image-pro cess-ing techno log y,and F PGA is the core device of the image-pro cessing based o n SO PC techno lo gy.T his paper intro duces the principles and cha racteristics of SO PC technolog y and co mmonly image-processing alg o rithm.By co mpa ring the traditio nal DSP image-processing techno log y w ith FPG A chip image-pr ocessing technology embedding w ith the N io sII so ft-core pro ces-so r,w e can g et a conclusion that the usage o f the SO PC techno log y can increase the speed and w o rking fr eque ncy o f imag e-processing.T he applica tion status of SO PC techno log y used in imag e-processing is analyzed.It is prov ed that the application of SO PC technolog y is of g reat sig nificance on realtime imag e pro cessing and so lving the cur rent pro blems in the imag e-pr o-cessing area.Finally,the SOP C technology will lead imag e-processing to a higher and br oade r zo ne.

Key words:SO PC techno lo gy,Imag e-pr ocessing,F PG A,DSP,NiosII sof t-co re processor

图像处理通常是由软件来完成的,但是随着新技术的发展,使用SOPC技术在硬件上对实时图像进行处理,将图像处理算法固化在FPGA芯片上,并在其中嵌入NiosII软核处理器,可以加快图像处理的速度,满足图像实时处理的需要。FPGA就是硬件处理实时图像数据的理想选择,基于FPGA的图像处理专用芯片的研究将成为信息产业的新热点。使用FPGA硬件处理图像数据不仅能够获得很好的处理效果,达到较高的工作频率,处理速度也远远高于软件处理图像法,可满足实时图像处理的要求。通常图像处理系统由图像采集模块、图像处理模块和图像显示模块组成,整个系统要完成的功能,既有大运算量的算法运算工作,又有运算和控制较复杂外部接口的通信和图像高级处理等,这就要求系统设计要合理地划分,充分发挥硬件处理的快速和软件控制灵活的特点。SOPC技术支持软硬件协同设计,所以,对于人机接口、系统管理及常规操作等适合用软件实现,对于图像数据的处理、简单而数量巨大的运算等适合用硬件来实现。图像处理系统的功能划分为:视频采集控制、图像预处理由硬件FPGA电路模块实现;视频显示控制由NiosII软核CPU来实现;更高级、复杂的图像处理由NiosII软核CPU结合定制指令和外围电路等方法来实现,以提高图像处理系统的处理速度。

1 SOPC技术概述

SOPC(Sy stem on a Prog rammable Chip)是一种灵活、高效的SOC技术与电子设计自动化技术(EDA)相结合的一种全新的嵌入式系统设计技术。它具有双重含义:首先它是片上系统(SOC),由单个芯片完成整个系统的主要逻辑功能;其次它是可编程系统,具有灵活的设计方式,可裁减、可扩充、可升级,并且可进行软硬件协同设计。SOPC技术可将信号采集、转换、处理、存储、I/O接口等功能都集成在1个芯片上,运用该技术在FPGA芯片上配置Nio sII软核处理器和相关的接口模块来实现系统的主要硬件电路。FPGA是运用SOPC技术进行图像处理的核心器件,许多外围功能器件的接口都不需要单独的接口芯片来完成,用FPGA就可以实现。Nio sII处理器是A ltera公司第2代用户可配置的通用32位RISC软核微处理器,是A ltera公司特有的基于通用FPGA架构的CPU内核,Nio sII的价

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值在于它为FPGA的应用扩展了新的方向,真正在FPGA上实现了SOPC。Altera公司的设计软件Quar tusII及其SOPC builder设计组件、NiosII IDE 和仿真工具等集软件开发、IP内核集成、设计输入、建模仿真、调试综合于一体,为基于SOPC的设计提供了一个强大的平台,为当前嵌入式系统设计提供了新方法,并带来了巨大的便利。在QuartusII集成开发环境中,可用Ve rilo g HDL或VH DL编程完成对传感器、A/D模数转换器等的控制;SOPC builder为每个设计模块生成可综合的代码总线配置寄存器并生成仿真模型,使用SOPC builder设计工具可以定义从硬件到软件的完整系统;NiosII IDE是嵌入式处理器的基本软件开发工具,所有软件开发任务都可以在NiosII IDE下完成,包括编辑、编译、程序调试、下载和运行。

2 常见图像处理方法

图像处理方法就是把输入的图像转换成另一幅具有所希望特征的图像。

2.1 图像平滑

图像平滑的目的是消除噪声的影响,提高图像的质量,常见的图像平滑方法为中值滤波,其公式表示为:g(x,y)=media{f(x-i,y-j)},(i,j)∈S。式中f(x-i,y-j),g(x,y)分别表示输入和输出数据,模板窗口为S。中值滤波是在一种邻域预算,类似于卷积,但计算的不是加权求和,而是把邻域中的像素按灰度级进行排序,然后选择改组的中间值作为输出像素值。它是一种能有效抑制噪声而提高信噪比的非线性的图像平滑方法,它能够很好地滤除脉冲噪声,又不使图像的边缘轮廓和线条变模糊。

2.2 图像分割

图像分割是根据幅度、边缘、形状、灰度值及位置等把图像分割成若干区域,常用的图像分割方法为阈值分割,如图像二值化。如果物体的灰度值落在某一区间内,并且背景的灰度值在这一区间外,就可以通过阈值运算得到物体的二值图像,把区间内的点置成1,区间外的点置成0,通过对图像进行二值化处理,可以把所要提取的图像信息从母材料中显现出来,从而可以相对精确地取得图像的位置信息。

2.3 边缘检测

图像分析理解的第一步常常是边缘检测,边缘检测方法大多是在原始图像的基础上,考虑其中每个像素某个邻域内的灰度变化,利用边缘临近的一阶或二阶导数的变化规律来检测边缘。由于边缘可能与场景中物体的重要特征对应,所以它是很重要的图像特征,而边缘提取是图像分割、纹理特征提取和形状特征提取等图像分析的重要基础。

3 图像处理方法实现比较

目前图像处理系统中大量应用专用DSP芯片来实现各种算法,如TI公司的TMS320系列DSP 处理器,这些处理器在硬件结构上不断改进,工作性能也不断得到提高,但其仍然没有摆脱传统CPU 的工作模式。虽然许多DSP处理器还使多乘法器的并行指令用于加速算术运算,然而由于其顺序的工作方式,较低的数据处理速度以及缺乏实施工作的性能,限制了其在对速度和容量要求较高的数字信号处理方面的应用。在图像处理算法的硬件实现中,并行且高速的、流水线式的运行方法实现比较简单,且可以高度优化,因此用于特定任务的、专用的、基于硬件的算法可以得到很好优化,运行效率很高,但是通用DSP芯片由于支持太多的功能,不能对特定的任务进行优化,在它们的结构设计中要考虑到所有的应用需要,经常会在一些严重分歧的需求上做出合理的折衷,所以某些图像处理算法在通用DSP上得不到很好的支持,达不到预期的处理效果。

SOPC技术利用FPGA芯片中多个处理单元并行处理的功能,在较低的主频下也能获得很快地执行速度,因此能够提高图像处理的速度和工作频率。FPGA器件是由大量逻辑宏单元组成,通过配置可以形成不同的硬件结构,完成不同的功能。现在的FPGA中含有灵活的、针对特定算法的加速器模块,极大地提高了处理速度。虽然DSP处理器内部时钟频率是FPGA的2倍多,但FPGA的乘加速度却是DSP处理器的12倍。由于FPGA的可编程和重配置的灵活性,算法硬件实现的快速性和系统高度的集成性,为图像处理系统带来了新的解决方案。

FPGA的优势在于它设计的灵活性和更强的适应性,它可以根据需要决定是提高系统速度还是节省系统资源,能够更好地实现并行处理,从而提高系统的性能。在FPGA上嵌入Nio sII软核处理器还可以免去底层驱动的麻烦,节省大量的开发时间和精力,并且Nio sII处理器还支持多核运行,可以加入实时操作系统,实现多任务调度,在图像的显示和复杂图像处理中可以提高图像处理速度。从根本上来说,DS P只是对某些固定的运算提供硬件优化,其体系仍是串行指令执行系统,并且这些固定优化运算并不能够满足图像处理众多算法的需要,这使得它的使用受到限制。VisiCom公司的一份技术报告指出:在中值滤波实现中,DSP处理器需要67个

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《新技术新工艺》·数字技术与机械加工工艺装备 2009年 第6期

周期完成该算法,采用FPGA器件只需要运行在25 MH z,因为FPGA可并行实现该功能,而DSP要达到同样的性能则需要运行超过1.5GH z频率。在这一特定的应用中,FPGA解决方案比一个100 MH z的DSP处理器要强大约17倍。对2种实现图像处理芯片的比较可以得出FPGA的优势明显高于DSP。

4 国内外基于FPGA的图像处理研究现状

随着数字图像处理技术的飞速发展,图像处理技术在通信科学、多媒体技术、医用图像处理、焊缝的跟踪与检测等领域得到了广泛的应用,在图像显示、图像压缩、图像格式化、色彩空间转换、I/O接口中FPGA的应用越来越广泛,目前在医学领域中,图像处理基本上采用的是图像分割技术;在焊缝的跟踪与检测中通常采用中值滤波、边缘检测等来获取焊缝的位置;在闭路电视监控系统中用图像增强技术捕捉突发事件、监控复杂场景、鉴别身份。许多不同领域的图像处理任务都可用低成本的可编程逻辑器件实现。

中国铁道部基础设施检测中心在轨检测车轨距轨向,向检测系统改造中采用摄像、图像处理及惯性测量技术对以往使用的光电伺服跟踪方式的轨距轨向系统进行全面改造升级。以FPGA模块为核心的高速图像处理卡实时采集、处理8个通道的钢轨断面图像信号,并根据钢轨断面轮廓图像求出轨距的特征点,分别计算2个特征点相对于惯性空间基准的位移及2点间的距离,实现在动态条件下的轨距轨向测量。2005年6月,富士通研究所与富士通前沿科技公司共同推出了用于办公室与商务设施等用途的服务机器人“富士通服务机器人”,可以胜任引导、搬运、巡视、提供信息等事务,该项目使用FP-GA开发图像处理的LSI。在负责视觉识别的DSP 管理下运行的是新开发的三维图像处理LSI,使用美国赛灵思约有500万个门阵列的FPGA开发而成,该FPGA的工作频率为90M H z。由于开发了图像处理LSI提高了处理速度,因此可以在行走进程中进行视觉识别。

5 结语

基于SOPC技术实现图像处理目前在我国还处于起步阶段,但其作用不容忽视,且具有很大的应用前景。它丰富了图像处理技术在众多领域的应用,提高了图像处理的速度和精度,满足了图像处理的实时操作需要。展望未来,随着SOPC技术的发展和FPGA芯片制造工艺的不断进步,运用SOPC技术处理图像信息并下载到FPGA芯片上将成为图像处理领域的发展趋势,FPGA也将发挥更加巨大的作用。

参考文献

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作者简介:崔明(1982-),女,硕士研究生,主要从事焊接技术及其自动控制方面的研究。

收稿日期:2008年12月5日

责任编辑 

吕菁

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数字图像处理技术试题答案

数字图像处理技术试题库 一、单项选择题:(本大题 小题, 2分/每小题,共 分) 1.自然界中的所有颜色都可以由()组成 A.红蓝绿 B.红黄绿 C.红黄蓝绿 D.红黄蓝紫白 2. 有一个长宽各为200个象素,颜色数为16色的彩色图,每一个象素都用R(红)、G(绿)、B(蓝)三个分量表示,则需要()字节来表示 A.100 B.200 C.300 D. 400 3.颜色数为16种的彩色图,R(红)、G(绿)、B(蓝)三个分量分别由1个字节表示,则调色板需要()字节来表示 A.48 B.60 C.30 D. 40 4.下面哪一个不属于bmp 文件的组成部分 A .位图文件信息头 B. 位图文件头 C.调色板 D. 数据库标示 5.位图中,最小分辨单元是 A.像素 B.图元 C.文件头 D.厘米 6.真彩色的颜色数为 A.888?? B. 161616?? C.128128128?? D.256256256?? 7.如果图像中出现了与相邻像素点值区别很大的一个点,即噪声,则可以通过以下方式去除 A.平滑 B.锐化 C. 坐标旋转 D. 坐标平移 8.下面哪一个选项不属于图像的几何变换() A.平移 B.旋转 C. 镜像 D. 锐化 9.设平移量为x x t t (,),则平移矩阵为() A .1 0 00 1 0 1x y t t ?????????? B. 1 0 00 -1 0 1x y t t ??-???????? C.1 0 00 1 0 - 1x y t t ????????-?? D.1 0 00 1 0 - -1x y t t ?????????? 10.设旋转角度为a ,则旋转变换矩阵为() A .cos() sin() 0sin() cos() 00 0 1a a a a -?????????? B .cos() sin() 0sin() cos() 00 0 1a a a a ?????????? C .sin() cos() 0 sin() cos() 0 0 0 1a a a a -?????????? D .cos() sin() 0sin() cos() 00 0 1a a a a -????-?????? 11.下面哪一个选项是锐化模板 A .-1 -1 -1-1 9 -1-1 -1 -1??????????g B .-1 -1 -1-1 -9 -1-1 -1 -1??????????g C .-1 -1 -1-1 8 -1-1 -1 -1??????????g D .-1 -1 -1-1 6 -1-1 -1 -1?????????? g 12.真彩色所能表示的颜色数目是 A .128128? B .256256256 ?? C .256 D .6059

浅谈数字图像处理中的图像分割技术

电大理工 2011年12月Study of Science and Engineering at RTVU. 第4期总第249期 浅谈数字图像处理中的图像分割技术 郑洪涛 朝阳广播电视大学( 朝阳 122500 ) 摘 要 数字图像处理科学迅速发展并得到广泛应用。图像分割是其中重要的中间技术。它依托图像数字处理底层技术,为模式识别等高层应用服务。本文简要介绍了图像分割的概念范畴和常见的分割 技术的方法描述。掌握图像分割技术有助于系统理解数字图像处理技术的层次。 关键词 数字图像处理 图像分割 阈值 数字图像处理技术,简单地说就是借助计算机的帮助对数字图像进行特定算法运算处理来满足众多应用需要的技术。它涵盖了众多图像处理方式,图像分割是其中一项重要的技术环节。 1 图像分割的范畴 图像分割处理技术属于数字图像处理技术中的图像分析范畴,是图像分析的中间层处理技术。图像分割的目的是把经过底层处理的数字图像空间分成若干有意义的区域,后期的一些高层应用如模式识别等将在这些分割的区域基础上进行。分割的依据建立在这些由像素组成的区域满足相似性和非连续性的基本概念上。 2 图像分割的方法 图像分割一般没有唯一的、标准的分割方法,也没有规定分割成功的准则。一般从以下几方面分割、描述方法: 2.1 灰度阈值法实现图像分割 阈值法主要利用直方图,设定合适的阈值来分辨物体与背景。简单地说就是在图像的灰度值中选一合适的阈值,若小于阈值则判断为背景,若大于阈值则判断为物体。这种方法适合与物体和背景之间有明显区域分界且边界封闭的情况。亦即数字图像中物体与背景的灰度值有明显差异,可较好的分割物体与背景。 (1)整体阈值 就是对整幅图像选定一固定灰度值,以此去做图像分类找出图像的物体。在物体与背景单纯且亮暗分明下才会有较好效果。 (2)适应性阈值 在不同的区域有不同的阈值,即自适性阈值。 2.2 区域法实现图像分割 区域法实现分割是以某种规则为约束(如子区域全部像素灰度相同、子区域不重合且相连接等),直接找取区域的方式实现分割。 (1)像素类聚区域成长法 此方法从一种子(seed)像素开始,通过平均灰度、组织纹理及色彩等性质的检视,将具有类似性质的像素逐一纳入所考虑的区域中,使其逐渐成长,形成子区域的方法。这种方法实际应用中至少要考虑种子像素的选择和聚类的相似性选择等因素。 (2)区域分割与合并法 首先将图像分割成不重叠的区域或子图像,

图像处理在航天航空中的应用-结业论文

图像处理在航天航空中的应用-结业论文

论文题目:图像处理在航天和航空技术方面的运用 学院:机械电气工程学院 班级: 2012级机制3班 姓名:张娜 学号: 20125009077

摘要:图像处理技术的研究和应用越来越受到社会发展的影响,并以自身的技术特点反过来影响整个社会技术的进步。本文主要简单概括了数字图像处理技术的特点、优势,列举了数字图像处理技术的应用领域并详细介绍了其在航天航空领域中的发展。 关键字:图像处理简介技术的优点发展技术应用 一、引言 数字图像处理是通过计算机采用一定的算法对图像图形进行处理的技术,它已经在各个领域上都有了较广泛的应用。图像处理的信息量很大,对处理速度要求也很高。本文就简单的介绍图像处理技术及其在各个领域的应用,详细说明图像处理在航天航空技术方面的应用。 二、数字图像处理简介 (一)图像的概念 图像包含了它所表达的物体的描述信息。我们生活在一个信息时代,科学研究和统计表明,人类从外界获得的信息约有百分之七十来自视觉系统,也就是从图像中获得,即我们平常所熟知的照片,绘画,动画。视像等。 (二)数字图像处理技术 数字图像处理又称为计算机图像处理,它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。图像处理技术着重强调在图像之间进行的变换,主要目标是要对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果并为其后的目标自动识别打基础,或对图像进行压缩编码以减少图像存储所需要的空间或图像传输所需的时间。图像处理是比较低层的操作,它主要在图像像素级上进行处理,处理的数据量非常大。数字图像处理的早期应用是对宇宙飞船发回的图像所进行的

数字图像处理技术练习

数字图像处理技术练习

1. 图像中每个像素点的灰度值如下图所示: 分别求经过邻域平滑模板、邻域高通模板和中值滤波处理后的结果。其中不能 处理的点保持不变如果处理后的值为负数则变为0。邻域平滑模 板01011 14010H ????=??????,邻域高通模板010141010H -????=--????-?? ,中值滤波窗口取3×3矩阵,窗口中心为原点。 2. 图像中每个像素点的灰度值如下图所示: 分别求经过邻域平滑模板、邻域高通模板和中值滤波处理后的结果。其 中不能处理的点保持不变如果处理后的值为负数则变为0。邻域平滑模 板11111018111H ????=??????,邻域高通模板111181111H ---????=--????---?? ,中值滤波窗口取3×3矩阵,窗口中心为原点。 3.设有以下信源符号w1,w2,w3,w4,w5和概率P(w1)=0.3, P(w2)=0.2, P(w3)=0.2, P(w4)=0.2, P(w5)=0.1。请对此信源进行Huffman 编码,并计 算熵,平均码长和编码效率。 (log 20.3= -1.737,log 20.2= -2.322,log 20.1=-3.322) 4.设有以下信源符号w1,w2,w3,w4,w5和概率P(w1)=0.5, P(w2)=0.2, P(w3)=0.1, P(w4)=0.1, P(w5)=0.1, 请对此信源进行Huffman 编码,并计算熵,平均码

幅 4.一个灰度变换形式如下图所示,该灰度变换的作用是( B )。 A .灰度反转 B .二值化 C .灰度均衡 D .对比度增强 5.一个灰度变换形式如下图所示,该灰度变换的作用是( A )。 A .灰度反转 B .二值化 C .灰度均衡 D .对比度增强 6.一个三段线性变换如下图所示,横轴表示原始灰度,纵轴表示变换后灰度。以下关于该变换的说法错误的是( A )。 A .(0,80)区间的灰度对比度增强 B .(80,130)区间的灰度对比度增强 C .(130,255)区间的灰度对比度降低 D .变换后的灰度的区间还是(0,255) 7.将灰度或单一波段的图像变换为彩色图像,从而把人眼不能区分的微小的灰度差别显示为明显的彩色差异。这种处理方法称为( C )。 A .真彩色增强 B .假彩色增强 C .伪彩色增强 D .彩色图像灰度化 8.灰度图像的高帽变换的定义为THT()()f f f g =-,该变换的作用是0 320255

数字图像处理技术及其应用_李红俊

·620· 计算机测量与控制.2002.10(9)  Computer Measurement &Control 设计与应用 收稿日期:2001-12-04。作者简介:李红俊(1974-),男,山西省平遥县人,硕士研 究生,主要从事机械电子方向的研究。 文章编号:1671-4598(2002)09-0620-03 中图分类号:T P391.41 文献标识码:B 数字图像处理技术及其应用 李红俊,韩冀皖 (太原理工大学机械工程学院,山西太原 030024) 摘要:介绍了数字图像处理的基本概念、基本原理,对其中一些算法进行了详细的说明,对不同算法进行了比较。同时,在对现有图像处理方法进行应用的同时,对滤波做了一些新的尝试。最后,将像素细分算法应用于实际生产中, 获得了较好的效果。 关键词:数字图像处理;边缘检测;滤波;像素细分算法 Digital Image Processing and Its Application LI Hong -jun ,HAN Ji -w an (Taiy uan University of T echnolo gy ,T aiyuan 030024,China ) Abstract :T he basic co ncepts and basic principals of digital imag e processing are introduced .Some arithmetics and compari -so n between different arithme tics are expounded .New methods of sieve are adopted when existing image processing methods is being applied .A t last ,the arithmetic of subpixel is applied into practice and obtains effect preferably . Key words :digital image processing ;edge detecting ;sieve ;arithmetic of subpixel 1 序言 图像处理技术基本可以分成两大类:模拟图像处 理(Analog Image Processing )和数字图像处理(Dig -ital Image Processing )。数字图像处理,通俗地讲就是利用计算机对图像进行处理。因此也称之为计算机图像处理(Computer Image Processing )。其优点是处理精度高,处理内容丰富,可进行复杂的非线性处理,有灵活的变通能力,一般来说只要改变软件就可以改变处理内容。存在的问题主要在于处理速度,特别是进行复杂的处理更是如此。数字图像处理概括地说主要包括如下几项内容:几何处理(Geometrical Pro -cessing )、算术处理(Arithmetic Processing )、图像增强(Image Enhancement )、图像复原(Image Restora -tion )、图像重建(Image Reconstruction )、图像编码(Image Encoding )、图像识别(Im age Recognition )、图像理解(Image Understanding )。图像处理技术的发展涉及越来越多的基础理论知识,雄厚的数理基础及相关的边缘学科知识对图像处理科学的发展有越来越大的影响。总之,图像处理科学是一项涉及多学科的综合性科学。 2 边缘检测 所谓边缘应是物体的轮廓或物体不同表面之间的交界在图像中的反映。它的形成是由于物体的材料不同或表面的朝向不同,引起在图像中的边缘处存在明暗、色彩、纹理的变化。因此反过来在图像中检查不 同灰度、色彩等特性区域的交界处就可得到边缘。边缘轮廓是人类识别物体形状的重要因素,也是图像处理中重要的处理对象。 图1 边缘和灰度值模型示意图 如上所述,边缘常常发生在灰度突然变化的部 位,如图1(a )所示,两边为不同的灰度级g 1、g 2,则x 0处为边缘。但实际上由于物体表面交界处灰度常常缓慢变化,在图像中表现为边缘是有一定宽度的,如图1(b )所示,而且由于物体表面的曲折变化加上噪声干扰,边缘时常显得模糊不清,这给边缘的检测带来一定的困难。另外,有的物体本身为条状的区域,例如河流、道路或物体表面的裂缝,它们的边缘表现为狭长的平行线(1~2个像元宽度),如图1(c )所示,而且两边灰度相同或相近,因此检查的方法也有所不同。 边缘检测主要采用各种算法来发现、强化图像中那些可能存在边缘的像素点。边缘检测算子可分为微分(梯度)法、模板匹配法和区域拟合法3种基本方法。对于边缘检测影响较大的是图像中的噪声、退化、模糊等因素,这些都需要特殊的算法来解决。 3 滤波 当图像输入到计算机的时候,由于输入转换器件(如光敏器件、A /D 转换器等性质的差别)及周围环 DOI :10.16526/j .cn ki .11-4762/tp .2002.09.022

图像处理技术原理及其在生活中的应用探讨

图像处理技术原理及其在生活中的应用探讨 摘要在社会生活实践中,图像处理技术获得了广泛的应用。这种技术之所以可以得到广泛应用,与其极强的功能所分不开的。在计算机算法不断改善的过程中,图像处理技术的发展前景是非常广阔的。笔者对图像处理技术的原理进行了分析,并其对在生活中的应用进行了探究[1]。 关键词图像处理技术原理;生活;应用 1 图像处理技术的原理分析 所谓的图像处理技术,就是通过计算机技术以及相关的技术来对图像进行处理,从而使图像更好地为我们所利用的一种技术。在这个过程中,需要运用到几个技术要点。第一个就是使图像进行转换,从而得到计算机容易识别的矩阵,这种矩阵被称为是“数字矩阵”。这样得到的矩阵更容易被计算机所存储。第二就是通过多种算法来实现对计算机所存储的图像进行有关处理,其中用到的常用算法就有基于人眼视觉特性的阈值算法、具有去噪功能的图像增强算法等。第三就是在进行了一些技术性的处理,然后获取图像信息。通过中国知网、万方数据库等平台所查阅到的图像类型相关资料可知,图像的类型主要可以分为两大类,一类是数字化图像,另一类是模拟图像。前者不仅处理便捷,而且精度较高,能够适应现代社会的发展要求,后者在现实生活中的应用更为常见,比如在相机图片中的应用。模拟图像输出较为简单,灵活性和精度不太高,因此其使用的限制性较大[2]。 2 图像处理技术原理在生活中的应用探讨 2.1 图像处理技术原理在安全防范中的应用 在安全防范监控系统不断发展的过程中,系统从模拟向数字的方向发展,这跟人们要求图像的精准度越来越高有关。在安防领域,图像处理技术如果能够得到很好的利用,那么就可以实现对图像的去噪声处理,对失真的图像进行矫正处理。在公安部门破案的过程中,有时会根据犯罪现场的指纹特征来对视频采集参数进行调节,比如色彩补偿就是一种很好的调節方法,这样方便公安部门更快地破案。尽管现在的监控系统越来越完善,但是如果遇到暴风暴雨和雾霾或者光线较弱的天气,那么监控得到的视频图像往往还是比较模糊的,对于这些模糊的图像,可以通过图像增强技术进行一些处理,从而为后续的公安部门调查和取证提供便利,模糊图像处理技术这时就排上了用场[3]。 2.2 图像处理技术原理在娱乐休闲领域的应用 在娱乐休闲领域,图像处理技术原理主要的应用场合就是平时我们利用手机或数码相机摄影以及电影特效制作等场合。在数码相机出现以前,图像只能使用传统相机通过胶片的形式保存。在数码相机出现之后,人们就可以短时间内对相

数字图像处理技术现状及发展趋势

数字图像处理技术现状及发展趋势 摘要现今是计算机技术、网络技术以及多媒体技术高速发展的时代,更多高科技技术正在全面发展,数字图像处理技术作为一种新式技术,如今已经广泛地应用于人们的生产生活中。数字图像处理技术的应用和发展为人们的生活发展带来了很多的便利,在遥感技术、工业检测方面发展迅速,在医学领域,气象通信领域也有很大的成就。由此,本文主要探讨数字图像处理技术的现状及发展趋势。 关键词数字图像处理技术;现状;发展趋势 现今是计算机和网络技术高速发展的时代,计算机的应用给人们的生产生活带来了很大的便利,人们应用计算机处理各种复杂的数据,将传统方式不能处理的问题以全新的技术和方式有效解决[1]。数字图像处理技术是应用较为广泛的一种技术,在具体应用过程中,能够经过增强、复原、分割等过程对数据进行处理,且具有多样性、精度高、处理量大的显著优势,本文对数字图像处理技术的现状及发展趋势进行研究和探讨。 1 数字图像处理技术发展现状 数字图像处理技术是近年来发展较为迅速的一种技术,具体是指应用计算机对图像进行一系列的处理,最终达到人们要求的水平,在具体的处理过程中,以改善图像的视觉效果为核心,最终呈现出人们想要表达的意思。笔者查阅国内外诸多文献库,发现对数字图像处理技术的研究多数集中于图像数字化、图像增强、图像还原、图像分割等领域[2]。最初数字图像处理技术产生于20世纪20年代,当时普遍将其应用于报纸业,发展至20世纪50年代,图像处理技术跟随着计算机的发展而迅速发展,也有更多的人开始关注和应用该技术,当时在各国的太空计划中发挥了巨大作用,尤其是对月球照片的处理,获得了很大的成功。发展到20世纪70年代时,数字图像处理技术的应用已经很普遍了,尤其是在计算机断层扫面(CT)等方面,该技术的应用得到了一致好评,而现今,数字图像处理技术随处可见,已广泛应用在各行各业中。 2 数字图像处理技术的特点 数字图像处理技术有以下几个特点:①图像处理的多样性特点。数字图像处理技术可以编写多样的算法,以不同的程序模式施加于数字图像技术上,根据实际需求对图像进行处理,因此最终获取的图像效果也截然不同。②图像处理精度高。应用数字图像处理技术处理的图像,其精度和再现性都提高了一个层次,尤其是在各种算法和程序的支撑下,进一步确保了计算的精度和正确性。③交叉融合了多门学科和新技术。数字图像处理的应用基础包含了众多学科和技术,其中数学和物理是关键,而通信、计算机、电子等技术则是确保其处理质量的关键技术。④数据处理量大[3]。图像本身就包含了大量的信息,数字图像处理技术可以更好地区分有用信息和冗余信息,从而获取处理的关键性信息。

浅谈学习数字图像处理技术地认识

数字图像处理结课论文 :X.X.X 学号:0.0.0.0.0.0.0.0专业:通信工程

浅谈学习数字图像处理技术的认识 摘要 数字图像处理技术是一门将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行 处理的技术。图像信息是人类获得外界信息的主要来源,因为大约有70%的信息是通过人眼获得的,而人眼获得的都是图像信息。i通过数字图像处理技术对获得的图像信息进行处理来满足或者实现人们的各种需要。从某些方面来说,对图像信息的处理甚至比图像信息本身更重要,尤其是在这个科技迅猛发展的21世纪。 Abstract Digital image processing technology is a keeper image signals into digital signals and processed by computer technology. Images are a major source of human access to outside information, because some 70% of information was obtained through human eyes, are the image information obtained by the human eye. By means of digital image processing technology to obtain image information processing to meet or achieve people's various needs.In some ways, image information processing even more important than the image itself, especially in the rapid development of science and technology of the 21st century. 关键词 数字图像、处理、应用 引言 经过一个学期的学习,我对数字图像处理技术有了一个更加深刻的了解,做了几次MATLAB数字信号处理实验,知道了如何利用MATLAB编程来实现数字图像处理技术的一些基本方法,以及如何使用PHOTOSHOP软件来做一些简单的图像处理。 本文主要研究数字图像处理的特点,数字图像处理的分类, 数字图像处理的容,数字图像处理的实例,数字图像处理的具体实验举例,以及数字图像处理技术在日常生活中的一点应用 一、数字图像处理的特点 1.0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。试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。

数字图像处理技术的应用与发展

郑州航空工业管理学院 2013 - 2014 学年第2 学期 《信息管理前沿讲座》(双语I) 课程论文 题目数字图像处理技术的应用与发展 专业信息管理与信息系统班级1304972 姓名学号 任课教师职称副教授 二О一四年五月三十日

数字图像处理技术的应用与发展 130497227王琼菲 摘要数字图像处理是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。文章简述了数字图像处理技术的主要特点和优点、以及数字图像处理的过程、数字图像处理技术的应用、数字图像处理技术的研究方向和内容,并根据最新进展,阐述了数字图像处理技术5个主要研究方面的最新热点,最后总结了数字图像处理技术领域中面临的主要发展领域和未来发展方向。 关键词数字图像处理,采集,识别,应用 Application and Development of the Digital Image Processing Technology 130497227 Wang Qiongfei A bstract D igital image processing is to process the image signal into digital signal and processed by computer to its。This paper briefly introduces the digital image processing technology, and the main characteristics and advantages of digital image processing, the application of digital image processing technology, the digital image processing technology research direction and content, and according to the latest advances in digital image processing technology, introduces 5 new hot main research aspects, summarizes the main development faces in the field of technology in the field of digital image processing and the development direction in the future。Key words Digital image processing, Collection, Identification, Application

图像处理技术及其应用

图像处理技术及其应用 姓名: (班级:学号:) 【摘要】图像处理技术的研究和应用越来越收到社会发展的影响,并以自身的技术特点反过来影响整个社会技术的进步。本文主要简单概括了数字图像处理技术近期的发展及应用现状,列举了数字图像处理技术的主要优点和制约其发展的因素,同时设想了图像处理技术在未来的应用和发展。 【关键字】图像处理;发展;技术应用 1 引言 计算机图像处理技术是在20世纪80年代后期,随着计算机技术的发展应运而生的一门综合技术。图像处理就是利用计算机、摄像机及其它有关数字技术,对图像施加某种运算和处理,使图像更加清晰,以提取某些特定的信息,从而达到特定目的的技术。随着多媒体技术和网络技术的快速发展,数字图像处理已经广泛应用到了人类社会生活的各个方面,如:遥感,工业检测,医学,气象,通信,侦查,智能机器人等。无论在哪个领域中,人们喜欢采用图像的方式来描述和表达事物的特性与逻辑关系,因此,数字图像处理技术的发展及对其的要求就越来显得重要。 2 图像处理技术发展现况 进入21世纪,随着计算机技术的迅猛发展和相关理论的不断完善,数字图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就。随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展,数字图像处理向更高、更深层次发展。人们已开始研究如何用计算机系统解释图像,实现类似人类视觉系统理解外部世界,这被称为图像理解或计算机视觉。 从图像变换方面来讲,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;而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,目前主要在指纹图像增强处理技术,医学影像学方面有显著的成果。这项技术使得各自图像的空间分辨率和对比度有了更大的提高,而最新的医学图像融合则是指对医学影像信息如CT、MRI、SPECT和PET所得的图像,利用计算机技术将它们综合在一起,实现多信息的同步可视化,对多种医学影像起到互补的作用。图像分割图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来,这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法,但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此,对图像分割的研究还在不断深入之中,是目前图像处理中研究的热点之一。 图像描述图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性,一般图像的描述方法采用二维形状描述,它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。随着图像处理研究的深入发展,已经开始进行三维物体描述的研究,提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法;图像分类(识别)图像分类(识别)属于模式识别的范畴,其主要内容是图像经过某些预处理(增强、复原、压缩)后,进行图像分割和特征提取,从而进行判决分类。近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。 3 图像处理技术应用现状 图像是人类获取和交换信息的主要来源,因此,图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着人类活动范围的不断扩大,图像处理的应用领域也将随之不断扩大。 3.1航天和航空技术方面的应用 数字图像处理技术在航天和航空技术方面的应用,许多国家每天派出很多侦察飞

数字图像处理技术的现状及其发展方向(笔记)

数字图像处理技术的现状及其发展方向 一、数字图像处理历史发展 数字图像处理(Digital Image Processing)将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理。 1.起源于20世纪20年代。 2.数字图像处理作为一门学科形成于20世纪60年代初期,美国喷气推进实验室(JPL)推动了数字图像处理这门学科的诞生。 3.1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置即CT(Computer Tomograph),1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT装置,获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。 4.从70年代中期开始,随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展,数字图像处理向更高、更深层次发展,人们已开始研究如何用计算机系统解释图像,实现类似人类视觉系统理解外部世界,其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论。 二、数字图像处理的主要特点 1.目前数字图像处理的信息大多是二维信息,处理信息量很大,对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。 2.数字图像处理占用的频带较宽,在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上,技术难度较大,成本也高,这就对频带压缩技术提出了更高的要求。 3.数字图像中各个像素是不独立的,其相关性大。因此,图像处理中信息压缩的潜力很大。 4.由于图像是三维景物的二维投影,一幅图像本身不具备复现三维景物的全部几何信息的能力,要分析和理解三维景物必须作合适的假定或附加新的测量。在理解三维景物时需要知识导引,这也是人工智能中正在致力解决的知识工程问题。 5.一方面,数字图像处理后的图像一般是给人观察和评价的,因此受人的因素影响较大,作为图像质量的评价还有待进一步深入的研究;另一方面,计算机视觉是模仿人的视觉,人的感知机理必然影响着计算机视觉的研究,这些都是心理学和神经心理学正在着力研究的课题。 三、数字图像处理的优点 1.再现性好;图像的存储、传输或复制等一系列变换操作不会导致图像质量的退化。 2.处理精度高;可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组,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。 3.适用面宽;图像可以来自多种信息源,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组合而成,因而均可用计算机来处理。 4.灵活性高;数字图像处理不仅能完成线性运算,而且能实现非线性处理,即凡是可以用数学公式或逻辑关系来表达的一切运算均可用数字图像处理实现。 四、数字图像处理过程及其主要进展 常见的数字图像处理有:图像的采集、数字化、编码、增强、恢复、变换、

浅谈数字图像处理技术的基本原理[1]

ISSN1009-3044 ComputerKnowledgeandTechnology电脑知识。i技术 V01.6,No.6,February2010,PP.1452—1453,1460 浅谈数字图像处理技术的基本原理 潘振赣u。龚声蓉1 (1.苏州大学计算机科学与技术学院,汀苏苏州215006;2.苏州科技学院网络中心,江苏苏州215009) E—mail:eduf@cccc.net.cn http://www.diizs.net.crlTel:+86—55l一56909635690964 摘要:原始资料因为时间原因变得模糊不清.人眼无法识别相关内容.把这些原始资料变为数字图象输入计算机,运用数字图象处理技术对这些数字图像进行去除噪声、增强、复原、分割等处理,将其还原达到人眼可以看清的效果,可以保存资料和进行历史研究。 关键词:识别;图象处理;去噪;增强:复原;分割 中图分类号:TP391文献标识码:A文章编号:1009-3044(2010)06一1452—02 ASurveyoftheBasicPrinciplesinDigitalImageProcessingTechnology PANZhen—gan”.GONGSheng—ron91 (1.SchoolofComputerScinence&Technology,SoochowUMversiW,Suzhou215006,China;2.CerterofNetwork,SuzhouUmvemityofScinence&Technology,Suzhou215009,China) Abstract:Ifthecorrespondingcontentsofblua-y,KOUTCCmaterialsaredifficultfornaked eye toidentify.itisfeasibletOpreservethemateri—alsandcarryOUthistoryresearchbyinputtingthedigitalimagesofsourcematerialsintoacomputer,disposingtheimageswiththetechnot—ogyofnoiseremoval,enhancement,restoration,segmentationandrevertingthemtOtheeffectofvisibility. Keywords:identiff;imageprocessing;noiseremoval;enhancement;restoration;segmentation 一些历史档案和资料具有很高的研究价值,对于研究该地区当时的经济和文化背景有很大的作用,但是因为年代久远.其纸质或布质的材质冈为时间原因,使得写在上面的图案和义字资料都模糊不清,有砦肉眼已经很难分辨出具体内容,对于历史和研究都是很大的损失,用数码相机将这些纸质或布质材质的资料拍摄下来输入计算机,将原始的资料变为数字图象,再用数字图象处理的方法将其处理还原,以达到人眼可以看清内容,进行研究的效果。 用计算机进行图像处理的前提是图像必须以数字格式存储到计算机中,以数字格式存放的图像称为数字图像(digitalimage)。数字图像处理(digitalimageprocessing),就足利用计算机对数字图像进行去除噪声、增强、复原、分割、特征提取等理论、方法和技术,将原始资料清晰化,改善图象的质量,使人的肉眼可以看清这些图象,从而得以保存和研究的目的。由于图像处理是利用计算机硬件和软件实现的.因此也被称为计算机罔像处理(computerimageprocessing)。 数字图象处理一般有两种基本的方法:一种方法是在图象的空间域中处理.即红罔象空间中对图象本身直接进行各种处理优化,达到改善图象质量的目的;另一种疗法是把空间网象进行某些转化,从空间域转到频率域巾。再在频率域中进行各种处理,然后再变叫到图象的空间域,形成处理后的图象,从而达到改善图象质量的目的。 1去除噪声 原始实体资料变为数字图象在计算机中进行处理的时候,可能会产生各种各样的噪声,这些噪声可能是在进行数字转换过程中,因为输入设备的原因产生,也可能在对数字图象的处理中产生,噪声不一定是真实的声音,可以理解为影响人的视觉器官或系统传感器对所接收图象源信息进行理解或分析的各种因素。不同原因产生的噪声,其分布特性也不完全相同,根据噪声和信号的关系可将其分为两种形式:1)加性噪声,此类噪声与输入图象信号无关,含噪图象表示为qx,y)=g(x,y)+n(x,y);2)乘性噪声,此类噪声与图象信号有关,含噪图象表示为f(x,y)=g(x,y)+n(x,y)g(x,y)。噪声对罔象处理卜分重要,如果图象伴有较大噪声,它会直接影响到图象处理的输入、采集、处理的各个环节以及输出的全过程甚至输出结果,因此。在进行数字图象处理的时候,首先需要对目标图象进行去除噪声的工作。 1.1均值滤波器 采用邻域平均法的均值滤波器适用于去除通过扫描得到的图象中的颗粒噪声。邻域平均法是空间域平滑技术。对于给定的图象f(x,y)中的每个像点(x,y),取其邻域Sxy,设Sxy含有M个像素,取其平均值作为处理后所得图像像点(x,y)处的灰度。 1-2自适应维纳滤波器 它能根据图象的局部方差来调整滤波器的输出,局部方差越大,滤波器的平滑作用越强。它的最终目标是使恢复图像f^(x,y)与原始图像f(x,y)的均方误差e2=E[(ffx,y)一f^(x,y))21最小。 1.3中值滤波器 基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个领域中各点值的rIi值代换。其主要功能是让周嗣象索灰度值的差 收稿日期:2009—12—27 作者简介:潘振赣f1976一),男,江苏兴化人,苏州科技学院工程师,苏州大学在职研究生,研究方向为模式识别,数字图象处理,龚声蓉(1966一)苏州大学计算机科学与技术学院教授,研究生导师。 1452--人工■■夏识勇怕E术本栏目责任编辑:唐一东

数字图像处理试卷及答案-百度文库

1、列举数字图像处理的三个应用领域 2、存储一幅大小为10241024,256个灰度级的图像,需要 8M bit。 3、亮度鉴别实验表明,韦伯比越大,则亮度鉴别能力越差。 4、直方图均衡化适用于增强直方图呈分布的图像。 5、依据图像的保真度,图像压缩可分为 6、图像压缩是建立在图像存在编码冗余、像素间冗余、心理视觉冗余 三种冗余基础上。 7、对于彩色图像,通常用以区别颜色的特性是、亮度。 8、对于拉普拉斯算子运算过程中图像出现负值的情况,写出一种标定方法:(g(x,y)mgin)*255gm/(g ax 二、选择题(每题2分,共20分) 1、采用幂次变换进行灰度变换时,当幂次取大于1时,该变换是针对如下哪一类图像进行增强。( B ) A 图像整体偏暗 B 图像整体偏亮 C图像细节淹没在暗背景中 D图像同时存在过亮和过暗背景 2、图像灰度方差说明了图像哪一个属性。( B ) A 平均灰度 B 图像对比度 C 图像整体亮度 D图像细节 3、计算机显示器主要采用哪一种彩色模型( A ) A、RGB B、CMY或CMYK C、HSI D、HSV T4、采用模板[-1 1]主要检测( A )方向的边缘。 A.水平 B.45 C.垂直 D.135 5、下列算法中属于图象锐化处理的是:( C ) A.低通滤波 B.加权平均法 C.高通滤波 D. 中值滤波 6、维纳滤波器通常用于( C ) A、去噪 B、减小图像动态范围 C、复原图像 D、平滑图像 7、彩色图像增强时,RGB彩色模型。 A. 直方图均衡化 B. 同态滤波 C. 加权均值滤波 D. 中值滤波 8、__B__滤波器在对图像复原过程中需要计算噪声功率谱和图像功率谱。 A. 逆滤波 B. 维纳滤波 C. 约束最小二乘滤波 D. 同态滤波 9、高通滤波后的图像通常较暗,为改善这种情况,将高通滤波器的转移函数加上一常数量以便引入一些低频分量。这样的滤波器叫 B 。 A. 巴特沃斯高通滤波器 B. 高频提升滤波器 C. 高频加强滤波器 D. 理想高通滤波器

数字图像处理学习报告

数字图像处理学习报告 在这一学期,我选修了《数字图像处理基础》这门课程,同时,老师还讲授了一些视频处理的知识。在这里,梳理一下这学期学到的知识,并提出一些我对这门课程的建议。 图像处理是指对图像信息进行加工,从而满足人类的心理、视觉或者应用的需求的一种行为。图像处理方法一般有数字法和光学法两种,其中数字法的优势很明显,已经被应用到了很多领域中,相信随着科学技术的发展,其应用空间将会更加广泛。数字图像处理又称为计算机图像处理,它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.数字图像处理是从20世纪60年代以来随着计算机技术和VLSL的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新兴技术领域。数字图像处理技术其实就是利用各种数字硬件与计算机,对图像信息通过转换而得到的电信号进行相应的数学运算,例如图像去噪、图像分割、提取特征、图像增强、图像复原等,以便提高图像的实用性。其特点是处理精度比较高,并且能够对处理软件进行改进来优化处理效果,操作比较方便,但是由于数字图像需要处理的数据量一般很大,因此处理速度有待提高。目前,随着计算机技术的不断发展,计算机的运算速度得到了很大程度的提高。在短短的历史中,它却广泛应用于几乎所有与成像有关的领域,在理论上和实际应用上都取得了巨大的成就。 1. 数字图像处理需用到的关键技术 由于数字图像处理的方便性和灵活性,因此数字图像处理技术已经成为了图像处理领域中的主流。数字图像处理技术主要涉及到的关键技术有:图像的采集与数字化、图像的编码、图像的增强、图像恢复、图像分割、图像分析等。 图像的采集与数字化:就是通过量化和取样将一个自然图像转换为计算机能够处理的数字形式。 图像编码:图像编码的目的主要是来压缩图像的信息量,以便能够满足存储和传输的要 求。 图像的增强:图像的增强其主要目的是使图像变得清晰或者将其变换为机器能够很容易 分析的形式,图像增强方法一般有:直方图处理、灰度等级、伪彩色处理、边缘锐化、干扰抵制。 图像的恢复:图像恢复的目的是减少或除去在获得图像的过程中因为各种原因而产生的 退化,可能是由于光学系统的离焦或像差、被摄物与摄像系统两者之间的相对运动、光学或电子系统的噪声与介于被摄像物跟摄像系统之间的大气湍流等等。 图像的分割:图像分割是将图像划分为一些互相不重叠的区域,其中每一个区域都是像素的一个连续集,通常采用区域法或者寻求区域边界的境界法。 图像分析:图像分析是指从图像中抽取某些有用的信息、数据或度量,其目的主要是想得到某种数值结果。图像分析的内容跟人工智能、模式识别的研究领域有一定的交叉。

图像处理技术的应用论文

图像处理技术的应用先展示一下自己用Photoshop处理的图片(做的不好望见谅)

摘要:图像处理技术的研究和应用越来越收到社会发展的影响,并以自身的技术特点反过来影响整个社会技术的进步。本文主要简单概括了数字图像处理技术近期的发展及应用现状,列举了数字图像处理技术的主要优点和制约其发展的因素,同时设想了图像处理技术在未来的应用和发展。 关键字:图像处理发展技术应用 1.概述 1.1图像的概念 图像包含了它所表达的物体的描述信息。我们生活在一个信息时代,科学研究和统计表明,人类从外界获得的信息约有百分之七十来自视觉系统,也就是从图像中获得,即我们平常所熟知的照片,绘画,动画。视像等。 1.2图像处理技术 图像处理技术着重强调在图像之间进行的变换,主要目标是要对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果并为其后的目标自动识别打基础,或对图像进行压缩编码以减少图像存储所需要的空间或图像传输所需的时间。图像处理是比较低层的操作,它主要在图像像素级上进行处理,处理的数据量非常大。 1.3优点分析 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。 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。 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、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。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,每一部分均包含丰富的内容。而数字图像处理不仅能完成线性运算,而且能实现非线性处理,即凡是可以用数学公式或逻辑关系来表达的一切运算均可用数字图像处理实现。 2.应用领域 2.1图像技术应用领域

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