今天给各位分享数字图像处理论文的知识，其中也会对数字图像处理论文进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
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2、数字图像处理论文
数字图像处理的发展历史可以追溯到20世纪60年代。以下是数字图像处理的主要发展历程：1960年代：计算机技术的发展促进了数字图像处理技术的出现。当时主要应用于航空、航天和国防领域。1970年代：数字图像处理技术逐渐应用于医学成像领域，如X射线、CT、MRI等。同时，数字图像处理技术也开始应用于印刷、出版和图像传输等领域。1980年代：数字图像处理技术开始广泛应用于工业、商业和娱乐领域，如数字摄影、数字电视和数字图像处理软件等。1990年代：随着计算机性能的提高和数字图像处理技术的发展，数字图像处理技术开始应用于虚拟现实、模拟仿真、安全监控等领域。2000年代：数字图像处理技术得到更广泛的应用，如智能交通、人脸识别、生物医学工程等领域。当前：随着人工智能、深度学习、大数据等技术的发展，数字图像处理技术又迎来了新的机遇和挑战。数字图像处理技术在各个领域的应用也越来越广泛和深入。
数字图像处理是一种应用广泛的技术，其前景和未来发展非常广阔。以下是数字图像处理的前景和未来趋势：智能化：随着人工智能和深度学习的发展，数字图像处理也将逐步智能化，实现自动化和智能化处理，例如基于深度学习的图像识别和分类、基于计算机视觉的自动驾驶等。应用广泛：数字图像处理已经广泛应用于医疗、安全、交通、军事、娱乐等领域，未来还将涉及更多的领域，例如智慧城市、智能制造、虚拟现实、增强现实等。技术融合：数字图像处理技术将与其他技术融合，例如传感技术、云计算技术、物联网技术等，实现更多的应用场景。高精度、高效率：随着硬件设备的不断升级和算法的不断优化，数字图像处理将实现更高的精度和更高的效率，提高图像处理的质量和效率。 总之，数字图像处理的前景和未来发展非常广阔，将为我们的生活、工作和学习带来更多的便利和创新。
数字图像领域待解决的一些问题：
尽管数字图像处理技术已经得到了广泛应用，但仍然存在一些待解决的问题，包括：低质量图像处理：在实际应用中，经常会遇到低质量的图像，例如模糊、噪声、失真等，如何对这些图像进行有效处理仍然是一个挑战。大规模图像处理：随着数据规模的不断增大，如何对大规模图像进行高效处理仍然是一个难题，需要设计出更高效、更可扩展的图像处理算法和系统。多模态图像处理：随着多种传感技术的发展，涉及多种类型的图像和数据，例如光学图像、红外图像、超声图像、CT图像等，如何综合利用多种数字图像处理技术进行处理和分析仍然是一个挑战。隐私保护：数字图像处理技术已经被广泛应用于安全和监控领域，但如何保护用户的隐私和个人信息仍然是一个重要的问题，需要设计出更加安全可靠的图像处理系统和算法。可重复性和可解释性：数字图像处理技术需要具有可重复性和可解释性，即相同的输入能够得到相同的输出，同时对于不同的用户和应用场景，能够提供可解释的结果，这需要设计出更加可靠、可重复、可解释的图像处理算法和系统。 总之，数字图像处理领域还存在许多待解决的问题，需要进一步研究和探索，以提高图像处理的质量和效率。
数字图像处理流行技术：
数字图像处理的流行技术包括以下几个方面：图像增强：图像增强技术用于改善图像的质量，提高图像的清晰度、对比度、亮度等。常见的图像增强技术包括直方图均衡化、自适应直方图均衡化、锐化、模糊等。图像压缩：图像压缩技术用于减小图像文件的大小，以便更快地传输和存储。常见的图像压缩技术包括JPEG、PNG、GIF等。图像分割：图像分割技术用于将图像分成若干个不同的区域，以便进行后续的处理和分析。常见的图像分割技术包括阈值分割、边缘检测、区域增长等。目标检测和识别：目标检测和识别技术用于识别图像中的目标物体，并进行分类和识别。常见的目标检测和识别技术包括基于深度学习的卷积神经网络、支持向量机、决策树等。三维重建：三维重建技术用于从二维图像或视频中恢复出三维物体的形状和结构。常见的三维重建技术包括基于多视角的立体重建、结构光三维重建、激光扫描等。图像去噪：图像去噪技术用于去除图像中的噪声，以提高图像的质量和清晰度。常见的图像去噪技术包括小波去噪、基于总变分的去噪等。图像生成：图像生成技术用于生成新的图像，例如基于GAN的图像生成、超分辨率图像生成等。 总之，以上这些数字图像处理流行技术在不同的应用场景中都得到了广泛的应用和研究。
数字图像常用开发库：OpenCV（Open Source Computer Vision Library）：是一个跨平台的开源计算机视觉库，支持多种编程语言，包括C++、Python、Java等，提供了大量的图像处理、计算机视觉和机器学习算法。PIL（Python Imaging Library）：是一个用于处理图像的Python库，支持多种图像格式，包括JPEG、PNG、BMP等，提供了基本的图像处理、图像增强、图像滤波等功能。scikit-image：是一个用于图像处理和计算机视觉的Python库，提供了多种图像处理算法，包括图像滤波、形态学操作、边缘检测、图像分割、特征提取等。MATLAB Image Processing Toolbox：是MATLAB平台上的一个图像处理工具箱，提供了多种图像处理、分析和可视化工具，包括图像增强、图像滤波、边缘检测、形态学处理等。ITK（Insight Segmentation and Registration Toolkit）：是一个开源的图像分析和图像处理库，支持多种编程语言，包括C++、Python、Java等，提供了多种图像处理算法，包括图像分割、形态学操作、特征提取等。ImageMagick：是一个用于处理图像的开源软件包，支持多种图像格式，包括JPEG、PNG、BMP等，提供了多种图像处理算法，包括图像增强、图像滤波、图像变换等。 以上是常用的数字图像处理库，不同的应用场景需要选择不同的库来处理图像。Halcon:
Halcon是一种高性能的机器视觉库和开发工具，主要用于工业自动化领域中的机器视觉应用开发。它提供了丰富的图像处理和分析工具，支持多种编程语言和操作系统。Halcon的主要特点包括：强大的图像处理和分析功能：Halcon提供了丰富的图像处理和分析功能，包括图像增强、形态学处理、边缘检测、目标检测和识别、三维重建等。高效的算法和性能：Halcon采用了高效的算法和优化技术，能够快速处理大规模图像数据，提高处理效率和准确性。多平台和多语言支持：Halcon支持多种操作系统和编程语言，包括Windows、Linux、C++、C#、Python等，便于开发人员进行跨平台开发和集成。易于使用的开发工具：Halcon提供了易于使用的开发工具和环境，包括可视化编程界面、图像处理工具箱、示例代码等，便于开发人员快速上手和开发。广泛的应用领域：Halcon被广泛应用于工业自动化、医疗影像、安全监控、机器人视觉等领域，已经成为机器视觉领域中的重要技术和工具之一。 总之，Halcon作为一种高性能的机器视觉库和开发工具，具有强大的功能和性能，已经成为工业自动化领域中不可或缺的一部分。
数字图像处理相关公司:Adobe Systems：Adobe是一家知名的软件公司，旗下的Photoshop和Lightroom等软件都是数字图像处理领域的重要工具。MathWorks：MathWorks是一家提供数学计算软件的公司，其旗下的MATLAB和Simulink等软件也被广泛应用于数字图像处理领域。Nvidia：Nvidia是一家知名的图形处理器（GPU）制造商，其GPU技术在图像处理、深度学习等领域有着广泛应用。Cognex：Cognex是一家专注于机器视觉和工业自动化的公司，其产品包括视觉传感器、条码识别系统等。Teledyne DALSA：Teledyne DALSA是一家专注于数字图像处理和传感器技术的公司，其产品包括高性能相机、图像处理软件等。Basler AG：Basler是一家专注于高性能数字相机和图像处理技术的公司，其产品广泛应用于医疗影像、工业自动化等领域。FLIR Systems：FLIR是一家专注于红外热成像、工业测量等领域的公司，其产品包括红外相机、热成像仪等。 总之，这些公司在数字图像处理领域都有着丰富的经验和技术，为数字图像处理技术的发展和应用做出了重要贡献。
数字图像处理著名软件:
以下是数字图像处理领域中一些著名的软件：Adobe Photoshop：Adobe Photoshop是一款图像处理软件，可以进行图像编辑、修复、剪裁、合成等操作，被广泛应用于数字图像处理领域。MATLAB：MATLAB是一种高级的数学软件，也可以进行数字图像处理操作，包括图像增强、滤波、分割、识别等。ImageJ：ImageJ是一款开源的图像处理软件，提供了多种图像处理算法和插件，可以应用于生命科学、医学等领域的图像处理。OpenCV：OpenCV是一款开源的计算机视觉库，提供了多种图像处理、机器学习算法和工具，可以应用于数字图像处理、目标检测、人脸识别等领域。GIMP：GIMP是一款免费的图像处理软件，提供了多种图像编辑、绘制、变换、滤镜等功能，可以应用于数字图像处理、图形设计等领域。Adobe Lightroom：Adobe Lightroom是一款专业的数字图像处理软件，主要用于数字照片的后期处理、管理和分享，被广泛应用于摄影师、设计师等领域。Corel PaintShop Pro：Corel PaintShop Pro是一款综合性的数字图像处理软件，提供了丰富的图像处理和编辑功能，包括图像修复、HDR合成、RAW文件处理等。 总之，这些软件在数字图像处理领域都有着广泛的应用和影响力，为数字图像处理技术的发展和应用做出了重要贡献。
数字图像处理最新论文:
以下是数字图像处理领域中一些最新的论文："A Deep Learning Approach to Semantic Segmentation of Urban Scenes Using Multispectral LiDAR Data"，发表在IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing，2021年。"Generative Adversarial Networks for Medical Image Segmentation: A Review"，发表在IEEE Transactions on Medical Imaging，2021年。"A New Deep Learning Method for Image Classification Based on Convolutional Neural Network and Extreme Learning Machine"，发表在Journal of Computational Science，2021年。"Single-Image Rain Removal via Progressive Discriminative Learning"，发表在IEEE Transactions on Image Processing，2021年。"Deep Learning-Based Hyperspectral Image Classification: A Review"，发表在IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing，2021年。"A Novel Deep Learning-Based Method for Medical Image Segmentation with Limited Annotated Data"，发表在Journal of Medical Systems，2021年。"A Novel Method for Image Enhancement Based on Deep Learning and Multi-Scale Analysis"，发表在Journal of Imaging，2021年。
数字图像处理领域大牛：
以下是数字图像处理领域中一些著名的大牛：Richard Szeliski：Richard Szeliski是微软研究院的研究员，他在计算机视觉和数字图像处理领域的工作包括图像拼接、图像重建、计算机视觉、3D重建等。他是《Computer Vision: Algorithms and Applications》一书的作者之一。David Forsyth：David Forsyth是伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校计算机科学系的教授，他在计算机视觉、图像处理、机器学习等领域的工作包括对象识别、图像分割、图像检索等。他是《Computer Vision: A Modern Approach》一书的作者之一。Shree K. Nayar：Shree K. Nayar是哥伦比亚大学计算机科学系的教授，他在计算机视觉和数字图像处理领域的工作包括计算机视觉、计算摄影学、多光谱成像等。他是IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence的前主编。Jianbo Shi：Jianbo Shi是宾夕法尼亚大学计算机和信息科学系的教授，他在计算机视觉和数字图像处理领域的工作包括图像分割、光流估计、3D重建等。他获得了ACM SIGGRAPH杰出成就奖。Takeo Kanade：Takeo Kanade是卡内基梅隆大学计算机科学系的教授，他在数字图像处理、模式识别、机器人视觉等领域的工作包括特征提取、目标跟踪、3D重建等。他是IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence的前主编。
数字图像处理领域重要期刊：IEEE Transactions on Image Processing：该期刊是IEEE Signal Processing Society的官方期刊，发表了数字图像处理领域的高质量论文，包括图像增强、图像分割、模式识别等方向的研究成果。IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence：该期刊是IEEE计算机学会的官方期刊，涵盖了计算机视觉、模式识别、机器学习等多个领域，发表了一些重要的数字图像处理论文。Computer Vision and Image Understanding：该期刊是数字图像处理和计算机视觉领域的重要期刊之一，发表了一些具有影响力的数字图像处理和计算机视觉论文。Journal of Electronic Imaging：该期刊是国际光学工程学会的官方期刊，涵盖了数字图像处理、图像传感器、显示技术等多个领域，发表了一些重要的数字图像处理论文。Pattern Recognition：该期刊是模式识别领域的重要期刊，发表了一些数字图像处理、计算机视觉和机器学习方向的高质量论文。
数字图像处理领域一些著名的网站：IEEE Xplore Digital Library：该网站是IEEE旗下的数字图书馆，提供了大量的数字图像处理和计算机视觉方向的论文、期刊和会议论文集，是数字图像处理领域中不可或缺的资源之一。CVonline：该网站是计算机视觉和数字图像处理领域的知名网站，提供了大量的计算机视觉和数字图像处理方向的教程、论文和代码资源。OpenCV：该网站是计算机视觉和数字图像处理领域的著名开源库，提供了大量的计算机视觉和数字图像处理方向的算法实现和代码资源。Image Processing On Line：该网站是数字图像处理领域的知名网站，提供了大量的数字图像处理方向的教程和算法实现，以及一个在线数字图像处理工具箱。Computer Vision Foundation：该网站是计算机视觉和数字图像处理领域的知名网站，提供了大量的计算机视觉和数字图像处理方向的论文、期刊和会议论文集。 数字图像处理论文范文第1篇
关键词：数字图像；处理技术；电子信息
中图分类号：TN911.7 文献标识码：A 文章编号：1000－8136（2012）09－0153－02
不论在哪种通讯手段中，人们都更愿意选择直观的图像表达，因此，未来社会对图像传递信息的要求越来越高，及时性、直观性、客观性等发展条件都对现有的数字图像处理技术提出了挑战。
1数字图像处理技术概述
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。这一过程包括对图像进行增强、除噪、分割、复原、编码、压缩、提取特征等内容，图像处理技术的产生离不开计算机的发展、数学的发展以及各个行业的应用需求的增长。20世纪60年代，图像处理的技术开始得到较为科学的应用，人们用这种技术进行输出图像的理想化处理。
经过多年的发展，现在的电子图像处理技术已具有了以下特点：更好的再现性：数字图像处理与传统的模拟图像处理相比，不会因为图像处理过程中的存储、复制或传输等环节引起图像质量的改变；占用的频带更宽：这一点是相对于语言信息而言的，图像信息比语言信息所占频带要大好几个数量级，因此图像信息在实现操作的过程中难度更大；适用面宽：可以从各个途径获得数据源，从显微镜到天文望远镜的图像都可以进行数字处理；具有较高的灵活性：只要可以用数学公式和数理逻辑表达的内容，几乎都可以用电子图像来进行表现处理.
2数字图像处理技术的发展
自从美国在1964年开始通过卫星获得大量月球图片并运用数字技术对之进行处理之后，越来越多的相应技术开始被运用到图像处理方面，数字图像处理也作为一门科学占据了一个独立的学科地位，开始被各个领域的科学研究运用。图像技术再一次的飞跃式发展出现在1972年，标志是CT医学技术的诞生，在这种技术指导下，运用X射线计算机断层摄影装置，根据人的头部截面的投影，计算机对数据处理后重建截面图像，这种图像重建技术后来被推广到全身CT的装置中，为人类发展做出了跨时代的贡献，随后，数字图像处理技术在更多的领域里被运用，发展成为一门具有无限前景的新型学科。之后十年数字图像处理技术也朝着更高深的方向发展，人们开始通过计算机构建出数字化的人类视觉系统，这项技术被称为图像理解或计算机视觉。很多国家已在这方面投入了很多的研究精力，并取得了高深的研究成果，其中，20世纪70年代末提出的视觉计算理论为后来计算机数字图像技术的理论发展提供了主导思想，但理论上如此，在实际操作中还存在着很多的困难。
我国在建国之初就展开了计算机技术的研究，而改革开放以来，我国在计算机数字图像处理技术上的发展进步也是非常大的，甚至在某些理论研究方面已赶上了世界先进水平，首先，对于成像数据的收集能力方面，我国通过成功研发的一系列传感器以及发射的对地观测卫星，能够及时有效地获得风云、海洋、资源和环境减灾等方面的相关数据，并取得了有效的数据结果和数据成像效果。另外，数字图像处理技术应用较为广泛的领域代表分别是建筑、通行工程和生物医学工程方面，这些方面对数字图像处理技术的应用，最能直接体现该技术的发展现状。在建筑行业中，数字图像处理技术可以将拟建造的建筑或建筑群的高度、密度以及其他可能影响建筑质量、建筑环境的信息转换成图像，从而使设计者更为合理地进行规划；在通信工程领域，数字图像技术和语音、文字等因素构成了现代多媒体的基本内容，在传递图像的过程中，采用编码技术来压缩信息的比特量，这种技术现在的发展内容包括变换编码等，未来可能发挥作用的还有小波变换图像压缩编码、分行编码等。在生物医学工程中，书籍图像技术能将人体活动的机理以图像的形式客观地呈现在研究者面前，对医学未来的发展具有不可替代的作用。
3数字图像处理技术的发展趋势
计算机数字图像处理技术在未来信息技术方面将会发挥的重要作用早已被人们看到，对于计算机图像技术的发展道路，大致可以归结出3个原则性内容：①未来数据图像技术强调高清晰度、高速传输、实时图像处理、三维成像或多维成像、智能化、自动化等方向发展。②未来数字图像处理技术强调操作、运用的方便性，图像处理功能的集中化趋势是必然会存在的。③更新的理论研究与更快的算法研究。理论走在实践的前面，已经是现代科学的特点，未来数字图像处理技术的实际运用要取得更多的发展，必然离不开理论和研究方法的更新，新理论中包括小波分析、分形几何、形态学、遗传算法等都将得到更深层次的发展。
4结束语
数字图像处理技术的有效应用在人们日常生活中就能切身地感受到，不管是看电视、看电影、上网还是移动通信，每个人都与这种技术发生着最紧密的联系。数字图像处理技术的发展关系到每个人对优越的社会生活、现代物质享受的程度的深浅，所以，对之进行及时的研究和关注在电子通信行业中是非常重要的。
数字图像处理论文范文第2篇
Abstract: The paper explores and practises Digital Image Processing course teaching reform in teaching content， teaching methods， teaching means and practice teaching to feature of Digital Image Processing course. Through reform, it enhances the teaching effect，arouses students' ability to innovate，improves the students' practical capacity and adapts to development of new Digital Image Processing technologies.
关键词： 数字图像处理；教学方法；教学内容；实践教学
Key words: digital image processing；teaching methods；teaching content；practice teaching
中图分类号：G42 文献标识码：A文章编号：1006-4311（2011）16-0200-01
作者简介：王冬梅（1977-），女，黑龙江大庆人，东北石油大学讲师。
0 引言
《数字图像处理》是高等院校信息与通信类专业重要的专业课程之一，主要内容为数字图像处理技术的基本概念、基本原理、基本分析方法和图像处理的新技术。本课程概念抽象、原理复杂、理论性较强，给学生掌握本课程带来一定的难度。通过多年教学实践，对《数字图像处理》课程的教学内容、教学方法、教学手段和实践环节等进行了全方位的改革与实践，取得了一定的成效[1]。
1 教学内容改革
《数字图像处理》是涉及学科领域相当广泛的交叉性学科，且其应用遍及通信、宇宙探测、遥感、生物医学、工业生产、机器人视觉、视频与多媒体系统、军事和公安等诸多领域。然而授课学时有限，在选取教学内容时必须处理好基础理论、相关学科以及与新兴技术之间的关系，做到精选教材和教学内容[2]。
1.1 精选教材 首先，精选教材。根据教学需求，查阅了许多国内外教材，并结合数字图像处理理论与技术的最新进展，有目的的选择了适合当前专业学生的教材和辅助教材――何东键老师的《数字图像处理》、老师的《数字图像处理》和朱秀昌老师的《数字图像处理与图像通信》以及课题组老师自编实验教材等[4-7]。
1.2 精选教学内容 数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。图像处理需要由计算机和图像专用设备组成的图像处理系统对图像数据进行输入、加工和输出。我们主要针对这个方面来选择数字图象处理课程的教学内容。实际上就是讲解如何通过计算机对其进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。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。因此应当适当介绍图象处理最新技术以及发展趋势。增加典型数字图像处理系统案例分析。作为让学生理解数字图像处理综合知识的应用的平台。
2 教学方法和教学手段改革
在教学过程中，尽量避免“满堂灌”的情况，尽可能多地采用启发式、设问式和讨论式教学方法，经常介绍相关数字图象处理技术的研究背景，引导学生主动地思索。依据教学内容，精心准备设问，从而启发学生思考、激起学生的求知欲望，使其从被动学习转化为主动学习。例如，在讲授各种图象处理技术时，直接给出相关程序让其运行，让学生看其结果，从而达到激发学生的目的；在授课时，我们并不把相关结论直接告诉学生，而是要求学生分组进行讨论，在分析的基础上总结归纳[3]。该课程某些知识点很难用传统教学方式口述清楚，很难直观形象地表达出来，需要用大量实例图片和程序运行结果加以说明。为此，课堂教学中采用多媒体教学和传统教学手段相结合的方式，发挥两种教学手段各自的优点，采用多媒体方式可以节省大量机械书写黑板的时间，同时可以演示各种程序的运行结果，加深学生对具体理论的理解；而结合黑板对局部知识点具体详细地讲解，更有利于学生掌握理解理论的实质。
3 实践教学改革
实践教学是理论教学中不可缺少的环节。实践教学目的是培养学生的动手能力、综合能力和设计能力，它对于学生综合素质的提高和创新能力的培养发挥着独特的、不可替代的作用。根据《数字图像处理》课程特点，将课程实践分为实验教学和综合课程设计两大环节[4]。
3.1 实验教学改革 实验教学改革中重要的是实验教学内容的改革。原有实验教学内容都是验证性实验，通过教学实践，发现此实验内容具有一定的不足。有的实验即使在没弄清楚相关实验原理的情况下也可以完成，致使学生对实验课积极性不高。因此，有必要对实验教学内容和方法进行改革[4]。实验内容由单纯的验证性实验调整为验证性和设计性实验。验证性实验在相关理论知识点讲解完之后及时进行，这样可与课堂理论课结合起来，互相促进，巩固和提高学生对理论知识的掌握程度。将部分实验在课堂作演示后再安排学生进行实验，这样会取得理论课和实验课教学相得益彰的效果。应用Matlab和VC++来实现图像处理算法，目前已将这两种软件实验全部渗透到课堂教学中，验证性实验程序全部对学生开放，为学生将实际实验结果与仿真实验结果对照提供方便，同时为学生自行设计仿真程序提高了参考。设计性实验安排在某段固定实验课时内完成，主讲教师以布置作业的形式给出，要求学生利用实验室已有的仪器设备和资料，自己设计实验方案，自己完成设计实验任务。
3.2 综合课程设计 为了让学生进一步熟悉各种数字图象处理的基本原理和基本技术，培养和锻炼学生的创新能力，在课程结束后开设综合课程设计，利用VC++和Matlab软件设计实现图象处理系统，以及利用DSP芯片实验箱来实现图象处理算法。在综合课程设计过程中，学生在教师的指导下完成查找资料、拟定设计方案，直至完成所作的设计。通过综合课程设计，培养学生综合运用数字图象处理理论知识分析问题和解决问题的能力，掌握进行课题研究的方法，为毕业设计和将来的工作奠定基础。在整个综合课程设计过程中，信息处理实验室对学生全天候开放。
4 结束语
结合数字图像处理课程教学实际情况对该课程进行了多方面改革尝试,实践证明效果良好。当然随着通信技术、计算机技术以及其他相关技术的飞速发展和完善，数字图像处理也在不断地丰富和完善，各种新技术、新算法和新应用不断出现。因此，如何在教学过程中发挥学生的主动性，激发学生的创新能力，提高学生的实际动手能力，有待进一步探索和实践。
参考文献：
[1]赵珊，刘静.《数字图像处理》课程教学改革探讨[J].科技资讯，2010.
[2]李向群，王书文.《数字图像处理》课程的教学改革初探[J].微计算机信息，2010.
数字图像处理论文范文第3篇
关键词：数字图像处理；ImageJ；课程教学；实践动手能力
作者简介：郑林涛（1977-），男，河南洛阳人，河南科技大学信息工程学院，讲师；董永生（1979-），男，河南新乡人，河南科技大学信息工程学院，讲师。（河南 洛阳 471023）
基金项目：本文系国家自然科学基金项目（项目编号：61301230）的研究成果。
中图分类号：G642.0 文献标识码：A 文章编号：1007-0079（2014）08-0112-02
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、提取特征等处理的过程、理论方法和技术以及以之为研究对象的一门学科。自从20世纪60年代以来伴随着计算机技术的高速发展，数字图像处理技术获得了长足进步并且已经广泛应用于社会生活的各个领域。从20世纪80年代开始我国部分高校开始设置数字图像处理课程，数字图像处理已经成为目前高校信息类专业普遍开设的一门课程。数字图像处理课程要求学生具备较深的数学功底和数字信号处理方面的先修知识。而现实的教学情况是学生的数学功底普遍薄弱，学生面对抽象的数学公式具有严重的畏难情绪，教师难以激发并保持学生持续学习的兴趣。针对这些现实的教学情况，一些教师已进行了各种有益的探索。[1-3]本文立足于教学演示环节和实验环节所使用的软件进行探索，现在介绍如下。
一、数字图像处理课程教学所选用软件的现状分析
数字图像处理课程教学的教学效果与课程所选用的教材和教学软件密切相关，选择合适的教材和软件与教学效果密不可分。目前我国高校在数字图像处理课程中所用的常用软件可分为Matlab和Visual C++两类。
Matlab（Matrix Laboratory，矩阵实验室）是美国MathWorks公司推出的一款商业软件，它集矩阵运算、数值分析、信号处理和图形显示等强大功能于一体，拥有界面简洁、友好的用户环境。现在的Matlab已经不仅仅是一个“矩阵实验室”，Matlab已经成为国际上最流行的科学与工程计算的软件，广泛地应用于高校和研究机构。Matlab软件提供了图像处理工具箱，研究人员可以在此基础上便捷、快速地进行图像处理算法原型的设计。
使用Matlab软件作为图像处理课程教学软件的优点在于：第一，Matlab软件提供丰富的现成图像处理函数供用户调用，节省了用户开发底层函数的时间，提高了用户的开发效率。第二，目前世界上100多个国家超过一百万工程师和科学家在使用Matlab软件，软件配套的学习资源丰富。
使用Matlab软件作为图像处理课程教学软件的缺点在于：第一，Matlab软件的版权问题。Matlab软件的功能强大，但是其软件的售价非常昂贵，远远超出我国目前的高校的支付能力。除了Matlab软件自身售价昂贵以外，Matlab配套的各种工具箱也是价格不菲。而就目前我国高校的实际经济情况显然无法解决该软件的版权问题。选择Matlab作为教学软件往往也就意味着使用的是盗版软件。这一点与高校的教育精神和国际版权保护精神相违背。第二，Matlab软件的运行速度与其他软件相比较慢。在一些对软件运行速度有要求的场合，使用Matlab软件就显得力不从心。
在数字图像处理课程教学中常用的另一种软件是Visual C++。使用Visual C++软件作为图像处理课程教学软件的缺点在于：第一，Visual C++的版权问题同样无法解决。第二，与Matlab软件相比，使用Visual C++软件平台上没有像Matlab环境下有丰富的和成熟的图像处理库函数以供调用，所有的底层函数都要开发者自己编写，这势必影响用户的开发效率。而使用Visual C++软件的优点是可以获得速度的提升。
从上面分析可以看出目前我国数字图像处理课程使用的教学软件Matlab和Visual C++都有较多不足之处，而引入ImageJ软件可以较好的解决这些问题。
二、ImageJ软件概述
ImageJ是一个功能强大的、可扩展编程的开源图像软件系统，该软件最初是由美国国立卫生研究院（NIH）的Wayne Rasband完全用Java语言所写成。ImageJ最初只是希望作为NIH-Image软件的替代品，未曾料想ImageJ软件会被众多学科越来越多的人使用，尤其是医学和生物学领域的专业人士。目前ImageJ在全球范围内被很多实验室用于正式的研究和应用程序开发。
ImageJ受到众多专业人士的喜爱与ImageJ软件自身的众多优点不无关系：一是采用一系列菜单驱动的交互式操作方式，用于创建、显示、编辑、处理、分析图像。软件支持常见的各种图像格式。目前该软件已经广泛应用于医学和生物等学科领域。二是完全免费，并且完全公开源代码，任何人都可以自由下载合法地将其安装使用。官方的网址是http：//rsb.info.nih.gov/ij/。三是软件完全用Java语言写成。所以ImageJ继承了Java语言良好跨平台性，可以广泛地运行于Windows、MacOS和Linux等各种操作系统。四是软件小巧精悍，安装包仅有几十M，不像Matlab软件动辄上G的安装包。五是ImageJ的设计采用的是开放式的软件构架，ImageJ的核心功能可以通过简单插件机制扩充，即允许用户以简单插件的形式向ImageJ添加自己需要的而系统没有提供的功能。这一特点是使ImageJ软件功能强大、日益流行的一个主要原因，ImageJ的主页上提供了全球各地的研究者义务提供的内容丰富的ImageJ插件和插件源码供用户下载研究使用。ImageJ中内置了一个编写插件的Java编辑器，并且ImageJ自带编译环境，所以ImageJ插件的编辑编译都可以在ImageJ软件中完成。在ImageJ中开发插件不需要高深的Java编程经验，只需要基本的Java基本知识即可。六是ImageJ占用内存空间小，运行速度快。七是Java语言中已经有相应的图形界面库，不需要用户再来亲自编写图形界面，从而把注意力放在图像处理算法上。八是ImageJ主页上还提供了常见的数字图像处理的测试图像的下载。
三、ImageJ软件在数字图像处理课程教学中的应用
ImageJ具有上述的优点决定了ImageJ是一个进行数字图像处理教学和实验的理想平台，尤其是适用于当前的中国高校。笔者之所以选择ImageJ软件作为数字图像处理课程中配套的教学软件。除了ImageJ软件自身所具有的上述优点以外还考虑到目前学生的课程设置和学习的实际情况，数字图像处理课程作为大三下学期开设的一门专业课程。学生在上课之前已经先修过Java程序设计这门课程，具备了基本的Java语言编程经验，从而扫清了数字图像处理课程中实验环节学习新的编程语言的障碍。如果选择Matlab软件作为教学语言，学生则必须专门抽出大量时间来学习和熟悉Matlab语言的语法和基本编程结构，这样做势必会挤压本已紧张的数字图像处理课程教学时间，影响学生的学习效果。
1.ImageJ软件在理论教学环节中的应用
ImageJ软件自身提供了一系列现成的命令，完成常见图像的显示和操作处理。同时ImageJ软件还允许用户以简单插件的形式来扩充ImageJ的核心功能，这也就是ImageJ软件的可扩展性。
笔者在数字图像处理课程理论教学环节中应用ImageJ软件，主要是利用ImageJ软件自身提供的一系列现成的命令来演示算法的处理结果。笔者上课选用的教材是高等教育出版社出版的清华大学章毓晋教授编写的《图像处理和分析基础》（第二版）。在数字图像处理课程教学过程中，笔者在理论教学环节介绍了理论部分的公式之后，使用ImageJ的基本处理功能来演示算法效果。
比如教材第二章第一节的内容是图像变换技术傅里叶变换。笔者介绍了傅里叶变换的具体公式之后，就让学生自己动手选择图像来观察图像的傅里叶变换是个什么样的结果，并观察傅里叶频谱显示结果。启发学生思考自己的处理显示结果与教材上的结果有什么异同？为什么会产生这样的结果？是教材错误还是ImageJ软件变换的结果错误？在学生经过思考之后，告诉学生教材上的显示结果是经过对数变换处理过的显示结果，而他们所得到的结果是没有经过对数变换处理的结果。用ImageJ软件同时显示未经对数变换和经过对数变换的结果让学生进行观察对比。通过这一系列提问和解释，学生明显加深了对图像傅里叶变换的理解和记忆。
2.ImageJ软件在实验教学环节中的应用
实验教学环节是数字图像处理课程必不可少的一个重要环节。笔者在教学实验环节中使用ImageJ软件主要是因为ImageJ软件允许用户以简单插件的形式来扩充ImageJ的核心功能。笔者指导学生通过编写插件的形式将理论教学环节中所学习到的抽象难懂的算法实现。通过这样的实际编码过程来加深对图像处理算法理论的理解，尤其是那些抽象的算法，从而真正掌握这些抽象算法，体现了“从做中学”的学习理念。
ImageJ软件可以通过两种方法扩展：使用ImageJ软件自带的Macro语言的形式和简单ImageJ插件的形式。第二种方式的功能更为强大，所以笔者选择的是第二种方式来编写ImageJ软件插件的形式。
下面就一个简单的例子来讲解ImageJ中插件的编写，该例子完成的功能是对一个8位灰度图像进行求反操作。即教材第三章图像增强这一章第一节中所讲算法的具体实现。
import ij.ImagePlus；
import ij.plugin.filter.PlugInFilter；
import ij.process.ImageProcessor；
public class My_Inverter implements PlugInFilter {
public int setup（String arg，ImagePlus im） {
return DOES_8G； // this plugin accepts 8-bit grayscale images
}
public void run（ImageProcessor ip） {
int w = ip.getWidth（）；
int h = ip.getHeight（）；
// iterate over all image coordinates
for （int u = 0； u thres )
*ibuf++ = 255;
else
*ibuf++ = 0;
}
}
图2是处理结果，其中图2(a)为原图像，图2(b)为以图1中的(b)为函数曲线处理的结果，图2(c) 为以图1中的(c) 为函数曲线处理的结果。
(a) (b) (c)
图2 图像灰度变换效果
3 前后续课程的衔接
课程内容衔接与师资配置主要目标是：
(1)恰当处理从已知到未知的过渡吗，使学生能较好、较快地接受新知识；
(2)恰当处理内容重复的问题，以提高学生学习的兴趣和效率。应制定出相应的授课教师配置方案，从教师教学和教学管理的角度满足以上要求。
由于图像处理中有些处理技术依赖于其他学科的理论基础知识，而电子信息工程类学生以前从未接触过这类知识，这要求授课教师必须要简单、明了地介绍这类知识，让学生易于接受的同时，还不会占用过多的时间与精力，主要是为学习图像处理算法服务。如在讲授图像数学形态学处理的内容时，电子信息类学生对数学形态学较陌生，突然要求学生接受这一概念比较困难，可以具体联系图像建立该方法的处理思路。又如在讲述形态学操作中的结构元素时，使用图示的直观理解，让学生在知道图像的前提下，联系形态学理论，学习形态学处理方法中的“结构元素”的物理意义，而对其学科背景及概念则尽量弱化。
对于图像处理的有些内容和前面课程存在重复，尽量不在这些内容上占用时间去讲解。如图像频域变换中的离散傅立叶变换、离散余弦变换等，在前续课程信号与系统、数字信号处理中学生已经深刻理解，在图像处理中只要强调图像是“二维信号”，在FFT和DCT变换中注意是对“二维信号”进行处理，强调与“一维信号”处理的区别即可。
4 教学方法改进与更新
在遵循有利于发挥学生是教育主体，有利于学生学会学习，有利于学生创新能力和素质的培养，有利于实现教学目标和促进学生个性的发展，有利于师生彼此促进共同进步的原则下，针对数字图像处理课程的特点，制定出一套适合电子信息工程专业的数字图像处理的教学方法。
例如：在讲授了图像滤波内容以后，为达到有利于学生学会学习的目的，要求他们利用Matlab软件编写一个图形用户界面，能利用自己学过的不同滤波器处理同一幅图像。这样，在学生学习以后，发现自己所学的知识能立刻发挥作用，对此非常高兴，而在完成这一任务的过程中，学生不但巩固了自己所学的课程知识，而且编程能力也得到了提高。
5 实验教学的改革
在学生掌握一定的基础知识，具有一定的动手能力和思想方法后，应找到所学技能在实际应用中的切入点。改革实验教学体系，增加综合设计性实验内容,使学生实验能力有质的飞跃，分析问题、解决问题的能力得到进一步提高并激发他们的创造能力就显得尤为必要。为此，实验教学改革有3点改进：
5.1 软件实验与硬件实验相结合
5.2 代码编写与应用软件相结合
强调本专业学生代码编写能力，特别是在图像处理程序编写方面，但在此基础上，一定要熟悉1～2种应用图像处理软件的使用，同时对该应用软件相关处理功能能从概念和算法上加以理解，软件实验主要采用VC和Matlab作为实验软件，但也安排了2学时的Photoshop实验，以让学生了解和使用图像处理应用软件。
5.3 综合性实验与应用系统相结合
积极开展综合性、应用性实验的开发，让学生了解图像处理的应用领域，如在生产实习中，带领学生实习在发电厂集控室锅炉火焰图像的采集显示，医院CT、超声图像的采集与处理等。毕业设计课题安排诸如“车牌识别系统中车牌识别的算法实现”“智能安防系统中视频图像的特征分析”等应用研究与实践。
6 结束语
通过改革，电子信息类专业的数字图像处理课程能够较好地安排课程理论与实验内容，使电子信息工程专业学生建立起信息处理的基本概念，熟悉图像处理的基本理论与方法，在扩大学生知识面，提高学生提出和分析问题能力的同时，通过授课和实验方法与内容的调整，激发学生的学习主动性，培养学生掌握、跟踪科学技术发展，综合知识应用，开发和创新的能力。
参考文献
[1] 潘建军,李红莲,周金和.数字图像处理课程的教学改革与实践[J].中国科教创新导刊,2007,15:26.
[2] 吴锴,葛海鲜,郭海霞.数字图像处理课程教学改革的研究[J].山西农业大学学报,2007,6:160-161.
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[4] 李晓辉,吴蓓.数字图像处理课程实验改革与实验系统的研究[J].高等理科教育,2003,4:100-103.
数字图像处理论文范文第20篇
关键词: 数字图像处理技术；精度高；再现性；智能化
0 引言
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,因此,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。与人类对视觉机理着迷的历史相比，它是一门相对年轻的学科。尽管目前一般采用顺序处理的计算机，对大数据量的图像处理速度不如光学方法快，但是其处理的精度高，实现多功能的、高度复杂的运算求解非常灵活方便。在其短短的历史中，它却成功地应用于几乎所有与成像有关的领域，并正在发挥相当重要的作用。
1数字图像处理技术的主要内容
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，以提高图像的实用性，从而达到人们所要求的预期结果。自20世纪60年代以来，由于数字技术和微电子技术的迅猛发展给数字图像处理提供了先进的技术手段，数字图像处理也就从信息处理、自动控制系统论、计算机科学、数据通信、电视技术等学科中脱颖而出，成为研究“图像信息的获取、传输、存储、变换、显示、理解与综合利用”的一门崭新学科。
数字图像处理主要研究的内容有以下几个方面：
（1）图像的数字化是指将模拟图像经过离散化之后,得到用数字表示的图
像。主要包括图像的采样与量化。采样是将在空间上连续分布的图像转换成为离散的采样点集的操作；量化是将各个采样点所含的明暗信息离散化后,用数字来表示。
（2）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。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。
（3）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。
（4）图像增强是通过去除噪声和干扰来加强图像的有用信息,从而提高图
像的使用价值。它可以改善人眼对原始图像的视觉效果,使观察者从中获得更加清晰、便于理解的信息。
（5）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。图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法（结构）模式分类，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。
（6）图像的复原是把退化、模糊了的图像进行复原。造成图像模糊的原因
有很多, 常见的有运动模糊、离焦模糊等。
（7）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。
（8）图像的分割是将图像中的边缘、部分区域等有意义的特征部分提取出
来,是进一步进行图像识别和分析的基础。图像的特征提取包括图像中的形状特征、纹理特征、颜色特征等。
2数字图像处理技术的特点
同模拟图像处理相比，数字图像处理有很多优点。主要表现在：
（1） 精度高
对于一幅图像而言，不管是对4bit还是8bit和其他比特图像的处理，对计
算机程序来说几乎是一样的。增加图像像素数使处理图像变大，只需改变数组的参数，而处理方法不变。所以从原理上不管处理多高精度的图像都是可能的。而在模拟图像处理中，要想使精度提高一个数量级，就必须对处理装置进行大幅度改进。
（2）再现性好
模拟图像处理与数字图像处理最大的不同在于,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。而在模拟图像处理过程中，就会因为各种因素干扰而无法保持图像的再现性。
（3）通用性、灵活性高
不管是可视图像还是X线照片、红外热成像、超声波图像等不可见光成像，尽管这些图像成像体系中的设备规模和精度各不相同，但当把图像信号直接进行A/D变换，或记录成照片再数字化，对于计算机来说都能用二维数组表示，不管什么样的图像都可以用同样的方法进行处理，这就是数字图像处理的通用性。数字图像处理技术不只可以完成线性运算,而且可以实现非线性的处理,即只要是能够用逻辑关系或数学公式来进行表达的所有运算都可以通过数字图像处理来实现。所以灵活性很高。
（4）信息压缩潜力大
由于数字图像中各个像素不是相互独立的,相关性大。所以，在图像处理中信息压缩的潜力比较大。
3数字图像处理技术的应用
数字图像处理和计算机、多媒体、智能机器人、专家系统等技术的发展紧密相关。近年来计算机识别、理解图像的技术发展很快，图像处理的目的除了直接供人观看外，还进一步发展了与计算机视觉有关的应用，如邮件自动分检、车辆自动驾驶等。下面仅罗列了一些典型应用实例，而实际应用范围更广。
（1）在生物医学中的应用
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。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，医用超声成像、X光造影成像、X光断影成像、核磁共振断层成像为基础的医学图像处理技术已经在疾病诊断中发挥重要作用。以图像重叠技术进行无损伤也应用在工业无损伤和检验中。智能化的材料分析有助于人类深入了解材料的微观性质,促进新型功能材料的诞生。
（2）遥感航天中的应用
军事侦察、定位、导航、指挥等应用；多光谱卫星图像分析；地形、地图、国土普查；地质、矿藏勘探；森林资源探查、分类、防火；水利资源探查，洪水泛滥监测；海洋、渔业方面如温度、渔群的监测、预报；农业方面如谷物估产、病虫害调查；自然灾害、环境污染的监测；气象、天气预报图的合成分析预报；天文、太空星体的探测及分析；交通、空中管理、铁路选线等。
（3）工业和工程领域应用
在工业和工程领域中图像处理技术有着广泛的应用，如自动装配线中检测零件的质量、并对零件进行分类；印刷电路板疵病检查；弹性力学照片的应力分析；流体力学图片的阻力和升力分析；邮政信件的自动分拣；在一些有毒、放射性环境内识别工件及物体的形状和排列状态；先进的设计和制造技术中采用工业视觉等等。其中值得一提的是研制具备视觉、听觉和触觉功能的智能机器人，将会给工农业生产带来新的激励，目前已在工业生产中的喷漆、焊接、装配中得到有效的利用。
（4）军事公安领域中的应用
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。
（5）其他应用
图像的远距离通信；多媒体计算机系统及应用；电视画面的数字编辑；动画的制作；电子图像游戏；纺织工艺品设计；服装设计与制作；发型设计；文物资料照片的复制和修复；运动员动作分析和评分等等。 前言 数字图像处理是计算机视觉的重要基础，属于必须掌握的内容，这里给大家分享一篇关于数字图像处理基础知识的总结性的文章。
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1、数字图像：
数字图像，又称为数码图像或数位图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示。数字图像是由模拟图像数字化得到的、以像素为基本元素的、可以用数字计算机或数字电路存储和处理的图像。
2、数字图像处理包括内容：
图像数字化；图像变换；图像增强；图像恢复；图像压缩编码；图像分割；图像分析与描述；图像的识别分类。
3、数字图像处理系统包括部分：
输入（采集）；存储；输出（显示）；通信；图像处理与分析。
4、从“模拟图像”到“数字图像”要经过的步骤有：
图像信息的获取；图像信息的存储；图像信息处理；图像信息的传输；图像信息的输出和显示。
5、数字图像1600x1200什么意思？灰度一般取值范围0~255，其含义是什么？
数字图像1600x1200表示空间分辨率为1600x1200像素；灰度范围0~255指示图像的256阶灰阶，就是通过不同程度的灰色来来表示图像的明暗关系，8bit的灰度分辨率。
6、图像的数字化包括哪两个过程？它们对数字化图像质量有何影响？
采样；量化
采样是将空间上连续的图像变换成离散的点，采样频率越高，还原的图像越真实。量化是将采样出来的像素点转换成离散的数量值，一幅数字图像中不同灰度值的个数称为灰度等级，级数越大，图像越是清晰。
7、数字化图像的数据量与哪些因素有关？
图像分辨率；采样率；采样值
8、什么是灰度直方图？它有哪些应用？从灰度直方图中你可可以获得哪些信息？
灰度直方图反映的是一幅图像中各灰度级像素出现的频率之间的关系
它可以用于：判断图像量化是否恰当；确定图像二值化的阈值；计算图像中物体的面积；计算图像信息量。
从灰度直方图中你可可以获得：
暗图像对应的直方图组成成分几种在灰度值较小的左边一侧
明亮的图像的直方图则倾向于灰度值较大的右边一侧
对比度较低的图像对应的直方图窄而集中于灰度级的中部
对比度高的图像对应的直方图分布范围很宽而且分布均匀
9、什么是点处理？你所学算法中哪些属于点处理？
在局部处理中，输出值仅与像素灰度有关的处理称为点处理。如：图像对比图增强，图像二值化。
10、什么是局部处理？你所学算法中哪些属于局部处理？
在对输入图像进行处理时，计算某一输出像素值由输入图像像素的小领域中的像素值确定，这种处理称为局部处理。如：图像的移动平均平滑法，空间域锐化法。
11、图像增强的目的是什么？
图像增强的目的是要改善图像的视觉效果，针对给定图像的应用场合，有目的的增强图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或增强某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体的特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，将强图像判读和识别效果，满足某些特征分析的需求。
12、什么是灰度图像的直方图？简述用它可以简单判断图像质量？
灰度直方图定义为数字图像中各灰度级与其出现的频数间的统计关系，它能描述该图像的概貌，例如图像的灰度范围，每个灰度级出现的频率，灰度级的分布，整幅图像的平均明暗和对比度等
13、常用图像增强方法有哪些？
图像的线性变换；图像的非线性变化；图像的直方图均衡化和规定化。
14、“平均模板”对图像做哪种处理？写出 3x3和5x5“平均模板”？
抑制噪声，改善图像质量
15、“中值滤波”对图像做哪种处理？是如何运算的？
中值滤波是对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序，用其中值代替窗口中心像素的灰度值的滤波方法，它是一种非线性的平滑法，对脉冲干扰及椒盐噪声的抑制效果好，在抑制随机噪声的同时能有效保护边缘少受模糊。
16、什么叫点处理、局部处理、全局处理？3x3平均模板、直方图修正、灰度反转各属于哪种处理？
点处理：输出值仅与像素灰度有关的处理称为点处理。（直方图修正）
局部处理：计算某一输出像素值由输入图像像素的小领域中的像素值确定，这种处理称为局部处理。（灰度反转）
全局处理：图像某一像素灰度的变化与图像全部像素灰度值有关。（3x3平均模板）
17、常用图像变换算法：
图像的几何变换（图像畸变校正、图像缩放：双线性插值、旋转、拼接）
图像变换（傅立叶、余弦、沃尔什－哈达玛、K-L变换、小波变换）
图像频域处理（增强算法：高频率提升、同态滤波；平滑去噪：低通滤波）
18、为什么要进行图像变换？各种变换应用在图像什么处理上？
图像变换在数字图像处理与分析中起着很重要的作用，是一种常用的、有效的分析手段。图像变换的目的在于：使图像处理问题化；有利于图像特征提取；有助于从概念上增强对图像信息的理解。
19、简述空域滤波跟频域滤波的不同
空域法：直接对图像的像素灰度进行操作。常用算法：图像的灰度变换；直方图修正（均衡化、规定化）；平滑和锐化处理；彩色增强。
频域法：在图像的变换域中，对图像的变换值进行操作，然后经逆变换获得所需要的增强结果。常用算法：低通滤波；高频提升滤波；同态滤波。
20、频域进行图像增强、去噪、边缘检测分别用哪种滤波器？
增强————同态滤波器
去噪————低通滤波器
边缘检测——高通滤波器
21、频域处理图像的步骤：
a.清除噪声，改善图像的视觉效果
b.突出边缘有利于识别和处理
常用图像变换算法：
（1） 逆滤波； （2）维纳滤波（Wiener Filter）；（3）盲卷积
22、什么叫图像复原？与图像增强有什么区别？
图像在形成、传输和记录中，由于成像系统、传输介质和设备的不完善，导致图像质量下降，这一现象称为图像退化。
图像复原和图像增强是有区别的，虽然二者的目的都是为了改善图像的质量，但图像增强不考虑图像是如何退化的，只通过试探各种技术来来增强图像的视觉效果。因此，图像增强可以不顾增强后的图像是否失真，只要看着舒服就行。而图像复原则完全不同，需知道图像退化的机制和过程等先验知识，据此找出一种相应的逆过程解算方法，从而得到复原的图像。如果图像已退化，应先做复原处理，再做增强处理。
23、说出几种图像退化：
图像模糊、失真、有噪声等
24、什么是维纳滤波器？
是一种以最小平方为最优准则的线性滤波器，在一定的约束条件下，其输出与给定函数的差的平方达到最小，通过数学运算最终可变为可变为一个拖布列兹方程的求解问题，是利用平稳随机过程的相关特性和频谱特性混有噪声的信号进行滤波。
25、说出几种常用的图像复原方法？
代数恢复方法：无约束复原；约束最小二乘法
频域恢复方法：逆滤波恢复法；去除由均匀运动引起的模糊；维纳滤波复原法
常用图像变换算法：
（1）哈夫曼编码；（2）算术编码；（3）预测编码；（4）变换编码
26、图像为什么可以压缩？（即数字图像中存在哪几种冗余？）
图像数据之所以可以被压缩，是因为数据中存在着冗余。 在图像压缩中，有三种基本的数据冗余：编码冗余；像素间冗余；视觉冗余。
27、什么是有损和无损压缩？
无损压缩：是对文件本身的压缩，和其它数据文件的压缩一样，是对文件的数据存储方式进行优化，采用某种算法表示重复的数据信息，文件可以完全还原，不影响文件内容，对于数字图像而言，也不会使图像细节有任何损失。
有损压缩：是对图像本身的改变，在保存图像时保留了较多的亮度信息，而将色相和色纯度的信息和周围的像素进行合并，合并的比例不同，压缩的比例也不同，由于信息量减少了，所以压缩比可以很高，图像质量也会相应的下降。
28、霍夫曼编码算法的基本思想是什么？
是根据源数据符号发生的概率进行编码的。在源数据中出现概率越大的符号，分配的码字越短；出现概率越小的信号，其码长越长，从而达到用尽可能少的码表示源数据。
29、损和有损预测编码算法不同之处？各在哪个环节对数据实现了压缩？
无损（亦称无失真、无误差、信息保持）编码中删除的仅仅是图像数据中冗余的数据，经解码重建的图像和原始图像没有任何失真。
有损（亦称有误差、有失真）编码是指解码重建的图像与原图像相比有失真，不能精确的复原，但视觉效果上基本相同，是实现高压缩比的编码方式。
30、简述统计编码、算术编码、预测编码、变换编码算法的基本原理
统计编码：根据信源的概率分布可变长码，使平均码长非常接近于熵。
算数编码：利用编码符号的联合概率，用一个单独的浮点数来代替一串输入符号。
预测编码：不是直接对信号编码，而是对图像预测误差编码。实质上是对新的信息进行编码，以消除相邻像素之间的相关性和冗余性。
变换编码算法：是通过正交变换把图像从空间域转化为能量比较集中的变换域系数，然后对变换系数经行编码，从而达到压缩数据的目的。
图像处理常用算法：
（1）边缘检测：Canny 算子、Laplacian算子、Sobel 算子
（2）Hough变换检测直线和圆算法
（3）图像分割：阈值分割算（也叫二值化）、区域分割算法 ：区域生长法、分裂合并法、空间聚类法。
31、说出几个常用的边缘检测算子：
Canny 算子、Laplacian算子、Sobel 算子
32、分别说出下面四种模板分别实现平滑去噪（低通滤波器）、图像锐化（梯度法）、边缘检测（高通滤波器）哪种处理？
附加：
1、灰度图像跟彩色图像：
灰度图像：是一个二维的灰度（亮度）函数f(x,y)
彩色图像：由三个二维灰度函数f(x,y)组成。三个是RGB或者HSV
2、图像处理：
从图像到图像：从图像到经过加工的另一图像
一个决策：将一幅图像转化为一种非图像的表示
3、相邻像素：
四邻域：
4、像素的连接、邻接、与连通
邻接adjacency：仅考虑像素间的空间关系
由像素间的度量关系知：
四领域也可以定义为：
八领域也可以定义为：
连接connectivity：
空间关系：满足邻接
灰度关系：灰度值是否满足某个特定的相似准则，用V来表示这个准则。
4-连接：2个像素p和r在V中取值且r在p的4邻域中
8-连接：2个像素p和r在V中取值且r在p的8邻域中
m-连接（混合连接）：2个像素 p 和 r 在V 中取值，且满足下面条件之一即可
1、r在p的4领域中。2、r在p的对角领域中且p的4领域与r的4邻域的交集是空集。如下图所示：eg:彩色图像中左边是m-连接，右边不是。
5、像素间的距离
3个像素p，q，r，分别具有坐标(x, y)，(s, t)，(u, v)，度量函数记为D。
像素间距离的性质：
1>D(p,q)>=0 两个像素之间的距离总是正的
2>D(p,q)=D(q,p) 距离与起终点的选择无关
3>D(p,R)<=D(p,q)+D(q,r) 最短距离是沿直线的
距离度量函数：
1>欧氏距离：距离p小于或者等于某一值是：以p为原点的圆
2>城市街区距离：距离小于或者等于某一值是以p为中心的菱形
3>棋盘距离：距离p小于或者等于某一值是以p为中心的正方形
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