数字图像处理学范文

第一篇：数字图像处理学范文

数字图像处理学习心得

数字图像是我们生活中接触最多的图像各类，它伴随人们的生活、学习、工作，并在军事、医学、和工业方面发挥着极大的作用，可谓随处可见，尤其在生活方面作为学生的我们会在外出旅游、生活、工作中拆下许多数字相片，现在已进入信息化时代，图像作为信息的重要载体在信息传输方面有着声音、文字等信息载体不可替代的作用，并且近年来图像处理领域，数字图像处理技术取得了飞速发展，作为计算机类专业的大学生更加有必要对数字图像处理技术有一定的掌握，而大多人对于数字图像的知识却不全面，甚至一些基础知识也很模糊，比如各类繁多的各种图像格式之间的特点，不同的情况该用何种图像格式，还有关于图像的一些基本术语也不甚了解，尤为重要的是对于一些由于拍摄问题导致的令人不甚满意的照片该如何处理，或者如何对一些照片进行处理实现特殊的表现效果。所以对于数字图像处理这门课大家有着极大兴趣，在选课时几乎所有人都选了这门课。其中有的同学由于简单的学习过PHOTOSHOP软件，因此对于数字图像处理已经有了一些基础，更加想利用这门课的学习加深自己数字图像处理的理解并提高在数字图像处理方面的能力。

通过一学期的课程学习我们虽说还没有完全掌握数字图像处理技术，但也收获了不少，对于数字图像方面的知识有了深入的了解，更加理解了数字图像的本质，即是一些数

字矩阵，但灰度图像和彩色图像的矩阵形式是不同的。对于一些耳熟能详的数字图像相关术语有了明确的认识，比如常见的：像素(衡量图像的大小)、分辨率(衡量图像的清晰程度)、位图(放大后会失真)、矢量图(经过放大不会失真)等大家都能叫上口却知识模糊的名词。也了解图像处理技术中一些常用处理技术的实质，比如锐化处理是使模糊的图像变清晰，增强图像的边缘等细节。而平滑处理是的目的是消除噪声，模糊图像，在提取大目标之前去除小的细节或弥合目标间的缝隙。对常提的RGB图像和灰度图像有了明确的理解，这对大家以后应用PHOTOSHOP等图像处理软件对图像进行处理打下了坚实的基础。更重要的是学习到了数字图像处理的思想。通过学习也是对C++编程应用的很好的实践与复习。

当然通过30学时的课程学习还是远远不够的，也有许多同学收获甚微，我总结了下大家后期的学习态度与前期的学习热情相差很大的原因。刚开始大家是有很高的热情学习这门课的，可是随着课程的逐渐深入学习，大家渐渐发现课程讲授内容与自己起初想学的实用图像处理技术是有很大的差别的，大家更着眼于如何利用一些软件、技术去处理图像而得到满意的效果，或者进行一些图像的创意设计，可是课程的内容更偏重于如何通过编程实现实现如何对图像进行一些类似于锐化、边缘提取、模糊、去除噪声等基础功能的实现，这其中涉及很多算法、函数，需要扎实的数学基础和编程基础，并且需要利用大量时间在课下编写代码，并用

VISUALC++软件实现并进行调试，然而大部分人的C++实践能力以及编程能力还有待提高，尤其是对于矩阵进行操作的编程尤为是个考验，并且后半学期课程任务较重，加上队里的事务也很多，时间不是很充裕，这对于需要大量实践的数字图像处理课程就是个很大的问题。

在教员授课方面建议可以在课上多进行具体操作，这样可以提起大家学习的兴趣，也可以让大家在课下积极准备，然后在上课由学员进行演示，还可以加入一些数字图像处理的经典范例，加深同学们的学习热情。

第二篇：学习数字图像处理心得

姓名：黄冬芬

学号：070212051

班级：12级通信工程1班

数字图像是我们生活中接触最多的图像种类，他伴随人们的生活、学习、工作，并在军事、工业和医学方面发挥着极大地作用，可谓随处可见，尤其在生活方面作为学生的我们，会在外出旅游，生活和工作中拆下许多数字照片，现在已进入信息化时代，图片作为信息的重要载体，在信息传输方面有着不可替代的作用，并且近年来图像处理领域，数字图像处理技术取得了飞速的发展，作为计算机类专业的大学生更加有必要对数字图像处理技术有一定的掌握，而大多数人对于数字图像的知识也很模糊，比如各类繁多的各种图像格式之间的特点，不同的情况该用何种图像格式，还有关于图像的一些基本术语也不甚了解。尤为重要的是一些由于拍摄问题导致的令人不甚满意的照片该如何处理，或者如何对一些照片进行处理实现特殊的表现效果。所以对于数字图像处理这门课大家有着极大地兴趣。我们班有的同学学过Photoshop软件，因此对于数字图像处理有了一些基础，更加想利用这门课的学习加深自己数字图像处理的理解并提高在数字图像处理方面的能力。

通过这8周的学习，我们虽然还没有完全掌握数字图像处理技术，但是收获不少，对于数字图像方面的知识有了更深的了解。更加理解了数字图像处理的本质，即是一些数字矩阵，但灰度图像和彩色图像的矩阵形式是不同的。对于一些耳熟能详的数字图像相关的术语有了明确的认识，比如，常见的像素(衡量图像的大小)、分辨率(衡量图像的清晰程度)、位图(放大后会失真)、矢量图(经过放大不会失真)等大家都能叫上口但都很模糊的名词。也了解图像处理技术中一些常用处理技术的实质，比如锐化处理是使模糊的图像变清晰，增强图片的边缘等细节。而平滑处理的目的是消除噪声、模糊图像，在提取大目标之前去除小的细节或弥合目标间的缝隙。对常见的RGB图像和灰度图像有了明确的理解，这对大家以后应用Photoshop等图像处理软件对图像进行处理打下了坚实的基础。更重要的是学习到了数字图像处理的思想。通过学习也是对C++编程应用的很好的实践和复习。

当然通过8周的学习还远远不够，也有许多同学收获甚微，我总结了下大家后期学习的态度与前期学习的热情相差很大的原因。刚开始大家是有很高的热情去学习这门课，可随着这门课的更深入的学习，大家渐渐发现课程讲授内容与自己起初想学的实用图像处理技术是有很大的差别的，大家更着眼于如何利用软件、技术去处理图像而得到满意的效果，或者进行一些图像的创意设计，可是课程的内容更偏向于如何通过编程实现如何多图像进行一些类似锐化、边缘提取、模糊、去除噪声等基础功能的实现，这其中涉及很多算法、函数，需要扎实的数学基础和编程基础，并且需要利用大量时间在课下编写代码，并用visual c++软件实现并进行调试，然而大部分人的C++实践能力和编程能力还有待提高，尤其是对于矩阵进行操作的编程尤为是个考验。

在老师授课方面的建议是可以再课上多进行一些具体操作，这样可以提起大家的学习兴趣，也可以让大家在课下积极准备，然后在课上让学生进行演示，还可以加入一些图像处理的经典范例，加深同学们的学习热情。

第三篇：《数字图像处理》学习心得

近期，我通过教师发展在线学习了《数字图像处理》这门课程，它是由天津理工大学杨淑莹教授及其教学团队主持和主讲的，是教育部“质量工程”项目——“高等学校教师网络培训系统”项目推出的数字化在线培训课程。

通过《数字图像处理》课程的网络学习，我觉得受益匪浅。首先，我们不应再教学中盲目“灌输”，主要还是激发学生对这门课的学习兴趣，应该让学生有一个平台可以看到图像数字处理的效果，产生一个所见即所得的印象，这样学生在学习中就有成就感，就会愿意动手去编程，在调试程序所面临的挫折中也能有信心和劲头去战胜困难;最后，多找些相关的例题和实例，让学生成立学习小组去完成一些学习任务，指导他们合理分工，从简单实例入手，慢慢增加难度，让学生以小组的形式独立完成。这样不仅提高了学生的编程能力，而且培养了他们的协作精神，增强了团队意识。以下是我对这门课程的认识： 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。

数字图像处理需用到的关键技术主要有：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。

数字图像处理的特点主要表现在数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大。因此对计算机的计算速度、存储容量等要求较高;数字图像处理占用的频带较宽。与语言信息相比，占用的频带要大几个数量级。所以在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上技术难度较大，成本亦高。这就对频带压缩技术提出了更高的要求;数字图像中各个像素不是独立的，其相关性大。在图像画面上，经常有很多像素有相同或接近的灰度。所以，图像处理中信息压缩的潜力很大。数字图像处理后的图像受人的因素影响较大，因为图像一般是给人观察和评价的。

数字图像处理的优点主要表现在再现性好、处理精度高、适用面宽、灵活性高等方面。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。

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。航天和航空技术、生物医学工程、通信工程、工业和工程领域、军事方面、文化艺术、视频和多媒体系统、电子商务都不同程度的应用了数字图像技术。

我们这门课程主要是理论课，其中有很复杂的数学原理，专业术语多，基础知识要求高，如果能理论和实践相结合，相信我们会把数字图像处理理解的跟透彻，同时也锻炼了大家的动手能力。希望老师能考虑我的这点建议，多开设实际动手的课程或引入教学实例引导同学们更好地理解、学习。

第四篇：数字图像处理考试总结

1、 数字图像处理的特点：

(1) 图像信息量大(2)图像处理技术综合性强(3)图像信息理论与通信理论密切相关

一副遥感图像占用3240x2340x4=30MB

1、 数字图像处理的主要内容：(1)图像信息的获取(2)图像信息的储存(3)图像信息的传送(4)图像信息的输出和显示

2、 数字图像处理：集几何处理、算数处理、图像增强、图像复原、图像重建、图像编码、图像识别、图像理解。

3、 图像工程：图像处理、图像分析、图像理解。

4、 第一代编码：以去除冗余为基础的编码方法。例如：变化编码中的DFT、DCT、walsh-Hadamard变换等方法，以及以此为基础的混合编码。

5、 图像的输出与显示，图像输出有两种，硬拷贝和软考贝。硬拷贝方法有：照相、激光复印、彩色喷墨打印。

软考贝：CRT显示、液晶显示器、场致发光显示器。

第二章：图像、图像处理系统与视觉系统

1、发光强度：发光光源的功率。

单位：烛光功率lcp、新烛光lcd。

2、光通量：是每秒钟内光流量的度量。

单位：流明lm。

3、照度：入射到某表面的光通量密度。

4、熵：平均信息量。：

5、液晶显示器的优、缺点：(1)超精致的图像质量(2)真正的平面显示(3)体积小、重量轻(4)功耗低、节省能源(5)TFT LCD无辐射、无闪烁。

缺点：于CRT显示器相比，LCD显示器图像质量不够完善，液晶显示器响应时间不够短，视角偏小。

6、 三色混合及色度表示原理。有三基色混配各种颜色的方法通常有：相加混色、相减混色。

著名的拉格斯曼定律反应了视觉对颜色的反应取决于红 、绿、 蓝 三输入量的代数和。

7、 R：red 、 G： green 、

B: blue

8、 HSI颜色模型、H: 色调(Hue)、S: 饱和度(Saturation)、I：强度I(Intensity) 第四章：图像增强

1、图像增强：是按照特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时，削弱或去除某些不需要的信息的处理方法。

图像增强的目的?

使处理后的图像对某种特定的应用来说，比原始图像更适用。

2、图像增强技术主要包括：直方图修改处理、图像平滑处理、图像尖锐化处理、彩色处理。

3、图像增强技术可分两类：频域处理法、 空域处理法。

4、频域处理法的基本原理：可以增强图像中的低频分量使图像得到平滑，也可以强调图像中的高频分量使图像的边缘得到增强。

5、什么是灰度级的直方图?

灰度级的直方图就是反应一幅图像中的灰度级与出现这种灰度的概率之间关系的图形。

6、图像平滑处理方法有空域法和频域法两种，主要有邻域平均法、低通滤波法、多图像平均法。

7、图像处理中最常用的模型是：RGB、YIQ 和 HIS

8、直方图均衡化处理的主要步骤是什么?

9、什么是“简并”现象?如何克服简并现象?

(1)在直方图修正的过程中，总要出现灰度等级减少的情况，这种现象就是简并现象。

(2)增加像素的比特数、采用灰度间隔放大理论的直方图修正法也可减少简并现象。

10、多图像平均法为何能去噪声?它的主要难点是什么?

(1) 如果一幅图像包含有加性噪声，这些噪声对每个坐标点是不相关的，并且其平均值为零，在这种情况下就可能采用多图像平均法来达到去噪声的目的。

多图像平均法是把一系列有噪声的图像叠加起来然后再取平均值以达到平滑的目的。

当作平均处理的噪声图像数目增加时，其统计平均值就越接近原始无噪声图像。

(2)难点在于把多幅图像配准起来，以方便使相应的像素能正确的对应排列。 第五章 图像复原

1、试述编码效率和冗余度的概念及如何计算编码效率和冗余度?

2、编码的基本限制就是码字要有单义性和非续长性。

3、单义性码：是指任意一个有限长的码字序列只能被分割成一个一个的码字，而任何其他分割方法都会产生一些不属于码字集合中的码字。

4、非续长代码：是指任意一个码字都不是其他码字的续长。

5、非续长代码一定是单义的，但是，单义代码却不一定是非续长的。

6、最常用的变长编码方法是哈弗曼(Huffman)码和香农-费诺(Shannon-Fano)码

7、正交变换编码的性质：(1)正交变换具有熵保持性质(2)正交变换具有能量保持性质(3)能量从新分配与集中(4)去相关特性。

8、求T的步骤：

(1)给定一幅图像后，首先要统计其协方差矩阵Cx;

(2)由Cx求λ矩阵，即【λE—Cx】。并且由|λE—Cx |=0得其特征根，进而求得每一个特征根所对应的特征向量;

(3)由特征向量求出变换矩阵T;

(4)用求得的T对图像数据进行正交变换。

1、中值滤波与均值滤波的特点及差异?

中值滤波：是一种去噪声的非线性处理方法;它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值。

其基本原理是：把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中

个点值的中值代替。

均值滤波：也称线性滤波，其采用的主要方法为邻域平均法。

其基本原理是：用均值替代图像中的各像素值。

举例说明直方图均衡化的基本步骤

直方图均衡化是通过灰度变换将一幅图象转换为另一幅具有均衡直方图，即在每个灰度级上都具有相同的象素点数的过程。

直方图均衡化变换：设灰度变换s=f(r)为斜率有限的非减连续可微函数，它将输入图象Ii(x，y)转换为输出图象Io(x，y)，输入图象的直方图为Hi(r)，输出图象的直方图为Ho(s)，则根据直方图的含义，经过灰度变换后对应的小面积元相等：Ho(s)ds=Hi(r)dr 直方图修正的例子 假设有一幅图像，共有6 4(6 4个象素，8个灰度级，进行直方图均衡化处理。 根据公式可得：

s2=0.19+0.25+0.2l=0.65，s3=0.19+0.25+0.2l+0.16=0.8l，s4=0.89,s5=0.95，s6=0.98，s7=1.00 由于这里只取8个等间距的灰度级，变换后的s值也只能选择最靠近的一个灰度级的值。因此，根据上述计算值可近似地选取：

S0≈1/7，s 1≈3/7，s2≈5/7，s3≈6/7， s4≈6/7，s5≈1，s6≈l，s7≈1。

可见，新图像将只有5个不同的灰度等级，于是我们可以重新定义其符号：

S0’=l/7，s1’=3/7，s2’=5/7，s3’=6/7，s4’=l。

因为由rO=0经变换映射到sO=1/7，所以有n0=790个象素取sO这个灰度值;由rl=3/7映射到sl=3/7，所以有1 02 3个象素取s 1这一灰度值;依次类推，有850个象素取s2=5/7这一灰度值;由于r3和r4均映射到s3=6/7这一灰度值，所以有656+329=98 5个象素都取这一灰度值;同理，有245+1 22+81=448个象素都取s4=1这一灰度值。上述值除以n=4096，便可以得到新的直方图。

第五篇：数字图像处理 读书笔记

《数字图象处理》学士论文读书笔记

运动对象检测是数字图像处理技术的一个重要部分，它是计算机视觉、目标识别与跟踪、运动图像编码、基于内容的检索、安全监控等视频分析和处理应用的关键步骤。解决跟踪算法的计算量与实时性这对矛盾，是提高系统跟踪精度和跟踪稳定性的关键，此即为本文的关键所在。

对于变化很慢的背景图像而言，可把动目标看作目标对背景的扰乱，可以看作Kalman滤波器在零均值白噪声时的退化公式：

WT[IWP(k)WT] K(k1)P(k1)

若认为图像每一个时空点在空间独立，则以上变量均为标量。即： B(k)P(k1)P(k),P(1)1B(k1)

这就是说估值的方差随着测量次数的增加而逐渐减小，结果是收敛的，对于图像，只要系统采样频率足够快，则可以认为背景静止，所以当图像序列通过这个低通滤波器时，图像序列中遂时间缓变的部分就可以分离出来。接着利用图像和背景进行差分运算，即可从图像中提取出变化的目标

式中的D(k+1)是去除背景后的当前帧目标图像。而后，考虑到空间邻接像素之ˆ(k1)D(k1)(k1)ˆ(k1)ˆ(k)K(k1)ˆ(k)(k1)WP(k_1)1[IK(k1)W]P(k)

间的相关性，需要进一步对差分图像数据进行4x4的空间滑动平均滤波以消除输入图像中的噪声影响，然后将以上得到的目标图的D(k+1) )中每个像素的灰度数据向行和列方向分别投影并且求和，据此计算目标的质心，得到相对饱满的目标图像。

该文探讨了渐消记忆递归最小二乘法在图像背景重建中的应用，使用简捷有效的算法结构在复杂背景的条件下分离出了背景和动目标;对图像在空间域做4~4的滑动平均滤波有效地抑制了于扰噪声;在求目标的质心时采用等效灰度投影算法，简化了求质心运算，整体上说算法简洁，操作方便，基本上解决了引文提出的矛盾。文章研究的运动对象检测可应用在计算机视觉、目标识别与跟踪、运动图像编码、基于内容的检索、安全监控等视频分析和处理应用的关键步骤上，如若这种算法得到进一步优化和更新，一定会运用到更多更广的地方。

通信二班 陈阳(10950229)

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参考文献

1. 刘永信等《复杂背景图像中检测动目标的一种方法》 摘自《计算机工程与应用》2002.03

2. 曹炬等《从移动背景红外序列图像中检测运动目标》 摘自《电子信息学报》2005.01

3. 何卫华等《复杂背景下基于图像融合的运动目标轮廓提取算法》 摘自《计算机应用》2006.01