篇一 :数字图像处理心得体会

数字图像处理心得体会

姓 名: 学 号: 20xx03284 班 级: 计科11202 序 号: 31 院 系: 计算机科学学院

在这一学期,我选修了《数字图像处理》这门专业选修课,同时,老师还讲授了一些图片处理的知识。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xx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。

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篇二 :数字图像处理学习心得

数字图象处理心得体会

经过这几周的学习,我从一个什么都不了解的小白,变成了一个明白这门课程的意义的初学者,觉得学到了不少有用同时又很有趣的知识,也对数字图象处理有了新的理解。老师从数字图像处理的意义讲起,中间介绍了许多目前仍在应用的相关技术,让我明白了图像处理在我们生活中的重要性,下面我来谈谈我自己的学习成果和感受。

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。

从定义上来说,图像处理是指按照一定的目标,用一系列的操作,来“改造”图像的方法。 我觉得字面上的意思就是,对图像进行处理,得到自己想要的效果。图象处理的内容有很多种:几何处理,算术处理、图像增强、图像复原、图像重建、图像识别、图像压缩。而目前进行图像处理就是指用计算机对图像进行空域法和变换域法。资料上介绍说,数字图象处理起源于20世纪20年代,那时第一次通过海底电缆传输图像;1921年人们用电报打印机采用特殊字符在编码纸带中产生图像;1922年在信号两次穿越大西洋后,从穿孔纸带得到数字图像;1929年从伦敦到纽约用15级色调设备传送照片。到了20世纪60年代早期,计算机发展,有了第一台可执行有意义的图像处理任务的大型计算机,美国利用航天器传送了第一张月球照片。从20世纪60年代末到70年代初,开始用于医学图像、地球遥感、天文学等领域,如CT图像和X射线图像。至今,数字图象处理仍旧广泛应用于工业、医学、地理学、考古学、物理学、天文学等多个领域。比如,太空技术中的航天技术、空间防御、天文学;生物科学的生物学和医学;刑事(物证)上的指纹、人脸分析;国防方面的军事探测,导弹目标识别;工业应用中的产品检测还有日常生活中的照片编辑、影视制作。

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篇三 :数字图像处理心得

数字图像处理&视频处理之体会

姓名:宋彦

学号:08370902

班级:1310809

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xx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。

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篇四 :数字图像处理学习的心得

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。

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篇五 :数字图像处理学习心得

数字图像处理学习心得

——学习数字图像处理后对于车牌识别过程的认识

本人导师张崎,主要从事智能交通方面的研究。高年级学长曾做过车牌识别的研究。在学完数字图像处理这门课后,于是有了这篇关于车牌识别系统的心得体会。

仔细翻阅了几遍平时上课做的笔记,梳理了下各种图像处理方法在各中图像处理中起到的作用。结合对实际车牌识别过程的了解,谈谈自己对图像处理的各种方法在识别过程中起到的作用。

老师总说图像处理就是不讲道理,我觉得这就是最大的道理。为什么有人能够把不讲道理的东西做出来?这其中实际上蕴藏着深刻的道理。就像爱因斯坦证明布朗运动是毫无规律的运动一样,你发现他是毫无规律的,这其实就是他最大的规律。我想,只有对图像有了深刻的认识,才能完成这种你也说不出道理的事。 好了,现在我想结合这门课和车牌识别展开说说。

有时候,计算机跟人相比真的很傻,扔一张车牌尾号过来,不管它多么破旧、不清晰,人们能够轻而易举的读出上面的数字。而计算机呢?他要不停的运算、识别,而你算法上的一个小小漏洞,更会导致识别的大大不同。通过数字图像处理这门课的学习,我觉得可能通过下面的一些列步骤能较好的识别出车牌上的号码数字。

首先,我觉得我们需要将彩色的图片转换为灰色图像,这样便于计算机分析,计算机跟人刚好相反,好看的不一定好处理,而灰色的图像虽然不美观,但是正好适合计算机来处理。另一方面,将彩色图像转化为灰色图像也能减少图像所占的存储空间,简化和加快后续处理的工作。

其次,我觉得我们需要根据实际需要,对图像就行简单的预处理。我们应当让我们所关心的图像内容,显现的更加突出。而弱化那些我们所不关心的背景类似的东西。这里我觉得,我们就可以利用我们上课所学到的图像增强的知识了。需要注意的是,图像增强并不能增加原始图像的信息,只是通过某些技术有选择的突出对某一具体应用有价值的信息,即图像增强只通过突出某些信息,以增强对这些信息的辨识能力,而其他信息信息则被削弱,这就是我对图像增强的理解,

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篇六 :数字图像处理心得体会

《数字图像处理》心得体会

1210407040 邓炯

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。

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。

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篇七 :学习图形图像处理心得

学习图形图像处理心得

图形图像处理是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响:一是计算机的发展;二是数学的发展(特别是离散数学理论的创立和完善);三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。

20世纪20年代,图像处理首次应用于改善伦敦和纽约之间海底电缆发送的图片质量。到20世纪50年代,数字计算机发展到一定的水平后,数字图像处理才真正引起人们的兴趣。19xx年美国喷气推进实验室用计算机对“徘徊者七号”太空船发回的大批月球照片进行处理,收到明显的效果。20世纪60年代末,数字图像处理具备了比较完整的体系,形成了一门新兴的学科。20世纪70年代,数字图像处理技术得到迅猛的发展,理论和方法进一步完善,应用范围更加广泛。在这一时期,图像处理主要和模式识别及图像理解系统的研究相联系,如文字识别、医学图像处理、遥感图像的处理等。20世纪70年代后期到现在,各个应用领域对数字图像处理提出越来越高的要求,促进了这门学科向更高级的方向发展。特别是在景物理解和计算机视觉(即机器视觉)方面,图像处理已由二维处理发展到三维理解或解释。近年来,随着计算机和其它各有关领域的迅速发展,例如在图像表现、科学计算可视化、多媒体计算技术等方面的发展,数字图像处理已从一个专门的研究领域变成了科学研究和人机界面中的一种普遍应用的工具。

图像处理工具箱提供一套全方位的参照标准算法和图形工具,用于进行图像处理、分析、可视化和算法开发。可用其对有噪图像或退化图像进行去噪或还原、增强图像以获得更高清晰度、提取特征、分析形状和纹理以及对两个图像进行匹配。工具箱中大部分函数均以开放式MATLAB语言编写。这意味着可以检查算法、修改源代码和创建自定义函数。图像处理工具箱在生物测定学、遥感、监控、基因表达、显微镜技术、半导体测试、图像传感器设计、颜色科学及材料科学等领域为工程师和科学家提供支持。它也促进了图像处理技术的教学,它主要包括以下几种方法。 1、图像变换:由于图像阵列很大,直接在空间域中进行处理,涉及计算量很大。因此,往往采用各种图像变换的方法,如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术,将空间域的处理转换为变换域处理,不仅可减少计算量,而且可获得更有效的处理(如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理)。目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性,它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。

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篇八 :数字图像处理知识点总结

数字图像处理知识点总结

第一章  导论

1.   图像:对客观对象的一种相似性的生动性的描述或写真。

2.   图像分类:按可见性(可见图像、不可见图像),按波段数(单波段、多波段、超波段),按空间坐标和亮度的连续性(模拟和数字)。

3.   图像处理:对图像进行一系列操作,以到达预期目的的技术。

4.   图像处理三个层次:狭义图像处理、图像分析和图像理解。

5.   图像处理五个模块:采集、显示、存储、通信、处理和分析。

第二章  数字图像处理的基本概念

6.   模拟图像的表示:f(x,y)=i(x,y)×r(x,y),照度分量0<  i(x,y)< ∞ ,反射分量0 <r(x,y)<1.

7.   图像数字化:将一幅画面转化成计算机能处理的形式——数字图像的过程。它包括采样量化两个过程。像素的位置和灰度就是像素的属性。 

8.   将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样采样间隔采样孔径的大小是两个很重要的参数。采样方式:有缝、无缝和重叠。

9.   将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化

10.   表示像素明暗程度的整数称为像素的灰度级(或灰度值或灰度)。 

11.  数字图像根据灰度级数的差异可分为:黑白图像灰度图像彩色图像

12.  采样间隔对图像质量的影响:一般来说,采样间隔越大,所得图像像素数越少,空间分辨率低,质量差,严重时出现像素呈块状的国际棋盘效应;采样间隔越小,所得图像像素数越多,空间分辨率高,图像质量好,但数据量大。

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