“报告”使用范围很广，按照上级部署或工作计划，每完成一项任务，一般都要向上级写报告，反映工作中的基本情况、工作中取得的经验教训、存在的问题以及今后工作设想等，以取得上级领导部门的指导。报告对于我们的帮助很大，所以我们要好好写一篇报告。下面是书包范文为小伙伴们分享的数字图像处理课程心得体会 数字图像处理收获优秀8篇，希望能够对您的写作有一点帮助。

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。

数字图像处理

实验报告

目录

1.数字图像处理简介

2.实验目的3.实验内容

4.实验结果及代码展示

5.算法综述

优势

7.总结

8.存在问题

一、数字图像处理简介

图像处理，是对图像进行分析、加工、和处理，使其满足视觉、心理以及其他要求的技术。图像处理是信号处理在图像域上的一个应用。目前大多数的图像是以数字形式存储，因而图像处理很多情况下指数字图像处理。此外，基于光学理论的处理方法依然占有重要的地位。

图像处理是信号处理的子类，另外与计算机科学、人工智能等领域也有密切的关系。

传统的一维信号处理的方法和概念很多仍然可以直接应用在图像处理上，比如降噪、量化等。然而，图像属于二维信号，和一维信号相比，它有自己特殊的一面，处理的方式和角度也有所不同。

二、实验目的

巩固所学知识，提高所学能力

三、实验内容

利用matlab的gui程序设计一个简单的图像处理程序，并含有如下基本功能： 1.读入一幅rgb图像，变换为灰度图像和二值图像，并在同一个窗口内分成三个子窗口来分别显示rgb图像和灰度图像，注上文字标题 2.对给定图像进行旋转

3．对给定的图像添加噪声（椒盐噪声、高斯噪声）

四、实验结果及代码展示

1.软件设计界面

2.各模块功能展示以及程序代码

（1）读入一幅rgb图像，变换为灰度图像和二值图像，并在同一个窗口内分成三个子窗口来分别显示rgb图像和灰度图像，注上文字标题

效果展示：

代码：

a = imread('c:documents and ');

i = rgb2gray(a);i = im2bw(a,0.5);

subplot(3,1,1);imshow(a);title('源图像')subplot(3,1,2);imshow(i);title('灰度图像')subplot(3,1,3);imshow(i);title('二值图像')

（2）图像旋转 原图

效果展示：

代码：

clc;clear all;close all;

img=imread('d:my documentsmy ');img=double(img);[h w]=size(img);alpha=pi/4;

wnew=w*cos(alpha)+h*sin(alpha);hnew=w*sin(alpha)+h*cos(alpha);wnew=ceil(wnew);

hnew=ceil(hnew);u0=w*sin(alpha);

t=[cos(alpha),sin(alpha);-sin(alpha),cos(alpha)];imgnew2=zeros(hnew,wnew);imgnew1=zeros(hnew,wnew);for u=1:hnew

for v=1:wnew

tem=t*([u;v]-[u0;0]);x=tem(1);y=tem(2);if x>=1&&x=1&&yr out(i,j)=1;else out(i,j)=0;end end end subplot(121),imshow(in)subplot(122),imshow(out)运行结果得到的阈值为：114

实验报告

班级：通信103 学号：201027201 姓名：计富威 指导教师：孙洁

实验一 matlab数字图像处理初步

一、实验目的与要求

1．熟悉及掌握在matlab中能够处理哪些格式图像。2．熟练掌握在matlab中如何读取图像。

3．掌握如何利用matlab来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。

4．掌握如何在matlab中按照指定要求存储一幅图像的方法。5．图像间如何转化。

二、实验内容及步骤

1．利用imread()函数读取一幅图像，假设其名为””，存入一个数组中；

>>i=imread('');2．利用whos命令提取该读入图像””的基本信息； >>whos i 3．利用imshow()函数来显示这幅图像； >>imshow(i);

4．利用imfinfo函数来获取图像文件的压缩，颜色等等其他的详细信息；

>>imfinfo('');5．利用imwrite()函数来压缩这幅图象，将其保存为一幅压缩了像素的jpg文件，；语法：imwrite(原图像，新图像，‘quality’,q), q取0-100。

>>imwrite(i,'','quality',50)6．同样利用imwrite()函数将最初读入的tif图象另存为一幅bmp图像，。>>imwrite(i,'');7．用imread()读入图像： ； >>b=imread('');>>c=imread('');8．用imfinfo()获取图像 的大小； >>imfinfo('');>>imfinfo('');9．用figure,imshow()分别将显示出来，观察两幅图像的质量。>>figure >>imshow(b);>>figure >>imshow(c);

（图像截图）

（图像截图）

10．用im2bw将一幅灰度图像转化为二值图像，并且用imshow显示出来观察图像的特征。>> d=im2bw(b);>>figure >>imshow(b);>>figure >>imshow(d);

（二值化截图）

三、实验总结

通过实验matlab软件的基本使用有了基本的了解，学会了使用matlab软件来读取一个特定格式的图像，并通过相关的命令语句对图像进行格式转换、图像压缩、二值化等的处理，掌握了利用matlab来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息，掌握在matlab中如何通过imshow()语句来读取图像等等。

第二 图像基本运算

一、实验目的

1．了解图像的算术运算在数字图像处理中的初步应用。2．体会图像算术运算处理的过程和处理前后图像的变化。

二、实验原理

图像的代数运算是图像的标准算术操作的实现方法，是两幅输入图像之间进行的点对点的加、减、乘、除运算后得到输出图像的过程。如果输入图像为a(x,y)和b(x,y)，输出图像为c(x,y)，则图像的代数运算有如下四种形式：

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)c(x,y)= a(x,y)/ b(x,y)

三、实验步骤 1．图像的加法运算

在matlab中，如果要进行两幅图像的加法，或者给一幅图像加上一个常数，可以调用imadd函数来实现。imadd函数将某一幅输入图像的每一个像素值与另一幅图像相应的像素值相加，返回相应的像素值之和作为输出图像。imadd函数的调用格式如下：

z = imadd（x，y）首先读入两幅图像

>>a=imread('');>>b=imread('')通过一个加法操作：>> c=imadd(a,b);

给图像的每一个像素加上一个常数可以使图像的亮度增加。如截图

第一张为原图，第二张为亮度加50，第三张为亮度减50 2．图像的减法运算

在matlab中，使用imsubtract函数可以将一幅图像从另一幅图像中减去，或者从一幅图像中减去一个常数。imsubtract函数将一幅输入图像的像素值从另一幅输入图像相应的像素值中减去，再将这个结果作为输出图像相应的像素值。imsubtract函数的调用格式如下：

z = imsubtract(x,y)； 读入一幅画后通过减法 >>a3=imsubtract(a,50);

3.图像的乘法运算

在matlab中，使用immultiply函数实现两幅图像的乘法。immultiply函数将两幅图像相应的像素值进行元素对元素的乘法操作（matlab点乘），并将乘法的运算结果作为输出图形相应的像素值。immulitply函数的调用格式如下：

z = immulitply(x,y)读入一幅图后通过乘法操作 >> a=imread('');>> b=immultiply(a,1.5);

4．图像的除法运算

在matlab中使用imspanide函数进行两幅图像的除法。imspanide函数对两幅输入图像的所有相应像素执行元素对元素的除法操作（点除），并将得到的结果作为输出图像的相应像素值。imspanide函数的调用格式如下：

z = imspanide(x,y)读入一幅图后通过除法操作

四、实验总结

通过对图像的四则运算了结图像的不同变化过程，对软件的进一步使用也有了更加深刻的认识。

实验三 图像增强—空域滤波

一、实验目的

进一步了解matlab软件/语言，学会使用matlab对图像作滤波处理，使学生有机会掌握滤波算法，体会滤波效果。

了解几种不同滤波方式的使用和使用的场合，培养处理实际图像的能力，并为课堂教学提供配套的实践机会。

二、实验设备与软件

(1)ibm-pc计算机系统

(2)matlab软件/语言包括图像处理工具箱(image processing toolbox)

(3)实验所需要的图片

三、实验内容与步骤

a)调入并显示原始图像“”。>>i=imread('');b)利用imnoise命令在图像“”上加入高斯(gaussian)噪声

>>j = imnoise(i,'gauss',0.02);

%添加高斯噪声 c)利用预定义函数fspecial命令产生平均(average)滤波器 d）分别采用3x3和5x5的模板，分别用平均滤波器以及中值滤波器，对加入噪声的图像进行处理并观察不同噪声水平下，上述滤波器处理的结果；

>>ave1=fspecial('average',3);

%产生3×3的均值模版 >>ave2=fspecial('average',5);

%产生5×5的均值模版 >>k = filter2(ave1,j)/255;

%均值滤波3×3 >>l = filter2(ave2,j)/255;

%均值滤波5×5 e）选择不同大小的模板，对加入某一固定噪声水平噪声的图像进行处理，观察上述滤波器处理的结果。

>>m = medfilt2(j,[3 3]);

%中值滤波3×3模板 >>n = medfilt2(j,[4 4]);

%中值滤波4×4模板

f） 上加入椒盐噪声(salt & pepper)>>j = imnoise(i,'salt& pepper',0.02);

%添加椒盐噪声

四、实验总结

椒盐噪声是由图像传感器，传输信道，解码处理等产生的黑白相间的亮暗点噪声。椒盐噪声往往由图像切割引起，去除脉冲干扰及椒盐噪声最常用的算法是中值滤波。椒盐噪声是指两种噪声，一种是盐噪声，另一种是胡椒噪声。盐=白色，椒=黑色。前者是高灰度噪声，后者属于低灰度噪声。一般两种噪声同时出现，呈现在图像上就是黑白杂点。这点我们通过实验结果可以明显看到。中值滤波对于滤除图像的椒盐噪声非常有效。

实验四图像分割

一、实验目的

使用matlab 软件进行图像的分割。使学生通过实验体会一些主要的分割算子对图像处理的效果，以及各种因素对分割效果的影响。

二、实验要求

要求学生能够自行评价各主要算子在无噪声条件下和噪声条件下的分割性能。能够掌握分割条件(阈值等)的选择。完成规定图像的处理并要求正确评价处理结果，能够从理论上作出合理的解释。

三、实验内容与步骤

(1)使用roberts 算子的图像分割实验，,截图如下

(2)使用prewitt 算子的图像分割实验 截图如下

(3)使用sobel 算子的图像分割实验

(4)使用log(拉普拉斯-高斯)算子的图像分割实验

四、实验结果

对roberts算子、prewitt 算子、sobel 算子、log(拉普拉斯-高斯)算子的运算对图像的结果有了基本的认识，加深学习效果。

实验五 形态学运算

1、实验目的

学习常见的数学形态学运算基本方法，了解腐蚀、膨胀、开运算、闭运算取得的效果，培养处理实际图像的能力，并为课堂教学提供配套的实践机会。

2、实验要求

利用matlab工具箱中关于数学形态学运算的函数，计算本指导书中指定二值图像进行处理。

3、实验设备与软件

-pc计算机系统

软件/语言包括图像处理工具箱(image processing toolbox)3.实验所需要的图片

4、实验内容与步骤

1.调入并显示图像“”； 2.调入并显示图像“”；

3.选取合适的阈值，得到二值化图像“”； >>bw = im2bw(i,level);

%二值化 4.设置结构元素；

5.对得到的二值图像“”进行腐蚀运算； >>bw2 = imerode(bw,se1);

%腐蚀 6.对得到的二值图像“”进行膨胀运算； >>bw1 = imdilate(bw,se);

%膨胀 7.对得到的二值图像“”进行开运算；

>>bw3 = bwmorph(bw, 'open');

%开运算 8.对得到的二值图像“”进行闭运算； >>bw4 = bwmorph(bw, 'close');

%闭运算 9.将两种处理方法的结果作比较；

五、实验总结

通过本次实验，学习了常见的数学形态学运算基本方法，了解腐蚀、膨胀、开运算、闭运算取得的效果，培养处理实际图像的能力，通过自己动手的实验，对课本上的知识有了更加深刻的理解。

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。2.数字图像处理的特点

数字图像处理的特点主要表现在以下几个方面：

1）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。2）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。

3）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。

4）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。

3.数字图像处理的优点

数字图像处理的优点主要表现在4个方面。

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。只要图像在数字化时准确地表现了原稿，那么数字图像处理过程始终能保持图像的再现。

2）处理精度高。将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，主要取决于图像数字化设

备的能力。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。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。

4.数字图像处理的应用领域

图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，[www.shubaoc.com]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：在飞机遥感和卫星遥感技术中用配备有高级计算机的图像处理系统来判读分析，既节省人力又加快了速度，还可以从照片中提取人工所不能发现的大量有用情报。生物医学工程：除了ct技术之外，还有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。

通信工程：当前通信的主要发展方向是声音、文字、图像和数据结合的多媒体通信。在一定意义上讲，编码压缩是这些技术成败的关键。除了已应用较广泛 的熵编码、dpcm编码、变换编码外，目前国内外正在大力开发研究新的编码方法，如分行编码、自适应网络编码、小波变换图像压缩编码等。

工业和工程领域：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。

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。

文化艺术：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。

视频和多媒体系统：电视制作系统广泛使用的图像处理、变换、合成，多媒体系统中静止图像和动态图像的采集、压缩、处理、存贮和传输等。

电子商务：图像处理技术在电子商务中也大有可为，如身份认证、产品防伪、水印技术等。

在这门课程的最后，代课老师给我们讲授了数字视频处理，让我们了解到数字视频就是以数字形式记录的视频，和模拟视频相对的。数字视频有不同的产生方式，存储方式和播出方式。比如通过数字摄像机直接产生数字视频信号，存储在数字带，p2卡，蓝光盘或者磁盘上，从而得到不同格式的数字视频。然后通过pc，特定的播放器等播放出来。了解了数字视频发展过程和视频压缩的概念和分类等。

我们这门课程主要是上理论课，其中有很复杂的数学原理，专业术语多，基础知识要求高，理解起来有些困难。当初选择这门课是希望能有一些具体软件的教学。就我了解，视频处理的软件有maya、premiere、绘声绘影、windows自带的move maker；处理数字图像的软件主要有matlab、photoshop、imagej（java图像处理程序）。其中，matlab和ps 很具有教学性，这两个软件也运用的很广。

matlab全称是matrixlaboratory(矩阵实验室)，一开始它是一种专门用于矩阵数值计算的软件，从这一点上也可以看出，它在矩阵运算上有自己独特的特点。实际运用matlab中的绝大多数的运算都是通过矩阵这一形式进行的，这一特点决定了matlab在处理数字图像上的独特优势。理论上讲，图像是一种二维的连续函数，然而计算机对图像进行数字处理时，首先必须对其在空间和亮度上进行数字化，这就是图像的采样和量化的过程。

photoshop是adobe公司旗下最为出名的图像处理软件之一，集图像扫描、编辑修改、图像制作、广告创意，图像输入与输出于一体的图形图像处理软件，深受广大平面设计人员和电脑美术爱好者的喜爱。

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。希望老师能多开设实际动手的课程。

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。

2.数字图像处理的特点

数字图像处理的特点主要表现在以下几个方面：

1）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。

2）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。

3）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。

4）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。

3.数字图像处理的优点

数字图像处理的优点主要表现在4个方面。

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。只要图像在数字化时准确地表现了原稿，那么数字图像处理过程始终能保持图像的再现。

2）处理精度高。将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，主要取决于图像数字化设

备的能力。

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。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。

4.数字图像处理的应用领域

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：在飞机遥感和卫星遥感技术中用配备有高级计算机的图像处理系统来判读分析，既节省人力又加快了速度，还可以从照片中提取人工所不能发现的大量有用情报。生物医学工程：除了ct技术之外，还有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。

通信工程：当前通信的主要发展方向是声音、文字、图像和数据结合的多媒体通信。在一定意义上讲，编码压缩是这些技术成败的关键。除了已应用较广泛的熵编码、dpcm编码、变换编码外，目前国内外正在大力开发研究新的编码方法，如分行编码、自适应网络编码、小波变换图像压缩编码等。

工业和工程领域：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。

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。文化艺术：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。

视频和多媒体系统：电视制作系统广泛使用的图像处理、变换、合成，多媒体系统中静止图像和动态图像的采集、压缩、处理、存贮和传输等。

电子商务：图像处理技术在电子商务中也大有可为，如身份认证、产品防伪、水印技术等。

在这门课程的最后，代课老师给我们讲授了数字视频处理，让我们了解到数字视频就是以数字形式记录的视频，和模拟视频相对的。数字视频有不同的产生方式，存储方式和播出方式。比如通过数字摄像机直接产生数字视频信号，存储在数字带，p2卡，蓝光盘或者磁盘上，从而得到不同格式的数字视频。然后通过pc，特定的播放器等播放出来。了解了数字视频发展过程和视频压缩的概念和分类等。

我们这门课程主要是上理论课，其中有很复杂的数学原理，专业术语多，基础知识要求高，理解起来有些困难。当初选择这门课是希望能有一些具体软件的教学。就我了解，视频处理的软件有maya、premiere、绘声绘影、windows自带的move maker；处理数字图像的软件主要有matlab、photoshop、imagej（java图像处理程序）。其中，matlab和ps

很具有教学性，这两个软件也运用的很广。

matlab全称是matrixlaboratory(矩阵实验室)，一开始它是一种专门用于矩阵数值计算的软件，从这一点上也可以看出，它在矩阵运算上有自己独特的特点。实际运用中matlab中的绝大多数的运算都是通过矩阵这一形式进行的，这一特点决定了matlab在处理数字图像上的独特优势。理论上讲，图像是一种二维的连续函数，然而计算机对图像进行数字处理时，首先必须对其在空间和亮度上进行数字化，这就是图像的采样和量化的过程。

photoshop是adobe公司旗下最为出名的图像处理软件之一，集图像扫描、编辑修改、图像制作、广告创意，图像输入与输出于一体的图形图像处理软件，深受广大平面设计人员和电脑美术爱好者的喜爱。

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。

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