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数字图像处理总结报告（汇总20篇）篇一
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visualc++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。
数字图像处理总结报告（汇总20篇）篇二
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
数字图像处理总结报告（汇总20篇）篇三
课程英文译名：digitalimageprocessing适用专业：空间信息工程、摄影测量与遥感全日制本科一、一、课程性质、目的和任务：
本课程是空间信息工程系、摄影测量与遥感系开设的必修的专业基础课之一。
通过本课程的学习，要求学生掌握有关数字图像处理的基本概念、方法、原理及应用，培养和增强学生数字图像处理技能的创新意识和创新思维，提高实际动手能力和创新能力，为学生进一步学习数字摄影测量、遥感和地理信息系统等专业课程奠定基础。二、二、课程教学的基本要求：
2.掌握空间滤波的卷积算法、几何校正和灰度内插法等；
3.了解图像复原与重建、数据压缩、模板匹配、分类、图像处理与分析的发展趋势。
三、三、课程内容的重点和难点。
1.重点内容：
主要是数字图像处理的基本概念和算法。具体包括：数字图像与图像数字化的概念；灰度直方图；图像处理算法形式；傅立叶变换、图像空间域、频率域增强；图像分割的边缘检测；纹理分析；二值图像处理与分析等。
2.难点。
傅立叶变换、频率域图像增强与恢复、边缘跟踪、纹理的灰度共生矩阵分析法等。
四、四、本课程与其他课程之间的联系与分工。
本课程的数学基础是建立在高等数学、离散数学、线性代数、概率论与数理统计等课程之上；光学、摄影学与计算机应用是学习和掌握该课程的重要基础知识；该课程是为数字摄影测量、遥感、地理信息系统、计算机视觉等课程服务；模式识别、图像理解是该课程内容的深入发展；与计算机图形学相互渗透、补充。在学习数字摄影测量、遥感、模式识别、图像理解和计算机视觉等课程之前，应先修该基础课程。
五、五、各教学实践环节的主要内容。
本课程教学时数为52学时，课堂教学52学时，课外实习3次共6学时。实习内容如下：
实习一编写统计影像灰度直方图的程序。
2.容观澳。
第三章图像变换（4学时）。
3.1图像变换的预备知识。
3.2付立叶变换及其性质。
第六章图像压缩（3学时）6.1概述。
6.2图像保真度准则6.3统计编码方法6.4图像压缩的标准。
第七章图像分割（10学时）7.1边缘检测7.2边缘跟踪。
7.3hough变换检测直线7.4区域分割7.5区域增长。
第八章二值图像处理（7学时）8.1二值图像的连接性和距离。
8.2连接成分的变形操作8.3图形的形状分析。
第九章纹理分析（6学时）9.1概述。
第十章模板匹配（1学时）。
数字图像处理总结报告（汇总20篇）篇四
随着科学技术的发展，特别是四清在教学设计中的运用，要求教师必须掌握一定的结构图制作方法为自己的教学服务。通过学习，我对知识结构图有了进一步的认识，知道了好多以前根本没有接触过的东西，收获很大，下面我就谈谈自己的体会。
运用知识结构图可以将我们用语言难以表达清楚的问题直观、形象地展现给学生，有助于教学重点和难点的突破；在教学过程中把丰富多彩的图片资料展示给学生，可以引起学生的学习兴趣；通过某些问题的设置，可以培养学生对教学过程的参与意识，加深他们对问题的认识和理解程度；选择合适的媒体进行教学，可以增大我们的课容量，节约时间。
要让四清知识结构图在教学中发挥出应有的作用，它必须具备以下几个特点：
1、教学性
这是结构图最重要的一个特点。课件必须为教学服务，必须符合学科的教学规律，反映学科的教学过程和教学策略。在课件制作中，结构图的选择与组织、问题的设置等方面都必须体现这一特性。同时应深入浅出、注意启发。
2、科学性
“科学性”是知识结构图最基本的特点。结构图所涉及的内容必须科学、准确、健康、符合逻辑、层次清楚、合情合理，同时还要符合学生的年龄特点与知识水平。
3、美观性
结构图还包含各种类型的图标、树形等，让教师在课堂上更有灵活性，根据实际选择不同的学习路径。
1、结构图制作要简洁实用
知识结构图毕竟是一种辅助手段，它是用来辅助我们的教学的。一个好的课件关键在于它的实用性，应该说只要是有助于突破重点难点、有助于引起学生的深刻思考、有助于加深学生对问题的认识的课件就是好的知识结构图。
2、注意色彩的合理应用
色彩的应用可以给结构图增加感染力，但运用要适度，以不分散学生的注意力为原则。
3、注意字、图的混合
对于一些重点的字、词、句，除了采用不同的字号、字体和字形加以强调。
数字图像处理总结报告（汇总20篇）篇五
仿写概述绝句的主要自我评价学习计划自查报告：人生哲理拟人句三角形感谢信孟浩然了教学法典礼条例成语我寄语工作思路考察暑假作业的朗诵稿体会庆典致辞了说说具体内容期中了杜甫思想汇报工作影评感言的体积好段自荐信感恩信，说课稿对照考试答辩状。
数字图像处理总结报告（汇总20篇）篇六
实验目的：本实验内容旨在让学生通过用vc等高级语言编写数字图像处理的一些基本算法程序，来巩固和掌握图像处理技术的基本技能，提高实际动手能力，并通过实际编程了解图像处理软件的实现的基本原理。为学生进一步学习数字摄影测量、遥感和地理信息系统等专业课程以及应用图像处理解决实际问题奠定基础。
二、实验原理和方法。
(1)raw格式到bmp格式的转换：
raw格式：raw格式文件是按照数字图像组成的二维矩阵，将像素按行列号顺序存储在文件中。这种文件只含有图像像素数据，不含有信息头，因此，在读图像时，需要根据文件大小，计算图像所包含的行列号，或者需要事先知道图像大小(矩阵大小)。raw文件按图像上行到下行、左列到右列顺序存储。
bmp格式：bmp文件数据区按图像上下行到上行、左列列到右列顺序存储到数据区。bmp文件由文件头、信息头、颜色表、数据区四个部分组成。
做raw格式文件到bmp格式文件的转化，先要为bmp格式文件申请四部分的内存：文件头，位图信息头，颜色表，图象数据，然后根据输入值以及raw文件信息，bmp格式文件信息计算出这几部分的值，赋给他们，写到bmp文件中去。
(2)灰度图象的线性拉伸：
灰度变化是点运算，将原图象的每个像素的灰度值改成线性变化之后的灰度即可。
灰度的线性变换就是指图像的中所有点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换。灰度变换方程如下：
该方程为线性方程。式中参数为输入图像的像素的灰度值，参数为输出图像的。
灰度值。
设原图象的灰度范围为[a,b],变化之后的范围为[a’,b’]，则：
fa=(b’-a’)/(b-a)。
fb=-(b’-a’)/(b-a)*a+a’。
如果算出来的值大于255，则让它等于255，小于0则让其等于0。
(3)局部处理(3*3高通滤波，3*3低通滤波)：
局部处理在处理某一像素时，利用与该像素相邻的一组像素，经过某种变换得到处理后图像中某一点的像素值。目标像素的邻域一般是由像素组成的二维矩阵，该矩阵的大小为奇数，目标像素位于该矩阵的中央，即目标像素就是区域的中心像素。经过处理后，目标像素的值为经过特定算法计算后所得的结果。
实际上都是利用卷积来实现的，卷积往往用一个矩阵表示，将矩阵的中心对齐某个像素，矩阵中的值乘到相应的像素中去，然后将所有乘积加起来就得到中心像素的灰度值。边界像素不做处理，仍为原来的灰度值。求出的像素灰度值若超过[0~255]，则向离其最近的属于该范围的`像素值靠拢。
3*3低通滤波的算子见表1。
3*3高通滤波的算子见表2。
表格1。
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表格2。
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(4)图象几何处理(图象平移，图象缩放)：
对于图像平移来说，若平移量是(tx，ty)，像素在原图像中的坐标为(x0，y0)，则变化后的坐标为(x1，y1)，x1=x0+tx，y1=y0+ty。平移只需改变像素的灰度值，不必改变位图信息头和调色板内容。
对于图像缩放，假设放大因子为ratio，缩放的变换矩阵为：
图像信息头中新图像的宽度和高度都变为原来宽度和高度分别与水平垂直比例的乘积，图像大小变为新宽度(变为4的整数倍)与新高度的乘积。
(5)灰度图象中值滤波：
中值滤波也属于局部处理的一种，将窗口中的各个像素排序之后排序，取中值赋给模板中心的像素，所以窗口中个数一般是基数。
我用的中值滤波窗口是十字丝的9个数的窗口。
(6)灰度图象边缘检测：
边缘检测有三种算子：roberts，prewit，sobel。三种算子都是做一阶差分的，通过算子算出各个像素的梯度值，将水平梯度的绝对值和垂直梯度的绝对值相加，若此梯度值大于某个阈值，则将其灰度值赋为255，否则赋为0。
(7)图象旋转：
图像旋转一般是以图像中心为中心顺时针旋转，利用图像的四个角点求出图像旋转后的大小。
先计算以图像中心为原点坐标系下原图像四个角点的坐标值，按照旋转矩阵计算其旋转之后的坐标值，根据四个角点的新坐标值计算出最大宽度和高度作为新图像的宽度和高度值，按照计算值修改位图信息头，申请一块新内存，存储旋转后图像的灰度值。
旋转矩阵如下：
同样要求各个像素在原图像中的坐标，先将新图像的坐标系平移到图像中心，做逆时针旋转，然后再平移到屏幕左上角，然后将原图像对应坐标的值赋给新图像。
(8)图象二值化：
判断分析法：假定图像的灰度区间为[0，l-1]，则选择一阈值t将图像的像素分为两组。
为最大值所对应的t，就是所求判断分析法的分割阈值。
搜寻到阈值之后，灰度值小于阈值的像素赋0，其他的赋1，修改文件信息头，调色板，申请新内存。
(9)图象直方图：
统计各灰度值出现的频数，以及像素的总个数，用频数除以总个数作为频率，以灰度值作为横坐标，频率作为纵坐标绘图。
三、实验过程和步骤。
首先要建立一个基于mfc的多文档工程，将视图基类改为滚动视图，以自己的学号命名。
我用的是书上给的cdib类，类里面有获取bmp宽度，高度的函数，有指向位图信息头的指针，指向图象数据的指针，因此我在文档类(doc类)里定义了一个cdib类的对象，打开以及保存文件的时候利用这个对象去调用cdib里读取与存储文件的函数，并且可以利用这个对象的两个指针对打开的图象进行各种操作。
格式到bmp格式的转换：
首先建立一个rawtobmp的对话框，在上面加上四个编辑框(一个输入打开文件的路径一个输入保存文件的路径，另两个)，两个按钮，以及默认的确认，取消按钮。利用类向导插入此对话框类，并且为前两个编辑框定义cstring的两个变量，用来存储打开与保存文件的路径。同时为两个浏览按钮添加消息响应函数，在消息函数里创建cfiledialog对象，利用此对象的函数将两个路径值赋给前两个编辑框的成员变量。再为ok键添加消息响应函数，分别定义bmp格式文件前三部分数据变量，计算出各变量的值，并且利用一个cfile对象获取raw图象的数据，利用另一个cfile对象将数据存储到所输入的路径的文件中去，cfile对象的read函数会自动创建一个文件。
然后在菜单上新建一个菜单，为菜单添加消息响应函数，在其消息响应函数里创建rowtobmp对话框。这样点击菜单后就会弹出一个对话框，按确定键之后就可以读取raw文件并且存储bmp文件，完成整个消息循环。
2.灰度图象的线性拉伸：
数字图像处理总结报告（汇总20篇）篇七
试题生涯规划宣言写景实施的概述批复的同义词工作经历自我介绍，爱国文言文员工申请职业道德成语了警示语支部意见书感言留言：剖析材料乐府开学第一课，谚语三角形摘抄的文化建设材料！研修安全答辩状，简报创业项目。
数字图像处理总结报告（汇总20篇）篇八
提高计算机对数字图像处理的速度，提高采集分辨率和显示分辨率，提高多媒体技术关键中图像数据的压缩，进行计算机识别和理解研究中按照人类的认知和思维方式工作并考虑到主观概率和非逻辑思维技术，规划统一的标准以实现图像的处理、传输和存储研究健康发展，以上几点都是数字图像处理技术合理发展的基本融汇技术基础。
同时，信息数据量更大的三维数字图像必将得到广泛应用研究，图像与图形相互融合后形成三维成像或多维成像的发展方向也正在众多应用中广泛推进。
5总结。
数字图像处理技术在社会的每个行业、每个领域都得到广泛的应用，数字图像处理的技术应用随时、随处都可以见到，得到充分的研究发展和应用推广，还不能充分满足日益增长的技术需求。数字图像处理技术不断地在自身发展和完善的同时，还与多个计算机分支学科的发展密不可分，有多个新的技术方向需要研究和创新，对数字图像处理技术的发展方向进行研究、探讨的重要性就显得尤为突出。
参考文献:。
[1]朱睿。数字图像处理技术现状与展望[j].中国科技博览,（14）：7-28.
[4]谭海艳。数字图像压缩综述[j].科技经济市场，2011（8）。
数字图像处理总结报告（汇总20篇）篇九
数字图像处理的信息源基本是二维数据，处理信息量较大。对计算机运算速度、存储空间等要求高。
数字图像处理的传输频带要求高。与语音信息相比，传输占用的频带要高几千倍。所以，就对图像压缩技术形成了有效的研究需求。
数字图像中每一个像素并非独立的，相互关联性较高。很多相邻像素之间有相同或相近的数值。
所以，图像处理技术中数据压缩的可能性较高。
由于图像是视觉三维意识的二维映射。因此，计算机要识别和处理三维形态就要进行适当的模糊处理或附加量的匹配。
处理后的数字图像是形成人为视觉理解和应用评估的依据，因此处理结果必然受到人为的意识形态的影响。所以，在计算机视觉研究中，人为的感知机理必然对计算机视觉的研究产生影响。
由于在图像处理中，像素阵列很大，在空间域中涉及计算量对计算机硬件的要求非常高，所以，必须引入图像的函数变换进行计算简化。利用函数变换的间接处理方法，如傅里叶变换、离散余弦变换、walsh变换等，不但可以降低计算强度，而且可以得到高效的计算。
图像的像素矩阵编码压缩技术可以降低定义图像数据的比特数量，并减少图像处理和传输时间，进而节省存储空间。
图像的增强处理过程中不涉及图像质量降低的主要成因，目的是要突出图像矩阵中敏感的像素群。图像的复原处理需要对图像质量降低的主要成因进行调查，进而采取相应滤波处理技术，复原和重构原有的像素矩阵。
图像分割处理是数字图像处理中的关键处理手段之一。是将图像中敏感的主要像素群作为主要处理对象，包括区域特征、边缘特征等，是对敏感像素群进行识别、理解和分析的基础数据特征。
作为最简单的.二值图像可采用其几何特性识别物体的特性，一般图像的理解方法采用二维形状理解，它有边界理解和区域理解两类方法。对于三维物体理解，有体积理解、表面理解、圆柱体的广义理解等。
图像识别处理基本采用传统的模式识别方式，有统计模式识别和结构模式识别两种，随着研究广泛进行，人工神经网络模式识别和模糊模式识别也得到不同程度的重视，进行广泛研究。
数字图像处理技术与模拟图像处理技术在基本原理上的差异之处，是数字化处理技术不可能在图像的传输、存储或复制等操作处理过程中，使图像质量有所降低。图像在数字化过程中精确地再现了原模拟图像，则在数字图像处理过程中就能够确保无损于图像的各项数字化指标。
依据现有的数字化技术，在图像数字化设备的性能满足要求的情况下，完全可以数字化模拟图像成为目标精度的二维数组。目前的数字化扫描仪能够将各个像素的灰度等级量化处理为48位甚至更高，这就说明数字化图像的精度可以满足几乎所有的应用需求。对于数字化处理设备来说，无论二位数组的规模，也不考虑像素的量化位数，处理过程基本是相同的。从原理的角度来看，无论图像的量化精度达到什么程度，在技术上都是可以完成的，只需要在处理修改过程中的数组技术参数。而在图像的模拟量化处理过程中，要想把量化处理精度提升，就需要采用非常高等级的硬件设备或大规模提升处理装置的技术参数等级，从技术经济方面考虑，是非常不合理的。
图像的信息来源是多样化的，一般情况下是可见光的感光图像，也可以是不可见光的波谱图形图像。从图像映射物体感官的角度，微观至电子显微镜采集的图像，宏观至大规模空天望远镜采集的图像。
不同信息来源的图像转换为数字化编码后，都可以表示为二维数组的灰度级图像，进而完成数字化处理过程。对于图像的不同信息来源，使用对应的图像信息量化技术，图像的数字化处理技术可以用于任何一类图像。
图像数字化处理技术基本上可以归类为图像的质感提升、像素分析和区域重构等手段。因为图像的模拟技术处理从数学上分析只可以进行线性分析，就局限了模拟图像处理技术可以完成的工作需求。
数字图像处理总结报告（汇总20篇）篇十
数字图像处处理（digitalimageprocessing）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。早期的数字图像处理的目的是提高图像的视觉效果。目前已广泛应用于科学研究、工农业生产、医学工程、航空航天、军事、文化产业等众多领域。
在图像处理技术中，低级处理涉及初级技术，如噪声降低、对比度处理和锐化处理。中级处理涉及分割、缩减对目标像素群的定义，以便于对不同像素或像素群的识别及计算机计算处理。高级处理是算法对图像分析中被识别像素群的总体分析结果，以及运算与视觉效果相关的分析函数等处理技术。
在应用数学理论时，将图像定义为二维函数f（x,y），x和y为空间坐标,在任意一组空间坐标f（x,y）的幅值f称为图像在该坐标位置的强度或灰度.
当x,y和幅值f是离散的、有限的数值时，称该坐标位置是由有限的元素组成的，每一个像素都有一个特定的位置和幅值。
数字图像处理技术最早出现于20世纪中期，图像处理的目的是提高图像的呈现质量。图像处理的是视效较低的图像，要求输出尽可能提高效果后的图像。主要采用噪声减弱、灰度变换、几何校正等方法进行处理，并考虑了明暗效果和对比度等诸多因素，由计算机进行更为复杂的图像处理。
20世纪初期，图像处理技术首次应用于提升通讯传输后的图像质量提升。到20世纪中期，计算机发展到了一定的技术水平后，数字图像处理才广泛应用于各种高质图像需求的领域。计算机对飞行器发回的天体照片进行图像处理，收到明显的效果。
进而不断地推广和发展，数字图像处理形成了较为完备的学科体系。目前，各个应用领域对数字图像处理技术提出更高的需求，促进了这一学科体系向更高的技术方向发展。特别是在像素群的理解与识别处理方面，已经由二维图像处理发展到三维模型化的定义方法。
数字图像处理总结报告（汇总20篇）篇十一
实验目的：本实验内容旨在让学生通过用vc等高级语言编写数字图像处理的一些基本算法程序，来巩固和掌握图像处理技术的基本技能，提高实际动手能力，并通过实际编程了解图像处理软件的实现的基本原理。为学生进一步学习数字摄影测量、遥感和地理信息系统等专业课程以及应用图像处理解决实际问题奠定基础。
二、实验原理和方法。
(1)raw格式到bmp格式的转换：
raw格式：raw格式文件是按照数字图像组成的二维矩阵，将像素按行列号顺序存储在文件中。这种文件只含有图像像素数据，不含有信息头，因此，在读图像时，需要根据文件大小，计算图像所包含的行列号，或者需要事先知道图像大小(矩阵大小)。raw文件按图像上行到下行、左列到右列顺序存储。
bmp格式：bmp文件数据区按图像上下行到上行、左列列到右列顺序存储到数据区。bmp文件由文件头、信息头、颜色表、数据区四个部分组成。
做raw格式文件到bmp格式文件的转化，先要为bmp格式文件申请四部分的内存：文件头，位图信息头，颜色表，图象数据，然后根据输入值以及raw文件信息，bmp格式文件信息计算出这几部分的值，赋给他们，写到bmp文件中去。
(2)灰度图象的线性拉伸：
灰度变化是点运算，将原图象的每个像素的灰度值改成线性变化之后的灰度即可。
灰度的线性变换就是指图像的中所有点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换。灰度变换方程如下：
该方程为线性方程。式中参数为输入图像的像素的灰度值，参数为输出图像的。
灰度值。
设原图象的灰度范围为[a,b],变化之后的范围为[a’,b’]，则：
fa=(b’-a’)/(b-a)。
fb=-(b’-a’)/(b-a)*a+a’。
如果算出来的值大于255，则让它等于255，小于0则让其等于0。
(3)局部处理(3*3高通滤波，3*3低通滤波)：
局部处理在处理某一像素时，利用与该像素相邻的一组像素，经过某种变换得到处理后图像中某一点的像素值。目标像素的邻域一般是由像素组成的二维矩阵，该矩阵的大小为奇数，目标像素位于该矩阵的中央，即目标像素就是区域的中心像素。经过处理后，目标像素的值为经过特定算法计算后所得的结果。
实际上都是利用卷积来实现的，卷积往往用一个矩阵表示，将矩阵的中心对齐某个像素，矩阵中的值乘到相应的像素中去，然后将所有乘积加起来就得到中心像素的灰度值。边界像素不做处理，仍为原来的灰度值。求出的像素灰度值若超过[0~255]，则向离其最近的属于该范围的像素值靠拢。
3*3低通滤波的算子见表1。
3*3高通滤波的算子见表2。
表格1。
1/9。
1/9。
1/9。
1/9。
1/9。
1/9。
1/9。
1/9。
1/9。
表格2。
-1。
-1。
-1。
-1。
9
-1。
-1。
-1。
-1。
(4)图象几何处理(图象平移，图象缩放)：
对于图像平移来说，若平移量是(tx，ty)，像素在原图像中的坐标为(x0，y0)，则变化后的坐标为(x1，y1)，x1=x0+tx，y1=y0+ty。平移只需改变像素的灰度值，不必改变位图信息头和调色板内容。
对于图像缩放，假设放大因子为ratio，缩放的变换矩阵为：
图像信息头中新图像的宽度和高度都变为原来宽度和高度分别与水平垂直比例的乘积，图像大小变为新宽度(变为4的整数倍)与新高度的乘积。
(5)灰度图象中值滤波：
中值滤波也属于局部处理的一种，将窗口中的各个像素排序之后排序，取中值赋给模板中心的像素，所以窗口中个数一般是基数。
我用的中值滤波窗口是十字丝的9个数的窗口。
(6)灰度图象边缘检测：
边缘检测有三种算子：roberts，prewit，sobel。三种算子都是做一阶差分的，通过算子算出各个像素的梯度值，将水平梯度的绝对值和垂直梯度的绝对值相加，若此梯度值大于某个阈值，则将其灰度值赋为255，否则赋为0。
(7)图象旋转：
图像旋转一般是以图像中心为中心顺时针旋转，利用图像的四个角点求出图像旋转后的大小。
先计算以图像中心为原点坐标系下原图像四个角点的坐标值，按照旋转矩阵计算其旋转之后的坐标值，根据四个角点的新坐标值计算出最大宽度和高度作为新图像的宽度和高度值，按照计算值修改位图信息头，申请一块新内存，存储旋转后图像的灰度值。
旋转矩阵如下：
同样要求各个像素在原图像中的坐标，先将新图像的坐标系平移到图像中心，做逆时针旋转，然后再平移到屏幕左上角，然后将原图像对应坐标的值赋给新图像。
(8)图象二值化：
判断分析法：假定图像的灰度区间为[0，l-1]，则选择一阈值t将图像的像素分为两组。
为最大值所对应的t，就是所求判断分析法的分割阈值。
搜寻到阈值之后，灰度值小于阈值的像素赋0，其他的赋1，修改文件信息头，调色板，申请新内存。
(9)图象直方图：
统计各灰度值出现的频数，以及像素的总个数，用频数除以总个数作为频率，以灰度值作为横坐标，频率作为纵坐标绘图。
三、实验过程和步骤。
首先要建立一个基于mfc的多文档工程，将视图基类改为滚动视图，以自己的学号命名。
我用的是书上给的cdib类，类里面有获取bmp宽度，高度的函数，有指向位图信息头的指针，指向图象数据的指针，因此我在文档类(doc类)里定义了一个cdib类的对象，打开以及保存文件的时候利用这个对象去调用cdib里读取与存储文件的函数，并且可以利用这个对象的两个指针对打开的图象进行各种操作。
格式到bmp格式的转换：
首先建立一个rawtobmp的对话框，在上面加上四个编辑框(一个输入打开文件的路径一个输入保存文件的路径，另两个)，两个按钮，以及默认的确认，取消按钮。利用类向导插入此对话框类，并且为前两个编辑框定义cstring的两个变量，用来存储打开与保存文件的路径。同时为两个浏览按钮添加消息响应函数，在消息函数里创建cfiledialog对象，利用此对象的函数将两个路径值赋给前两个编辑框的成员变量。再为ok键添加消息响应函数，分别定义bmp格式文件前三部分数据变量，计算出各变量的值，并且利用一个cfile对象获取raw图象的数据，利用另一个cfile对象将数据存储到所输入的路径的文件中去，cfile对象的read函数会自动创建一个文件。
然后在菜单上新建一个菜单，为菜单添加消息响应函数，在其消息响应函数里创建rowtobmp对话框。这样点击菜单后就会弹出一个对话框，按确定键之后就可以读取raw文件并且存储bmp文件，完成整个消息循环。
2.灰度图象的线性拉伸：
向图像数据部分的指针m_dib.m_pbits，在数组中查出每个像素变化后的灰度值，并将此值赋给指针m_pbits指向的内存。刷新视图。
然后在菜单中加上线性拉伸的菜单，为该菜单的id添加消息响应函数，在该函数中创建对话框，并调用文档类线性拉伸的函数，将对话框的两个成员变量传给此函数。
3.局部处理：
在文档类里添加低通滤波和高通滤波的成员函数，在函数中使用m_dib对象中指向图像数据部分的指针m_pbits，首先申请一个新内存，将原来图像的灰度值存储起来，然后定义9个byte类型的指针，利用双重嵌套循环，在循环中每次用这9个指针指向复制图像对应模板中的9个数，然后按照模板中的数值计算出中心像素的灰度值，判断是否超过范围，如果超过范围则做相应的处理，否则将此值直接赋给m_pbits中对应的中心像素。循环之后刷新视图。
添加局部处理的菜单，为菜单设置消息响应函数，在菜单消息响应函数中调用文档类的函数，完成对m_dib的处理。
4.图像几何变换：
建立平移对话框，定义两个成员变量，分别存储输入的水平位移和垂直位移。
在文档类里添加平移函数，申请一块新内存复制原图像的信息，在函数中将。
外层循环变量i视为纵坐标，内层循环变量j视为横坐标，通过双重循环，对每个像素，求出其在原图像中的坐标(i0，j0)，将复制图像中的对应(i0，j0)的像素灰度值赋给m_dib.m_pbits指针中的图像。如果在原图像中找不到该像素，置为背景色。刷新视图。
在菜单中添加图像平移菜单，并为该菜单添加消息响应函数，在此函数中创建平移对话框，调用文档类的平移函数，将对话框的成员变量传入该函数。
建立缩放对话框类，为此类定义两个成员变量，存储输入的水平缩放因子和垂直缩放因子。
再在文档类中添加缩放函数，利用m_dib.m_pbmi(指向位图信息头的指针)，修改位图信息头中的宽度，高度，图像大小。计算出新图像的大小，申请一块新内存存储新图像，同平移函数一样，计算出每个像素在原图像中的坐标，i0=i/pratio,j0=j/vratio,pratio与vratio分别为水平缩放因子和垂直缩放因子。将原图像中对应坐标的灰度值赋给新内存，然后将m_dib.m_pbit指向新内存，刷新视图。
5.中值滤波：
在文档类中添加两个成员函数。一个用来把传入的指针里的内容排序，一个用来做中值滤波。也要申请一块新内存来复制原图像的信息，双重嵌套循环，边界像素不处理，对每个像素，使用一个大小为9个字节的数组来存放复制图像窗口中各像素值，然后将数组首地址传入排序的函数中，将中间的值赋给当前图像窗口中心的像素。排序函数我用的是快速排序法。
在菜单中添加中值滤波菜单项，为其添加消息响应函数，调用文档类的中值滤波函数。
6.边缘检测：
在文档类中定义三个函数，分别为roberts，prewit，sobel算子处理函数，处理时，先申请新内存复制原来图像信息，边界像素不作处理，对每个像素值，求出其在复制图像中的梯度，判断，若梯度值大于150(这个是我自己定的)，则将灰度值赋为255，否则置零。
菜单中添加边缘检测菜单，置属性为pop—up，添加三个下一级菜单，分别为roberts，prewit，sobel，各个菜单的消息响应函数中调用文档类中各自的处理函数。
7.图像旋转：
创建一个对话框输入旋转角度，在文档类中添加成员函数。
先将角度化为弧度值。
计算原图像四个角点的坐标，以及新图像四个角点的坐标。
根据新图像四个角点的坐标，取对角线上两个点横坐标差值较大值作为宽度，纵坐标差值较大值作为高度。
根据计算出来的高度和宽度修改文件信息头，并且申请内存存储新图像。
计算每点的像素在原来图像中的坐标从而获取其灰度值，写入新内存。
将m_dib.m_pbits指向该新内存。刷新视图。
添加图像旋转菜单，在菜单响应函数中创建对话框，调用文档类中旋转函数，将对话框中获取的角度传给旋转函数。
8.图像二值化：
在文档类添加一个成员函数，根据传人的图像和阈值返回组间方差和组内方差的比值。
再添加一个成员函数，进行二值化。
在函数中：
计算新bmp文件的大小，申请一块新内存，存储新的整个bmp文件的信息，将位图信息头中bibitcount置为1，调色板数组只有两个两个元素，下标为0的三个灰度值都为0，下标为1的三个灰度值为255。
从最大灰度值到最小灰度值之间搜寻上述函数返回值最大的值，作为阈值。
对每个像素，若其原来灰度值小于阈值，赋1，否则赋0。
将m_dib,m_pbits指向新内存的图像数据部分，m_dib.m_pbmi指向位图信息头。
9.图像直方图：
为文档类添加一个int型指针成员变量m_pgray，在构造函数中将该指针赋空，在文档类中定义了一个函数，统计各个灰度值出现的频数，申请一个内存，存储在这个内存中，并将m_pgray指向它。
创建一个画直方图的对话框，添加picture控件，在控件里调用文档类成员变量，画直方图。添加一个滚动条，用来确定阈值，为滚动条添加消息响应函数，按照滚动条的值进行二值化。
在菜单中添加直方图菜单，添加消息响应函数，在响应函数中创建直方图对话框对象。
最后，因为我开始做工程的时候没有把菜单设计好，做得有点乱，所以，我又在view里添加wm_contextmenu消息响应函数，在函数体内用cmenu类来实现弹出菜单。
四、结果分析与评价。
(1)raw格式到bmp格式的转换：效果见图1。
图表1。
老师说在转化的时候后面用一个循环会降低效率，但是实际上只要宽度是4的整数倍，后面的循环就不会做了。所以这个算法效率我觉得还行吧。
(2)线性变化：输入线性变化范围10~20，效果见图2。
图表2。
用了线性查找表之后，这个算法的效率应该会高很多，但是我的算法里是线性表从0~255都有变化之后的值，实际上，如果图片的灰度范围小一些的话，做了很多无用的计算，而且前面已经搜寻过原图像的最大最小灰度值了，所以线性表的生成循环可以只从最小灰度做到最大灰度。另外，我设计的算法里，如果最大值和最小值输反了的话，程序会自动交换他们的值，做这个可能就会多算一些东西了。
(3)低通滤波：效果见图3。
图表3。
取的是8邻域内的平均值，效果不是很好。
高通滤波：效果见图4。
图表4。
基本上我觉得边缘还是有突出了吧。
中值滤波：效果见图5。
图表5。
这个中值滤波的效果我还是比较满意的，因为排序所以要调用其他函数，我用了快速排序，而且用的是9个数的十字丝窗口，所以速度要比25个数的窗口快一些。平滑的效果出来还可以。
(4)边缘检测：
roberts算子：效果见图6。
图表6。
prewit算子：效果见图7。
图表7。
sobel算子：效果见图8。
图表8。
由于prewit算子和sobel算子都用了8个数去做，所以效果要好一些，相比之下，sobel算子对这幅图又要效果好些，应该是对4邻域赋予了更大权的缘故。但是后两种算法计算量也要大一些。
(5)图像平移：效果见图9。
图表9。
这个图像平移量比较大，所以被裁切的也显得不真实了。主要是因为我的图像大小和坐标都没有变化，所以只在原来的图像坐标范围内显示平移后的图像，实际上，我既可以改变图像的大小，并且为了节省计算，可以让循环变量i和j从一个新的值开始做计算，前面的全都赋背景色。
图像缩放：水平比例0.4，垂直比例0.5，效果见图10。
图表10。
在此基础上旋转：效果见图11。
图表11。
这几种算法主要的计算量都在for循环内，所以要想优化算法的话，必须简化循环里的计算。不过我的想法差不多跟书上的差不多，还没有什么优化。也许，这种优化的算法需要看很多别人做的好程序才能慢慢自己学会吧。
(6)二值化(判断分析法)：效果见图12。
图表12。
实际上，我用直方图看的最佳阈值应该在100多左右，而我做的程序阈值好像偏小一些，所以效果不太好，我计算组间方差和组内方差的时候调用了一个函数专门求阈值，可能这里的计算还是有一点问题。而且在我的函数里，要256次调用这个函数，又因为计算机是按字节处理数据的，因此写图像数据的时候要用每8个写到一个数组中，然后通过计算得到字节类型的值，这些都使得我的算法效率比较低，最后一个问题，我觉得如果使用位运算会快一些，但是前面的问题还没有想到比较好的解决方法。
(7)直方图：效果见图13。
这个图像255的像素太多，如果我没算错的话，量化应该不是很好吧。
图表13。
五、实验总结与体会。
这次实验学到最大的东西，是自己总算有mfc编程的概念了，虽然自己vc++考试的分数还不错，但是里面的很多东西，不通过自己的编程时绝对不能真正理解。比如说封装性，这次用cdib的方便，很好地利用了类的封装性。另外，比如mfc是基于消息响应机制的，这就决定了，要利用鼠标或者菜单响应函数去实现功能，而用c语言编写程序的时候，完全是按主函数的线程来的。
另外，我也学会了调试的真正含义。以前都只知道那几个按键是做什么用的，调试的真正目的，是根据自己的算法来检验程序计算的各个值是否符合，从而可以很快速方便地查到自己的错误。
自学也是很重要的一方面。实际上，在现在来说，用msdn也不是很难的事了，我们不应该被英文打到，而且现在，随着对一些专有名词熟悉了之后，看msdn也容易一些了，万一不懂的函数，也可以利用网络查到很多函数功能用法的解释。
刚开始的时候做的是位图的读取和显示，实在是不知从哪里做起，所以就照着实验书上敲了前面的部分，但是慢慢地也看懂了代码的意思。所以后来的基本上都是自己做的了，但是算法还是基本上和书上差不多。不过自己编的时候还是有很多细节的部分没有注意到，比如说，强制数据类型转换，我自己编的时候没有注意这个问题，结果出了很多错，有些事由于函数调用引起的，有些是由于不等号两边数据的匹配问题，还有的是由于指针的移动，直到这个时候，才真正明白实验书上程序为什么那么多强制类型转换，虽然书上很多东西不是尽善尽美，但是对于我这种刚开始学会编程的人还是有很多可以学习的地方的。
如老师所说，算法的效率是很重要的。要提高算法的效率，一个是要简化计算(不得不说，这需要数学基础)，另外一个就是要避免许多重复的计算。在参考书上的程序里，很多时候，为了避免这种重复的计算(在循环中表现尤其明显)，会把某些数当常数算出来，只要后来加上这个常数就可以，这样，效率高很多。
另外，对许多出错的情况，我的程序里也没有做好。比如，如果打开的不是8位图像，我的程序不会提示错误，正常结束，而可能做错，所以，这也是我应该向别人程序学习的地方。
最后一个，自己菜单的布局也是很乱的。要从一开始就布局好。
数字图像处理总结报告（汇总20篇）篇十二
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。
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。
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。
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movemaker;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。
数字图像处理总结报告（汇总20篇）篇十三
分：3.5学分。
理论学时：44学时课程设计：1周开课学期：第6学期。
前导课程：信号与系统、数字信号处理、信息论与编码后续课程：教学定位。
2.1能力培养目标。
通过本课程的学习，培养学生的理解能力、逻辑思维能力、分析能力，以及算法设计与程序实现能力。一方面使学生掌握数字图象处理的基本概念、原理、处理方法与应用。特别是要把学到的数字图象处理的各种方法灵活应用到实际中。另一方面，学习本课程也将使学生对图像处理的程序设计得到训练。
2.2课程的主要特点。
本课程是一门重要的专业方向课，有理论性、设计性与实践性的特点。介绍数字图像处理的基本概念和方法。它是信号与信息处理方向的核心课程。为今后从事数字图像处理提供了必要的知识基础，同时为从事数字图像处理的专业人员提供了必要的技能训练。
2.3教学定位。
通过本课程的学习，使学生达到知识和技能两方面的目标：
1．知识方面：从数字图像处理方法及其实现这两个层面的角度，系统地学习和掌握常用数字图像处理方法及其实现算法。了解图像处理系统涉及的硬件环境。
掌握程度采用bloom分类法，即了解、理解和运用，具体含义如下：了解：能记住学习过的内容。
理解：能领会课程内容的含义，掌握知识的内涵。运用：能在新的具体情况下应用所学知识解决问题。
绪论（学时：2学时）。
数字图像；数字图像处理系统（理解，核心）发展、应用（了解，核心）共2学时。
3.2图像与视觉基础。
图像处理基础与光度学（学时：6学时）图像处理基础（掌握，核心）。
视觉与亮度；颜色模型及转换；成象坐标变换；（了解，核心）采样与量化；象素间联系；算术和逻辑运算；（理解，核心）像素之间的联系、距离（理解，核心）。
所用的数学工具（了解，核心）共6学时。
3.3图像变换。
3.4图像增强。
3.5图像的恢复与重建。
图像复原（学时：6学时）。
图像恢复与重建（理解，核心）。
图象降质模型；有约束和无约束恢复；（理解，核心）几何失真校正；图象重建原理。（了解，核心）。
共6学时。
3.6图像编码。
图像编码方法（学时：6学时）。
图像压缩（理解，核心）。
数据冗余；简单编码方法（变长和huffman）；（运用，核心）。
图象压缩国际标准（了解，核心）。
共6学时。
3.7图像分割。
图像分割技术（学时：6学时）图像分割（运用，核心）。
边缘检测方法、图象阈值分割方法（运用，核心）图象的区域增长、分裂和合并技术（理解，核心）。
共6学时。
3.10其它学时。
习题课(学时：2学时)机动(学时：2学时)实验(学时：12学时)讲授提示及方法。
重点：数字图像处理的基本概念，数字图像处理系统的组成，涉及的领域。讲授提示与方法：强调数字图像的组成元素—象素的属性。
4.2图像与视觉基础。
重点：人类视觉与亮度的关系。颜色模型及转换关系，成象坐标变换关系。图象采样与量化的概念，4、8、m连接，欧氏、区域、城区距离的定义。图象象素间的算术和逻辑运算。
难点：象素间的连接、象素距离的度量。
讲授提示与方法：强调象素间的联系，以启发学生对图像目标区域、边界等概念的理解。
4.3图像变换。
重点：二维离散付里叶变换及其重要性质、可分离变换、沃尔氏变换、霍特林变换、离散余弦变换。
难点：变换的目的，各种变换的适用范围和特点。讲授提示与方法：强调图像变换方法的重要性。
4.4图像增强。
重点：空域变换方法（直方灰度变换），空域滤波增强原理，图象频域增强原理（平滑、锐化）。图象局域增强策略和彩色增强。
难点：直方图处理，图像的同态滤波。
讲授提示与方法：强调各个图像增强方法的目的是用于改变图像的质量，不同的处理方法着可能针对不同的域（空域、频域）。在处理策略上可采用全局和局部处理方法。
4.5图像的恢复与重建。
重点：图象降质模型，有约束和无约束恢复。图象几何失真校正，图象重建原理。难点：有约束和无约束恢复，图象重建原理。
讲授提示与方法：强调有约束恢复和无约束恢复的不同点。
4.6图像编码。
重点：图象编码的基本概念（数据冗余）和理论。简单编码方法（变长和huffman）.图象压缩国际标准。
难点：图像压缩的原理和算法。
讲授提示与方法：强调编码效率、压缩比对压缩算法的评价。
4.7图像分割。
重点：常用边缘检测方法、图象阈值分割方法，图象的区域增长、分裂和合并技术。难点：图像分割最优阈值的选取。
5.1习题设计。
由于本课程主要讲授的是图像处理的方法，因此本课程的习题主要以方法的运用为主。通过学习各知识单元的典型方法，本着循序渐进的原则，由浅入深，由单一到综合，使学生能够逐步灵活运用所学的各种方法和技巧，分析和解决实际问题。
通过学生完成作业的情况，了解学生的知识理解和掌握情况，以及学生的算法设计的思维方式，针对存在的问题作进一步的讲解和启发，使学生对所学知识能够达到融会贯通。
5.2实验设计。
二维dft、dct1实验目的及意义。
（1）掌握dft、dct变换原理，了解它们变化的特点；
（2）掌握dft、dct的编程实现；实验步骤。
（1）编写相应的dft、dct图像变换程序；
（2）启动ccs，运行程序，查看结果并分析；实验类型：综合（2学时）。
实验二。
（1）学习灰度图像反色处理技术；
（2）学时灰度图像二值化处理；实验步骤。
（1）编写相应的图像处理程序；
（2）运行程序，查看结果并分析；
实验类型：综合（2学时）。
实验三。
图像的增强及图像的二维滤波1实验目的及意义。
（1）熟练掌握利用直方图实现图像增强的原理；
（2）熟练掌握平均滤波和中值滤波对不同噪声的适应能力；实验步骤。
（1）分别编写相应的图像处理程序。
（2）比较利用直方图实现图像增强的结果。
（3）比较平均滤波和中值滤波对不同噪声的处理结果以及模板大小对处理结果的影响。实验类型：综合（2学时）。
实验四。
图像平滑1实验目的及意义。
（1）培养学生理解图像平滑的原理（2）掌握图像处理的基本方法2实验步骤。
（1）编写相应的图像平滑处理程序（2）启动ccs，编译运行（3）观察结果并分析实验类型：综合（2学时）。
实验五。
图像锐化1实验目的及意义。
（1）培养学生理解图像平锐化的原理。
（2）掌握图像处理的基本方法2实验步骤。
（1）编写相应的图像锐化处理程序。
6（2）启动ccs，编译运行（3）观察结果并分析实验类型：综合（2学时）。
实验六。
图像的边缘检测1实验目的及意义。
（1）编写图像边缘检测程序；
（2）比较不同阈值对图像二值化结果的影响。实验类型：综合（2学时）考核与成绩记载。
6.1考核的方式及成绩的评定。
考核成绩的构成：平时成绩20%、期末成绩80%1．平时成绩的构成：平时作业、上课出勤15%、实验成绩5%(1)平时作业完成的获得基础分6分，然后按较好、良好、优秀分别加2、3、4分。(2)实验成绩根据实验出勤情况及实验报告完成情况。(3)上课三分之一旷课者，不允许参加期末考试。2．期末考试为闭卷笔试。
6.2考题的设计。
考试题大体上可以分为三种类型，重点考察学生对基本概念、基本方法、基本技术的掌握和综合应用。
1．概念题型。
基本形式有以下几种：选择、判断、填空、简答题。约占40%。2．应用题型。
根据学过的算法按要求给出结果，回答问题，约占40%。3．综合题型。
综合运用能力的考核。约占20%。
数字图像处理总结报告（汇总20篇）篇十四
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。
数字图像处理总结报告（汇总20篇）篇十五
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。
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。
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。
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。
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movemaker;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。
数字图像处理总结报告（汇总20篇）篇十六
在水利水电工程施工中，如何有效且科学的对不良地基进行处理，加强工程施工质量管理与控制，是水利水电工程建设相关人员所面临的一项重要问题。当前我国水利水电工程中常见的不良地基主要包括淤泥质软土、深覆盖层、强透水层等，大多通过改善地基应力和变形条件、增大接触面积等方式，对不良地基进行处理，并对软弱夹层基础地质进行科学化调整，以加强水利水电工程施工质量管理与控制。
1水利水电工程施工中不良地基处理方法。
1.1排水固结法。在水利水电工程施工中，排水系统和加压系统是排水固结法的主要两种组成方式，在饱和软粘土地基中具有良好的适应性。应当注意的是此种方法在实际应用之前，应当充分做好预压工作，运用真空预压法和井点降水法等进行加固处理，保证不良地基处理效果满足水利水电工程建设的基本要求。1.2置换法。所谓置换法，就是在短时间内清除表层不良地基，将具有良好压密特性的土壤进行回填压实，促进持力层的形成，从而改变地基的特性，确保不良地基得到有效处理。水利水电工程建设施工的具体实践表明，置换法在软弱粘土地基中具有良好的应用价值。水利水电工程施工人员大多以碎石桩法、石灰桩法和水泥粉煤灰碎石桩法等作为常见的加固方式，以改善不良地基处理效果。1.3改善地基应力和变形条件。改方法在水利水电工程施工中不良地基处理技术中占据着重要地位，主要是通过外力荷载来改善地基强度，实现均匀受力。但应当注意的是，此种方式在水利水电工程施工不良地基处理的过程中往往存在一定局限性，其价值在浅层软土和湿陷性换土中具有充分体现。1.4化学加固法。化学加固法是不良地基处理技术中的主要方式，通过化学浆液实现土颗粒胶结，在化学反应的作用下改善不良地基土体承载能力，促进砂性土粘性土和湿陷性黄土不良地基得到处善处理。一般情况下，水利水电工程施工中，施工人员大多采用深层搅拌法、注浆法等对地基进行处理，促进不良地基问题得到解决，切实加强水利水电工程施工质量控制。1.5增大接触面法。在水利水电工程施工中，增大接触面法也是改善不良地基的一种有效方式。通过浇筑混凝土桩来提高地基的加载能力，最大程度上避免土方位移，满足水利水电工程施工的具体要求，加强施工质量控制，切实降低了水利水电工程施工的安全隐患。1.6振密、挤密法。主要是采取振动、挤压等手段，减小地基土体孔隙，提高地基强度，促进水利水电工程施工中不良地基得到妥善处理。此种方式在砂性土、粉土和部分粘性土中具有良好的适应性。实际施工中，相关技术人员主要通过表层压实法、振动挤密法、砂桩法和爆破法等开展操作。
2我国水利水电工程中常见的不良地基。
2.1淤泥质软土的处理。淤泥质软土包括多个方面，主要有淤泥质土、腐泥、承载力低，还有其他相关天然含水量特备高，多呈现软塑以及流塑形态。土坝坝基的淤泥质软土长期难于稳定，但排水困难。常采取的处理办法是：其一，置换砂层，或砂垫层排水；其二，开挖清除；其三，抛石挤淤；其四，砂并排水；其五，扩大建筑物基础或采用桩基。2.2深覆盖层处理。地基处于形态不同阶需要的方法不同，如果地基处河流的冲积层、碎石层等相关或其他相关原因导致形成的对基层比较大时，因这样的地基十分松散、孔隙大，不利于全部开挖消除，这时常常采用的处理办法有：其一，对地基进行固结灌浆和帷幕灌浆；其二，用强夯法或振动夯实或压实土体表层；其三，坝前铺盖防渗等等。2.3坝基涌泉处理方法。坝基涌泉经常会出现土层松散、基岩裂隙等情况，导致坝身不稳固或土坝涌流破坏，一旦出现这些情况则会给混凝土的浇筑带来诸多困难，严重者会出现漏水通道。对涌泉进行处理一般会采用以下办法：首先，对基岩涌泉只有能堵的地方就用混凝土进行封堵，引水入集水坑。对涌水量大的`地方，预埋灌浆管，并回填砾石。回填混凝土封堵在抽水以后进行，回填灌浆再后期也需进行。对混凝土盖顶上再铺筑粘土，安装活动制止阀门在涌泉出口，使其可向库内涌水，但不能使库水漏失。2.4强透水层的防渗处理。以大坝为例，都属于强透水层的刚性坝基砂、卵、砾石，一般都加以开挖清除，土坝坝基砂、卵、砾石层因透水强烈，不仅增大扬压力，影响建筑物的稳定，损失水量，且易产生管涌，一般都加以防渗处理。处理的方法是回填粘土或混凝土，将透水层砂、卵、砾石开挖清除，构筑截水墙。回填混凝土或粘土形成防渗墙，利用冲击钻作大口径造孔，修筑水泥防渗墙利用高压喷射灌浆方法。
3水利水电工程中软弱夹层基础地质的处理。
就水利水电工程施工的具体情况来看，往往需需要对地基的软弱地带进行妥善处理，这就要求相关技术人员对缓倾角软弱带和高倾角软弱带进行科学分类处理，以加强水利水电工程施工质量控制。在缓倾角软弱带的处理中，施工人员应当率先清除软弱带，之后结合上层岩体的具体情况以及坚硬程度加以综合分析，对混凝土进行妥善填充处理，做好回填固结灌浆操作，从而保证回填质量满足水利水电工程施工中软弱夹层基础地质的处理要求。在高倾角软弱带的处理方面，施工人员应当将软弱带填充混凝土挖出，控制好软弱带开挖的深度和宽度，找好开挖两侧坡比，以保证混凝土塞施工的规范性。在此基础上，结合软弱带地质特点和宽度值，选取适宜的混凝土结构，及时清除部分软弱带。之后以粘土或混凝土加以填充，通过阻水盖板的建立来减少渗流，保证高倾角软弱带处理的安全性和准确性。
总而言之，现在社会不断发展进步，水利水电工程施工技术也不断完善，在实际施工过程中，能够依据不良地基的具体情况，选取科学且有效的不良地基处理技术，全面提高地基质量，从而保证水利水电工程建设的科学性和可靠性。
参考文献。
[1]张晓明,邱文钰,宋林中.水利水电工程施工中有关不良地基处理技术[j].
[2]王金龙.试析水利水电工程施工中有关不良地基处理技术[j].中国科技投资,2016(27).
[3]韦敏.水利水电工程施工中有关不良地基处理技术[j].城市建设理论研究:电子版,2015(1).
数字图像处理总结报告（汇总20篇）篇十七
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。
从概念上来说，数字图像用f（x，y）表示一幅图像，x，y，f为有限、离散值。图像处理涉及到图像的分析和计算机视觉，其中分为低级处理、中级处理、高级处理。低级处理是指输入输出均为图像（如图像缩放、图像平滑）；中级处理是输入图像，然后输出提取的特征（如区域分割、边界检测）；高级处理则是理解识别的图像（如无人机驾驶，自动机器人）。数字图像处理的几个基本目的是：
图像输入-图像处理（增强、复原、编码和压缩）-图像输出。以人为最终的信息接收者，其主要目的是改善图像的质量。
图像输入-图像预处理（增强、复原）-图像分割-特征提取-图像分类-图像输出。另一类图像处理以机器为对象，目的是使机器或计算机能自动识别目标，称为图像识别。
图像输入-图像预处理-图像描述-图像分析和理解-图像解释。利用计算机系统解释图像，实现类似人类视觉系统理解外部知识，被称为图像理解或计算机视觉。其正确的理解要有知识的引导，与人工智能等学科有密切联系。当前理论上有不小进展，但仍是一个有待进一步探索的领域。
1）图像变换：如傅里叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换（dct）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。
2）图像编码压缩。
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、处理时间和减少存储器容量。压缩可以在不失真前提下获得，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。
3）图像增强和复原。
目的是提高图像的质量，如去除噪声，提高清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强调低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，建立“降质模型”，再采用某种方法，恢复或重建原来的图像。
4）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，其有意义的特征有图像中物体的边缘、区域等，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。
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。
通讯技术---图像传真，电视电话，威信通讯，数字电视；
宇宙探索---其他星体图片处理；
气象预报---天气云图测绘、传输；
高能物理---核子泡室图片分析；
军事技术---航空及卫星侦察照片的判读，导弹制导，雷达、声纳图像处理，军事仿真；
侦缉破案---指纹识别，印鉴、伪钞识别，手迹分析；考古---恢复珍贵的文物图片，名画，壁画。
由此可见，数字图像在我们日常生活中占有多大的地位。它是我们生活中接触最多的图形类别，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、工作中拍下许多数字相片，现在已经进入信息化时代，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，数字图象处理技术取得了飞速发展。
通过课程学习，我们虽说还没有完全掌握数字图像处理技术，但也收获不少，对于数字图像方面有了更深入的了解，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见处理技术的实质，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。
虽然这门课是只有7周理论课，但老师所讲的内容让我非常感兴趣，数字图象处理的应用贯通各个行业，遍布我们生活的电子产品，这让我学习后感觉离这些产品的使用和了解更进了一步。学习数字图象处理对我们学电子工程的学生非常有用，无论以后是否从事相关工作都让我感觉受益良多。随着现代电子技术发展的越来越快，我相信图像处理技术一定会有更大的进步，从国防到娱乐给我们的生活带来更多的便利，和更好的科学技术。
数字图像处理总结报告（汇总20篇）篇十八
数字电路课程是比较复杂的。数字电路实验是研究和检验数字电路理论的实验。下面是本站带来的数字电路的实训心得，仅供参考。
数字电路。
数字电子技术是一门理论与实践密切相关的学科，如果光靠理论，我们就会学的头疼，如果借助实验，效果就不一样了，特别是数字电子技术实验，能让我们自己去验证一下书上的理论，自己去设计，这有利于培养我们的实际设计能力和动手能力。
通过数字电子技术实验,我们不仅仅是做了几个实验,不仅要学会实验技术,更应当掌握实验方法，即用实验检验理论的方法,寻求物理量之间相互关系的方法,寻求最佳方案的方法等等，掌握这些方法比做了几个实验更为重要。
在数字电子技术实验中，我们可以根据所给的实验仪器、实验原理和一些条件要求,设计实验方案、实验步骤,画出实验电路图,然后进行测量,得出结果。
在数字电子技术实验的过程中，我们也遇到了各种各样的问题，针对出现的问题我们会采取相应的措施去解决，比如：
1、线路不通——运用逻辑笔去检查导线是否可用;。
2、芯片损坏——运用芯片检测仪器检测芯片是否正常可用以及它的类型;。
3、在一些实验中会使用到示波器，这就要求我们能够正确、熟悉地使用示波器，通过学习我们学会了如何调节仪器使波形便于观察，如何在示波器上读出相关参数，如在最后的考试实验《555时基电路及其应用》中，我们能够读出多谐振荡器的tpl、tph和单稳态触发器的暂态时间tw，还有有时是因为接入线的问题，此时可以通过换用原装线来解决。
同时，我们也得到了不少经验教训：
1、当实验过程中若遇到问题，不要盲目的把导线全部拆掉，然后又重新连接一遍，这样不但浪费时间，而且也无法达到锻炼我们动手动脑能力的目的。
此时，我们应该静下心来，冷静地分析问题的所在，有可能存在哪一环节，比如实验原理不正确，或是实验电路需要修正等等，只有这样我们的能力才能有所提高。
2、在实验过程中，要学会分工协作，不能一味的自己动手或是自己一点也不参与其中。
3、在实验过程中，要互相学习，学习优秀同学的方法和长处，同时也要学会虚心向指导老师请教，当然这要建立在自己独立思考过的基础上。
数字电子技术实验，有利于掌握知识体系与学习方法，有利于激发我们学习的主动性，增强自信心，有利于培养我们的创新钻研的能力，有利于书本知识技能的巩固和迁移。通过在数字电子技术实验中的实践，我收获了许多!
一、学习前。
数字电路实验是研究和检验数字电路理论的实验。它也是我们电子科学与技术专业接触到的第一门与专业相关的实验课程。在选课的时候就感觉对于不擅长动手的我这会是一门很难的课程。
然而我清楚地明白数字电子技术是一门理论与实践密切相关的学科，如果光靠理论，我们可能会二丈和尚摸不着头脑，在毫无实践的情况下学习这门课无疑意义的。如果借助实验，效果就不一样了，特别是数字电子技术实验，能让我自己去验证一下书上的理论，自己去设计，这有利于培养我的实际设计能力和动手能力。
任何事情都是从不会到会，没有人一出生就会，虽然我的动手能力比较差，但我是怀着认真学习的良好心态来对待这门课程。我相信通过学习，自己可以得到跟好的锻炼。
二、学习中。
数字电路实验课，我们先学习了使用multisim软件仿真电路。刚开始老师讲的真的一点都不懂，都是靠左右的同学帮忙才能完成老师布置的实验任务，但后来做的多了慢慢就会了，虽然开始比较糟糕，但后来还是迎头赶上了。利用这个软件，我们设计电路的时候可以先在电脑上做一个仿真演习，要是设计出了问题我们就可以先改进，不至于不必要的烧坏元器件，大大的减少了资源的浪费。学会仿真后我们就进入了实验室进行一系列的“真枪实战”，刚开始的时候也是一样，手忙脚乱不知所措，还烧坏了两个元器件。主要原因还是自己太粗心了，总是把电路接反，以至于元器件发出了“恶臭”。于此，我深感抱歉!老师说“不怕你烧坏元件，就怕你不敢动手去做”。老师的这句话给了我很大的鼓励!久而久之，在实验中我也慢慢找到了乐趣，尤其是焊电路。以前我最讨厌学习电路，很害怕接触与“电”相关的实，哪怕只是初中学习的串并联的简单电路。然而在我们彭老师的带领下我居然开始愿意自己动手去焊电路，开始时只是抱着试试，玩玩的态度，拿着电烙铁的时候手都在发抖。但慢慢的，慢慢的居然玩出了乐趣。第一次焊小风扇实验时，虽然结果失败了，小风扇没有转起来，但真正的完成了一个电路耶，真的太棒了!
三、学习后。
时间过得很快，数电实验课已接近尾声，回顾学习过程有苦有甜。通过学习有以下几点经验：
1、线路不通可以运用逻辑笔去检查导线是否可用;检查哪里是否断路，导线没有接好。
2、在实验过程中切记焦躁，在遇到问题是不要盲目的把导线全部拆掉，然后从新连接，这样不但不能锻炼自己动手动脑的目的而且很浪费时间。此时应该静下心来认真思考，冷静分析问题所在，及时修改。
3、在实验过程中，要互相学习，学习优秀同学的方法和长处，同时也要学会虚心向指导老师请教，当然这要建立在自己独立思考过的基础上。
4、在实验过程中，要学会分工协作，不能一味的自己动手或是自己一点也不参与其中。
四、教学意见。
彭老师的幽默，为课程增添了许多的乐趣，他让我们在轻松愉快地氛围下，完成了实验任务。老师的悉心教导也让我们对原本不喜欢的实验课程产生了浓厚的兴趣，从而更好地学习了数字电路，也培养了我们的动手能力。相信在浓厚的兴趣之下我们能更好的去完成接下来的课程!
要说这么课程有什么不足，我唯有一点小小的意见，就是在分组的时候能不能两人一组，这样的话就不会有人滥竽充数，每个人都能投身于焊电路的快乐之中。一个学期的实验课程学习，让我对学习专业知识又增加了一些信心，焊电路其实也不是很难，只要你足够认真的去学习。最后感谢老师一学期的细心教导!
在实验具体操作的过程中，对理论知识(半加器和全加器)也有了更近一步的理解，真正达到了理论指导实践，实践检验理论的目的。
实验操作中应特别注意的几点：
(1)刚开始创建工程时选择的目标芯片一定要与实验板上的芯片相对应。
(2)连接电路时要注意保证线与端口连接好，并且注意不要画到器件图形符号的虚线框里面。
(3)顶层文件的实体名只能有一个，而且注意符号文件不能与顶层文件的实体名相同。
(4)保存波形文件时，注意文件名必须与工程名一致，因为在多次为一个工程建立波形文件时，一定要注意保存时文件名要与工程名一致，否则不能得到正确的仿真结果。
(5)仿真时间区域的设定与输入波形周期的设定一定要协调，否则得到波形可能不便于观察或发生错误。
心得体会。
：刚接触使用一个新的软件，实验前一定要做好预习工作，在具体的实验操作过程中一定要细心，比如在引脚设定时一定要做到“对号入座”，曾经自己由于这一点没做好耗费了很多时间。实验中遇到的各种大小问题基本都是自己独立排查解决的，这对于自己独立解决问题的能力也是一个极大地提高和锻炼，总之这次实验我获益匪浅。
数字电路又可称为逻辑电路，通过与(&)，或(=1)，非(o)，异或(=1)，同或(=)等门电路来实现逻辑。
逻辑电路又可分为组合逻辑电路和时序逻辑电路。组合逻辑电路是指在某一时刻的输出状态仅仅取决于在该时刻的输入状态，而与电路过去的状态无关。
ttl和cmos电路：ttl是晶体管输入晶体管输出逻辑的缩写，它用的电源为5v。cmos电路是由pmos管和nmos管(源极一般接地)组合而成，电源电压范围较广，从1.2v-18v都可以。
cmos的推挽输出：输出高电平时n管截止，p管导通;输出低电平时n管导通，p管截止。输出电阻小，因此驱动能力强。
cmos门的漏极开路式：去掉p管，输出端可以直接接在一起实现线与功能。如果用cmos管直接接在一起，那么当一个输出高电平，一个输出低电平时，p管和n管同时导通，电流很大，可能烧毁管子。单一的管子导通，只是沟道的导通，电流小，如果两个管子都导通，则形成电流回路，电流大。
输入输出高阻：在p1和n1管的漏极再加一个p2管和n2管，，当要配置成高阻时，使得p2和n2管都不导通，从而实现高阻状态。
静态电流：输入无状态反转(高低电平变换)情况下的电流。
动态电流：电路在逻辑状态切换过程中产生的功耗，包括瞬间导通功耗和负载电容充放电功耗两部分。门电路的上升边沿和下降边沿是不可避免的，因此在输入电压由高到低或由低变高的过程中到达vt附近时，两管同时导通产生尖峰电流。该损耗取决于输入波形的好坏(cmos工艺)，电源电压的大小和输入信号的重复频率。电路的负载电容的充放电也是很大的一部分。
esd保护：electro-staticdischarge,静电放电。
输入输出缓冲器：是缓冲器，不是缓存器，就是一个cmos门电路。输入缓冲器的作用主要是1，ttl/cmos电平转换接口;2，过滤外部输入信号噪声。输出缓冲器的作用是增加驱动能力。
配成输入模式不一定比输出模式更省电：输入模式时输入缓冲器会打开，而输出模式时输出缓冲器会打开。
teseo上gpio数据寄存器读写的注意点：
配置成普通gpio时，如果配置成输出口，那么写数据寄存器会直接输出该电平，读数据寄存器实际就是读锁存器中最后一次被写入的值。如果被配置成输入口，并且上下拉使能的话，那么写数据寄存器就是配置上下拉电阻，而读数据寄存器就是读输入引脚的缓冲器，返回的是该引脚的当前电平状况。有些平台会有专门的状态寄存器，无论当前引脚被配置成输入还是输出，读该专门的状态寄存器都返回该引脚的当前电平状况。
引脚的bootstate是指在上电重启或硬重启时引脚的状态，resetrelease之后的状态为resetstate，resetstate和state有可能不一样。teseo的uart0_tx为boot1，该引脚的信号在上电重启或硬重启时会被锁存，以备resetrelease时给defaultregistermap用。
io的电源电压配置：io引脚归属于不同ioring，不同的ioring可以被输入不同的电压。cpu在判决io的逻辑电平时会和ioring的电平(乘以高低电平的系数)作比较。
数字电路中的摆幅：输入摆幅和输出摆幅。输入摆幅指的是最低输入高电平和最高输入低电平的差值，输出摆幅指的是最低输出高电平和最高输出低电平之间的差值，ttl的摆幅偏小。
在时序逻辑电路里，如果输入的时钟停止，那么整个电路的功耗很低，原因是时序逻辑电路里的很多小单元的输出是由时钟驱动的，时钟停止，基本就是高阻态。如果将整个模块的电断了，那么就会更加省电。
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数字图像处理总结报告（汇总20篇）篇十九
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。你知道数字图像处理。
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，我认为他是我们后期识别车牌的重要准备，增强的好坏直接影响了后期识别的准确度和速度。
然后，图像增强后，我觉得我们就应该对处理后的图像就行边缘检测，这里就直接会用到我们上课所学到的边缘检测的各种方法，边缘是图像的最基本特征，边缘部分集中了图像的大部分信息。边缘确定和提取对于整个图像场景的识别是非常重要的。而上一部的图像强也增强了边缘信息。
下一步，我认为就应该进行图像分割了，把各个字母数字单独分割出来，便于后续的进一步识别。
最后，就应该开始识别这些分割出来的图像，这一部分，我们课上内容并没有涉及，查阅了些资料，找到了比较可行的办法。即模式识别。我理解的过程是，首先我们应该建立一个标准模版库，然后通过将提取出来的样品与标准模版进行比较，来识别他们。
这就是上完数字图像处理课，我所能想到的车牌识别的整个过程，基本上需要用到我们所学的所有内容，而且都是比较基础的知识，我觉得，往往一个图像处理的问题，就是应该分成很多小问题来解决，一步步简化问题。一步步将图像中我们所最关心的内容提取出来。
毕竟没有深入学习过这方面的知识，本文纯属心得体会，过程中难免存在很多不足或者错误。恳请老师指出。
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。
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。
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。
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movemaker;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。
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visual、c++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。
数字图像处理总结报告（汇总20篇）篇二十
1.1研究背景及意义。
进入二十一世纪以来，随着时代的进步，互联网技术的迅速发展，尤其是数码设备和多功能电子产品的大量普及，数字多媒体技术在人们的日常生活中扮演的角色越来越重要。相比于传统的图像制作技术，数字图像技术在各方面都有很明显的优势和发展空间：获取图像简单，对环境无污染，传输速度快，多种存贮格式等，大大促进了数字图像技术对人们日常生活的影响，使人们更加方便的使用数字图像作为记录信息的载体。
计算机时代和数字时代的来临使人们对数字图像处理的需求与日俱增，而不再是简单的记录工作、学习和生活。在市场需求和科学技术的双重刺激下，大量的数字图像编辑和处理软件应运而生，以著名的adobephotoshop，acdsee为代表的图像处理工具的出现，使得即使是非专业人士也能轻而易举的修改图像内容，而且很难用肉眼识别图片被修改的痕迹[1]。
然而，当人们的视觉和听觉在尽情的享受着现在多媒体技术及数字传输技术带来的愉悦，当人们肆无忌惮地编辑、修改、复制和散步数字音乐、图像、视频时，可曾想过这些数字媒体原创者的原始图像的特征。
(3)图像增强。通过一定手段对原图像附加一些信息或变换数据，有选择地突出图像中感兴趣的特征或者抑制(掩盖)图像中某些不需要的特征，使图像与视觉响应特性相匹配，加强图像判读和识别效果，满足某些特殊分析的需要。
第二章基于光学特性的数字图像分析。
基于光照不一致性的数字图像取证技术(digitalimageforensics)是数字图像取证技术的重要内容，主要研究的对象是在有光照条件下产生的图像，分析光源在物体上产生的阴影、纹理等光学特性是否一致。同时根据lambert光照模型，估计光源的位置，判断光源的方向是否一致，本章将根据光照条件的各个影响因素做重点介绍。
数字图像取证技术是通过对图像中包含的统计特征的分析，来判断数字图像内容的真实性、完整性和原始性，判断并检测数字图像真假性的技术。数字图像取证技术是计算机取证技术的一个分支，是对源于数字图像资源的数字证据进行确定、收集、识别、分析及出示法庭的过程，补充了传统加密技术的性能，在保护多媒体信息的真实、完整性等方面得到了广泛应用。
虽然针对数字图像篡改取证技术的研究起步相对较晚，但随着网络多媒体技术的普及，大量信息的存储传输急需安全性保护，国内外越来越多的科研工作者均致力于该领域的研究。
目前，基于数字图像篡改检测技术的算法种类较多，如果按照取证手段类型划分，这些取证技术能够分为三类，即主动取证，半主动取证和被动取证。
2.2图像取证技术常用的光学特性。
在第一章我们提到，对于复制-粘贴等操作合成的图片，将不同图片的某些部位整合到一起以制造某些假象，这种篡改方式很简单也很常见。但是，因为不同的图像在获取时的环境和光照条件都不完全相同，所以经过上述的操作之后也很难将图片中的光照效果修改得很吻合。
合成图像中不同目标所反映的光照强度、光源方向、物体阴影等光照条件都会有不一致的情况出现，此时在同一幅图像中所包含的光照条件不一致性即可作为判断图像是否真实的依据。
光照强度是指示光照的强弱和物体表面积被照明程度的量，取决于光源所发出的光线中不同波长中所携带的能量和穿过大气层过滤的情况。经过篡改的图片中不同物体在各自场景中的光照强度不可能完全一样，即使在同一个场景在不同时刻拍摄的光照强度也会有不同，因此检测图像中不同目标物体所反应的光照强度是否一致作为判断图像真实性的依据。
图像中目标物体的光源反向即为光源照射拍摄场景目标的方向，是产生光照条件不一致性的一个重要原因。由不同图像中不同目标物体合成的图片，在原来各自场景中光源所在的方向和位置都不会完全相同，这也使得不同物体所反映的光照方向是不一致的，以此作为检测图像是否被篡改过的依据。提取图像场景中目标物体的光源方向，是光照条件不一致性盲取证技术的一项关键技术。
图像中目标物体的阴影是由于光源产生的光线被其他物体遮挡而产生的，它的形状、大小和明暗程度都可以反映光源的方向和光照的强度。
被篡改的图像中拍摄场景的光照环境的一致性必然会被破坏，目标物体所产生的阴影的形状和大小也可能会被修改，那么可以反映光照强度和光源方向的阴影信息将是不一致的。因此，图像阴影信息的一致性可以作为判断图像是否是真实的依据。
第三章图像中阴影和纹理条件分析........23。
3.1基于阴影约束条件的分析..........23。
3.1.1阴影信息分析原理..........23。
3.1.2特征点的选取..........24。
3.1.3改进基于阴影的分析方法......27。
3.2基于纹理约束条件的分析..........29。
3.2.1光照产生的纹理特性......29。
3.2.2纹理参数分析..........32。
3.3结合阴影与纹理的约束条件......33。
3.4本章小节......35。
第四章楔形参数优化........36。
4.1楔形参数选择......36。
4.2参数的优化..........37。
4.3分析步骤及线性方程..........40。
4.4本章小结......44。
第五章实验结果与分析....45。
5.1建立图像库..........45。
5.2阴影算法的实验结果..........46。
5.3改进算法的实验结果..........47。
5.4改进算法的分析..........51。
5.5本章小结......52。
第五章实验结果与分析。
5.1建立图像库。
本文检测算法的图片都是通过同一个相机采集的，这样能够保证所有的图片在相机参数上保持一致，相机在不同的场景中表现的畸变现象并不影响图像中物体的光学特性，因此在分析图像时不考虑相机的参数。通过该相机采集的图片，选择阴影、纹理等光学特性比较明显的图片建立图片分析库。‘选择拍摄图片的场景，主要分为五个方面：
1)自然光源对应的场景：针对室外的场景，我们选择天气较好，太阳光线比较明朗、下午1~3点的时间。主要涉及的场景有操场、校园、人物、建筑等。
自然图片的特点是无限远点光源，对应的楔形分析界面需要延伸到无限远处，才能看到期望的楔形交集。
2)室内光源对应的场景：针对室内场景，选择比较空旷的教室，在教室中搭建合适的`平台包含桌布背景、作为点光源的局部光源、图片中投影的物体等。按照相应的顺序将物品摆放整齐，选择尽量没有遮挡的一个角度放置点光源。注意在拍摄时应关闭闪光灯。局部点光源的成像特点是局部纹理特性比较明显，形成的楔形在有限的界面上就能获得很好的交集。
3)计算机合成的图片：这类图片按照真实图像中光源产生阴影和纹理的特性进行模仿，合成的图像中光学特性比较明显。图像物体上的边界、颜色、对比度等特性明显与自然图像不同，基本没有物体之间的干扰，而且用肉眼很明显的识别出这类图片。这类图像有两种作用：
一种是作为被篡改的图像放入到图片库中进行检测，验证算法的正确性;另一种是用来描述算法的分析过程，因为在合成的过程中需要按照已知的光学特性进行操作，基本符合算法的分析需求。
4)互联网搜索：网络上存在很多有用的信息，特别是作为信息载体的数字图像。‘通过有效的检索方式，从互联网上筛选出带有明显光照信息的数字图像，同时，这些数字图像带有共同的特征：明显的局部光源或者无限光源的光照信息;包含较为规则的物体，方便提供明显的特征点;数字图像包含的场景信息比较丰富，对应物体的阴影和纹理信息比较复杂。这类数字图像的有优点是丰富多样，主要用来验证本文算法的检测率和稳定性。
总结。
本文以光照条件为出发点，对具有较好光照环境下的图片进行了图像的真伪鉴别研究，主要研究对象是基于单光源照射的图像。在无限远点光源和局部点光源照射下形成的图像，其光学特性比较明显，在分析图像的过程中没有明显的噪声干扰(噪声来源于拍摄场景中其他光源产生的光线在物体上产生的干扰)。
主要工作为：
(1)总结数字图像取证技术的研究背景和国内外研究现状，以及今后发展的方向。阐述了目前比较常见的图像篡改方法，以及用于鉴别图像真实性的图像检测技术。详细介绍了基于光学特性的数字图像取证技术的研究内容，着重分析了纹理信息在特征提取中的理论基础和采集方法。
(2)对光照条件所涉及的光照方向、阴影信息、纹理特性进行了阐述并分别对现有光照方向和阴影分析的估计方法进行了说明。着重阴影信息的分析原理，引入了特征点的选取流程，使得改进的算法具有更高的适用性。
(3)在独立分析各个影响因素之后，通过随机获取图像中相应参数的数据，导入到数据分析软件，获得各个影响因子的相互关系，从中选择影响系数最大的几个参数。引入纹理的参数，对楔形参数的取值范围加以限制，使得改进的算法具有更高的正确检测率。
(4)在图像库中选择若干图像，通过matlaba对图像进行软件仿真，按照文章中给出的分析步骤进行分析，得到判断结果，并与之前的算法分析结果进行比较，算法的正确检测率已经稳定在85.6%。
参考文献(略)。